FWT也称快速沃尔什变换,是用来求多项式之间位运算的系数的.FWT的思想与FFT有异曲同工之妙,但较FFT来说,FWT比较简单. 前言 之前学习FFT(快速傅里叶变换)的时候,我们知道FFT是用来快速求两个多项式乘积的,即求序列C: $$C_k=\sum_{i+j=k}A_iB_j$$ 而FWT解决的多项式的位运算,即知道两个序列A与B,求: $$C_k=\sum_{i\&j=k}A_iB_j\;\;(\& 表示位运算"与")$$ $$C_k=\sum_{i|j=k}A…

数学杂烩总结(多项式/形式幂级数+FWT+特征多项式+生成函数+斯特林数+二次剩余+单位根反演+置换群) 因为不会做目录所以请善用ctrl+F 本来想的是笔记之类的,写着写着就变成了资源整理 一些有的没的的前置 导数 \(f'(x)=\lim\limits_{\triangle x\rightarrow 0}\frac{f(x+\triangle x)-f(x)}{\triangle x}\) \(\sin x:\cos x\) \(\cos x:-\sin x\) \(\ln x:\frac{…

KM算法是基于匈牙利算法求最大或最小权值的完备匹配 关于KM不知道看了多久,每次都不能完全理解,今天花了很久的时间做个总结,归纳以及结合别人的总结给出自己的理解,希望自己以后来看能一目了然,也希望对刚学习KM算法的人有帮助,这里结合一个模板题,以及 图形解说,更加明了 对于这里给出 一:基本概念 二:算法原理和语言描述 三:结合图形理解KM算法过程 一. 首先给出一些摘要知识点以及算法的语言描述(如果前面看过前辈们的,只是对于算法过程不了解的可以直接看后面结合图形的算法详细解说,这里归纳个人觉得…

最近学习cordic算法,并利用FPGA实现,在整个学习过程中,对cordic算法原理.FPGA中流水线设计.Verilog标准有了更加深刻的理解. 首先,cordic算法的基本思想是通过一系列固定的.与运算基数有关的角度的不断偏,摆以逼近所需的旋转角度. 为了避免复杂的乘法运算,用一系列微旋转来处理,第i次旋转可表示为: 由式(7)可知:xn,yn分别为输入角H的余弦和正弦值. 在Verilog实现上,主要体会到了流水线设计的重要性.流水线设计的本质是将一个时钟周期完成的较大的组合逻辑(也可理…

学习排序算法(一):单文档方法 Pointwise 1. 基本思想 这样的方法主要是将搜索结果的文档变为特征向量,然后将排序问题转化成了机器学习中的常规的分类问题,并且是个多类分类问题. 2. 方法流程 Pointwise方法的主要流程例如以下: watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvcHVxdXRvZ2V0aGVy/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity…

https://zhuanlan.zhihu.com/p/32626442 骆梁宸 paper插画师:poster设计师:oral slides制作人 445 人赞同了该文章 楔子 前些日在写计算数学课的期末读书报告,我选择的主题是「分析深度学习中的各个优化算法」.在此前的工作中,自己通常就是无脑「Adam 大法好」,而对算法本身的内涵不知所以然.一直希望能抽时间系统的过一遍优化算法的发展历程,直观了解各个算法的长处和短处.这次正好借着作业的机会,补一补课. 本文主要借鉴了 @Juliuszh…

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets,ensemble from sklearn.model_selection import train_test_split def load_data_classification(): ''' 加载用于分类问题的数据集 ''' # 使用 scikit-learn 自带的 digits 数据集 digits=datasets.load_d…

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets,ensemble from sklearn.model_selection import train_test_split def load_data_classification(): ''' 加载用于分类问题的数据集 ''' # 使用 scikit-learn 自带的 digits 数据集 digits=datasets.load_d…

FFT,即快速傅里叶变换,是离散傅里叶变换的快速方法,可以在很低复杂度内解决多项式乘积的问题(两个序列的卷积) 卷积 卷积通俗来说就一个公式(本人觉得卷积不重要) $$C_k=\sum_{i+j=k}A_i*B_i$$ 那么这个表达式是啥意思了: 有两个序列A和B,其中$A=\left\{A_1,A_2,...\right\},B=\left\{B_1,B_2,...\right\}$ A序列有a个元素,B序列有b个元素.于是,由这两个序列可以推出另一个序列C,C序列如何确定了?确定方法就按照卷…

其实FWT我啥都不会,反正就是记一波结论,记住就好-- 具体证明的话,推荐博客:FWT快速沃尔什变换学习笔记 现有一些卷积,形如 \(C_k=\sum\limits_{i\lor j=k}A_i*B_j\) \(C_k=\sum\limits_{i\land j=k}A_i*B_j\) \(C_k=\sum\limits_{i\oplus j=k}A_i*B_j\) 然后普通的FFT肯定应付不了这玩意,于是就有了FWT(快速沃尔什变换),然后我就直接写结论好了-- FWT--Or卷积 我们把多项…