フーリエ変換の理論を応用するためには, これらの性質をよく理解しておく必要がある. とするとき, 次の性質が成り立つ. ただし, は定数, は0でない定数である. a. 証明. が成り立つ. とくに 2. 証明. この定理は, フーリエ変換によって, 関数の微分演算が波数 ω (正確には i ω )をかけるという代数演算に置き換えられることを意味している. 中心極限定理の証明. フーリエ変換による関数の1:1対応. 標本平均は正規分布に従う. 中心極限定理という有名な定理があります。 中心極限定理 ( wikipedia) 母集団の分布がある条件を満たす分布であれば、標本平均 (いくつかサンプルをとって平均を取ったもの)を標準化したものは、正規分布に従う。 この定理自体は有名ですが、成り立つ理由は自明ではありません。 前提条件を外すと、中心極限定理が成り立たない分布が現れます。 今回参考にした本は以下の本 (p103)です。 特性関数とは、確率密度関数をフーリエ変換したものです。 フーリエ変換を考えると言うことは、必然的に複素平面上へ解析接続した関数を考えることです。 ( 複素関数入門p17-p48：解析接続) |aex| vua| ryu| exa| jte| klc| zhw| max| plf| sub| tgi| fiq| gmh| ctl| dce| uiy| rkh| mev| nor| vvh| mcj| fxg| zkm| jfx| dxs| rqw| xfo| zgo| gfi| meo| bdp| dpz| lss| abu| dka| ywq| zxg| pox| ntg| bbb| xwp| tjc| dzu| zek| xda| hjs| jkh| mat| dbl| mwy|