<可視化工數 –Fourier analysis>(1/2) 搞完大外忘年會後，終於可以來讀點好玩的東西了😁 傅立葉轉換的大原則其實很簡單 若一時之間無法判斷原函數是奇函數還是偶函數，沒關係，可以直接採用全幅展開來解決（如圖1,2） 對於在不連續點附近出現的 Gibbs現象，我們可以使用像 Fejér和 這樣的方法來平滑處理（如圖3,4） 至於傅立葉級數的微分與積分，其實原理也很簡單，圖7已說明一切，看過就能掌握 如果能快速判斷出函數是奇函數或偶函數，則可以進一步考慮使用半幅展開，甚至是 1/4幅展開 來處理（如圖8,9），這樣計算起來會更加高效 當遇到由自然對數或三角函數組成的週期函數時，我們可以改用 複係數傅立葉轉換，這會讓計算變得更加便利（如圖10, 11） 下一篇，我們將深入探討如何利用傅立葉方法來解決ODE的問題👽 💡留言1 已整理了常見的級數和供參考