কুইনকুনস ল্যাটিস ওয়েভলেট ট্রান্সফর্মের জন্য সাধারণকরণের উপাদানটি কী এবং আপনি এটি কীভাবে খুঁজে পান?

Question

উপর পৃষ্ঠাগুলি 57-60 (পূর্বরূপ উপলব্ধ গত আমি চেক ছিল, এখানে ইমেজ ক্ষেত্রে), আছে একটি quincunx জাফরি বর্ণনা রুপান্তর।

জাফরি:

o • o • o • o •
• o • o • o • o
o • o • o • o •
• o • o • o • o
o • o • o • o •
• o • o • o • o
o • o • o • o •
• o • o • o • o

মূলত আপনি ব্ল্যাক পয়েন্টগুলিতে এই পূর্বাভাস অপারেশনগুলি করেন:

x[ m][n ] -= 1/4 * ( LEFT + RIGHT + DOWN + UP )

যেখানে , , , ।$LEFT = x[ m ][ n-1 ]$$RIGHT= x[m][n+1]$$DOWN=x[m+1][n]$$UP=x[m-1][n]$

তারপরে আপনি সাদা পয়েন্টগুলিতে আপডেট করবেন:

x[ m][n] += 1/8 * ( LEFT + RIGHT + DOWN + UP )

তারপরে আপনি আর কখনও কালো মানগুলিকে স্পর্শ করতে পারবেন না, তাই আপনার কার্যকরভাবে রয়েছে:

o x o x o x o x
x o x o x o x o
o x o x o x o x
x o x o x o x o
o x o x o x o x
x o x o x o x o
o x o x o x o x
x o x o x o x o

এটি কেবল অন্য একটি আয়তক্ষেত্রাকার জালিয়াতি দেখতে আপনার মাথা 45 ডিগ্রি ঘুরিয়ে ফেলেছেন এবং আপনি এগুলিকে বিজোড় / এমনকি আবার লেবেল করেছেন:

o   o   o   o 
  •   •   •   •
o   o   o   o 
  •   •   •   •
o   o   o   o 
  •   •   •   •
o   o   o   o 
  •   •   •   •

আপনার 1 টি "গড়" বাকি না হওয়া পর্যন্ত আপনি বার বার এটি পুনরাবৃত্তি করুন।

এখন হর ওয়েভলেট ট্রান্সফর্মে, প্রতিটি স্তরে একটি পাওয়ার ক্ষয় হয় যা আমরা √2 এর স্বাভাবিককরণের ফ্যাক্টর দিয়ে সংশোধন করি ।

এখানে, প্রথম স্তরের প্রথম পদক্ষেপের পরে প্রায় 1.4629 এর একটি গণনা করা শক্তি হ্রাস ফ্যাক্টর রয়েছে (এলোমেলো ডেটাতে 5,000,000 রূপান্তর চালিয়ে এবং পাওয়ারফোর / পাওয়ারঅফটার এবং গড়ের অনুপাত খুঁজে পেয়েছে)।

এই বিদ্যুতের ক্ষতি কীভাবে পাওয়া যায় এবং 1.46 নম্বরটি কোথা থেকে আসে তা আমি কীভাবে প্রদর্শন / গণনা করব তা জানি না।

Comments

এটি সম্ভবত অন্য একটি পাওয়ার নরমালাইজার। আপনার শক্তি সংরক্ষণ করা হয়?

— স্পেসি

কোন র্যান্ডম ডেটা চিত্রের আকারের উপর আপনি চেষ্টা করেছেন? সীমান্তের প্রভাবের কারণে এটি কি ঘটতে পারে যে 1.4629 বাস্তবে gu ছদ্মবেশে রয়েছে? $\sqrt{2}$

— লরেন্ট ডুভাল

Answer 1

আমি মনে করি না স্বাভাবিকার জন্য কোনও একক সেরা নম্বর আছে কারণ এটি আপনার জালির মানগুলির কাঠামোর উপর নির্ভর করে।

সবচেয়ে সহজ ক্ষেত্রে যেখানে সমস্ত মান সমান হয় সেখানে পূর্বাভাস অপারেশনটি ব্ল্যাক পয়েন্টগুলি শূন্য করে এবং আপডেটটি সাদা পয়েন্টগুলিকে পরিবর্তন করে না। কারণ প্রতিটি পূর্বাভাস-আপডেট জুটি ননজারো পয়েন্টগুলির সংখ্যা অর্ধেক করে দেয়, প্রতিটি জোড়া পদক্ষেপের পরে বিদ্যুৎ সংরক্ষণ করবে স্কয়ার্ট (2) দ্বারা জালিকে গুণিত করা।

সমস্ত মান শূন্য গড় এবং সমান বৈকল্পিকের সাথে স্বতন্ত্রভাবে, পূর্বাভাস পদক্ষেপটি কালো পয়েন্টগুলির বৈকল্পিকটিকে 5/4 দ্বারা বহুগুণ করে এবং তারপরে আপডেট পদক্ষেপটি সাদা পয়েন্টগুলির পরিবর্তনের 281/256 দ্বারা বহুগুণ বৃদ্ধি করে তাই প্রতিটি পদক্ষেপে শক্তি বৃদ্ধি পায়।