Pull to refresh
4
0.9
Send message

Ну разумеется, если априорных данных нет. Но есть плохие данные с плохой сходимостью операций на них, типа фрактальных. И таких в жизни полно

Криволинейные границы я бы решал дополнением данных нулями и аподизацией на границах, ну если надо быстро.

Или посмотрел, не лучше ли локально в полярные/сферические координаты перейти, и кусочно по каким нибудь полиномам Лежандра или что там.

Но вообще надо для себя решить принципиальные вопросы: Вам вычислительно простой метод нужен, или есть какое-то априорное знание о характере данных, или предельно общий случай, или максимально масштабируемый, данные ограниченные или потоковые.... да много чего. У меня, разумеется, своий набор подходов, оптимальный для моих задач. В крайнем случае, надо литературу читать, наверняка Вашу узкую задачу кто-то уже пытался решить.

Слава богу, преобразования Фурье линейны, так что сколько там измерений все равно, в том числе и в scipy.fft. структура данных неважна, но есть тонкости с фазой и нормировками.

Я специально несколько раз упомянул слово "разложение": да, исходя из знания типичного характера данных зачастую оптимально раскладывать в функциональные ряды, если это вычислительно легко, а разложения ортогональны или приближенно ортогональны. А аналитическая функция или обобщённая, всё равно, главное табулировать осмысленно и аккуратно.

Зачем "обычным", если производные известны аналитически и дискретизуются. Фокус смещён в разложение на компоненты с известными производными. Погуглите метод разложения на главные компоненты, он относительно лёгкий в вычислении, если памяти хватит, там куча частных упрощенных схем известно/можно наколхозить под задачу, типа какой-нибудь "гусеницы".

А вообще Вы уверены, что книжка Калиткина по числам не даст вам ответов на все вопросы. Раньше в мизерных выч. мощностяхиобъёмах памяти всё грамотно делали.

Быстрое дискретное преобразование Фурье /быстрое дискретное вейвлет-преобразование. Соответственно, для дифференцтрования требуется просто линейная ренормировка спектральных компонент, и обратное преобразование. Ну, для вэйвлетов чуть сложнее, но и вычислительно гибче

Да можно вообще, прости господи, ДПФ/ДВП использовать, скорость неимоверная, памяти мизер надо. Но надо данные смотреть

В статье прямо указывается на оптоволоконную связь, там солидная доля на InGaAs фотодетекторах, ну и германиевые, Ge-on-Si, -- новая надежда в UHF (100+ГГц). А телеком это серьезно.

Торговать и грабить, а потом проматывать добытое с артистами и гетерами - это греки, конечно, колыбель. А как строить, организовывать общество и государтство, развивать полезные науки и инженерное дело - так колыбель оказывается в верхней месопотамии и низовьях Нила. Причем сами они прекрасно это осознавали и не стеснялись прямым текстом писать, на чьих плечах стоят.

Надо компенсировать экспоненциальный фильтр: если о каком-нибудь древнем Урарту, с культурой которого прямого контакта нет (в отличие от греео-римской), через 4 тысячи лет всё ещё помнят, значит это просто что-то невообразимое по влиянию.

Что-то быстро забывается об угрозах и шантаже полицейским, прокурорским и судьям. В принципе и так мало-мальски организованным или хотя бы осмысленным преступникам данные на любого человека, в т.ч. из "органов", доступны, но хотя бы не по одному клику и в ограниченом объеме. А теперь любой наркоман, которого оставили без дозы, может просто пойти и убить в отместку в состоянии аффекта, например, ребёнка полицейского. И не то чтобы это обязательно станет массовым явлением, но полиция начнет бояться отмороженной шпаны, а не только братву с серьезной крышей. Я уж молчу о таких и без того хрупких, мягко говоря, вещах, как защита свидетелей.

Можно сразу МВД на вольные хлеба распускать. Никто же не думает, надеюсь, что преступность самоликвидируется от этой всеобщей прозрачности?

Этой новой реальности уже не избежать, наверно, но торопить ее, не имея никаких новых методов обеспечения безопасности, не очень-то осмотрительно.

Очень много потеряли, на меня, ленинградского ребенка, в свое время "гриб" произвел впечатление даже большее, чем пепси-кола. Домашнего гриба не пил уже лет 20, а "магазинный" - гораздо беднее вкусом, видимо, натурпродукт в норму по алкоголю не проходит. Впрочем, раньше и трава, и небо, и прочее...

П.С. кстати, в моих тоже не совсем самых северах хлебом особо не баловались, в лучшие детские годы в продмаге через день, ну или в райцентр на хлебзавод. Впрочем, север Костромской области никогда не роскошествовал, даже козырный Буй в годы строительства химзавода и потом АЭС.

Это вы из Википедии взяли? Ну в такое кунфу я и сам могу. Тем не менее, этот газированный сладкий ферментированный напиток на северах, где картошка встречается сильно чаще зерновых, был доступней кваса, который только когда бочка приедет, а гриб - как только сахара подвезли.

А если серьезно, мне реально интересно, на чем в древности его ферментировали, вроде на меду никак, и прямо на крахмале тоже. Или всё же можно?

А чайный гриб как же, он же комбуча по новомодному!? В верхневолжских деревнях испокон веку на столе всегда был, а на ДВ так и вовсе никто не упомнит сколько. А уж когда трехлитровые и пятилитровые банки до деревень дошли, стал всерьёз конкурировать с рассолом за звание основного опохмела.

Автор несколько раз подчеркнул, что информация, которая измеряется, это даже не вероятность, а амплитуда вероятности. Вы в контрпримере прячете этот факт под словом "забыл". То есть судить, верно ли считан кубик нельзя, ведь его исходное состояние забыто, то есть передачи информации нет. Вы конечно можете верить, можете не верить в то, что вы когда-то знали исходное состояние, и что это такой хитрый план. Но эксперимент Алана Аспе говорит об обратном.

Ну вычислительная фурье-оптика же, да и трекинг самого яркого источника света - едва ли не простейшая из возможных задач, на любом истребителе десятки лет, а нынче уже и на любом умном боеприпасе.

Правда, как обойтись без 2D ЖК пространственного модулятора света на стороне адаптивного фильтра-экрана, -- ума не приложу, а они ж жутко дорогие, если в мало-мальски приличном разрешении и апертуре.

Да все оценки на базе линейных или линейных в экспонентах моделей приводят к распределениям Ципфа или Бенфорда соответственно. Хоть ты рассматривай таблицы телефонных номеров, хоть размеры муравейников.

Все, что наверчено поверх с претензией на глобальную универсальность - куча когнитивных искажений.

Эконофизическая правда же в том, что надо писать диффуры в ЧП, а лучше ПИД-подобную динамику для открытых связанных систем, и рыдать горькими слезами, насколько эфемерна стационарность получаемых решений. Закономерности там, конечно, есть, типа какого-нибудь класса универсальности Кардар-Паризи-Чжана, за которые до сих пор медали Филдса дают, фиг только на пальцах прояснишь, что там за универсальность и как на этом наварить бабла.

А по равноправиям и марксизьмам все специалисты, а чего -- взять всё и поделить.

Слово фарма и пучок салата за 20 рублей несовместимы.

Пока разработка не закончена, неизвестно, сколько она продлиться. В инновационном проекте -- точно. А уж если в большой компании, погрузившейся в венчурный капитал и модные-молодёжные технологии - вообще без шансов.

До чего уж тесла со спэйсэкс были ориентированы на результат, но прошло реально 10 лет, когда на прибыль вышли.

К несчастью, основные расходы у этих вертикальных ферм не на электроэнергию, а на разработку, причем в масштабах, которым какая-нибудь Монсанто обзавидуется.

Причем так и задумывалось; только непонятно, когда застрельщики этого МММа собирались соскочить, не рассчитывали же в самом деле на ядерную войну до конца отчетного периода?

Танчики жи!

Извините.

Но в целом, если хочется чувствовать себя безруким нубом чуть реже чем всегда, всем ненависный ВоТ, ой, МТ - неплохое начало. Игра нетребовательна на технические навыки, механики тоже в целом тривиальные, зато киберспорт есть во всех формах на любой уровень. Но безбабловая прокачка в эндгейм да, долгая.

Information

Rating
1,896-th
Registered
Activity

Specialization

Разработчик приложений
Средний
Python
Git
Английский язык
Научно-исследовательская работа
Прикладная математика