( φ ∗ φ ) ( x ) = ∫ R n φ ( y ) ⋅ φ ( x − y ) d y = ∫ R n e − ∣ y ∣ 2 2 e − ∣ x − y ∣ 2 2 d y (\varphi*\varphi)(x)=\int\limits_{\mathbb R^n}\varphi(y)\cdot\varphi(x-y)dy=\int\limits_{\mathbb R^n}e^{-\frac{|y|^2}{2}}e^{-\frac{|x-y|^2}{2}}dy ( φ ∗ φ ) ( x ) = R n ∫ φ ( y ) ⋅ φ ( x − y ) d y = R n ∫ e − 2 ∣ y ∣ 2 e − 2 ∣ x − y ∣ 2 d y
Let y 0 = ( y 1 , … , y n − 1 ) y_0=(y_1,\ldots,y_{n-1}) y 0 = ( y 1 , … , y n − 1 ) and x 0 = ( x 1 , … , x n − 1 ) x_0=(x_1,\ldots,x_{n-1}) x 0 = ( x 1 , … , x n − 1 ) , then ∫ R n e − ∣ y ∣ 2 2 e − ∣ x − y ∣ 2 2 d y = ∫ R ∫ R n − 1 e − ∣ y 0 ∣ 2 + y n 2 2 e − ∣ x 0 − y 0 ∣ 2 + ( x n − y n ) 2 2 d y 0 d y n = \int\limits_{\mathbb R^n}e^{-\frac{|y|^2}{2}}e^{-\frac{|x-y|^2}{2}}dy=\int\limits_{\mathbb R}\int\limits_{\mathbb R^{n-1}}e^{-\frac{|y_0|^2+y_n^2}{2}}e^{-\frac{|x_0-y_0|^2+(x_n-y_n)^2}{2}}dy_0dy_n= R n ∫ e − 2 ∣ y ∣ 2 e − 2 ∣ x − y ∣ 2 d y = R ∫ R n − 1 ∫ e − 2 ∣ y 0 ∣ 2 + y n 2 e − 2 ∣ x 0 − y 0 ∣ 2 + ( x n − y n ) 2 d y 0 d y n =
= ∫ R ( ∫ R n − 1 e − ∣ y 0 ∣ 2 2 e − ∣ x 0 − y 0 ∣ 2 2 d y 0 ) e − y n 2 2 e − ( x n − y n ) 2 2 d y n = =\int\limits_{\mathbb R}\Bigl(\int\limits_{\mathbb R^{n-1}}e^{-\frac{|y_0|^2}{2}}e^{-\frac{|x_0-y_0|^2}{2}}dy_0\Bigr)e^{-\frac{y_n^2}{2}}e^{-\frac{(x_n-y_n)^2}{2}}dy_n= = R ∫ ( R n − 1 ∫ e − 2 ∣ y 0 ∣ 2 e − 2 ∣ x 0 − y 0 ∣ 2 d y 0 ) e − 2 y n 2 e − 2 ( x n − y n ) 2 d y n =
= ∫ R n − 1 e − ∣ y 0 ∣ 2 2 e − ∣ x 0 − y 0 ∣ 2 2 d y 0 ⋅ ∫ R e − y n 2 2 e − ( x n − y n ) 2 2 d y n =\int\limits_{\mathbb R^{n-1}}e^{-\frac{|y_0|^2}{2}}e^{-\frac{|x_0-y_0|^2}{2}}dy_0\cdot\int\limits_{\mathbb R}e^{-\frac{y_n^2}{2}}e^{-\frac{(x_n-y_n)^2}{2}}dy_n = R n − 1 ∫ e − 2 ∣ y 0 ∣ 2 e − 2 ∣ x 0 − y 0 ∣ 2 d y 0 ⋅ R ∫ e − 2 y n 2 e − 2 ( x n − y n ) 2 d y n
Calculate ∫ R e − y n 2 2 e − ( x n − y n ) 2 2 d y n \int\limits_{\mathbb R}e^{-\frac{y_n^2}{2}}e^{-\frac{(x_n-y_n)^2}{2}}dy_n R ∫ e − 2 y n 2 e − 2 ( x n − y n ) 2 d y n :
∫ R e − y n 2 2 e − ( x n − y n ) 2 2 d y n = ∫ R e − 2 y n 2 + x n 2 − 2 x n y n 2 d y n = \int\limits_{\mathbb R}e^{-\frac{y_n^2}{2}}e^{-\frac{(x_n-y_n)^2}{2}}dy_n=\int\limits_{\mathbb R}e^{-\frac{2y_n^2+x_n^2-2x_ny_n}{2}}dy_n= R ∫ e − 2 y n 2 e − 2 ( x n − y n ) 2 d y n = R ∫ e − 2 2 y n 2 + x n 2 − 2 x n y n d y n =
= ∫ R e − ( y n 2 − x n 2 ) 2 + x n 2 2 2 d y n =\int\limits_{\mathbb R}e^{-\frac{\Bigl(y_n\sqrt{2}-\frac{x_n}{\sqrt{2}}\Bigr)^2+\frac{x_n^2}{2}}{2}}dy_n = R ∫ e − 2 ( y n 2 − 2 x n ) 2 + 2 x n 2 d y n
Let z n = y n 2 − x n 2 z_n=y_n\sqrt{2}-\frac{x_n}{\sqrt{2}} z n = y n 2 − 2 x n , then d y n = 1 2 d z n dy_n=\frac{1}{\sqrt{2}}dz_n d y n = 2 1 d z n and
∫ R e − ( y n 2 − x n 2 ) 2 + x n 2 2 2 d y n = ∫ R e − z n 2 + x n 2 2 2 ⋅ 1 2 d z n = \int\limits_{\mathbb R}e^{-\frac{\Bigl(y_n\sqrt{2}-\frac{x_n}{\sqrt{2}}\Bigr)^2+\frac{x_n^2}{2}}{2}}dy_n=\int\limits_{\mathbb R}e^{-\frac{z_n^2+\frac{x_n^2}{2}}{2}}\cdot\frac{1}{\sqrt{2}}dz_n= R ∫ e − 2 ( y n 2 − 2 x n ) 2 + 2 x n 2 d y n = R ∫ e − 2 z n 2 + 2 x n 2 ⋅ 2 1 d z n =
= 1 2 e − x n 2 4 ∫ R e − z n 2 2 d z n =\frac{1}{\sqrt{2}}e^{-\frac{x_n^2}{4}}\int\limits_{\mathbb R}e^{-\frac{z_n^2}{2}}dz_n = 2 1 e − 4 x n 2 R ∫ e − 2 z n 2 d z n
We know that the probability density function of a normal disribution N ( 0 , 1 ) N(0,1) N ( 0 , 1 ) is ρ ( u ) = 1 2 π e − u 2 2 \rho(u)=\frac{1}{\sqrt{2\pi}}e^{-\frac{u^2}{2}} ρ ( u ) = 2 π 1 e − 2 u 2 , so ∫ R 1 2 π e − u 2 2 d u = 1 \int\limits_{\mathbb R}\frac{1}{\sqrt{2\pi}}e^{-\frac{u^2}{2}}du=1 R ∫ 2 π 1 e − 2 u 2 d u = 1 , that is ∫ R e − u 2 2 d u = 2 π \int\limits_{\mathbb R}e^{-\frac{u^2}{2}}du=\sqrt{2\pi} R ∫ e − 2 u 2 d u = 2 π . We obtain 1 2 e − x n 2 4 ∫ R e − z n 2 2 d z n = 1 2 e − x n 2 4 2 π = e − x n 2 4 π \frac{1}{\sqrt{2}}e^{-\frac{x_n^2}{4}}\int\limits_{\mathbb R}e^{-\frac{z_n^2}{2}}dz_n=\frac{1}{\sqrt{2}}e^{-\frac{x_n^2}{4}}\sqrt{2\pi}=e^{-\frac{x_n^2}{4}}\sqrt{\pi} 2 1 e − 4 x n 2 R ∫ e − 2 z n 2 d z n = 2 1 e − 4 x n 2 2 π = e − 4 x n 2 π
So ∫ R n e − ∣ y ∣ 2 2 e − ∣ x − y ∣ 2 2 d y = e − x n 2 4 π ∫ R n − 1 e − ∣ y 0 ∣ 2 2 e − ∣ x 0 − y 0 ∣ 2 2 d y \int\limits_{\mathbb R^n}e^{-\frac{|y|^2}{2}}e^{-\frac{|x-y|^2}{2}}dy=e^{-\frac{x_n^2}{4}}\sqrt{\pi}\int\limits_{\mathbb R^{n-1}}e^{-\frac{|y_0|^2}{2}}e^{-\frac{|x_0-y_0|^2}{2}}dy R n ∫ e − 2 ∣ y ∣ 2 e − 2 ∣ x − y ∣ 2 d y = e − 4 x n 2 π R n − 1 ∫ e − 2 ∣ y 0 ∣ 2 e − 2 ∣ x 0 − y 0 ∣ 2 d y
Therefore we can prove by induction on n n n that ( φ ∗ φ ) ( x ) = π n 2 e − ∣ x ∣ 2 4 (\varphi*\varphi)(x)=\pi^{\frac{n}{2}}e^{-\frac{|x|^2}{4}} ( φ ∗ φ ) ( x ) = π 2 n e − 4 ∣ x ∣ 2
It is true for n = 1 n=1 n = 1 : we proved ( φ ∗ φ ) ( x ) = ∫ R e − y 2 2 e − ( x − y ) 2 2 d y = e − x 2 4 π (\varphi*\varphi)(x)=\int\limits_{\mathbb R}e^{-\frac{y^2}{2}}e^{-\frac{(x-y)^2}{2}}dy=e^{-\frac{x^2}{4}}\sqrt{\pi} ( φ ∗ φ ) ( x ) = R ∫ e − 2 y 2 e − 2 ( x − y ) 2 d y = e − 4 x 2 π
Suppose that it is true for n = k n=k n = k , where k ≥ 1 k\ge 1 k ≥ 1 . Then ∫ R k + 1 e − ∣ y ∣ 2 2 e − ∣ x − y ∣ 2 2 d y = e − x k + 1 2 4 π ∫ R k e − ∣ y 0 ∣ 2 2 e − ∣ x 0 − y 0 ∣ 2 2 d y \int\limits_{\mathbb R^{k+1}}e^{-\frac{|y|^2}{2}}e^{-\frac{|x-y|^2}{2}}dy=e^{-\frac{x_{k+1}^2}{4}}\sqrt{\pi}\int\limits_{\mathbb R^k}e^{-\frac{|y_0|^2}{2}}e^{-\frac{|x_0-y_0|^2}{2}}dy R k + 1 ∫ e − 2 ∣ y ∣ 2 e − 2 ∣ x − y ∣ 2 d y = e − 4 x k + 1 2 π R k ∫ e − 2 ∣ y 0 ∣ 2 e − 2 ∣ x 0 − y 0 ∣ 2 d y , where y 0 = ( y 1 , … , y k ) y_0=(y_1,\ldots,y_k) y 0 = ( y 1 , … , y k ) and x 0 = ( x 1 , … , x k ) x_0=(x_1,\ldots,x_k) x 0 = ( x 1 , … , x k ) .
By induction hypohesis ∫ R k e − ∣ y 0 ∣ 2 2 e − ∣ x 0 − y 0 ∣ 2 2 d y = π k 2 e − ∣ x 0 ∣ 2 4 \int\limits_{\mathbb R^k}e^{-\frac{|y_0|^2}{2}}e^{-\frac{|x_0-y_0|^2}{2}}dy=\pi^{\frac{k}{2}}e^{-\frac{|x_0|^2}{4}} R k ∫ e − 2 ∣ y 0 ∣ 2 e − 2 ∣ x 0 − y 0 ∣ 2 d y = π 2 k e − 4 ∣ x 0 ∣ 2 , so e − x k + 1 2 4 π ∫ R k e − ∣ y 0 ∣ 2 2 e − ∣ x 0 − y 0 ∣ 2 2 d y = e − x k + 1 2 4 π ⋅ π k 2 e − ∣ x 0 ∣ 2 4 = e^{-\frac{x_{k+1}^2}{4}}\sqrt{\pi}\int\limits_{\mathbb R^k}e^{-\frac{|y_0|^2}{2}}e^{-\frac{|x_0-y_0|^2}{2}}dy=e^{-\frac{x_{k+1}^2}{4}}\sqrt{\pi}\cdot\pi^{\frac{k}{2}}e^{-\frac{|x_0|^2}{4}}= e − 4 x k + 1 2 π R k ∫ e − 2 ∣ y 0 ∣ 2 e − 2 ∣ x 0 − y 0 ∣ 2 d y = e − 4 x k + 1 2 π ⋅ π 2 k e − 4 ∣ x 0 ∣ 2 =
= π k + 1 2 e − ∣ x ∣ 2 4 =\pi^{\frac{k+1}{2}}e^{-\frac{|x|^2}{4}} = π 2 k + 1 e − 4 ∣ x ∣ 2 . We proved that ∫ R k + 1 e − ∣ y ∣ 2 2 e − ∣ x − y ∣ 2 2 d y = π k + 1 2 e − ∣ x ∣ 2 4 \int\limits_{\mathbb R^{k+1}}e^{-\frac{|y|^2}{2}}e^{-\frac{|x-y|^2}{2}}dy=\pi^{\frac{k+1}{2}}e^{-\frac{|x|^2}{4}} R k + 1 ∫ e − 2 ∣ y ∣ 2 e − 2 ∣ x − y ∣ 2 d y = π 2 k + 1 e − 4 ∣ x ∣ 2 .
By principle of mathematical induction we obtain ( φ ∗ φ ) ( x ) = ∫ R n e − ∣ y ∣ 2 2 e − ∣ x − y ∣ 2 2 d y = π n 2 e − ∣ x ∣ 2 4 (\varphi*\varphi)(x)=\int\limits_{\mathbb R^n}e^{-\frac{|y|^2}{2}}e^{-\frac{|x-y|^2}{2}}dy=\pi^{\frac{n}{2}}e^{-\frac{|x|^2}{4}} ( φ ∗ φ ) ( x ) = R n ∫ e − 2 ∣ y ∣ 2 e − 2 ∣ x − y ∣ 2 d y = π 2 n e − 4 ∣ x ∣ 2
Answer: ( φ ∗ φ ) ( x ) = π n 2 e − ∣ x ∣ 2 4 (\varphi*\varphi)(x)=\pi^{\frac{n}{2}}e^{-\frac{|x|^2}{4}} ( φ ∗ φ ) ( x ) = π 2 n e − 4 ∣ x ∣ 2
Comments