Главная > Введение в статистическую радиофизику. Часть 2. Случайные поля
НАПИШУ ВСЁ ЧТО ЗАДАЛИ
СЕКРЕТНЫЙ БОТ В ТЕЛЕГЕ
<< Предыдущий параграф Следующий параграф >>
Пред.
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
219
220
221
222
223
224
225
226
227
228
229
230
231
232
233
234
235
236
237
238
239
240
241
242
243
244
245
246
247
248
249
250
251
252
253
254
255
256
257
258
259
260
261
262
263
264
265
266
267
268
269
270
271
272
273
274
275
276
277
278
279
280
281
282
283
284
285
286
287
288
289
290
291
292
293
294
295
296
297
298
299
300
301
302
303
304
305
306
307
308
309
310
311
312
313
314
315
316
317
318
319
320
321
322
323
324
325
326
327
328
329
330
331
332
333
334
335
336
337
338
339
340
341
342
343
344
345
346
347
348
349
350
351
352
353
354
355
356
357
358
359
360
361
362
363
364
365
366
367
368
369
370
371
372
373
374
375
376
377
378
379
380
381
382
383
384
385
386
387
388
389
390
391
392
393
394
395
396
397
398
399
400
401
402
403
404
405
406
407
408
409
410
411
412
413
414
415
416
417
418
419
420
421
422
423
424
425
426
427
428
429
430
431
432
433
434
435
436
437
438
439
440
441
442
443
444
445
446
447
448
449
450
451
452
453
454
455
456
457
458
След.
Макеты страниц

Распознанный текст, спецсимволы и формулы могут содержать ошибки, поэтому с корректным вариантом рекомендуем ознакомиться на отсканированных изображениях учебника выше

Также, советуем воспользоваться поиском по сайту, мы уверены, что вы сможете найти больше информации по нужной Вам тематике

ДЛЯ СТУДЕНТОВ И ШКОЛЬНИКОВ ЕСТЬ
ZADANIA.TO

§ 2. Пространственные корреляционные функции комплексных случайных полей

Рассмотрим сначала случайные поля, зависящие только от пространственных координат, т. е. не зависящие от времени. К полям, зависящим также от времени, мы обратимся в § 6.

Итак, пусть одномерное комплексное случайное поле зависит только от :

По определению корреляционная (автокорреляционная) функция комплексного поля равна

Положив здесь получим дисперсию в точке :

Многие свойства пространственной корреляционной функции имеют аналоги в теории случайных процессов (ч. 1, §§ 14, 17, 18 и 38). Перечислим кратко эти свойства.

Корреляционная функция является эрмитовой.

как это непосредственно следует из определения (2.1). В частном случае вещественного случайного поля корреляционная функция симметрична:

Далее, квадрат модуля никогда не превышает произведения дисперсий

Из (2.5) вытекает, в частности, что коэффициент корреляции (иначе — нормированная корреляционная функция), определяемый как

не превышает но модулю единицы:

Из неотрицательности величины следует, что корреляционная функция является положительно определенной, т. е.

где — произвольная комплексная функция, — произвольная область интегрирования, для которых интеграл (2.8) существует.

Взаимной корреляционной функцией двух комплексных полей называется величина

Квадрат модуля не превышает произведения дисперсий

что аналогично (2.5). Как следствие этого, взаимный коэффициент корреляции по модулю не превышает единицы: . Существенно, что, в отличие от автокорреляционных функций, взаимная функция корреляции не обладает ни свойством эрмитовости (2.3), ни положительной определенностью (2.8), но при этом )

Наряду с иногда полезно ввести еще одну автокорреляционную функцию комплексного поля:

которая ранее (ч. I, § 38) была названа второй корреляционной функцией. В отличие от , т. е. от первой функции корреляции, определенной выражением (2.1), значение случайного поля входит в (2.12) без комплексного сопряжения. Вторая корреляционная функция симметрична относительно своих аргументов, , а для вещественного поля она совпадает, очевидно, с

Через первую и вторую функции корреляции можно выразить автокорреляционные функции вещественной и мнимой частей комплексного поля

а также их взаимную функцию корреляции:

Заметим, что симметрии относительно аргументов и у функции , вообще говоря, нет. Используя очевидные соотношения

получаем следующие выражения для компонент корреляционной матрицы вещественных полей

От аналогичных формул (38.3) в ч. I формулы (2.14) отличаются только тем, что вместо моментов времени в них фигурируют радиусы-векторы

В случае статистически однородного (в широком смысле) случайного поля инвариантность относительно сдвига должна выполняться только для среднего значения и для моментов второго порядка. Иными словами, должно быть

Условие (2.15) означает, что , т. е. среднее значение является постоянной величиной. Положив в находим, что , т. е. корреляционная функция статистически однородного поля зависит только разности но не от порознь. Для краткости вместо прииято писать просто :

Подобным же образом (только без комплексного сопряжения) записывается и вторая корреляционная функция Дисперсия статистически однородного поля постоянна:

а общие свойства (2.3), (2.5) и (2.8) корреляционной функции для статистически однородных полей принимают следующую форму, аналогичную соотношениям для стационарных случайных процессов:

Согласно (2.19)

т. е. вещественная часть четна по , а мнимая — нечетна. Четность функции автоматически влечет за собой ее вещественность.

Вторая корреляционная функция, симметричная по своим аргументам, для однородных полей становится четной: . Для частного случая, когда четна не только вторая, и первая корреляционная функция, выражения (2.14) принимают вид

Из этих соотношений следует, что вещественная и мнимая части комплексного статистически однородного поля тоже статистически однородны и, кроме того, однородно связаны.

Статистически однородные поля, у которых зависят только от модуля (но не от направления) вектора соединяющего точки

где называются статистически изотропными. Полноправного аналога изотропных полей в теории случайных процессов указать нельзя. Ограниченную аналогкю можно провести лишь со стационарными вещественными процессами, для которых функция корреляции четна:

Для изотропных случайных полей корреляционная функция всегда четна и, следовательно, всегда вещественна. Из (2.22) следует, что если поле изотропно, то поля изотропны и изотропно связаны между собой.

Примерами корреляционной функции однородного и изотропного случайного поля I. могут служить корреляционная функция в виде гауссовой кривой

и экспоненциальная функция корреляции

В обоих примерах l — радиус корреляции поля, т. е. расстояние на котором уменьшается примерно вдвое по сравнению с дисперсией Для полей с функцией корреляции произвольного вида эффективный (или интегральный) радиус корреляции обычно определяется как

У гауссовой функции корреляции , а у экспоненциальной функции (2.25) .

Иногда встречаются корреляционные функции, имеющие определенный масштаб изменения, но для которых эффективного радиуса корреляции не существует из-за расходимости интеграла в (2.26). Так обстоит дело, например, для функции корреляции вида

Хотя понятие радиуса корреляции (как и времени корреляции для случайных процессов) часто оказывается полезным, универсальное его определение, пригодное для флуктуаций произвольного вида, дать нельзя. Корреляционные функции часто обладают не одним, а несколькими характерными масштабами, как, например, быстро осциллирующая корреляционная функция с плавно меняющейся огибающей, или же корреляционные функции анизотропных полей, к которым мы и перейдем.

У статистически однородных, но анизотропных полей функции корреляции зависят не только от модуля, но и от направления вектора как, скажем, в следующих двух примерах:

Анизотропные поля, очевидно, не имеют аналога в теории случайных процессов. Расстояния, на которых значения анизотропного случайного поля становятси некоррелированными, различны по разным направлениям. Так, для анизотропной гауссовой корреляционной функции

которая является частным случаем функций вида (2.28), величины а, b и с характеризуют масштабы пространственной корреляции в направлениях . Масштаб I для функций вида (2.27) характеризует радиус корреляции в направлении, перпендикулярном плоскости тогда как в самой этой плоскости (и в параллельных ей) корреляция простирается до бесконечности.

Иногда вместо статистической анизотропии говорят об анизомерии случайных полей. Термин «анизомериыё флуктуации» удобен в некоторых задачах электродинамики и теории упругости, в которых речь идет о статистически анизотропных флуктуациях параметров в анизотропных же средах, но пользоваться им нам почти не придется.

Наряду с моментами первого и второго порядков, можно ввести и высшие моменты комплексного случайного поля . Принято определять поточечный момент (момент -го порядка) следующим образом:

Поле входит под знак усреднения раз, а комплексно сопряженное поле раз. Для краткости вместо координат , здесь снова написаны только номера точек например, вместо и т. д. Моменты второго порядка В и В запишутся в этих обозначениях следующим образом:

Некоторые простые свойства моментов вытекают непосредственно из определения. Так, очевидно, что При перестановках внутри первой и второй групп аргументов момент не меняется, а комплексное сопряжение приводит к следующим изменениям в порядке следования аргументов и индексов:

Эрмитовость В и симметрия В представляют собой частные случаи этого тождества.

1
Оглавление
email@scask.ru