对卷积的的认识

本文探讨了卷积的概念,从数学定义出发,通过解析函数的对称性和平移特性来解释卷积的原理。作者提出了几个问题,包括卷积在实际场景中的应用,如以丢骰子为例说明离散卷积计算概率,并简要介绍了连续形式的卷积。卷积在深度学习和机器学习中的重要作用也得到了提及。

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1. 背景知识点:
1:f(x)和f(-x) 关于x=0对称
2: f(x)左移和右边移动的规则是左加右减。
2:f(x)和f(n-x)的关系:f(x)以x=0作为转轴,对称变换为f(-x),f(-x)再向右边移动n个单位为f(-(x-n)), 即为f(n-x)

2. 定义:
和平时我们认识的加减乘除一样,卷积也是一种运算,卷积的定义如下:


3.个人理解
问题1: 从公式看其普遍意义上上的应用场景,是什么?
个人理解为一个函数做为另外一个函数的输入,我们怎么求出最终的输出?两个函数f(x), g(x)做卷积。

问题2: 为什么叫卷积呢?
个人理解:
两个函数做卷积,先让一个函数以X=0多堆成翻转,然后再向右平移n个单位的另外一个函数。这就是卷积中的卷。
然后两个原函数和平移后的函数做乘积,然后做累加和(积分理解为是用来求和的)。

问题3:物理意义上上如何理解卷积,列举一个案例?

一个离散形式的案例:
一个非常好的例子是丢骰子:扔2次骰子,总获得4点的概率是多少&#

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