디랙 델타는 로 쓰며, 보통의 함수가 아니라 분포(distribution)로 이해하는 것이 가장 적절합니다. 이는 한 점에 집중된 크기 1의 양을 나타내며, 가장 중요한 규칙은 체질 성질(sifting property)입니다:
적분 구간이 를 포함하고, 가 그 점에서 연속이거나 적어도 충분히 잘 behaved할 때 성립합니다.
쉽게 말해, 는 샘플러처럼 작용합니다. 적분 안에서는 다른 인자의 값을 에서 뽑아냅니다.
디랙 델타의 정의와 직관
가 적분 안에 나타나면, 그 효과는 모두 에 집중됩니다. 그래서 전체 넓이가 인 뾰족한 스파이크로 그림을 그려 설명하곤 합니다.
이 그림은 직관을 얻는 데는 유용하지만, 믿을 수 있는 정의는 여전히 위의 적분 규칙입니다. 스파이크 그림은 보조 기억법일 뿐, 보통 함수의 실제 그래프로 받아들이면 안 됩니다.
여기서 바로 두 가지 결과가 나옵니다:
그리고 구간이 를 포함하지 않으면,
이는 샘플링하는 점이 적분 구간 밖에 있기 때문입니다.
왜 디랙 델타는 일반적인 함수가 아닌가
보통의 함수라면 같은 값을 논하고, 표준적인 대수 규칙을 큰 문제 없이 적용할 수 있습니다. 하지만 디랙 델타는 그런 틀에 들어맞지 않습니다.
기초 문제에서는 를 적분에서 어떤 역할을 하는지로 정의하는 것이 가장 안전합니다. “을 제외한 모든 곳에서 0이고, 에서 무한대다”라는 말은 대략적인 직관일 뿐, 완전한 정의는 아닙니다.
이 차이를 분명히 해야 을 보통의 수처럼 다루는 흔한 실수를 피할 수 있습니다.
체질 성질을 이용한 예제
다음을 계산해 봅시다.
1단계: 샘플링 점을 찾습니다. 델타가 이므로 샘플링은 에서 일어납니다.
2단계: 다른 인자에 을 대입합니다:
이것으로 계산이 끝입니다. 을 보통 방식으로 적분하는 것이 아닙니다. 샘플링 점을 찾고, 남은 식을 그 점에서 계산하면 됩니다.
이동을 올바르게 읽는 방법
부호 실수는 가장 흔한 오답 원인 중 하나입니다.
하지만
이므로 샘플링 점은 입니다.
예를 들어,
이지, 가 아닙니다.
디랙 델타에서 자주 하는 실수
를 보통 함수처럼 다루기
디랙 델타의 의미는 적분 안에서 어떻게 작용하는지에서 나옵니다. 이를 일반적인 그래프를 그릴 수 있는 함수처럼 다루면 대개 잘못된 방향으로 가게 됩니다.
샘플링 점을 놓치기
에서는 샘플이 에서 취해집니다. 에서는 에서 취해집니다.
적분 구간을 무시하기
적분 구간이 샘플링 점을 포함하지 않으면 적분값은 입니다. 이것은 가장 먼저 확인하면 좋은 사항인 경우가 많습니다.
에 대한 조건을 잊기
표준적인 샘플링 규칙은 다른 인자가 샘플링 점에서 잘 behaved할 때 사용합니다. 많은 입문 수준의 상황에서는 그 점에서 연속이면 충분합니다.
디랙 델타와 크로네커 델타를 혼동하기
디랙 델타는 연속적인 상황에서 사용합니다. 크로네커 델타는 로 쓰며, 이산적인 대상으로서 일 때 , 그렇지 않으면 입니다.
디랙 델타는 어디에 쓰이나
디랙 델타는 어떤 모델이 공간의 한 점이나 시간의 한 순간에 집중된 대상을 나타내야 할 때 등장합니다.
대표적인 예로는 역학에서의 충격력, 이상화된 점전하나 점질량, 그리고 신호 처리에서의 순간 입력이 있습니다.
또한 그린 함수, 푸리에 방법, 라플라스 방법에서도 나타나며, 한꺼번에 일어나는 입력을 간결하게 표현하는 데 유용합니다.
비슷한 문제를 풀어 보세요
다음을 시도해 보세요.
먼저 샘플링 점을 찾고, 그다음 그 값을 일차식에 대입해 보세요. 한 번 더 확인하고 싶다면 같은 적분을 에서 계산해 보고 왜 답이 달라지는지 비교해 보세요.