Кіріспе

FFT алгоритмдеріндегі көбелек диаграммалар

Жылдам Фурье түрлендіру алгоритмдерінде көбелек – кіші дискретті Фурье түрлендірулерінің (DFT) нәтижелерін үлкен DFT-ге біріктіретін есептеу бөлігі немесе керісінше (үлкен DFT-ді кіші түрлендірулерге бөлу) болып табылады. "Көбелек" атауы радикс 2 жағдайындағы дерек ағыны диаграммасының пішінінен шыққан, осы туралы төменде сипатталған. Бұл терминнің басылымда алғаш рет 1969 жылы MIT техникалық есебінде кездескен деп есептеледі. Осындай құрылымды жасырын күйлердің ең мүмкін тізбегін анықтауға қолданылатын Витерби алгоритмінде де табуға болады. Көбінесе "көбелек" термині Кули-Туки FFT алгоритмі аясында қолданылады, ол композиттік өлшемі n = rm DFT-ді рекурсивті түрде r өлшемді m кіші түрлендіруге бөледі, мұнда r – түрлендірудің "радикс"і. Бұл кіші DFT-лер r өлшемді көбелектер арқылы біріктіріледі, олардың өзі r өлшемді DFT-лер (кіші түрлендірулердің сәйкес нәтижелері бойынша m рет орындалады) және бірлік түбірлерімен (бұрылыс факторлары деп аталады) көбейтіледі. (Бұл "уақыт бойынша азайту" жағдайы; сондай-ақ "жиілік бойынша азайту" деп аталатын кері қадамдарды орындауға болады, онда көбелектер бірінші болып келеді және бұрылыс факторларымен көбейтіледі. Сондай-ақ Кули-Туки FFT мақаласын қараңыз.)

Басқа қолданыстар

Көбелек әдісі ішінара кездейсоқ сандардың үлкен массивтерінің кездейсоқтығын жақсарту үшін де қолданылуы мүмкін. Бұл үшін, қалаулы хеш алгоритмі арқылы әрбір 32 немесе 64 биттік сөзді басқа барлық сөздермен себеп-салдар байланысына келтіріп, массивтегі кез келген бір биттің өзгеруі барлық биттерге әсер ету мүмкіндігін қамтамасыз ету керек.