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別の質問があります。私がすでに尋ねた他のものと非常に似ています（そして大きな助けを得ました - ありがとうございました）。残念ながら、他のスレッドからの解決策はここでは機能しません: (http://stackoverflow.com/questions/8680909/fft-in-matlab-and-numpy-scipy-give-different-results)

今それは ifft についてです：

  # i have an array 'aaa' of shape (6,) such as:
  for i in aaa:  print i
  ...

 (1.22474487139+0j)
 (-0.612372435696-1.06066017178j)
 (-0.612372435696+1.06066017178j)
 (1.22474487139+0j)
 (-0.612372435696-1.06066017178j)
 (-0.612372435696+1.06066017178j)

  #when i perform np.ifft the result is:
 np.fft.ifft(aaa)

 array([  1.48029737e-16 +1.48029737e-16j,
    -8.26024733e-17 -1.72464044e-16j,
     1.22474487e+00 -3.94508649e-16j,
     3.70074342e-17 -2.96059473e-16j,
    -2.22044605e-16 +2.46478913e-16j,   4.55950391e-17 +4.68523518e-16j])

  ###################################################################
  %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
  % BUT IN MATLAB 
  % the same array...

  aaa =

  1.2247          
 -0.6124 - 1.0607i
 -0.6124 + 1.0607i
  1.2247          
 -0.6124 - 1.0607i
 -0.6124 + 1.0607i

 % ...gives the result:
 ifft(aaa)

 ans =

  -0.0000
        0
   1.2247
        0
        0
        0

range(1,6) のような実数で実験を行いました。結果は同じです。精度の問題だろうか。しかし、なぜ結果がそれほど大きく異なるのでしょうか? 多分誰かが問題を解決する方法を知っていますか?

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2 に答える 2

6

numpyの評価から得られた値を見ると、それらは非常に小さいです（10 ^ -15未満）。これは精度の問題であり、結果は一見したところほど変わらないことをお勧めします。

于 2012-01-03T18:50:50.083 に答える
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X.XXe-16 は、1.2247 と比較すると本質的にゼロです。print ステートメントは、すべての数値をはるかに多く四捨五入する可能性があります。

したがって、すべての実用的な目的で、結果に違いはありません。

于 2012-01-03T19:18:07.967 に答える