FMT 和 子集卷積 FMT 給定數列 $ a_{0\dots 2^{k}-1} $ 求 $ b $ 滿足 $ b_{s} = \sum_{i\in s} a_i $ 實現方法很簡單， 然后稱為 $ B = \text{FMT}(A) $ ，快速莫比烏斯變換 想要還原也很簡單，把代碼 ...

前置知識 FMT：對於兩個下標在 \([0,2^n)\) 的數組 \(f\) 和 \(g\)，求： \[h_i=\sum_{j\text{ or }k=i}f_jg_k \] 可以做到 \(O(2^nn)\) 限於博主水平，這里不放該前置算法 ...

本文轉摘於如下鏈接： 逆卷積的詳細解釋ConvTranspose2d（fractionally-strided convolutions) https://www.cnblogs.com/wanghui-garcia/p/10791328.html pytorch官方手冊：https ...

我們比較了解的是有關多項式的乘法運算，對於下標為整數，下標運算為相加等於某個數的時候，我們有很優秀的FFT做法。 但是遇到一些奇怪的卷積形式時，比如我們定義 $h = f * g$， $h_{S} = \sum\limits_{L \subseteq S}^{} \sum\limits_{R ...

背包，子集和以及 (max, +) 卷積在特殊情形下的求法 子集和 1：總重量不太大 有 \(n\) 個物品，每個物品重量為 \(w_i\)，且 \(\sum\limits_{i} w_i=C\)。你需要對於 \(k\in [1,C]\) 均求出是否存在子集和 \(=k\)。 時間復雜度 ...

信號, 集合, 多項式, 以及卷積性變換 目錄 信號, 集合, 多項式, 以及卷積性變換 卷積 卷積性變換 傅里葉變換與信號 引入: 信號分析 變換的基礎: 復數 ...

上采樣/下采樣 縮小圖像（或稱為下采樣（subsampled）或降采樣（downsampled））的主要目的有兩個：1、使得圖像符合顯示區域的大小；2、生成對應圖像的縮略圖。 放大圖像（或稱為上采樣 ...

前言： 　　$FWT$是用來處理位運算(異或、與、或)卷積的一種變換。位運算卷積是什么？形如$f[i]=\sum\limits_{j\oplus k==i}^{ }g[j]*h[k]$的卷積形式(其中$\oplus$為位運算)就是位運算卷積。如果暴力枚舉的話，時間復雜度是$O(n^2)$，但運用 ...