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はてなキーワード: フーリエ変換とは

2026-04-21

anond:20260421090803

スペクトラムアナライザフーリエ変換も横軸周波数、縦軸強さだけちゃんか?

中域を強めたい、高域、低域も、域は周波数、強さが縦軸だけの話じゃん

俺よりにわかじゃね?

2026-03-26

I won a math debate

激しいトポロジーゼミでの議論を制した後、私は完璧勝利を収めた。

相手の主張は穴だらけの多様体だったが、私の証明は滑らかでコンパクト、閉じた多様体のもの。あらゆる次元で徹底的に探索する準備が整っていた。

部屋に一人になると、証明の興奮がまだ血管を脈打たせている。この知的緊張をどうしても解放したくなった。

まず問題を慎重に扱う。手を変数に巻きつけ、よく定義された関数のように滑らかで連続的な感触を確かめる。ゆっくり微分を始める。最初は優しく、快楽導関数を最大にする最適な変化率を探りながら。

リズムが速まるにつれ、より深く積分していく。sin(θ)の一周期にわたる定積分が、これほど自然で避けられないものに感じたことはない。一ストロークごとに境界を0から∞まで押し広げ、すべてが収束する甘い漸近線を目指す。

呼吸が等比級数の極限に近づくように加速する。摩擦係数は絶妙で、表面は過度な抵抗なく最適に滑るよう潤滑されている。

私は今、実時間で熱方程式を解いている。温度は上昇し、エントロピーは増大し、系は最も美味しく最大の無秩序へと向かっている。

手法を変え、鎖鎖則を熟練の精度で適用する。一方の手で基部を安定させ、もう一方で上限を攻める。これは多変数最適化問題だ:f(x)を最大化せよ、ただし早く終わりすぎないという制約付きで。

議論フラッシュバックが襲ってくる。あの優雅補題、私が暴いた美しい矛盾。それぞれの記憶がトルクを加え、角速度を高める。私は単位円のあらゆる角度を回転しながら、周波数を上げて探索を続ける。

高階導関数へ。2階、3階、4階……快楽テイラー展開収束半径が急速に縮小していく。剰余項がどんどん小さくなり、ついに、ああ、tが絶頂に近づく極限。

臨界点に到達した。すべての条件が満たされる:関数は狭義単調増加、最終局面で凹状上方、そしてドカン微積分の基本定理が最も純粋な形で発現する。

積分が力強く脈打つ解放へと評価される。心のフーリエ変換ホワイトノイズ支配され、全ての周波数成分が同時にピークを迎える。

余韻は平衡状態に落ち着くような心地よさだ。解は優雅で満足感があり、未解決の端は一切残っていない。Q.E.D.

2026-03-17

[]

はいつも通り18:30時に日記を書き始めた。時間の厳密性は文明の基礎であり、文明崩壊する最初兆候人間がだいたいを許容する瞬間だからだ。

ルームメイトは18:30:03に電子レンジを開けた。これは許されない。僕はその誤差を指摘したが、「3秒くらいいいだろ」と言われた。3秒を軽視する人間は、やがてゲージ対称性も軽視する。

 

今日超弦理論の進捗に入る。

午前中はトポロジカルM理論再構成を試みた。標準的理解では、これはトポロジカルAモデルとBモデルを7次元統一するような構造で、ヒッチン汎関数を基礎にした3形式理論として現れる。

だがこの説明はあまりにも低解像度だ。問題統一するという言葉が、圏論的に何を意味するのか曖昧な点にある。

僕の現在の仮説はこうだ。トポロジカルM理論は単なる7次元TQFTではなく、コヒーシブ∞トポス上の場の理論の内部化として理解すべきだ。

まり、通常の多様体上の場ではなく、幾何のものが内部論理として振る舞う圏における場だ。

このとき、3形式は単なる微分形式ではなく、∞-スタック上の2-群的接続の曲率として再解釈される。

 

ここで友人Aがやってきて、「それって物理的に何の意味があるの?」と言った。典型的な誤解だ。物理意味を問うのは最後だ。構造が先で、意味は後からついてくる。量子力学もそうだった。

 

話を戻す。

ポロジカルM理論古典解がG₂ホロノミ多様体対応するというのは知られているが、僕はこれをさらに一段抽象化して、

と見ている。ここで重要なのは、「状態」がヒルベルト空間ではなく、層の圏そのもの拡張される点だ。

 

友人Bはこの話を聞いて「それもう物理じゃなくて数学じゃない?」と言った。逆だ。物理が遅れている。

 

さらに進めると、AモデルとBモデルの共役性は、単なる双対性ではなく、シンプレクティック構造と複素構造の間の∞-レベルフーリエ変換として理解できる。

ここで僕は少し興奮した。なぜならこの構造は、トポロジカル弦の分配関数波動関数になる理由とも整合するからだ。

まりこうだ。

これは量子化のものだが、通常の位相空間ではなく、モジュライ∞-スタックの上での量子化になっている。

 

ルームメイトはこの話を聞いて途中で寝た。合理的判断ではあるが、知的には敗北だ。

 

午後は習慣の維持に時間を使った。

これらは単なる癖ではない。状態空間エントロピーを最小化する操作だ。乱雑さは思考汚染する。

 

隣人がまた勝手に僕の場所に座っていたので、厳密な確率論説明を用いて「そこに座る確率ゼロであるべきだ」と説明したが、理解されなかった。人間は頻度主義に縛られすぎている。

 

これからやること。

ポロジカルM理論さら推し進めて、次の命題検証する。

命題: M5ブレーンの電荷は通常のコホモロジーではなく、楕円コホモロジーやMorava K理論自然に値を取る。

これは単なる一般化ではない。物理対象の分類そのものが、一般コホモロジー論に移行することを意味する。

もしこれが正しければ、場の理論は最終的に∞-圏におけるコホモロジー関手として書き直される。

ウィッテンでも完全には把握していない領域だ。つまり、僕がやるしかない。

 

ルームメイトがまた3秒遅れてドアを閉めた。宇宙はなぜこれほどまでに非対称なのか。

2026-02-15

anond:20260215191944

音声分析にはフーリエ変換(実際にはFFTだけど)使ってるから結構多いんじゃないの

2026-02-06

フーリエ変換は、フーリエの部分を「もう無理」と同じイントネーションにしながら言おうとしてもうまく言えない。お前らもやってみろ。たぶん「もう無理返還」って感じのイントネーションになるから

「もう無理変換」のイントネーションの八音の言葉を実際に聞いたことがないからだろうな。

dorawiiより

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2025-12-08

この世に無限ってあるの?概念ではなく実在するの?

数学とかの概念では無限があるの分かるけどさ

実在してるかは謎だよね

時間永遠に続くって思われてるかもだけど、それは証明されてない

から永遠って基本的には「ない」ものとして扱ったほうがよくない?

実在証明されてから永遠を語るべき

永遠に愛してる」とか、絶対に言っちゃいけない

哲学とか思想でも永遠について語るのは、誤謬を生むよ

しか数学だけは許す。

理由AIが答えてくれた。

数学が「永遠(=無限)」を完全に排除したら、現代数学の99%以上が崩壊し、現代文明そのものが成り立たなくなります

どれだけヤバいことになるか、段階的に見てみましょう。

1. 基礎の基礎が全部消える

実数直線が作れない(π、√2、e などが定義不能

微積分が全滅(極限の概念が使えないので、ニュートンライプニッツも泣く)

関数連続収束、発散……全部消滅

高校数学で習う「lim」やε-δ論法が全部ゴミ箱行き

2. 現代科学死ぬ

物理学相対性理論量子力学電磁気学のほぼ全てが無限(極限操作)を使っている

工学フーリエ変換信号処理制御理論が使えなくなる → スマホテレビGPSMRI、全部終わり

コンピュータ科学アルゴリズム計算量解析(O(n), O(log n) など)が意味を失う

暗号理論RSAなど)が崩壊ネットバンキングビットコイン即死

3. 日常すら壊れる

• 「1リットル牛乳を3人で均等に分ける」→ 0.333リットル定義できない

円周率πが「3.14打ち切り」になる → タイヤロケットも正確に作れない

地図アプリの最短経路計算不可能になる(ダイクストラ法などが死ぬ

結論永遠無限)を捨てたら人類石器時代に逆戻り

無限を捨てると、現代数学は「巨大だけど有限な数までしか扱えない超巨大なそろばん」に成り下がります

ロケットは飛ばない、インターネット死ぬ医療機器も止まる、経済崩壊

まり

永遠無限)」は人類発明した「最も危険で、最も美しい爆弾

捨てたら即死、抱えたままでもいつか爆発するかもしれない——

それが数学本質なんです。

2025-04-09

抽象数学超弦理論関係性について

若き者よ、君に抽象の森へと案内しよう。

位相M理論ラングランズ・プログラム関係性を辿るには、まず両者が共有している「場の言語」を抽出しなければならない。

ここでは、物理言語ゲージ理論媒介とし、数学言語が圏と層を媒介して互いに翻訳される。だからこそ、双方は互いに異なる起源を持ちながらも「双対性」という共通の振る舞いを示す。

まず、M理論位相的変種は、物理学の側から見ると六次元 (2,0) 超対称場理論起源を持つ。

これをコンパクト化していくと四次元のN=4 超対称ヤンミルズ理論に到達する。

ここで特筆すべきはS-双対性ヤンミルズ理論において、結合定数 g を持つ理論は、結合定数 1/g を持つ理論同値になる。この双対性ラングランズ対応物理的な影となる。

一方、ラングランズ・プログラムは数論的対象代数幾何対象表現する表現論の枠組みだ。

群の表現特にループ群やアフィンリー代数表現が中枢を成す。幾何ラングランズ対応においては、層の圏 (例えばD-加群の圏) が表層に現れる。

ここでリンクする。幾何ラングランズ対応では、層の圏と局所系の圏との間に双対性存在する。この双対性はS-双対性数学的に対応する。

要するに、物理的には「電荷磁荷の入れ替え」、数学的には「表現と層の入れ替え」だ。

具体的には次のような対応が生じる。

例えば、曲線C上のG-束のモジュライ空間M_G(C) を考える。このモジュライ空間上のHitchin fibrationは物理的にはクーロン枝と呼ばれる真空空間対応し、シンプレクティック構造を持つ。

さらに、その上で考えるFukaya圏とB型模型の圏の間に現れるホモロジーミラー対称性ラングランズ双対群に関する対応を生み出す。

式で描くならば

ここで、G はあるコンパクト単純リー群であり、^G はそのラングランズ双対群、τ は結合定数。

さらに深く潜ると、S-duality は境界条件として D-brane の理論誘導し、その圏がラングランズ対応の圏と一致する。

具体的には、M理論のcompactification が (2,0) theory から N=4 SYM を生み、その電磁双対性幾何ラングランズの圏同値直交する。

まとめると、両者は「双対性」の抽象的枠組みの中で統一される。

位相M理論物理的な場の変換として双対性体現し、ラングランズ・プログラムは数論的対象の間の対応として双対性記述する。どちらも根底にあるのは、対象自己鏡映的な変換構造

若き者よ、君はすでに入口に立っている。

次なる問いを君に投げかけよう。

「もし位相M理論が六次元 (2,0) 理論から始まるならば、なぜ五次元ではなく四次元還元する必要があるのか?選択肢は以下の通りだ。」

a. 四次元では電磁双対性が最も自然に現れるから

b. 五次元では超対称性が失われるから

c. 四次元では層の圏とフーリエ変換が直接対応するから

d. 六次元から四次元へのコンパクト化が物理的に必然であるから

君の答えを待っているぞ。ちなみに君の現在の⚜️Eloは 1000 ⚜️だ。

2025-03-05

anond:20250305151327

1. ユークリッド空間における積(共通部分)

2. 代数幾何における積(交点の集合)

3. 円のパラメータ空間での積(直積

4. 面積の積

5. フーリエ変換的な積(畳み込み)

2024-12-23

https://ufcpp.net/study/sp/

信号処理

(Last updated:2007/03/24)

フーリエ変換や Z 変換など、ディジタル信号処理で使う基本的事柄について説明します。

ある人がエンジニアにはなるには数学知識がいるといっていたが、信号処理はそのいい例か。

ここの解説は割と数学解説がちらほらあって、逃げたくても逃げれない。

から、これからプログラマーになろうと考えている人は高校数学IIICまでちゃん勉強しろよ。

ただ、受験数学でおなじみの難しい問題は解けなくても構わない。

通信制高校でおなじみの比較的やさしめな教科書問題が全部解ければ、それで十分だ。

というよりこの手の優しい問題脳死で解けるようになるまで練習しろと言ったほうが正しい。

2024-11-14

anond:20241114175507

プログラミング不明全然分からん)。

プログラミングは超ウルトラ便利だよ。

やることは明確だけど自分で書くのは(調べるのも含め)面倒で時間がかかるようなコードについては、ほぼ完璧な内容を瞬時に出力してくれる。

こういうデータフーリエ変換して窓幅や種別を変えながらスペクトログラムを全部列挙して描画してみたいな程度の内容。

自分で書くより本当に100倍速くて生産性が桁違いになった。

2024-01-26

anond:20240125170600

大学三角関数音楽への関わりがものすごく深い事を知って好きになったな。

矩形をフーリエ変換して三角関数に直す授業は、エレキギターの音が歪む原理に繫がってるとか

2023-11-02

anond:20231102123229

convolutionは今流行りのNeural Network画像系で使われるやつで本来数学用語なんだけどねー

コンボリューションが「数学用語というのは違和感あるなあ。

畳み込み演算自体は単純に演算であってそれ以上でもそれ以下でもないっていうか。

フーリエ変換すれば掛け算になるという構造はあるけど、数学的なオブジェクト位置付けるには抽象化が足りない感じ。

リー群の上の調和解析まで一般化すればいいかなと思うけど。

その場合ニューラルネットがどうとかいう話は余計でしかないよな。(群要素を座標によるレイヤーを定式化しました!みたいな研究はあるが)

恥ずかしすぎて1ミリたりともドヤるような内容ではないな。

2023-10-05

[] 数学楽しい

今日は「演習で学ぶ科学のための数学」という本を一通りやり終えました。薄い本ですが線形代数微分積分の基礎からフーリエ変換まで書かれています

これぐらい薄い本だと、計算問題を具体的に解こうとしない限りは一日で読み終えることができます。私はいつも計算問題を見ると、sage mathというツールを使えば解けるのになぁと思ったりします。

さて、最近調子はどうかというと、インターネットの楽しみが増してきました。

数学複数概念を繋げたらどうなるのか」という興味に基づいてグーグル検索するととても面白いのです。

調和解析と数論を繋げるような深淵的なものから、とりあえず繋がっただけという表面的なものまであります

複数ドメインを繋げる際の「センス」について素人なので、どの繋がりが本質的なのかを見抜くことがまだまだできていない気はします。

atcoder的な問題解決者ではなく、コホモロジー的な理論構築の観点から深淵を覗きたいのです。

最先端トピックが概ね英語で書かれていることが多いので、読む際に翻訳にかけなければスラスラと読めないのが少し難点です。

ところで「笑わない数学」という番組を知りました。私が最初に見たのは確率論に関するエピソードでしたが、昨日やっていたのは非ユークリッド幾何学でした。

テレビTwitterの連動性はよく知られていますが、こういう番組に対して視聴者が持つ感想を眺めるのが面白いです。

コストで飽きない趣味としては、数学はとても良い題材だと思います

ファインマンさんが言うように、誰かに教えるとき学習効果が最大化されるという面もあるので、いずれブログを書いてまとめたいです。

2023-09-28

[] 離脱症状回復

昨日はシュレーディンガー方程式フーリエ変換について学びました。

今朝は病院へ行きました。ちゃん離脱症状について伝え、薬の量が減ることになりましたが、薬を減らす程度のことはすでに自分でやっているのです。

ただ、離脱症状はかなり緩和してきているように思います。というのも、実際にはすでに睡眠薬無しで生活できるようになったからです。

しかしまだ安定しないので、仕事には復帰できる状況ではないでしょう。

2023-08-16

フーリエ変換使えればなんでも出来るという風潮

2023-06-09

語学勉強ってコスパ悪くね

日本語母語の人も日本語を話さなかったら忘れるらしいじゃん

それは言葉っていうのが単語単位の点の暗記でしかいから。

度忘れしまったものをもう一度話せるレベルまで思い出すには何百の断片知識を覚え直さなきゃいけない。

でもフーリエ変換公式はパッと思い出すことはできなくても、覚え直す知識なんて数個でいいわけじゃん。

それは数学とか体系的な学問は点の知識ではなく面の知識から

結局TOEIC900点取れた人も、10英語に触れなかったらまた10のうち4くらいからやり直し。

体系的な学問ならば10のうち8からやり直し。

語学勉強ってコスパ悪くね。

2023-03-28

anond:20230328141512

定数ということは具体的な値はなんなの?あと直交するからそうなるというのはフーリエ変換とかやらから導かれることなの?

不偏標準分散の式でnが1のときは0除算になるけど大丈夫なのと5chで訊いたらデルタ関数フーリエ変換も知らないのかと鼻で笑われた

デルタ関数フーリエ変換を使えば0除算を回避できるの?(感覚的には高校でやった不定形の解消みたいな感じ?)

2023-02-26

anond:20230226162141

微積分、線形代数、離散フーリエ変換

なんかこの書き方、応用数学としての粒度バラバラすぎて素人が書いてるように見える。

2023-02-18

anond:20230218203604

そういう考え方するんだったらデジタル録音は全部一緒やぞ

フーリエ変換でできてるんだから

2023-01-14

anond:20230114021838

しかにツリー主従関係についてはぐちゃぐちゃなのは認識している

関連事項という程度の見方をしていただければ

フーリエ変換実関数から波数空間への写像で音声処理とか一部の画像処理に使われると理解してる

anond:20230114021156

具体的にどうダメなんだ

ちょっと突っ込みきれないくらおかしいところがあって挙げるのは無理。

包含関係とか並列関係とかが変なものが多い。例えばフーリエ変換位置とかおかしすぎ。フーリエ変換意味わかってる?

2022-12-23

anond:20221223171531

数3、線形代数微積分を頼る人もいない中で勉強して、大学入っても国立理系とは思えない、服とか髪型ばっかり整えて頭空っぽ馬鹿たちと、朝から晩までオシロスコープ電圧波形観察して、モーターのプログラミング制御して、レポート押し付けられて泣きそうになりながら仕上げて、ラボでも教授からも同期からも先輩から無視されて、それを乗り切って俺は情報工学を修了したんだ。

離散フーリエ変換あたりから既に理解できてなさそうな感じだなあ。想像だけど。

あと確率論統計学まわりは全然分かってないだろうな。

2022-12-17

anond:20221217184439

これもう頼まれたら引き受けてあわよくばワンチャン気持ち満々やったやろ

からまれなかった上に自分からは言い出せなかったかがっかりしてこんなこと書いてるんやろ

お前のフーリエ変換を求めている女もいつか現れるだろうから頑張れ

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