好想被卷快来卷死0922

卷卷卷卷卷来卷去卷死卷不动拒绝卷从你他她ta开始喵喵喵呜呜累累哭哭

瞎卷点各种变换什么看起来比较妙的东西也没什么好理解就给自己看的顺带记录精神状态了

全抄的。

卷积:

给出两个序列 a=(a1,a2,,an)T,b=(b1,b2,,bn)T,两序列的卷积 c=(c1,c2,,cn)T 满足

ck=ij=kaibj

考虑一个可逆的线性变换 P,其在标准正交基下的矩阵为 P,记 aPa^=(a^1,a^2,,a^n)T

推一推 P 的性质

c^k=a^kb^ku=1nP(k,u)ck=i=1j=1P(k,i)P(k,j)aibju=1nP(k,u)ij=uaibj=i=1j=1P(k,i)P(k,j)aibju=1nP(k,u)ij=uaibj=i=1j=1P(k,u)P(k,j)aibji=1nj=1nP(k,ij)aibj=i=1j=1P(k,u)P(k,j)aibj

P(k,ij)=P(k,i)P(k,j)

于是我们构造出来的线性变换便需要满足这个性质以及可以快速求逆.

卷积的组合

就是有许多维的卷积,归纳地考虑,一层一层做线性变换,之后就可以点积了,点积后再拆掉. 这样交换两层线性变换的顺序是没有影响的(或许?),于是这就有某种交换律.

max 卷积对应的变换大概是前缀和,于是或卷积对应的变换是高维前缀和,gcd 可以看作高维取 min,于是对应狄利克雷后缀和.

posted @   wiki0922  阅读(19)  评论(0编辑  收藏  举报
相关博文:
阅读排行:
· 在线聊天系统中的多窗口数据同步技术解密
· 2025,回顾出走的 10 年
· 分享 3 款基于 .NET 开源且免费的远程桌面工具
· BotSharp 5.0 MCP:迈向更开放的AI Agent框架
· 【保姆级教程】windows 安装 docker 全流程
点击右上角即可分享
微信分享提示