再探快速傅里叶变换(FFT)学习笔记(其三)(循环卷积的Bluestein算法+分治FFT+FFT的优化+任意模数NTT) 目录 再探快速傅里叶变换(FFT)学习笔记(其三)(循环卷积的Bluestein算法+分治FFT+FFT的优化+任意模数NTT ...
FFT 的优化和任意模数 FFT 目录 FFT 的优化和任意模数 FFT . 前言和前置技能 . 合并 . 分裂 . 任意模数FFT . 前言和前置技能 这篇主要讲卡常如何卡到uoj榜第二页,以及任意模数的 FFT 。 虽然当时最开始学的是 FFT ,然而似乎没什么人用,因为多项式全家桶里用的都是 NTT 。而且 FFT 跑的也并不是很快,所以大概没什么人学吧。 然而我们会发现uoj榜前面的都是 ...
2019-07-14 20:28 1 439 推荐指数:
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再探快速傅里叶变换(FFT)学习笔记(其三)(循环卷积的Bluestein算法+分治FFT+FFT的优化+任意模数NTT) 写在前面 为了不使篇幅过长,预计将把学习笔记分为四部分: DFT,IDFT,FFT的定义,实现与证明:快速傅里叶变换(FFT)学习笔记(其一) NTT的实现 ...
http://web.cecs.pdx.edu/~maier/cs584/Lectures/lect07b-11-MG.pdf 下面我们只考虑圆周卷积的情况, * ...
其他多项式算法传送门: [多项式算法](Part 1)FFT 快速傅里叶变换 学习笔记 [多项式算法](Part 2)NTT 快速数论变换 学习笔记 [多项式算法](Part 4)FWT 快速沃尔什变换 学习笔记 [多项式算法](Part 5)分治FFT 学习笔记 ...
FFT是离散傅立叶变换的快速算法,可以将一个信号变换到频域。有些信号在时域上是很难看出什么特征的,但是如果变换到频域之后,就很容易看出特征了。这就是很多信号分析采用FFT变换的原因。另外,FFT可以将一个信号的频谱提取出来,这在频谱分析方面也是经常用的。 现在就根据实际经验来说说FFT ...
作者:严健文 | 旷视 MegEngine 架构师 背景 在数字信号和数字图像领域, 对频域的研究是一个重要分支。 我们日常“加工”的图像都是像素级,被称为是图像的空域数据。空域数据表征 ...
分治FFT 引入问题:摘自洛谷P4721 【模板】分治 FFT,描述如下: 给出多项式\(g[0..n]\),求多项式\(f\),满足: \[f(i)=\sum_{j=1}^if(i-j)g(j) \] 边界\(f(0)=1\)。 注意到这是个卷积的形式,不难想到 ...