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ガウス平滑化をスライディングフーリエ変換で近似して実現するプログラムをCUDAで組んてみていますが,演算部分よりデータ転送に100倍ぐらい時間がかかっていて,なんだかなという感じです。

いやぁ、面白かったです! 基本的な知識のところからお話していただいたので、 少し申し訳なかったですが、そのあとのテーマも 心電図という極めて一般的な議論だったので 非常にPracticalな内容だったように思います 拡張障害の予測のポイントはフーリエ変換ですね

Twitter水野篤@心臓の医者 🇺🇸にて修行中@atmizu

返信 リツイート1 昨日 22:50

Web系でもよく出てくるのは集合と論理、組み合わせと確率とか、対数あたり。画像変換ならベクトルや行列だし、物理演算なら二次関数とか三角関数。GPSの位置情報は三角関数と行列。音声合成ならフーリエ変換。データを分析しようとすると統計学。最近流行のAIなら行列とベクトル。

Twitterinfamous_goto / Web開発業界のキャリア論を語るフルスタックエンジニア@flsc_taro

返信1 リツイート1 昨日 22:55

返信先:@ururu_draenei あと、このへんのを字は読まずに図だけを眺めて雰囲気掴むとフーリエ変換がなんとなくわかる。眺めても計算はできるようにならないけど、それはもう諦めてWolfram Alphaに頼る。そんじゃ俺は寝る。 jezzamon.com/fourier/

十分性質の良いf:t∈ℝ→ℂが与えられたとき、tをz方向、関数値をxy平面と平行な面にプロットすると、fはxyz空間内で縦に伸びる曲線となる.このf(t)を螺旋階段状の指数関数 exp(iωt)(の定数倍による回転・伸縮)のベクトル的な和で再現しようというのがフーリエ変換、みたいなイメージで理解してます

特定の発生イベントをフーリエ変換してるだけなんちゃう そんな安易じゃないのかな

Twitterほにう@くろさば@honyu_v

返信 リツイート 41分前

いやまて、L^1じゃないとき(L^pとか)のフーリエ変換の定義って途中までの積分に加えて単なる極限じゃなくて結構ややこしいことしてなかったっけ

フーリエ変換のexpの符号分からなくなるから一からフーリエ変換の話を追った方がええな

理工系あるある フーリエ変換とフーリエ逆変換の流儀が自分と違うとむっ(๑・᷄ὢ・᷅๑)てなる

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