Dirac delta function이 어떤 함수인지를 알기 전에, 다음과 같은 함수를 정의합시다.
$f_k(t-a) = \begin {cases} \frac {1}{k} & (a \leq t \leq a+k) \\ 0 & (otherwise) \end {cases}$ (1)
(1)의 함수 $f_k(t-a)$의 0부터 $\infty$까지의 정적분 값을 $l_k$라 하고 이 값을 구해보도록 하겠습니다.
$l_k = \int_{0}^{\infty} f_k(t-a)dt = \int_{a}^{a+k} \frac {1}{k} dt = 1$ (2)
공학에서 시간 구간 $a \leq t \leq a+k$ 에서 힘의 적분 값을 Impulse(충격량)라고 합니다. 즉 (2)에서 $l_k$는 $f_k(t-a)$라는 힘이 $a \leq t \leq a+k$의 시간 동안의 Impulse라고 해석 할 수 있겠습니다.
포스팅의 주제인 Dirac delta function은 (1)의 $f_k(t-a)$을 통해 다음과 같이 씁니다.
$\delta(t-a) = \lim_{k \rightarrow \infty} f_k(t-a)$ (3)
Dirac delta function을 (1)과 같이 나타내면 다음과 같습니다.
$\delta(t-a) = \begin{cases} \infty & (t = a) \\ 0 & (otherwise) \end {cases}$ (4)
적분 값은 (2)의 결과와 같습니다.
$\int_{0}^{\infty} \delta(t-a)dt = 1$ (5)
Dirac delta function의 Laplace transform을 구해봅시다. 먼저 Unit step function을 이용해 $f_k$를 나타냅니다.
$f_k(t-a) = \frac{1}{k}[u(t-a) - u(t - (a+k))]$ (6)
(6)에서 구한 $f_k$를 이제 Laplace transform 합니다.
$L(f_k(t-a)) = \frac{1}{ks}[e^{-as} - e^{-(a+k) s}] = \frac {e^{-as}(1-e^{-ks})}{ks}$ (7)
(7)의 결과를 $k \rightarrow 0$한 값이 Dirac delta function입니다. 극한을 취해봅니다.
$\lim_{k \rightarrow 0} \frac {e^{-as}(1-e^{-ks})}{ks} = \lim_{k \rightarrow 0} \frac {e^{-as}\cdot se^{-ks}}{s} = e^{-as}$ (8)
(8)의 과정은 L'hopital's theorem으로 구할 수 있습니다. (8)로부터 Dirac delta function의 Laplace transform은 다음과 같음을 알 수 있습니다.
$L(\delta(t-a)) = e^{-as}$ (9)
예제를 통해 Dirac delta function이 있는 미분 방정식을 풀어 봅시다.
Ex) $y'' + 3y' + 2y = \delta(t-1)$, $y(0) = 0$, $y'(0) = 0$
먼저 주어진 미분 방정식을 Laplace transform 합니다. (9)와 주어진 Initial condition을 활용합니다.
$s^2Y + 3sY + 2Y = e^{-s}$ (10)
(10)을 $Y$에 대하여 정리합니다.
$Y = \frac {e^{-s}}{s^2 + 3s + 2} = \frac {e^{-s}}{(s+1)(s+2)}$ (11)
부분분수 분해를 이용하여 (11)을 다시 정리해줍니다.
$Y = \frac {e^{-s}}{(s+1)(s+2)} = e^{-s}(\frac {1}{s+1} - \frac {1}{s+2})$ (12)
(12)에서 구한 $Y$를 다시 역변환 해줍니다.
$y = L^{-1}(Y) = (e^{-(t-1)} - e^{-2(t-1)})u(t-1) = \begin {cases} 0 & (0 < t < 1) \\ e^{-(t-1)} - e^{-2(t-1)} & (t > 1) \end {cases}$
sol) $y = \begin {cases} 0 & (0 < t < 1) \\ e^{-(t-1)} - e^{-2(t-1)} & (t > 1) \end {cases}$
Dirac delta function에 대한 포스팅은 여기서 마치겠습니다. 다음 포스팅은 Convolution에 대하여 작성할 예정입니다.
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