Я хочу реализовать алгоритм быстрого преобразования Фурье с MapReduce. Я знаю алгоритм рекурсивного БПФ, но мне нужно ваше руководство, чтобы реализовать его с использованием подхода Map/Reduce.
Любые предложения/ссылки?
Реализация алгоритма быстрого преобразования Фурье с помощью MapReduce
11.01.2013
- возможная копия реализации алгоритма fft с помощью hadoop 11.01.2013
Ответы:
1
Основная идея в том, что мы можем использовать некоторые теоремы для разделения проблемы на подзадачи.
В случае преобразования Фурье проблема заключается в стандартном определении FT:
После применения алгоритма БПФ Кули-Тьюки мы можем разделить его на две подзадачи. :
Двигаясь вперед с этим преобразованием, теоретически его можно решить с помощью параллельного программирования.
Возможно, вам будут полезны следующие ссылки:
11.01.2013
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально
Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение
Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования
Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv)
Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..