Función escalón de Heaviside

La función escalón de Heaviside, también llamada función escalón unitario o de causalidad a la derecha del cero, debe su nombre al matemático inglés Oliver Heaviside. Es una función discontinua cuyo valor es 0 para cualquier argumento negativo, y 1 para cualquier argumento positivo, incluido el cero:[1][2][3]

u : R { 0 , 1 } x u ( x ) {\displaystyle {\begin{aligned}u:\mathbb {R} &\to \{0,1\}\\x&\mapsto u(x)\end{aligned}}}

que se define de esta forma:

u ( x ) = { 0 s i x < 0 1 s i x 0 {\displaystyle u(x)={\begin{cases}0&\mathrm {si} &x<0\\1&\mathrm {si} &x\geq 0\end{cases}}}

En ocasiones esta función suele denotarse por H ( x ) {\displaystyle H(x)} .

Aplicaciones

Esta función tiene aplicaciones en ingeniería de control y procesamiento de señales, representando una señal que se enciende en un tiempo específico, y se queda encendida indefinidamente.

Definiciones alternativas

función escalón considerando H ( 0 ) = 1 / 2 {\displaystyle H(0)=1/2} .

Existen varias maneras diferentes de definir la función de Heaviside, no todas ellas equivalentes. Las diferentes definiciones no equivalentes difieren solo en el valor H ( 0 ) {\displaystyle H(0)} , que es convencional. La mayoría de autores lo definen como H ( 0 ) = 1 {\displaystyle H(0)=1} , otros H ( 0 ) = 0 {\displaystyle H(0)=0} . Algunos que lo definen como H ( 0 ) = 1 / 2 {\displaystyle H(0)=1/2} , ya que maximiza la simetría de la función, y permite una representación de la misma a través de la función signo:

H ( x ) = { 0 , x < 0 1 2 , x = 0 1 , x > 0 {\displaystyle H(x)={\begin{cases}0,&x<0\\{\frac {1}{2}},&x=0\\1,&x>0\end{cases}}}
H ( x ) = 1 2 ( 1 + sgn ( x ) ) {\displaystyle H(x)={\frac {1}{2}}\left(1+\operatorname {sgn}(x)\right)}

Puede especificarse con un subíndice el valor que se va a usar para H ( 0 ) {\displaystyle H(0)} , de la siguiente forma:

H α ( x ) = { 0 , x < 0 α , x = 0 1 , x > 0 , α { 0 , 1 2 , 1 } {\displaystyle H_{\alpha }(x)={\begin{cases}0,&x<0\\\alpha ,&x=0\\1,&x>0\end{cases}},\qquad \alpha \in \left\{0,{\frac {1}{2}},1\right\}}

Una forma de representar esta función es a través de la integral

H ( x ) = lim ϵ 0 1 2 π i 1 τ + i ϵ e i x τ d τ {\displaystyle H(x)=\lim _{\epsilon \to 0}-{1 \over 2\pi i}\int _{-\infty }^{\infty }{1 \over \tau +i\epsilon }e^{-ix\tau }{\text{d}}\tau }
  • Definición como límite de otras funciones.
H ( x ) = lim n 1 e n x + 1 , H ( x ) = lim t 0 ( 1 2 + 1 π arctan x t ) {\displaystyle H(x)=\lim _{n\to \infty }{\frac {1}{e^{-nx}+1}},\qquad H(x)=\lim _{t\to 0}\left({\frac {1}{2}}+{\frac {1}{\pi }}\arctan {\frac {x}{t}}\right)}
H ( x ) = lim n 1 + tanh ( n x ) 2 {\displaystyle H(x)=\lim _{n\to \infty }{\frac {1+\tanh(nx)}{2}}}

Aproximaciones analíticas

Para una aproximación mediante una función continuamente diferenciable a la función escalón, se puede usar la función logística

H ( x ) 1 2 + 1 2 tanh ( k x ) = 1 1 + e 2 k x , {\displaystyle H(x)\approx {\frac {1}{2}}+{\frac {1}{2}}\tanh(kx)={\frac {1}{1+\mathrm {e} ^{-2kx}}},}

donde una k {\displaystyle k} más grande corresponde a una transición más afilada en x = 0 {\displaystyle x=0} . Si tomamos H ( 0 ) = 1 / 2 {\displaystyle H(0)=1/2} , la igualdad se establece en el límite:

H ( x ) = lim k 1 2 ( 1 + tanh k x ) = lim k 1 1 + e 2 k x . {\displaystyle H(x)=\lim _{k\rightarrow \infty }{\frac {1}{2}}(1+\tanh kx)=\lim _{k\rightarrow \infty }{\frac {1}{1+\mathrm {e} ^{-2kx}}}.}

Existen algunas otras aproximaciones analíticas suaves para la función escalón.[4]​ Entre las posibilidades están:

H ( x ) = lim k ( 1 2 + 1 π arctan ( k x ) ) {\displaystyle H(x)=\lim _{k\rightarrow \infty }\left({\frac {1}{2}}+{\frac {1}{\pi }}\arctan(kx)\right)}
H ( x ) = lim k ( 1 2 + 1 2 erf ( k x ) ) . {\displaystyle H(x)=\lim _{k\rightarrow \infty }\left({\frac {1}{2}}+{\frac {1}{2}}\operatorname {erf} (kx)\right).}
H ( x ) = { | x | + x 2 x , x 0 1 2 , x = 0 {\displaystyle H(x)={\begin{cases}{\frac {|x|+x}{2x}},&x\neq 0\\{\frac {1}{2}},&x=0\end{cases}}}

Estos límites se mantienen para todo punto[5]​ así como en el sentido de distribuciones. En general, sin embargo, la convergencia para todo punto no necesariamente implica convergencia para la distribución, y viceversa, la convergencia para la distribución no necesariamente implica convergencia para todo punto.[6]

en general, cualquier función de distribución acumulativa (c.d.f) de una distribución de probabilidad continua que es muestreada alrededor de cero y tiene un parámetro que controla la varianza puede servir como una aproximación en el límite conforme la varianza se aproxima a cero. Por ejemplo, los tres ejemplos anteriores son funciones de distribución acumulativa de distribuciones de probabilidad común: distribución logística, de Cauchy y normal, respectivamente.

Propiedades

  • Cambio de signo del argumento.
H ( x ) = 1 H ( x ) {\displaystyle H(-x)=1-H(x)\,}
H ( x a ) = δ ( x a ) {\displaystyle H'(x-a)=\delta (x-a)\,}
  • Transformada de Laplace.
L { H ( x a ) } ( s ) = e a s s {\displaystyle {\mathcal {L}}\{H(x-a)\}(s)={\frac {e^{-as}}{s}}}
x H ( t a ) d t = ramp ( x a ) {\displaystyle \int _{-\infty }^{x}H(t-a){\text{d}}t={\mbox{ramp}}(x-a)\,}
H ( x a ) = x δ ( t a ) d t {\displaystyle H(x-a)=\int _{-\infty }^{x}{\delta (t-a)}{\text{d}}t}

Escalón de tiempo discreto

Se trata de la sucesión entera u : Z → {0, 1} definida por[7]

u n = { 0 si   n < 0 1 si   n 0 {\displaystyle u_{n}={\begin{cases}0&{\textrm {si}}\ n<0\\1&{\textrm {si}}\ n\geq 0\end{cases}}}

La función escalón se emplea con frecuencia en procesamiento de señales, para describir el comportamiento de sistemas lineales e invariantes en el tiempo. La respuesta al escalón sn se define como la salida de un sistema excitado por un escalón u n {\displaystyle u_{n}} . Puede demostrarse que la respuesta impulsiva h n {\displaystyle h_{n}} del sistema LTI se calcula a partir de la respuesta al escalón, denotada por s n {\displaystyle s_{n}} , de la siguiente manera[7]

h n = s n s n 1 . {\displaystyle h_{n}=s_{n}-s_{n-1}.}

Véase también

  • Continuidad (matemática)
Función definida a trozos
Función rectangular
Función escalonada
Función identidad
Función signo
Valor absoluto
Función rampa
Funciones de parte entera
Parte fraccionaria
Mantisa

Referencias

  1. Spiegel y Abellanas, 1988, p. 182
  2. James, Glyn James; Burley, David (2002). «2.5». Matemáticas Avanzadas para Ingeniería (2 edición). PRENTICE HALL MEXICO. p. 141 |página= y |páginas= redundantes (ayuda). ISBN 9789702602095. 
  3. Sánchez Ruiz, Luis Manuel; Legua Fernández, Matilde Pilar; Moraño Fernández, José Antonio (9 de 2006). Matemáticas Con Derive (2 edición). Editorial Universitat Politècnica de València. p. 59 |página= y |páginas= redundantes (ayuda). ISBN 978-84-9705-768-4. 
  4. Weisstein, Eric W. «Heaviside Step Function». En Weisstein, Eric W, ed. MathWorld (en inglés). Wolfram Research. 
  5. Wikipedia http://en.wikipedia.org/wiki/Pointwise
  6. Wikipedia, http://en.wikipedia.org/wiki/Heaviside_step_function#Algebraic_representation
  7. a b Oppenheim, Alan V.; Willsky, Alan S. Señales y sistemas. Prentice Hall. ISBN 9688803812. 

Bibliografía

  • Spiegel, M. & Abellanas, L.: "Fórmulas y tablas de matemática aplicada", Ed. McGraw-Hill, 1988. ISBN 84-7615-197-7.

Enlaces externos

Control de autoridades
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