この記事では, フーリエ変換とは何なのか, について語ります.
フーリエ級数展開, オイラーの公式, 級数（ \( \sum \) ）→ 積分（ \( \int \) ）の変換, フーリエ積分など, これまで当サイトで扱ってきた内容をまとめ, フーリエ変換を導出していきましょう.
初めてフーリエ変換を学ぶ方に理解しやすいよう善処致しますが, 理解が難しい場合には過去記事をご参照下さい.
指数関数型のフーリエ積分
フーリエ変換を一言で表すと, 「指数関数型のフーリエ積分における係数」です. これを理解するため, 三角関数型のフーリエ積分公式, 及び, 指数関数型のフーリエ級数展開をおさらいしておきます.
復習
周期 \( 2 L \) のフーリエ級数展開を \( L \rightarrow \infty \) とすると, フーリエの積分公式が導出できます.
$$ f(x) = \frac{1}{\pi} \int_{0}^{\infty} \left( \int_{- \infty}^{\infty} f( \xi ) \cos{ \omega (x- \xi)} \; d \xi \right) d \omega \cdots (1) $$
詳しくは以下記事をご参照下さい.
また, フーリエ級数展開には, 複素形式（指数関数型）なるものが存在します.
\begin{eqnarray} f(x) &=& \sum_{m= – \infty}^{\infty} \dot{A_m} e^{imx} \cdots (2) \\ \bigg( \dot{A_m} &=& \frac{1}{2 \pi} \int_{- \pi}^{\pi} f(x) e^{-imx} dx \bigg) \end{eqnarray}
フーリエ級数展開の複素形式を導出するときと全く同じ方法で, フーリエの積分公式にも複素形式が導出ができます.
上記リンクの記事では, 複素形式 → 三角関数形式で示しましたが, 今回は逆向き（三角関数形式 → 指数関数形式）で示してみましょう.
導出
オイラーの公式
\begin{eqnarray} e^{i \theta} &=& \cos{\theta} +i \sin{\theta} \\ e^{- i \theta} &=& \cos{\theta} -i \sin{\theta} \end{eqnarray}
より, 辺々足すと,
\begin{eqnarray} e^{i \theta} + e^{-i \theta} = 2 \cos{\theta} \end{eqnarray}
よって,
$$ \cos{\theta} = \frac{e^{i \theta} + e^{-i \theta} }{2} \cdots (3) $$
(3)式を三角関数型のフーリエ積分公式（ (1)式 ）に代入して整理すると,
\begin{eqnarray} f(x) &=& \frac{1}{\pi} \int_{0}^{\infty} &\bigg(& \int_{- \infty}^{\infty} f(\xi) \frac{e^{i \omega (x- \xi )} + e^{- i \omega (x- \xi )} }{2} d \xi \bigg) d \omega \\ &=& \frac{1}{2 \pi} \int_{0}^{\infty} &\bigg[& \int_{- \infty}^{\infty} f( \xi ) \; e^{i \omega (x – \xi ) } \; d \xi \bigg] d \omega \\ &\;& &+& \frac{1}{2 \pi} \int_{0}^{\infty} \bigg[ \int_{- \infty}^{\infty} f( \xi ) \; e^{-i \omega (x – \xi ) } d \xi \; \bigg] d \omega \end{eqnarray}
2項目で \( \omega \rightarrow \; – \omega \) と変数変換すると,
\begin{eqnarray} f(x) &=& \frac{1}{2 \pi} \int_{0}^{\infty} &\bigg[& \int_{- \infty}^{\infty} f( \xi ) \; e^{i \omega (x – \xi ) } \; d \xi \bigg] d \omega \\ &\;& &+& \frac{1}{2 \pi} \int_{0}^{- \infty} \bigg[ \int_{- \infty}^{\infty} f( \xi ) \; e^{i \omega (x – \xi ) } d \xi \; \bigg] (- d \omega) \\ &=& \frac{1}{2 \pi} \int_{0}^{\infty} &\bigg[& \; \cdots \; \bigg] d \omega + \frac{1}{2 \pi} \int_{- \infty}^{0} \bigg[ \; \cdots \; \bigg] d \omega \\ &=& \frac{1}{2 \pi} \int_{- \infty}^{\infty} &\bigg[& \int_{- \infty}^{\infty} f( \xi ) \; e^{i \omega (x – \xi ) } d \xi \; \bigg] d \omega \end{eqnarray}
となり複素形式のフーリエ積分が導出できました.
フーリエ変換
得られた複素形式のフーリエ積分を少々変形して, 複素形式のフーリエ級数展開（(2)式）と比較してみます.
\begin{eqnarray} f(x) &=& \frac{1}{2 \pi} \int_{- \infty}^{\infty} \bigg[ \int_{- \infty}^{\infty} f( \xi ) \; e^{- i \omega \xi } \; d \xi \; \bigg] e^{i \omega x } d \omega \\ f(x) &=& \frac{1}{2 \pi} \sum_{m= \; – \infty}^{\infty} \bigg( \int_{- \pi}^{\pi} f(\xi ) e^{-im \xi } d \xi \bigg) e^{imx} \end{eqnarray}
分かりやすく対応させるために変数を合わせました.
フーリエ級数展開とフーリエ積分は「周期 \( 2 \pi \) か \( \infty \) か」という点と「離散か連続か」という点が異なりますが, 意味するところは同じで「とある関数を別の形に展開したもの」です.
フーリエ級数展開の係数部分
$$ \int_{- \pi}^{\pi} f(\xi ) \, e^{-im \xi } \, d \xi $$
に対応するのが, フーリエ積分における
$$ \int_{- \infty}^{\infty} f( \xi ) \, e^{- i \omega \xi } \, d \xi $$
の部分です. このフーリエ積分の中の, フーリエ級数展開の係数にあたる部分を「フーリエ変換」と呼びます.
フーリエ変換の定義
$$ \mathcal{F}[f] \, (\omega) = \int_{- \infty}^{\infty} f( \xi ) \; e^{- i \omega \xi } \; d \xi $$
ということで, フーリエ変換を一言で言えば,
「複素形式で表されたフーリエ積分の中の, フーリエ級数展開の係数に対応する部分」ということになるかと.
補足
(1) 私自身としましては, フーリエ変換を理解するにあたって, フーリエ級数展開との対応で考えると理解しやすかったので, このように並べて導出してみました.
(2) フーリエ変換において, 変換前の元の関数と変換後の関数は全く別物です. ご注意を.
(3) 「変数の多さ」もフーリエ変換の理解を難しくしています. 今回の記事の中には, \( x, \; \omega , \; \xi \) という3つの変数が現れます. それぞれの意味を述べますと,
\( x \cdots \) フーリエ変換前の元の関数（ \( f \) ）の変数.
\( \omega \cdots \) フーリエ変換後の関数（ \( \mathcal{F} \) ）の変数.
\( \xi \cdots \) フーリエ変換に使う積分変数. フーリエ変換をすると, 最終的に消えてなくなる.
教科書によって, 使っている文字が異なりますので, 他の解説書を参照するときには, どの文字がどの役割の文字なのかを意識しないと, 混乱します. ご注意ください.
まとめ
ご覧頂きありがとうございました.
フーリエ変換の定義を聞いてみたところで, 「だから何？」と思うかもしれません. 確かに, 「だから何？」ということに対する回答を, 本記事で紹介することはできませんでした.
フーリエ変換は, 物理や電気の分野で大変重要となる操作なのですが, その辺りの事はこれ以降の記事で解説します.
