সব বই

পেশাদার

1 Markets I: The Ecosystem and Exchange-Traded Marketsবাজার অনলাইনইংরেজি 2 Markets II: Rates, FX and Creditবাজার অনলাইনইংরেজি 3 Markets III: Commodities, Energy and Cryptoবাজার অনলাইনইংরেজি 4 Quantitative Methodsপদ্ধতি অনলাইনইংরেজি 5 Derivatives and Volatilityডেরিভেটিভস অনলাইনইংরেজি 6 Rates, Credit, XVA and Riskসুদহার, ঋণ ও ঝুঁকি অনলাইনইংরেজি 7 Research Craft: Predictors, Backtests, Measurement, Portfoliosগবেষণা অনলাইনইংরেজি 8 Strategies I: Equities and Futuresকৌশল অনলাইনইংরেজি 9 Strategies II: Volatility, Relative Value, Macro and the Bank Desksকৌশল অনলাইনইংরেজি 10 Microstructure and Executionএক্সিকিউশন অনলাইনইংরেজি 11 Market Making and High-Frequency Tradingমার্কেট মেকিং অনলাইনইংরেজি 12 Machine Learning for Marketsমেশিন লার্নিং অনলাইনইংরেজি 13 Low-Latency Softwareপ্রযুক্তি অনলাইনইংরেজি 14 Networks, Hardware and Trading Infrastructureপ্রযুক্তি অনলাইনইংরেজি 15 Research, Data and Risk Platformsপ্রযুক্তি অনলাইনইংরেজি 16 The Desk and the Firmপ্রতিষ্ঠান অনলাইনইংরেজি 17 The Industry: Firms, Roles and Careersক্যারিয়ার অনলাইনইংরেজি 18 Interviews I: Maths, Probability and Speedক্যারিয়ার অনলাইনইংরেজি 19 Interviews II: Markets, Trading Games and the Final Roundক্যারিয়ার অনলাইনইংরেজি 20 Interviews III: Codeক্যারিয়ার অনলাইনইংরেজি
অ্যাপ পরিচিতি Coach সাইন ইন পড়া শুরু করো

বইগুলো এখনো বাংলা ভাষায় পাওয়া যায় না — العربية সংস্করণ দেখানো হচ্ছে।

الرياضيات · পরিভাষা

معاملات فورييه কী?

অন্য নাম: مجاميع فورييه الجزئية

تعريف 14.1 الرياضيات الجامعية — السنة 2 · অধ্যায় 14 — متسلسلات فورييه

معاملات فورييه للدالة ff هي

cn(f)=12π∫−ππf(t) e−int  ⁣dt(n∈Z),c_n(f) = \frac{1}{2\pi}\int_{-\pi}^{\pi} f(t)\,\eu^{-\iu n t}\,\dd t \qquad (n \in \Z),

والمعاملات في الصورة الحقيقية an=cn+c−na_n = c_n + c_{-n}، bn=i(cn−c−n)b_n = \iu(c_n - c_{-n})، بحيث تكون المجاميع الجزئية لفورييه

SN(f)(t)=∑n=−NNcn(f) eint=a02+∑n=1N(ancos⁡nt+bnsin⁡nt).S_N(f)(t) = \sum_{n=-N}^{N} c_n(f)\,\eu^{\iu nt} = \frac{a_0}{2} + \sum_{n=1}^{N}\bigl(a_n\cos nt + b_n \sin nt\bigr).

وعلى C\mathcal{C}، نعرّف الجداء السلّمي الهرميتي ⟨f,g⟩=12π∫−ππf‾ g\langle f, g\rangle = \frac{1}{2\pi}\int_{-\pi}^{\pi}\conj f\,g: فالأسّيات en(t)=einte_n(t) = \eu^{\iu nt} متعامدة ممنظمة (لأن ⟨em,en⟩=δmn\langle e_m, e_n\rangle = \delta_{mn}، بالحساب المباشر)، و cn(f)=⟨en,f⟩c_n(f) = \langle e_n, f\rangle: فتحليل فورييه هندسةٌ هرميتية (الفصل 13) في البعد غير المنتهي.

উদাহরণ

مثال 14.3 (أفضل تقريب، مقيسًا)

إلى أي حدّ تقرّب كثيرات الحدود المثلثية ذوات الدرجة الصغيرة السنَّ المنشارية f(t)=tf(t) = t (على (−π, π)\intoo{-\pi}{\pi}) في المتوسط التربيعي؟ حسب القضية 14.2 يكون أفضل تقريب من الدرجة NN هو SN(f)S_N(f)، بخطأ مربّع

∥f−SNf∥22=∥f∥22−∑∣n∣≤N∣cn∣2.\norm{f - S_Nf}_2^2 = \norm f_2^2 - \sum_{\abs n\leq N}\abs{c_n}^2 .

وهنا ∥f∥22=12π∫−ππt2 ⁣dt=π23\norm f_2^2 = \frac{1}{2\pi}\int_{-\pi}^\pi t^2\dd t = \frac{\pi^2}{3}، ومن bn=2(−1)n+1nb_n = \frac{2(-1)^{n+1}}{n} (المثال 14.12): ∣cn∣2+∣c−n∣2=bn22=2n2\abs{c_n}^2 + \abs{c_{-n}}^2 = \frac{b_n^2}{2} = \frac{2}{n^2}. ومن ثم

∥f−SNf∥22=π23−∑n=1N2n2: وعدديًا 1.29, 0.79, 0.57, 0.44\norm{f - S_Nf}_2^2 = \frac{\pi^2}{3} - \sum_{n=1}^{N}\frac{2}{n^2} \qquad\text{: وعدديًا } 1.29,\ 0.79,\ 0.57,\ 0.44

من أجل N=1,2,3,4N = 1, 2, 3, 4 — وهو متناقص، لكن ببطء: فالذيل ∑n>N2n2∼2N\sum_{n>N}\frac2{n^2} \sim \frac2N يحكمه التناقص البطيء 1n\frac1n للمعاملات، وهو نفسه بصمة القفزة (التمرين 14.6 مقروءةً في الاتجاه المعاكس). والفكرة الختامية: يحوّل بارسفال جودة التقريب إلى ذيل متسلسلة عددية — ويتنبأ، قبل أي رسم، بأن القفزات تجعل متسلسلات فورييه تتقارب على مضض.

প্রসঙ্গসহ পড়ো ←