快速傅立叶变换 (FFT) 示例的最新出版物和专利

这是几何概率中最早的问题之一，被认为是蒙特卡罗方法的前身。它涉及将一根长度为 [latex]l[/latex] 的针投到地板上，地板上有相距 [latex]t[/latex] 的平行线。针穿过一条线的概率为 [latex]P = \frac{2l}{\pi t}[/latex]（为 [latex]l \le t[/latex]）。这为估算 [latex]\pi[/latex] 提供了一个物理实验。.

帕塞瓦尔定理将信号的总能量（其平方在一周期内的积分）与傅里叶级数各分量平方能量之和相关联。 对于周期为[latex]P[/latex]的函数[latex]s(x)[/latex]，该定理表明：[latex]\frac{1}{P} \int_P |s(x)|^2 , dx = \sum_{n=-\infty}^{\infty} |c_n|^2，其中c_n为复傅里叶系数。.

贝叶斯推断是一种统计方法，它运用贝叶斯定理在获得更多证据或信息时更新假设的概率。这是贝叶斯统计的核心原理。 其核心思想可表述为：后验概率与先验概率与似然函数的乘积成正比，即 [latex]p(\theta|D) \propto p(D|\theta)p(\theta)[/latex]，其中 [latex]\theta[/latex] 表示参数，D 表示数据。.

傅里叶级数将任何周期函数或信号分解为简单振荡函数（即正弦与余弦函数）的和。对于周期为[latex]P[/latex]的函数[latex]s(x)[/latex]， 其级数表示为：[latex]s(x) \approx \frac{a_0}{2} + \sum_{n=1}^{\infty} \left[ a_n \cos\left(\frac{2\pi n x}{P}\right) + b_n \sin\left(\frac{2\pi n x}{P}\right)\right][/latex]。 项[latex]a_n[/latex]和[latex]b_n[/latex]即为傅里叶系数。.

Theorema Egregium（拉丁语，意为 "显著定理"）指出，曲面的高斯曲率是一种固有属性。这意味着它只取决于如何测量曲面本身的距离，而不取决于曲面如何嵌入三维空间。一张平纸在不拉伸的情况下可以卷成圆柱体，但不能卷成球体。

为了使傅里叶级数收敛到函数值，该函数必须在一个周期内满足狄利克雷条件。这些条件是：（1）该函数必须是绝对可积的；（2）它必须有有限个极值点（极大值和极小值）；（3）它必须有有限个有限间断点。

德摩根定律是布尔代数中的一对变换规则，是数字电路设计的基础。第一条定律指出，连合的否定是否定的析取：[latex]\neg(P \land Q) \iff (\neg P) \lor (\neg Q)[/latex].第二种说法是，析取的否定是否定的合取：[latex]\neg(P \lor Q) \iff (\neg P) \land (\neg Q)[/latex].

贝叶斯定理描述了基于与事件可能相关的先验条件对事件概率的推断。它是概率论与统计学中的基础概念。 数学表达式为：\frac{P(B|A)P(A)}{P(B)}其中A和B为事件，且\frac{P(B|A)P(A)}{P(B)} \neq 0。该定理关联了两个随机事件的条件概率与边缘概率。.

二阶线性椭圆偏微分方程，用于描述稳态或平衡条件下的系统。它被写成 [latex]nabla^2 u = 0[/latex] 或 [latex]Delta u = 0[/latex]，其中 [latex]nabla^2[/latex]（或 [latex]Delta[/latex]）是拉普拉斯算子。解称为谐函数，是最平滑的函数，代表静电、重力和流体流动等领域的电势。

通过寻找模型参数，使观测值与预测值的平方差之和最小化，从而近似求解超确定系统的标准方法。这个和称为残差平方和（SSR）。目标是找到使函数 [latex]S(\beta) = \sum_{i=1}^{n} (y_i - x_i^T \beta)^2[/latex] 最小化的参数 [latex]/hat{\beta}[/latex]。.

描述热分布或其他扩散过程的基本二阶线性抛物线偏微分方程。其典型形式为 [latex]\frac{partial u}{partial t} = \alpha \nabla^2 u[/latex]，其中 [latex]u(\vec{x},t)[/latex] 为温度，[latex]t[/latex] 为时间，[latex]\alpha[/latex] 为热扩散率。解法模拟了初始温度分布的演变过程，随着时间的推移，不规则的温度分布逐渐平滑并接近稳定状态。

函数[latex]s(x)[/latex]的傅里叶级数系数（周期为[latex]P[/latex]）通过积分公式计算得出。 直流分量为 [latex]a_0 = \frac{2}{P} \int_{P} s(x) , dx[/latex]。余弦系数为 [latex]a_n = \frac{2}{P} int_{P} s(x) \cos\left(\frac{2pi n x}{P}\right) , dx[/latex]，正弦系数为 [latex]b_n = \frac{2}{P} \int_{P} s(x) \sin\left(\frac{2\pi n x}{P}\right) , dx[/latex]（当 [latex]n ≥ 1[/latex] 时）。.

线性偏微分算子 [latex]L[/latex] 的基本解是方程 [latex]Lu = delta(x)[/latex] 的解，其中 [latex]delta(x)[/latex] 是 Dirac delta 函数。它表示系统对点源或脉冲的响应。一旦知道了非均相方程 [latex]Lu = f(x)[/latex] 的解，就可以通过卷积求得：[latex]u(x) = (G * f)(x)[/latex], 其中 [latex]G[/latex] 为基本解。

高斯-波奈定理将紧凑二维曲面的几何与拓扑联系起来。它指出，整个曲面 [latex]M[/latex] 上的高斯曲率积分 [latex]K[/latex] 等于曲面的欧拉特性 [latex]2\pi[/latex] 乘以欧拉特性 [latex]/chi(M)[/latex]。公式为 [latex]\int_M K \, dA = 2\pi \chi(M)[/latex].

准确度是指测量值与标准值或已知真值接近的程度。精密度是指两次或多次测量结果彼此接近的程度。一个测量系统可能精密但不准确，也可能准确但不精密，或者两者都不精确，或者两者都精确。在测量理论中，这两个概念是相互独立的。