Difference between revisions of "Applets:Bessel functions of the first kind"
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Revision as of 18:06, 8 August 2018
Contents
Programmbeschreibung
Dieses Applet ermöglicht die Berechnung und graphische Darstellung der Besselfunktionen erster Art und n–ter Ordnung entsprechend der Reihendarstellung:
- Jn(x)=∞∑k=0(−1)k⋅(x/2)n+2⋅kk!⋅(n+k)!.
- Graphisch dargestellt werden die Funktionen Jn(x) für die Ordnung n=0 bis n=9 in verschiedenen Farben.
- Die Numerikausgabe liefert die Funtionswerte J0(x) ... J9(x) für einen per Slider einstellbaren Wert x im Bereich 0≤x≤15 mit Schrittweite 0.5.
Theoretischer Hintergrund
Allgemeines zu den Besselfunktionen
Besselfunktionen (oder auch Zylinderfunktionen) sind Lösungen der Besselschen Differentialgleichung der Form
- x2⋅d2dx2Jn(x) + x⋅ddxJn(x) + (x2−n2)⋅Jn(x)=0.
Hierbei handelt es sich um eine gewöhnliche lineare Differentialgleichung zweiter Ordnung. Der Parameter n ist meistens eine ganze Zahl, so auch in diesem Programm. Diese bereits 1844 von Friedrich Wilhelm Bessel eingeführten mathematischen Funktionen können auch in geschlossener Form als Integrale dargestellt werden:
- Jn(x)=12π⋅∫+π−πej⋅[x⋅sin(α)−n⋅α]dα.
Die mit Jn(x) bezeichneten Besselfunktionen gehören zur ersten Art. Es gibt aber auch die mit Yn(x) benannten Besselfunktionen zweiter Art, die sich für ganzzahliges n durch Jn(x)–Funktionen ausdrücken lassen. Diese werden in diesem Applet jedoch nicht betrachtet.
Die Anwendungen der Besselfunktionen in den Natur– und Ingenieurswissenschaften sind vielfältig. Wir beschränken uns hier auf einige Gebiete, die in unserem Lerntutorial LNTwww angesprochen werden.
Anwendungen der Besselfunktionen
Sie spielen eine wichtige Rolle in der Physik. Man trifft u.a. bei der Untersuchung von Eigenschwingungen von zylindrischen Resonatoren, der Analyse des Frequenzspektrums von frequenzmodulierten Signalen und dem Sättigungsverhalten von Klystrons auf die Besselfunktionen. Man zählt die Besselfunktionen wegen ihrer vielfältigen Anwendungen in der mathematischen Physik zu den speziellen Funktionen. Die Funktionswerte entnimmt man in der Praxis aus Bessel-Funktionstabellen. Q(x) und 1/2⋅erfc(x), die für die Fehlerwahrscheinlichkeitsberechnung von großer Bedeutung sind.
- Sowohl die Abszisse als auch der Funktionswert kann entweder linear oder logarithmisch dargestellt werden.
- Für beide Funktionen wird jeweils eine obere Schranke (englisch: Upper Bound ) und eine untere Schranke (englisch: Lower Bound) angegeben.
Diese bereits 1844 von Friedrich Wilhelm Bessel eingeführten mathematischen Funktionen sind wie folgt definiert (erste Gleichung) und können gemäß der zweiten Gleichung durch eine Reihe angenähert werden:
Die nebenstehende Grafik zeigt die jeweils ersten drei Summanden (k=0,1,2) der Reihen J0(η), ... , J3(η). Der rot umrandete Term – gültig für n=3 und k=2 – lautet beispielsweise in ausgeschriebener Form:
- (−1)2⋅(η/2)3+2⋅22!⋅(3+2)!=1240⋅(η2)7.
- Die Besselfunktionen Jn(η) findet man aber auch in Formelsammlungen oder mit Hilfe des von uns bereitgestellten Berechnungsmodul Besselfunktion erster Art und n–ter Ordnung.
- Sind die Funktionswerte für n=0 und n=1 bekannt, so können daraus die Besselfunktionen für n≥2 iterativ ermittelt werden:
- Jn(η)=2⋅(n−1)/η⋅Jn−1(η)−Jn−2(η).
Bei der Untersuchung digitaler Übertragungssysteme muss oft die Wahrscheinlichkeit bestimmt werden, dass eine (mittelwertfreie) gaußverteilte Zufallsgröße x mit der Varianz σ2 einen vorgegebenen Wert x0 überschreitet. Für diese Wahrscheinlichkeit gilt:
- Pr(x>x0)=Q(x0σ)=1/2⋅erfc(x0√2⋅σ).
Die Funktion Q(x)
Die Funktion Q(x) bezeichnet man als das Komplementäre Gaußsche Fehlerintegral. Es gilt folgende Berechnungsvorschrift:
- Q(x)=1√2π∫+∞xe−u2/2du.
- Dieses Integral ist nicht analytisch lösbar und muss – wenn man dieses Applet nicht zur Verfügung hat – aus Tabellen entnommen werden.
- Speziell für größere x–Werte von (also für kleine Fehlerwahrscheinlichkeiten) liefern die nachfolgend angegebenen Schranken eine brauchbare Abschätzung für das Komplementäre Gaußsche Fehlerintegral, die auch ohne Tabellen berechnet werden können.
- Eine obere Schranke (englisch: Upper Bound ) des Komplementären Gaußschen Fehlerintegrals lautet:
- QUB(x)=Upper Bound [Q(x)]=1√2π⋅x⋅e−x2/2>Q(x).
- Entsprechend gilt für die untere Schranke (englisch: Lower Bound ):
- QLB(x)=Lower Bound [Q(x)]=1−1/x2√2π⋅x⋅e−x2/2=QUB(x)⋅(1−1/x2)<Q(x).
In vielen Programmbibliotheken findet man allerdings die Funktion Q(x) nicht.
Die Funktion 1/2⋅erfc(x)
In fast allen Programmbibliotheken findet man dagegen die Komplementäre Gaußsche Fehlerintegral (englisch: Complementary Gaussian Error Function)
- erfc(x)=2√π∫+∞xe−u2du.
die mit Q(x) wie folgt zusammenhängt: Q(x)=1/2⋅erfc(x/√2). Da bei fast allen Anwendungen diese Funktion mit dem Faktor 1/2 verwendet wird, wurde in diesem Applet genau diese Funktion realisiert:
- 1/2⋅erfc(x)=1√π∫+∞xe−u2du.
- Auch für diese Funktion kann wieder eine obere und eine untere Schranke angegeben werden:
- Upper Bound [1/2⋅erfc(x)]=1√π⋅2x⋅e−x2,
- Lower Bound [1/2⋅erfc(x)]=1−1/(2x2)√π⋅2x⋅e−x2.
Wann bietet welche Funktion Vorteile?
Beispiel 1: Wir betrachten die binäre Basisbandübertragung. Hier lautet die Bitfehlerwahrscheinlichkeit pB=Q(s0/σd), wobei das Nutzsignal die Werte ±s0 annehmen kann und der Rauscheffektivwert σd ist.
Es wird vorausgesetzt, dass Tabellen zur Verfügung stehen, in denen das Argument der Gaußschen Fehlerfunktionen im Abstand 0.1 aufgelistet sind. Mit s0/σd=4 erhält man für die Bitfehlerwahrscheinlichkeit gemäß der Q–Funktion:
- pB=Q(4)≈0.317⋅10−4.
Nach der zweiten Gleichung ergibt sich:
- pB=1/2⋅erfc(4/√2)=1/2⋅erfc(2.828)≈1/2⋅erfc(2.8)=0.375⋅10−4.
- Richtiger ist der erste Wert. Bei der zweiten Berechnungsart muss man runden oder – noch besser – interpolieren, was aufgrund der starken Nichtlinearität dieser Funktion sehr schwierig ist.
- Bei den gegebenen Zahlenwerten ist demnach Q–Funktion besser geeignet. Außerhalb von Übungsbeispielen wird s0/σd in der Regel einen „krummen” Wert besitzen. In diesem Fall bietet Q(x) natürlich keinen Vorteil gegenüber 1/2⋅erfc(x).
Beispiel 2: Mit der Energie pro Bit (EB) und der Rauschleistungsdichte (N0) gilt für die Bitfehlerwahrscheinlichkeit von Binary Phase Shift Keying (BPSK):
- pB=Q(√2EB/N0)=1/2⋅erfc(√EB/N0).
Für die Zahlenwerte EB=16 mWs und N0=16 mW/Hz erhält man:
- pB=Q(4⋅√2)=1/2⋅erfc(4).
- Der erste Weg führt zum Ergebnis pB=Q(5.657)≈Q(5.7)=0.6⋅10−8, während 1/2⋅erfc(x) hier den richtigeren Wert pB≈0.771⋅10−8 liefert.
- Wie im ersten Beispiel erkennt man aber auch hier: Die Funktionen Q(x) und 1/2⋅erfc(x) sind grundsätzlich gleich gut geeignet. Vor– oder Nachteile der einen oder anderen Funktion ergeben sich nur bei konkreten Zahlenwerten.
Zur Handhabung des Applets
(A) Vorauswahl für blauen Parametersatz
(B) Parametereingabe I und p per Slider
(C) Vorauswahl für roten Parametersatz
(D) Parametereingabe λ per Slider
(E) Graphische Darstellung der Verteilungen
(F) Momentenausgabe für blauen Parametersatz
(G) Momentenausgabe für roten Parametersatz
(H) Variation der grafischen Darstellung
„+” (Vergrößern),
„−” (Verkleinern)
„o” (Zurücksetzen)
„←” (Verschieben nach links), usw.
( I ) Ausgabe von Pr(z=μ) und Pr(z≤μ)
(J) Bereich für die Versuchsdurchführung
Andere Möglichkeiten zur Variation der grafischen Darstellung:
- Gedrückte Shifttaste und Scrollen: Zoomen im Koordinatensystem,
- Gedrückte Shifttaste und linke Maustaste: Verschieben des Koordinatensystems.
Über die Autoren
Dieses interaktive Berechnungstool wurde am Lehrstuhl für Nachrichtentechnik der Technischen Universität München konzipiert und realisiert.
- Die erste Version wurde 2007 von Thomas Großer im Rahmen ihrer Diplomarbeit mit „FlashMX–Actionscript” erstellt (Betreuer: Günter Söder).
- 2018 wurde das Programm von Marwen ??? (Bachelorarbeit, Betreuer: Tasnád Kernetzky ) auf „HTML5” umgesetzt und neu gestaltet.