关于对多项式的两种表示法的初步理解
2017-09-19 01:20
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上一节算法的核心是讲快速傅立叶变换。
基础当然是傅立叶变换。
但是我啥都不记得了。
emmm
老师姑且把傅立叶变换的原理讲了讲。
最基础也是最重要的便是对多项式两种表示法的理解。我自己对这部分内容有一个初步的理解,在这里做个记录,以备以后更正或者参考。
首先一个正常的多项式
y = a0 + a1x1 + a0x2 + … + anxn
该表示法是使用系数a0, a1…, an来表示的
进一步理解这个多项式,在函数图像中,这个多项式可以被n+1个点唯一确定,也就是说,使用(x0, y0), (x1, y1), …, (xn, yn)这n+1个点,可以完整描述出这个多项式。
所以将这些点代入原函数所得到的n+1个方程组成的方程组可以表示成矩阵:
此处的A(x0)就是y0,以此类推。
该矩阵是和y = a0 + a1x1 + a0x2 + … + anxn 等价的。
换句话说,多项式的系数表示法,就是对这个矩阵的一种解释。
而另一种解释,就是用A(x0), A(x1), …, A(xn)来表示的。
把原来的系数看成了因变量,原来的n个值看作已经给定的常数。这样的操作使得式子和原来不同(具体怎样的不同有待进一步思考),但是A(xn)本身就是多项式的值,在多项式乘法方面有得天独厚的优势,很方便计算。
这便是本人的一个初步的理解。近期将借助快速傅立叶变换加深理解,也利于我其他课程(数字图像处理)的学习。
基础当然是傅立叶变换。
但是我啥都不记得了。
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老师姑且把傅立叶变换的原理讲了讲。
最基础也是最重要的便是对多项式两种表示法的理解。我自己对这部分内容有一个初步的理解,在这里做个记录,以备以后更正或者参考。
首先一个正常的多项式
y = a0 + a1x1 + a0x2 + … + anxn
该表示法是使用系数a0, a1…, an来表示的
进一步理解这个多项式,在函数图像中,这个多项式可以被n+1个点唯一确定,也就是说,使用(x0, y0), (x1, y1), …, (xn, yn)这n+1个点,可以完整描述出这个多项式。
所以将这些点代入原函数所得到的n+1个方程组成的方程组可以表示成矩阵:
此处的A(x0)就是y0,以此类推。
该矩阵是和y = a0 + a1x1 + a0x2 + … + anxn 等价的。
换句话说,多项式的系数表示法,就是对这个矩阵的一种解释。
而另一种解释,就是用A(x0), A(x1), …, A(xn)来表示的。
把原来的系数看成了因变量,原来的n个值看作已经给定的常数。这样的操作使得式子和原来不同(具体怎样的不同有待进一步思考),但是A(xn)本身就是多项式的值,在多项式乘法方面有得天独厚的优势,很方便计算。
这便是本人的一个初步的理解。近期将借助快速傅立叶变换加深理解,也利于我其他课程(数字图像处理)的学习。
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