Применение метода модуляционного Фурье-анализа для задачи восстановления производных

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В работе получены формулы для нахождения высших производных функции, выраженные через ее коэффициенты Фурье (амплитуды гармоник). Указанные формулы найдены путем дифференцирования функции с гармонически модулированным аргументом и ее ряда Фурье. Приведенные выражения позволяют находить высшие производные функций численно с любой наперед заданной точностью, например, методом численного интегрирования формул Эйлера-Фурье для амплитуд гармоник или экспериментально при исследовании нелинейного физического процесса путем регистрации в цифровом формате амплитуд гармоник исследуемой зависимости при одновременном статическом и гармоническом воздействиях. Поставлена задача восстановления производных из коэффициентов Фурье и выполнен анализ ее корректности. Определены формулы для оценки ошибок восстановления и даны рекомендации для их уменьшения. Приведены примеры с разными свойствами гладкости аналитических и используемых для объяснения экспериментов функций: 1) аналитическая функция, используемая для объяснения магнитных свойств сверхпроводников, коэффициенты Фурье которой определяются численно с ошибкой вычислительного алгоритма программной среды Mathcad; 2) вольтамперная характеристика (ВАХ) двух встречно включенных полупроводниковых диодов, амплитуды гармоник которой определялись экспериментально с заданной ошибкой измерения прибора. Выполнено сравнение полученной производной ВАХ с производной, полученной с помощью формул численного дифференцирования; 3) аналитическая функция, производная которой имеет разрыв первого рода. Ошибки измерения коэффициентов Фурье добавлялись искусственно с помощью генератора случайных чисел.

Об авторах

Николай Дмитриевич Кузьмичев

ФГБОУ ВО «МГУ им. Н. П. Огарёва»

Автор, ответственный за переписку.
Email: kuzmichevnd@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-6707-4950

д. ф.-м. н., профессор кафедры конструкторско-технологической информатики

Россия, 430005, Россия, г. Саранск, ул. Большевистская, д. 68

Список литературы

  1. Солимар Л. Туннельный эффект в сверхпроводниках и его применение. М.: Мир, 1974, 430 c.
  2. Вертц Дж., Болтон Дж. Теория и практические приложения метода ЭПР. М.: Мир, 1975, 548 с.
  3. Кузьмичев Н.Д. Поведение намагниченности поликристаллических образцов Y Ba2Cu3O7−x в слабых магнитных полях // Письма в ЖТФ. 1991. Т. 17, № 7. С. 56–60.
  4. Кузьмичев Н.Д. Гистерезисная намагниченность и генерация гармоник магнитными материалами: анализ спектра гармоник намагниченности на примере высокотемпературных сверхпроводников // ЖТФ. 1994. Т. 64, № 12. С. 63–74.
  5. Кузьмичев Н.Д. Применение рядов Тейлора-Фурье для численного и экспериментального определения производных изучаемой зависимости // Журнал Средне-волжского математического общества. 2011. Т. 13, № 1. С. 70–80.
  6. Кузьмичев Н.Д. Модуляционная методика восстановления исходных зависимостей и их производных в случае произвольных амплитуд модуляции // Письма в ЖТФ. 1994. Т. 20, № 22. С. 39–43.
  7. Кузьмичев Н.Д. Оценки ошибок модуляционного восстановления функции отклика и ее производны // ЖТФ. 1997. Т. 37, № 7. С. 124–127.
  8. Тихонов А. Н., Арсенин В. Я. Методы решения некорректных задач. М.: Наука, 1986, 288 с.
  9. Кузьмичев Н. Д., Васютин М. А., Шилкин Д. А. Экспериментальное определение вольт-амперной характеристики нелинейной полупроводниковой структуры с помощью модуляционного Фурье-анализа // ФТП. 2016. Т. 50, № 6. С. 830–833.
  10. Кузьмичев Н.Д., Васютин М. А. Дифференциальные уравнения для восстановления производной без гистерезисной нелинейной вольт-амперной характеристики полупроводниковой структуры // ФТП. 2019. Т. 53, № 1. С. 111–114.
  11. Кузьмичев Н. Д., Васютин М.А., Шитов А. Ю., Бурьянов И.В. Дифференциальные уравнения для восстановления средней дифференциальной восприимчивости сверхпроводников из измерений первой гармоники намагниченности // Журнал Средневолжского математического общества. 2018. Т. 20, № 3. С. 327–337.
  12. Фихтенгольц Г. М. Курс дифференциального и интегрального исчисления М.: Наука, 1970. Т. 2., 800 с.; Т. 3., 656 с.
  13. Cмирнов В. И. Курс высшей математики. М.: Наука, 1974. Т. 2. 656 с.
  14. Арсенин В. Я. Методы математической физики и специальные функции. М.: Наука, 1984. 384 с.
  15. Ильин В.А., Садовничий В. А., Сендов Б. Х. Математический анализ. Продолжение курса / под. ред. А. Н. Тихонова. М.: Изд-во МГУ, 1987. 358 с.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Кузьмичев Н.Д., 2026

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».