Introduction
Undergraduate mathematics/engineering/science students usually come to know the term “convolution” in the second or third year at the university. This is in mathematics courses containing topics such as Laplace transforms, where an integral of convolution of two functions is evaluated for some specific functions (HREF1). Students get to know more of the power and application of convolution as they advance their studies in various fields such as Physics, Computer Science, Statistics and Engineering. As noted in HREF2, convolution and related operations are found in many applications of engineering and mathematics. Some cited examples in the site are: • In statistics, a weighted moving average is a convolution. The probability distribution of the sum of two random variables is the convolution of each of their distributions. • In optics, many kinds of “blur” are described by convolutions. A shadow (e.g., the shadow on the table when you hold your hand between the table and a light source) is the convolution of the shape of the light source that is casting the shadow and the object whose shadow is being cast. An out-of-focus photograph is the convolution of the sharp image with the blur circle formed by the iris diaphragm. • In acoustics, an echo is the convolution of the original sound with a function representing the various objects that are reflecting it. • In electrical engineering and other disciplines, the output (response) of a (stationary, or time- or space-invariant) linear system is the convolution of the input (excitation) with the system’s response to an impulse or Dirac’s delta function. • In time-resolved fluorescence spectroscopy, the excitation signal can be treated as a chain of delta pulses, and the measured fluorescence is sum of exponential decays from each delta pulse. • In physics, wherever there is a linear system with a “superposition” principle, a convolution operation makes an appearance. However, we feel that “convolution,” if restricted to series instead of functions could be introduced at higher secondary school or “A level” without any difficulty. Our aim is to show how this could be achieved. This will not only help students to anchor the concept firmly, but will also serve as a bridge between the lower and the higher concept.
แนะนำปริญญาตรีวิศวกรรม / คณิตศาสตร์ / วิทยาศาสตร์ นักเรียนมักจะมารู้จักคำว่า " ขด " ในปีที่สองหรือที่สามที่มหาวิทยาลัย นี้เป็นในทางคณิตศาสตร์หลักสูตรประกอบด้วยหัวข้อต่างๆ เช่น ผลการแปลงลาปลาซ ที่มีส่วนประกอบของขด 2 ฟังก์ชันคือฟังก์ชัน ( โดยเฉพาะบาง href1 ) นักเรียนได้รับทราบข้อมูลเพิ่มเติมของพลังงาน และการใช้ขดเป็นพวกเขาล่วงหน้าของการศึกษาในสาขาต่างๆ เช่น ฟิสิกส์ , วิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ , สถิติและวิศวกรรม ตามที่ระบุไว้ใน href2 สังวัตนาการ , ที่พบในงานวิศวกรรม และคณิตศาสตร์ บางคนอ้างตัวอย่างในเว็บไซต์ : A4 ในสถิติ , ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ถ่วงน้ำหนักเป็นขด . ความน่าจะเป็นการแจกแจงของจำนวนสองตัวแปรสุ่มคือสังวัตนาการของแต่ละของการกระจายของพวกเขา - ในด้านหลายชนิด " เบลอ " บรรยายโดย convolutions . เงา ( เช่นเงาบนโต๊ะเมื่อคุณจับมือของคุณระหว่างตาราง และ แสง ) เป็นขดของรูปร่างของแหล่งกำเนิดแสงที่หล่อเงาและเงาวัตถุที่ถูกโยน ออกจากโฟกัสถ่ายภาพคอนโวลูชันของภาพคมชัดกับเบลอวงกลมที่เกิดจากไอริสกะบังลม - ในอะคูสติก , เสียงสะท้อนเป็นขดของเสียงต้นฉบับที่มีหน้าที่เป็นตัวแทนของวัตถุต่าง ๆที่สะท้อนให้เห็นถึงมัน - ในวิศวกรรมไฟฟ้าและสาขาอื่น ๆ การแสดงผล ( การตอบสนอง ) ของ ( เครื่องเขียน หรือเวลาหรือค่าคงที่พื้นที่ ) ระบบเชิงเส้นเป็นขดของอินพุต ( กระตุ้น ) กับระบบของการตอบสนองต่อแรงกระตุ้น หรือของดิแรกเดลตาฟังก์ชัน . - ใน time-resolved fluorescence spectroscopy , สัญญาณและสามารถถือว่าเป็นโซ่ของเดลต้า กะพริบ และวัดนี้คือผลรวมของเลขชี้กำลังสลายตัวจากแต่ละเดลต้า ชีพจร - ฟิสิกส์ ทุกที่ที่มีระบบเชิงเส้นด้วย " ซ้อนทับ " หลักการเป็นขดการปรากฎตัว แต่เรารู้สึกว่า " ขด " ถ้าเฉพาะชุดแทนของฟังก์ชันที่สามารถใช้ในโรงเรียนระดับมัธยมหรือ " ระดับ " โดยไม่มีความยากลำบากใด ๆ เป้าหมายของเราคือเพื่อแสดงให้เห็นว่านี้สามารถลุ้นรับ นี้จะไม่เพียง แต่ช่วยให้นักเรียนที่จะยึดแนวคิดอย่างแน่นหนา แต่จะทำหน้าที่เป็นสะพานเชื่อมระหว่างต่ำและสูงกว่าแนวคิด
การแปล กรุณารอสักครู่..
