Jean-Baptiste-Joseph Fourier將表示熱傳播的偏微分方程轉化為一系列更簡單的三角波函數今天,傅里葉分析被用來分析和更好地理解各種自然和人為的過程和現象。它已被應用于物理、自然科學和工程中的各種各樣的問題,包括量子力學、聲學、電子工程、圖像和信號處理、神經學、光學和海洋學傅里葉分析從傅里葉變換開始,它將單個更復雜的周期波函數分解或分解成一組更簡單的元素,稱為傅立葉級數,它以正弦波和余弦波或復雜指數方程的形式出現。然后,這些可以用更簡單的數學方法進行求解并疊加,或重新組合,通過線性組合得到原函數的解。狹義上,傅里葉分析是指將原始函數分解成一系列更簡單的成分的過程。更一般地說,它還可以包括傅里葉綜合,即通過執行一種反變換,實質上是反向進行傅里葉分析。改進、擴展并成為諧波分析領域的核心,傅立葉分析已經發展和進步,包括對更抽象和一般現象的研究。現在,研究人員和實踐者積極、定期、廣泛地將傅立葉分析用于計量經濟學和金融市場理論中,以預測、分析和更好地理解廣泛時間范圍內的性質和行為一系列數據和參數,表現出非線性關系和隨時間變化的重復波動模式。在其眾多應用中,它被用于模擬長期經濟周期、通貨膨脹與貨幣需求之間的關系以及股票、外匯和住房市場的模式和趨勢,以及半導體行業的周期,以及衡量一個國家經濟的效率。
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