From 2db90bfe4b174570424c408f04000902411d8755 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Joshua Baer Date: Mon, 12 Apr 2021 21:51:55 +0200 Subject: update to current state of book --- buch/chapters/70-graphen/images/Makefile | 44 +-- buch/chapters/70-graphen/images/fundamental.tex | 108 +++---- buch/chapters/70-graphen/spektral.tex | 396 ++++++++++++------------ buch/chapters/70-graphen/wavelets.tex | 250 +++++++-------- 4 files changed, 399 insertions(+), 399 deletions(-) (limited to 'buch/chapters/70-graphen') diff --git a/buch/chapters/70-graphen/images/Makefile b/buch/chapters/70-graphen/images/Makefile index bd77756..c1bc5df 100644 --- a/buch/chapters/70-graphen/images/Makefile +++ b/buch/chapters/70-graphen/images/Makefile @@ -1,22 +1,22 @@ -# -# Makefile -- Bilder für Kapitel Graphen -# -# (c) 2021 Prof Dr Andreas Müller, OST Ostschweizer Fachhochschule -# -all: peterson.pdf adjazenzu.pdf adjazenzd.pdf kreis.pdf fundamental.pdf - -peterson.pdf: peterson.tex - pdflatex peterson.tex - 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standalon tikz images -% -% (c) 2021 Prof Dr Andreas Müller, OST Ostschweizer Fachhochschule -% -\documentclass[tikz]{standalone} -\usepackage{amsmath} -\usepackage{times} -\usepackage{txfonts} -\usepackage{pgfplots} -\usepackage{csvsimple} -\usetikzlibrary{arrows,intersections,math} -\begin{document} -\def\skala{1} -\begin{tikzpicture}[>=latex,thick,scale=\skala] - -\begin{scope}[xshift=-4.6cm] - \draw[color=red,line width=2pt] (1.8,0) -- (1.8,2); - \draw[color=red,line width=2pt] (0,0) -- (4,0); - \node at (1.8,0) [below] {$i$}; - \draw[->] (-0.1,0) -- (4.3,0) coordinate[label={$x$}]; - \draw[->] (0,-2.1) -- (0,2.3) coordinate[label={right:$y$}]; - - \node at (2,-2.3) [below] {Standarbasis}; -\end{scope} - -\begin{scope} - \draw[color=red,line width=1.4pt] - plot[domain=0:360,samples=100] ({\x/90},{2*sin(\x)}); - \draw[color=blue,line width=1.4pt] - plot[domain=0:360,samples=100] ({\x/90},{2*cos(\x)}); - \node[color=blue] at (1,-1) {$\Re f_i$}; - \node[color=red] at (2,1) {$\Im 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+\usetikzlibrary{arrows,intersections,math} +\begin{document} +\def\skala{1} +\begin{tikzpicture}[>=latex,thick,scale=\skala] + +\begin{scope}[xshift=-4.6cm] + \draw[color=red,line width=2pt] (1.8,0) -- (1.8,2); + \draw[color=red,line width=2pt] (0,0) -- (4,0); + \node at (1.8,0) [below] {$i$}; + \draw[->] (-0.1,0) -- (4.3,0) coordinate[label={$x$}]; + \draw[->] (0,-2.1) -- (0,2.3) coordinate[label={right:$y$}]; + + \node at (2,-2.3) [below] {Standarbasis}; +\end{scope} + +\begin{scope} + \draw[color=red,line width=1.4pt] + plot[domain=0:360,samples=100] ({\x/90},{2*sin(\x)}); + \draw[color=blue,line width=1.4pt] + plot[domain=0:360,samples=100] ({\x/90},{2*cos(\x)}); + \node[color=blue] at (1,-1) {$\Re f_i$}; + \node[color=red] at (2,1) {$\Im f_i$}; + \draw[->] (-0.1,0) -- (4.3,0) coordinate[label={$x$}]; + \draw[->] (0,-2.1) -- (0,2.3) coordinate[label={right:$y$}]; + \node at (2,-2.3) [below] {Eigenbasis}; +\end{scope} + +\begin{scope}[xshift=4.6cm] + \foreach \t in 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Vektoren, die für jeden Knoten des Graphen eine -Komponente haben. -Dies eröffnet die Möglichkeit, den Graphen über die linearalgebraischen -Eigenschaften der Laplace-Matrix zu studieren. - -\subsection{Grapheigenschaften und Spektrum von $L$ -\label{buch:subsection:grapheigenschaften-und-spektrum-von-l}} -TODO XXX - -\subsection{Wärmeleitung auf einem Graphen -\label{buch:subsection:waermeleitung-auf-einem-graphen}} -Die Vektoren, auf denen die Laplace-Matrix operiert, können betrachtet -werden als Funktionen, die jedem Knoten einen Wert zuordnen. -Eine mögliche physikalische Interpretation davon ist die Temperaturverteilung -auf dem Graphen. -Die Kanten zwischen den Knoten erlauben der Wärmeenergie, von einem Knoten -zu einem anderen zu fliessen. -Je grösser die Temperaturdifferenz zwischen zwei Knoten ist, desto -grösser ist der Wärmefluss und desto schneller ändert sich die Temperatur -der beteiligten Knoten. -Die zeitliche Änderung der Temperatur $T_i$ im Knoten $i$ ist proportional -\[ -\frac{dT_i}{dt} -= -\sum_{\text{$j$ Nachbar von $i$}} \kappa (T_j-T_i) -= -- -\kappa -\biggl( -d_iT_i -- -\sum_{\text{$j$ Nachbar von $i$}} T_j -\biggr) -\] -Der Term auf der rechten Seite ist genau die Wirkung der -Laplace-Matrix auf dem Vektor $T$ der Temperaturen: -\begin{equation} -\frac{dT}{dt} -= --\kappa L T. -\label{buch:graphen:eqn:waermeleitung} -\end{equation} -Der Wärmefluss, der durch die -Wärmeleitungsgleichung~\eqref{buch:graphen:eqn:waermeleitung} beschrieben -wird, codiert ebenfalls wesentliche Informationen über den Graphen. -Je mehr Kanten es zwischen verschiedenen Teilen eines Graphen gibt, -desto schneller findet der Wärmeaustausch zwischen diesen Teilen -statt. -Die Lösungen der Wärmeleitungsgleichung liefern also Informationen -über den Graphen. - -\subsection{Eigenwerte und Eigenvektoren -\label{buch:subsection:ein-zyklischer-graph}} -Die Wärmeleitungsgleichung~\eqref{buch:graphen:eqn:waermeleitung} -ist eine lineare Differentialgleichung mit konstanten Koeffizienten, -die mit der Matrixexponentialfunktion gelöst werden. -Die Lösung ist -\[ -f(t) = e^{-\kappa Lt}f(0). -\] - -Die Berechnung der Lösung mit der Matrixexponentialreihe ist ziemlich -ineffizient, da grosse Matrizenprodukte berechnet werden müssen. -Da die Matrix $L$ symmetrisch ist, gibt es eine Basis aus -orthonormierten Eigenvektoren und die Eigenwerte sind reell. -Wir bezeichnen die Eigenvektoren mit $f_1,\dots,f_n$ und die -zugehörigen Eigenwerte mit $\lambda_i$. -Die Funktion $f_i(t)= e^{-\kappa\lambda_it}f_i$ ist dann eine Lösung -der Wärmeleitungsgleichung, denn die beiden Seiten -\begin{align*} -\frac{d}{dt}f_i(t) -&= --\kappa\lambda_ie^{-\kappa\lambda_it}f_i -= --\kappa\lambda_i f_i(t) -\\ --\kappa Lf_i(t) -&= --\kappa e^{-\kappa\lambda_it} Lf_i -= --\kappa e^{-\kappa\lambda_it} \lambda_i f_i -= --\kappa \lambda_i f_i(t) -\end{align*} -von \eqref{buch:graphen:eqn:waermeleitung} stimmen überein. - -Eine Lösung der Wärmeleitungsgleichung zu einer beliebigen -Anfangstemperaturverteilung $f$ kann durch Linearkombination aus -den Lösungen $f_i(t)$ zusammengesetzt werden. -Dazu ist nötig, $f$ aus den Vektoren $f_i$ linear zu kombinieren. -Da aber die $f_i$ orthonormiert sind, ist dies besonders einfach, -die Koeffizienten sind die Skalarprodukte mit den Eigenvektoren: -\[ -f=\sum_{i=1}^n \langle f_i,f\rangle f_i. -\] -Daraus kann man die allgmeine Lösungsformel -\begin{equation} -f(t) -= -\sum_{i=1}^n \langle f_i,f\rangle f_i(t) -= -\sum_{i=1}^n \langle f_i,f\rangle e^{-\kappa\lambda_i t}f_i -\label{buch:graphen:eqn:eigloesung} -\end{equation} -ableiten. - -\subsection{Beispiel: Ein zyklischer Graph} -\begin{figure} -\centering -\includegraphics{chapters/70-graphen/images/kreis.pdf} -\caption{Beispiel Graph zur Illustration der verschiedenen Basen auf einem -Graphen. -\label{buch:graphen:fig:kreis}} -\end{figure} -Wir illustrieren die im folgenden entwickelte Theorie an dem Beispielgraphen -von Abbildung~\ref{buch:graphen:fig:kreis}. -Besonders interessant sind die folgenden Funktionen: -\[ -\left. -\begin{aligned} -s_m(k) -&= -\sin\frac{2\pi mk}{n} -\\ -c_m(k) -&= -\cos\frac{2\pi mk}{n} -\end{aligned} -\; -\right\} -\quad -\Rightarrow -\quad -e_m(k) -= -e^{2\pi imk/n} -= -c_m(k) + is_m(k). -\] -Das Skalarprodukt dieser Funktionen ist -\[ -\langle e_m, e_{m'}\rangle -= -\frac1n -\sum_{k=1}^n -\overline{e^{2\pi i km/n}} -e^{2\pi ikm'/n} -= -\frac1n -\sum_{k=1}^n -e^{\frac{2\pi i}{n}(m'-m)k} -= -\delta_{mm'} -\] -Die Funktionen bilden daher eine Orthonormalbasis des Raums der -Funktionen auf $G$. -Wegen $\overline{e_m} = e_{-m}$ folgt, dass für gerade $n$ -die Funktionen -\[ -c_0, c_1,s_1,c_2,s_2,\dots c_{\frac{n}2-1},c_{\frac{n}2-1},c_{\frac{n}2} -\] -eine orthonormierte Basis. - - -Die Laplace-Matrix kann mit der folgenden Definition zu einer linearen -Abbildung auf Funktionen auf dem Graphen gemacht werden. -Sei $f\colon V\to \mathbb{R}$ und $L$ die Laplace-Matrix mit -Matrixelementen $l_{vv'}$ wobei $v,v'\in V$ ist. -Dann definieren wir die Funktion $Lf$ durch -\[ -(Lf)(v) -= -\sum_{v'\in V} l_{vv'}f(v'). -\] - -\subsection{Standardbasis und Eigenbasis -\label{buch:subsection:standardbasis-und-eigenbasis}} -Die einfachste Basis, aus der siche Funktionen auf dem Graphen linear -kombinieren lassen, ist die Standardbasis. -Sie hat für jeden Knoten $v$ des Graphen eine Basisfunktion mit den Werten -\[ -e_v\colon V\to\mathbb R:v'\mapsto \begin{cases} -1\qquad&v=v'\\ -0\qquad&\text{sonst.} -\end{cases} -\] - - +% +% spektral.tex +% +% (c) 2020 Prof Dr Andreas Müller, Hochschule Rapperswil +% +\section{Spektrale Graphentheorie +\label{buch:section:spektrale-graphentheorie}} +\rhead{Spektrale Graphentheorie} +Die Laplace-Matrix codiert alle wesentliche Information eines +ungerichteten Graphen. +Sie operiert auf Vektoren, die für jeden Knoten des Graphen eine +Komponente haben. +Dies eröffnet die Möglichkeit, den Graphen über die linearalgebraischen +Eigenschaften der Laplace-Matrix zu studieren. + +\subsection{Grapheigenschaften und Spektrum von $L$ +\label{buch:subsection:grapheigenschaften-und-spektrum-von-l}} +TODO XXX + +\subsection{Wärmeleitung auf einem Graphen +\label{buch:subsection:waermeleitung-auf-einem-graphen}} +Die Vektoren, auf denen die Laplace-Matrix operiert, können betrachtet +werden als Funktionen, die jedem Knoten einen Wert zuordnen. +Eine mögliche physikalische Interpretation davon ist die Temperaturverteilung +auf dem Graphen. +Die Kanten zwischen den Knoten erlauben der Wärmeenergie, von einem Knoten +zu einem anderen zu fliessen. +Je grösser die Temperaturdifferenz zwischen zwei Knoten ist, desto +grösser ist der Wärmefluss und desto schneller ändert sich die Temperatur +der beteiligten Knoten. +Die zeitliche Änderung der Temperatur $T_i$ im Knoten $i$ ist proportional +\[ +\frac{dT_i}{dt} += +\sum_{\text{$j$ Nachbar von $i$}} \kappa (T_j-T_i) += +- +\kappa +\biggl( +d_iT_i +- +\sum_{\text{$j$ Nachbar von $i$}} T_j +\biggr) +\] +Der Term auf der rechten Seite ist genau die Wirkung der +Laplace-Matrix auf dem Vektor $T$ der Temperaturen: +\begin{equation} +\frac{dT}{dt} += +-\kappa L T. +\label{buch:graphen:eqn:waermeleitung} +\end{equation} +Der Wärmefluss, der durch die +Wärmeleitungsgleichung~\eqref{buch:graphen:eqn:waermeleitung} beschrieben +wird, codiert ebenfalls wesentliche Informationen über den Graphen. +Je mehr Kanten es zwischen verschiedenen Teilen eines Graphen gibt, +desto schneller findet der Wärmeaustausch zwischen diesen Teilen +statt. +Die Lösungen der Wärmeleitungsgleichung liefern also Informationen +über den Graphen. + +\subsection{Eigenwerte und Eigenvektoren +\label{buch:subsection:ein-zyklischer-graph}} +Die Wärmeleitungsgleichung~\eqref{buch:graphen:eqn:waermeleitung} +ist eine lineare Differentialgleichung mit konstanten Koeffizienten, +die mit der Matrixexponentialfunktion gelöst werden. +Die Lösung ist +\[ +f(t) = e^{-\kappa Lt}f(0). +\] + +Die Berechnung der Lösung mit der Matrixexponentialreihe ist ziemlich +ineffizient, da grosse Matrizenprodukte berechnet werden müssen. +Da die Matrix $L$ symmetrisch ist, gibt es eine Basis aus +orthonormierten Eigenvektoren und die Eigenwerte sind reell. +Wir bezeichnen die Eigenvektoren mit $f_1,\dots,f_n$ und die +zugehörigen Eigenwerte mit $\lambda_i$. +Die Funktion $f_i(t)= e^{-\kappa\lambda_it}f_i$ ist dann eine Lösung +der Wärmeleitungsgleichung, denn die beiden Seiten +\begin{align*} +\frac{d}{dt}f_i(t) +&= +-\kappa\lambda_ie^{-\kappa\lambda_it}f_i += +-\kappa\lambda_i f_i(t) +\\ +-\kappa Lf_i(t) +&= +-\kappa e^{-\kappa\lambda_it} Lf_i += +-\kappa e^{-\kappa\lambda_it} \lambda_i f_i += +-\kappa \lambda_i f_i(t) +\end{align*} +von \eqref{buch:graphen:eqn:waermeleitung} stimmen überein. + +Eine Lösung der Wärmeleitungsgleichung zu einer beliebigen +Anfangstemperaturverteilung $f$ kann durch Linearkombination aus +den Lösungen $f_i(t)$ zusammengesetzt werden. +Dazu ist nötig, $f$ aus den Vektoren $f_i$ linear zu kombinieren. +Da aber die $f_i$ orthonormiert sind, ist dies besonders einfach, +die Koeffizienten sind die Skalarprodukte mit den Eigenvektoren: +\[ +f=\sum_{i=1}^n \langle f_i,f\rangle f_i. +\] +Daraus kann man die allgmeine Lösungsformel +\begin{equation} +f(t) += +\sum_{i=1}^n \langle f_i,f\rangle f_i(t) += +\sum_{i=1}^n \langle f_i,f\rangle e^{-\kappa\lambda_i t}f_i +\label{buch:graphen:eqn:eigloesung} +\end{equation} +ableiten. + +\subsection{Beispiel: Ein zyklischer Graph} +\begin{figure} +\centering +\includegraphics{chapters/70-graphen/images/kreis.pdf} +\caption{Beispiel Graph zur Illustration der verschiedenen Basen auf einem +Graphen. +\label{buch:graphen:fig:kreis}} +\end{figure} +Wir illustrieren die im folgenden entwickelte Theorie an dem Beispielgraphen +von Abbildung~\ref{buch:graphen:fig:kreis}. +Besonders interessant sind die folgenden Funktionen: +\[ +\left. +\begin{aligned} +s_m(k) +&= +\sin\frac{2\pi mk}{n} +\\ +c_m(k) +&= +\cos\frac{2\pi mk}{n} +\end{aligned} +\; +\right\} +\quad +\Rightarrow +\quad +e_m(k) += +e^{2\pi imk/n} += +c_m(k) + is_m(k). +\] +Das Skalarprodukt dieser Funktionen ist +\[ +\langle e_m, e_{m'}\rangle += +\frac1n +\sum_{k=1}^n +\overline{e^{2\pi i km/n}} +e^{2\pi ikm'/n} += +\frac1n +\sum_{k=1}^n +e^{\frac{2\pi i}{n}(m'-m)k} += +\delta_{mm'} +\] +Die Funktionen bilden daher eine Orthonormalbasis des Raums der +Funktionen auf $G$. +Wegen $\overline{e_m} = e_{-m}$ folgt, dass für gerade $n$ +die Funktionen +\[ +c_0, c_1,s_1,c_2,s_2,\dots c_{\frac{n}2-1},c_{\frac{n}2-1},c_{\frac{n}2} +\] +eine orthonormierte Basis. + + +Die Laplace-Matrix kann mit der folgenden Definition zu einer linearen +Abbildung auf Funktionen auf dem Graphen gemacht werden. +Sei $f\colon V\to \mathbb{R}$ und $L$ die Laplace-Matrix mit +Matrixelementen $l_{vv'}$ wobei $v,v'\in V$ ist. +Dann definieren wir die Funktion $Lf$ durch +\[ +(Lf)(v) += +\sum_{v'\in V} l_{vv'}f(v'). +\] + +\subsection{Standardbasis und Eigenbasis +\label{buch:subsection:standardbasis-und-eigenbasis}} +Die einfachste Basis, aus der siche Funktionen auf dem Graphen linear +kombinieren lassen, ist die Standardbasis. +Sie hat für jeden Knoten $v$ des Graphen eine Basisfunktion mit den Werten +\[ +e_v\colon V\to\mathbb R:v'\mapsto \begin{cases} +1\qquad&v=v'\\ +0\qquad&\text{sonst.} +\end{cases} +\] + + diff --git a/buch/chapters/70-graphen/wavelets.tex b/buch/chapters/70-graphen/wavelets.tex index 9c88c08..26a9e42 100644 --- a/buch/chapters/70-graphen/wavelets.tex +++ b/buch/chapters/70-graphen/wavelets.tex @@ -1,125 +1,125 @@ -% -% wavelets.tex -- Wavelets auf Graphen -% -% (c) 2020 Prof Dr Andreas Müller, Hochschule Rapperswil -% -\section{Wavelets auf Graphen -\label{buch:section:wavelets-auf-graphen}} -\rhead{Wavelets auf Graphen} -In Abschnitt~\ref{buch:subsection:standardbasis-und-eigenbasis} wurde -gezeigt dass die Standardbasis den Zusammenhang zwischen den einzelnen -Teilen des Graphen völlig ignoriert, während die Eigenbasis Wellen -beschreibt, die mit vergleichbarer Amplitude sich über den ganzen -Graphen entsprechen. -Die Eigenbasis unterdrückt also die ``Individualität'' der einzelnen -Knoten fast vollständig. - -Wenn man einen Standardbasisvektor in einem Knoten $i$ -als Anfangstemperaturverteilung verwendet, erwartet man eine Lösung, -die für kleine Zeiten $t$ die Energie immer in der Nähe des Knotens $i$ -konzentriert hat. -Weder die Standardbasis noch die Eigenbasis haben diese Eigenschaft. - -\subsection{Vergleich mit der Wärmeleitung auf $\mathbb{R}$} -Ein ähnliches Phänomen findet man bei der Wärmeausbreitung gemäss -der partiellen Differentialgleichung -\[ -\frac{\partial T}{\partial t} = -\kappa \frac{\partial^2 T}{\partial x^2}. -\] -Die von Fourier erfundene Methode, die Fourier-Theorie, verwendet die -Funktionen $e^{ik x}$, die Eigenvektoren der zweiten Ableitung -$\partial^2/\partial x^2$ sind. -Diese haben das gleiche Problem, der Betrag von $e^{ikx}$ ist $1$, die -Entfernung von einem Punkt spielt überhaupt keine Rolle. -Die Funktion -\[ -F(x,t) -= -\frac{1}{\sqrt{4\pi\kappa t}}e^{-x^2/4\kappa t} -\] -ist eine Lösung der Wärmeleitungsgleichung mit einem Maximum an -der Stelle $0$. -Sie heisst die Fundamentallösung der Wärmeleitungsgleichung. -Durch Überlagerung von Translaten in eine Funktion -\begin{equation} -f(x,t) -= -\int_{-\infty}^\infty f(\xi) F(x-\xi,t)\,d\xi -\label{buch:graphen:eqn:fundamentalueberlagerung} -\end{equation} -kann man die allgemeine Lösung aus Fundamentallösungen zusammensetzen. -Die Fundamentallösungen $f(x-\xi,t)$ sind für kleine Zeiten immer noch -deutlich in einer Umgebung von $\xi$ konzentriert. - -% XXX Ausbreitung der Fundamentallösung illustrieren -\begin{figure} -\centering -\includegraphics{chapters/70-graphen/images/fundamental.pdf} -\caption{Vergleich der verschiedenen Funktionenfamilien, mit denen -Lösungenfunktionen durch Linearkombination erzeugt werden können. -In der Standarbasis (links) ist es am einfachsten, die Funktionswerte -abzulesen, in der Eigenbasis (Mitte) kann die zeitliche Entwicklung -besonders leicht berechnet werden. -Dazuwischen liegen die Fundamentallösungen (rechts), die eine einigermassen -übersichtliche Zeitentwicklung haben, die Berechnung der Temperatur an -einer Stelle $x$ zur Zeit $t$ ist aber erst durch das Integral -\eqref{buch:graphen:eqn:fundamentalueberlagerung} gegeben. -\label{buch:graphen:fig:fundamental}} -\end{figure} - -\subsection{Fundamentallösungen auf einem Graphen} -Die Wärmeleitungsgleichung auf einem Graphen kann für einen -Standardbasisvektor mit Hilfe der -Lösungsformel~\eqref{buch:graphen:eqn:eigloesung} -gefunden werden. -Aus physikalischen Gründen ist aber offensichtlich, dass die -Wärmeenergie Fundamentallösungen $F_i(t)$ für kurze Zeiten $t$ -in der Nähe des Knoten $i$ konzentriert ist. -Dies ist aber aus der expliziten Formel -\begin{equation} -F_i(t) -= -\sum_{j=1}^n \langle f_j,e_i\rangle e^{-\kappa \lambda_i t} f_j -= -\sum_{j=1}^n \overline{f}_{ji} e^{-\kappa \lambda_i t}, -\label{buch:graphen:eqn:fundamentalgraph} -\end{equation} -nicht unmittelbar erkennbar. - -Man kann aber aus~\eqref{buch:graphen:eqn:fundamentalgraph} ablesen, -dass für zunehmende Zeit die hohen Frequenzen sehr schnell gedämpft -werden. -Die hohen Frequenzen erzeugen also den scharfen Peak für Zeiten nahe -beim Knoten $i$, die zu kleineren $\lambda_i$ beschreiben die Ausbreitung -über grössere Distanzen. -Die Fundamentallösung interpoliert also in einem gewissen Sinne zwischen -den Extremen der Standardbasis und der Eigenbasis. -Die ``Interpolation'' geht von der Differentialgleichung aus, -sie ist nicht einfach nur ein Filter, der die verschiedenen Frequenzen -auf die gleiche Art bearbeitet. - -Gesucht ist eine Methode, eine Familie von Vektoren zu finden, -aus der sich alle Vektoren linear kombinieren lassen, in der aber -auch auf die für die Anwendung interessante Längenskala angepasste -Funktionen gefunden werden können. - -\subsection{Wavelets und Frequenzspektrum} -Eine Wavelet-Basis der Funktionen auf $\mathbb{R}$ zerlegt - - -\subsection{Frequenzspektrum -\label{buch:subsection:frequenzspektrum}} -Die Fundamentallösung der Wärmeleitunsgleichung haben ein Spektrum, welches -wie $e^{-k^2}$ gegen $0$ geht. - -Die Fundamentallösung entsteht dadurch, dass die hohen Frequenzen -schneller dämpft als die tiefen Frequenzen. - - -\subsection{Wavelet-Basen -\label{buch:subsection:}} - - - - - +% +% wavelets.tex -- Wavelets auf Graphen +% +% (c) 2020 Prof Dr Andreas Müller, Hochschule Rapperswil +% +\section{Wavelets auf Graphen +\label{buch:section:wavelets-auf-graphen}} +\rhead{Wavelets auf Graphen} +In Abschnitt~\ref{buch:subsection:standardbasis-und-eigenbasis} wurde +gezeigt dass die Standardbasis den Zusammenhang zwischen den einzelnen +Teilen des Graphen völlig ignoriert, während die Eigenbasis Wellen +beschreibt, die mit vergleichbarer Amplitude sich über den ganzen +Graphen entsprechen. +Die Eigenbasis unterdrückt also die ``Individualität'' der einzelnen +Knoten fast vollständig. + +Wenn man einen Standardbasisvektor in einem Knoten $i$ +als Anfangstemperaturverteilung verwendet, erwartet man eine Lösung, +die für kleine Zeiten $t$ die Energie immer in der Nähe des Knotens $i$ +konzentriert hat. +Weder die Standardbasis noch die Eigenbasis haben diese Eigenschaft. + +\subsection{Vergleich mit der Wärmeleitung auf $\mathbb{R}$} +Ein ähnliches Phänomen findet man bei der Wärmeausbreitung gemäss +der partiellen Differentialgleichung +\[ +\frac{\partial T}{\partial t} = -\kappa \frac{\partial^2 T}{\partial x^2}. +\] +Die von Fourier erfundene Methode, die Fourier-Theorie, verwendet die +Funktionen $e^{ik x}$, die Eigenvektoren der zweiten Ableitung +$\partial^2/\partial x^2$ sind. +Diese haben das gleiche Problem, der Betrag von $e^{ikx}$ ist $1$, die +Entfernung von einem Punkt spielt überhaupt keine Rolle. +Die Funktion +\[ +F(x,t) += +\frac{1}{\sqrt{4\pi\kappa t}}e^{-x^2/4\kappa t} +\] +ist eine Lösung der Wärmeleitungsgleichung mit einem Maximum an +der Stelle $0$. +Sie heisst die Fundamentallösung der Wärmeleitungsgleichung. +Durch Überlagerung von Translaten in eine Funktion +\begin{equation} +f(x,t) += +\int_{-\infty}^\infty f(\xi) F(x-\xi,t)\,d\xi +\label{buch:graphen:eqn:fundamentalueberlagerung} +\end{equation} +kann man die allgemeine Lösung aus Fundamentallösungen zusammensetzen. +Die Fundamentallösungen $f(x-\xi,t)$ sind für kleine Zeiten immer noch +deutlich in einer Umgebung von $\xi$ konzentriert. + +% XXX Ausbreitung der Fundamentallösung illustrieren +\begin{figure} +\centering +\includegraphics{chapters/70-graphen/images/fundamental.pdf} +\caption{Vergleich der verschiedenen Funktionenfamilien, mit denen +Lösungenfunktionen durch Linearkombination erzeugt werden können. +In der Standarbasis (links) ist es am einfachsten, die Funktionswerte +abzulesen, in der Eigenbasis (Mitte) kann die zeitliche Entwicklung +besonders leicht berechnet werden. +Dazuwischen liegen die Fundamentallösungen (rechts), die eine einigermassen +übersichtliche Zeitentwicklung haben, die Berechnung der Temperatur an +einer Stelle $x$ zur Zeit $t$ ist aber erst durch das Integral +\eqref{buch:graphen:eqn:fundamentalueberlagerung} gegeben. +\label{buch:graphen:fig:fundamental}} +\end{figure} + +\subsection{Fundamentallösungen auf einem Graphen} +Die Wärmeleitungsgleichung auf einem Graphen kann für einen +Standardbasisvektor mit Hilfe der +Lösungsformel~\eqref{buch:graphen:eqn:eigloesung} +gefunden werden. +Aus physikalischen Gründen ist aber offensichtlich, dass die +Wärmeenergie Fundamentallösungen $F_i(t)$ für kurze Zeiten $t$ +in der Nähe des Knoten $i$ konzentriert ist. +Dies ist aber aus der expliziten Formel +\begin{equation} +F_i(t) += +\sum_{j=1}^n \langle f_j,e_i\rangle e^{-\kappa \lambda_i t} f_j += +\sum_{j=1}^n \overline{f}_{ji} e^{-\kappa \lambda_i t}, +\label{buch:graphen:eqn:fundamentalgraph} +\end{equation} +nicht unmittelbar erkennbar. + +Man kann aber aus~\eqref{buch:graphen:eqn:fundamentalgraph} ablesen, +dass für zunehmende Zeit die hohen Frequenzen sehr schnell gedämpft +werden. +Die hohen Frequenzen erzeugen also den scharfen Peak für Zeiten nahe +beim Knoten $i$, die zu kleineren $\lambda_i$ beschreiben die Ausbreitung +über grössere Distanzen. +Die Fundamentallösung interpoliert also in einem gewissen Sinne zwischen +den Extremen der Standardbasis und der Eigenbasis. +Die ``Interpolation'' geht von der Differentialgleichung aus, +sie ist nicht einfach nur ein Filter, der die verschiedenen Frequenzen +auf die gleiche Art bearbeitet. + +Gesucht ist eine Methode, eine Familie von Vektoren zu finden, +aus der sich alle Vektoren linear kombinieren lassen, in der aber +auch auf die für die Anwendung interessante Längenskala angepasste +Funktionen gefunden werden können. + +\subsection{Wavelets und Frequenzspektrum} +Eine Wavelet-Basis der Funktionen auf $\mathbb{R}$ zerlegt + + +\subsection{Frequenzspektrum +\label{buch:subsection:frequenzspektrum}} +Die Fundamentallösung der Wärmeleitunsgleichung haben ein Spektrum, welches +wie $e^{-k^2}$ gegen $0$ geht. + +Die Fundamentallösung entsteht dadurch, dass die hohen Frequenzen +schneller dämpft als die tiefen Frequenzen. + + +\subsection{Wavelet-Basen +\label{buch:subsection:}} + + + + + -- cgit v1.2.1