NTT简单总结 NTT是一个玄学的东西，它通过数论达到和FFT一样的效果（甚至还要快得多）。 NTT的原理其实是将FFT的$w^{k}_{n}$通过另外一个东西代替，从而将FFT中极其之慢的（而且精度爆炸的）浮点数运算更改为整数运算。 在讲NTT之前，先来了解一下数学方面的内容。 数学部分 阶 若$ ...
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2019-08-26 16:39:38
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我们眼中的世界就像皮影戏的大幕布，幕布的后面有无数的齿轮，大齿轮带动小齿轮，小齿轮再带动更小的。 在最外面的小齿轮上有一个小人——那就是我们自己。 我们只看到这个小人毫无规律的在幕布前表演，却无法预测他下一步会去哪。 而幕布后面的齿轮却永远一直那样不停的旋转，永不停歇。 ——这就是对傅里叶世界观的描 ...
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2019-08-26 14:56:32
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FFT简单总结 前言 相信大家都知道大（chou）名（ming）鼎（zhao）鼎（zhu）的FFT（fake_fake_true）(fast_fast_tle)，并且都有过被它各种玄学操作虐待的经历（大佬请绕路），那么希望这篇详细的FFT简介能够帮到你。 注：本文中的多项式的次数默认为2的整数次幂， ...
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2019-08-24 22:35:13
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关于FFT IP核的配置，网上有很多相关的资料可以参考，但是唯独涉及到scaled压缩因子设置这个参数，资料却非常匮乏，这是个什么参数，应该整么设置，设置后对结果输出会有什么影响，整样才能知道它设置的合理不合理？ 先来看一下官方说明手册里关于scaled的说明： 翻译过来就是：对于Pipelined ...
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2019-08-20 12:53:14
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close all; clc; %clear; %点数 %point=40960; fft_point=200; show_point=200; end_point=1024; FS=30.72;%%MHZ %转换为频率 f=((2:fft_point)-1)*FS/fft_point; %换算成实... ...
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2019-08-19 17:28:23
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参考： "当小球遇上盒子" 默认问题：把 n 个小球放到 m 个盒子里，分别有三项要求： ①球是否相同 ②盒子是否相同 ③能否有空盒。 1.球相同，盒子不同，不能有空盒 利用插板法，n 个小球中间会存在 n 1 个空，用 m 1 块板插入这些空中，可以将 n 个小球分为 m 块，因此： $$ ans ...
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2019-08-18 15:51:21
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Fast Fourier Transportation（FFT） ·多项式的表达 系数表达 对于一个次数界为n的多项式$A(x)=\sum_{j=0}^{n 1}{a_jx^j}?$而言，其系数表达是由一个系数组成的向量$a=(a_0,a_1,...,a_{n 1})?$。 点值表达 一个次数界为n ...
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2019-08-10 21:10:02
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题意简述 求两个多项式的卷积 题解思路 先将多项式转化为点值表示法，再相乘，最后转化为系数表示法 注意：用三次变两次优化会掉精 代码（递归） cpp include include const int N=4000010; const double Pi=acos( 1.0); int n,m,le ...
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2019-08-09 13:05:39
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MTT：任意模数NTT 概述 有时我们用FFT处理的数据很大，而模数可以分解为$a\cdot 2^k+1$的形式。次数用FFT精度不够，用NTT又找不到足够大的模数，于是MTT就应运而生了。 MTT没有模数的限制，比NTT更加自由，应用广泛，可以用于任意模数或很大的数。 MTT MTT是基于NTT的 ...
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2019-08-03 21:49:32
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FFT的应用 概述 FFT的模板很简单，大家都会背，于是出题的空间就在于建模了。FFT的题目难在建模，往往需要将问题抽象出来，经过一系列转化后得到乘积式的和，再赋予式子各个项的系数一定的意义即可。 基本形式 对于类似$\sum_{i+j=N+k}a_ib_j$的式子，可以直接通过FFT计算。 其中N ...
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2019-08-03 20:02:35
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