具体的な直線的な例
ここでは、基本的な多変数微積分とフーリエ級数の理解を前提としています。
は 2 つの実変数の既知の複素数値関数であり、g は x と y に関して周期的である (つまり、
) ならば、我々は次のような関数f ( x , y )を見つけることに興味がある。

ここで、左辺の式は、それぞれfのxおよびyに関する2階偏微分を表します。これはポアソン方程式であり、物理的には、熱伝導の問題、あるいはポテンシャル理論の問題などとして解釈できます。
fとgをフーリエ級数で表すと次のようになります。
![{\displaystyle {\begin{aligned}f&=:\sum _{j,k}a_{j,k}e^{i(jx+ky)},\\[5mu]g&=:\sum _{j,k}b_{j,k}e^{i(jx+ky)},\end{aligned}}}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/6cf5804a518fa6f794ec3432a8d0bfaac7981639)
そして、これを微分方程式に代入すると、次の式が得られます。

偏微分を無限和に置き換えたが、これは例えばfが連続な2階微分を持つと仮定すれば正当である。フーリエ展開の一意性定理により、フーリエ係数を項ごとに等しくしなければならず、次のようになる。
これはフーリエ係数a j、kの明示的な式です。
周期境界条件の場合、ポアソン方程式はb 0,0 = 0の場合にのみ解を持ちます。したがって、解像度の平均値に等しいa 0,0を自由に選択できます。これは、積分定数を選択することに相当します。
これをアルゴリズムにするには、有限個の周波数のみを解く必要があります。これにより、に比例する誤差が生じます。
、 どこ
そして
最も頻繁に治療される頻度である。
アルゴリズム
- gのフーリエ変換 ( b j , k )を計算します。
- 式(* )を用いて、 fのフーリエ変換(a j , k)を計算します。
- ( a j,k )の逆フーリエ変換を行うことでfを計算します。
我々は有限個の周波数範囲(例えばサイズn )のみに関心があるため、高速フーリエ変換アルゴリズムを使用してこれを実現できます。したがって、アルゴリズム全体の実行時間はO ( n log n ) です。
非線形例
我々は、強制非線形非線形バーガース方程式をスペクトル法を用いて解くことを目的とする。
与えられた
周期領域において
、 探す
そのため
ここでρは粘性係数である。弱保存形式では、これは次のようになる。
ここで、内積表記法 に従う。部分積分と周期性を用いると、 
フーリエ・ガラーキン法を適用するには、両方を選択します。
そして
どこ
これにより問題は、
そのため 
直交関係を用いる
どこ
はクロネッカーデルタであり、それぞれについて上記の3つの項を簡略化します。
見る 
そして 
それぞれの3つの用語をまとめてください
取得する
で割ると
ついに到着します
フーリエ変換された初期条件
そして強制する
この連立常微分方程式系は、時間積分(例えば、ルンゲ・クッタ法を用いる)によって解を求めることができる。非線形項は畳み込みであり、これを効率的に評価するための変換ベースの手法がいくつか存在する。詳細は、BoydおよびCanutoらの文献を参照されたい。