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@@ -116,7 +116,8 @@ Mit $c = \pi(a + b)$ und $d = \pi(b - a)$
\begin{center}
\includegraphics[width=0.95\textwidth]{assets/01_interpolation/01_trigonometric/overarcing.png}
\end{center}
\caption{Überschwingungen der Fourier-Reihe der charakteristischen Funktion des Intervalls $[a, b] \subseteq ]0, 1[$}
\caption{Überschwingungen der Fourier-Reihe der charakteristischen Funktion des Intervalls $[a, b] \subseteq ]0, 1[$.
(Abbildung aus dem Vorlesungsdokument von Prof. V. Gradinaru, Seite 69)}
\label{fig:trigo-interp-overarcing}
\end{figure}

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@@ -11,7 +11,8 @@ mit der sie produziert wurde im Skript auf Seite 86-88
\begin{center}
\includegraphics[width=0.7\textwidth]{assets/01_interpolation/01_trigonometric/fft-runtimes.png}
\end{center}
\caption{Vergleich der Laufzeit von verschiedenen Fourier-Transformations-Algorithmen}
\caption{Vergleich der Laufzeit von verschiedenen Fourier-Transformations-Algorithmen.
(Abbildung 3.3.3 aus dem Vorlesungsdokument von Prof. V. Gradinaru, Seite 88)}
\label{fig:trigo-interp-fft-runtimes}
\end{figure}
@@ -27,6 +28,7 @@ Für den Algorithmus müssen folgende vier Optionen betrachtet werden:
\item Vektoren der Länge $N$, mit $N$ prim $\Longrightarrow$ ca. $\tco{N^2}$, besonders für $N$ gross
\end{enumerate}
Wir formen die Fourier-Transformation um für den ersten Fall ($N = 2m$):
\rmvspace
\begin{align*}
c_k & = \sum_{j = 0}^{N - 1} y_j e^{- \frac{2\pi i}{N} jk} \\
& = \sum_{j = 0}^{m - 1} y_{2j} e^{-\frac{2 \pi i}{N}2jk} + \sum_{j = 0}^{m - 1} y_{2j + 1} e^{-\frac{2\pi i}{N}(2j + 1)k} \\

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@@ -28,7 +28,8 @@ Die untenstehende Abbildung \ref{fig:interpolation-error-examples} beinhaltet ei
\begin{center}
\includegraphics[width=0.6\textwidth]{assets/01_interpolation/01_trigonometric/interpolation-error-examples.png}
\end{center}
\caption{Interpolierungsfehler der Beispiele. Algebraische Konvergenz für (I) und (III), exponentielle für (II)}
\caption{Interpolierungsfehler der Beispiele. Algebraische Konvergenz für (I) und (III), exponentielle für (II).
(Abbildung 3.5.2 aus dem Vorlesungsdokument von Prof. V. Gradinaru, Seite 96)}
\label{fig:interpolation-error-examples}
\end{figure}
Auch hier tritt das Gibbs-Phänomen wieder an den Sprungstellen von $f(t)$ auf.
@@ -43,7 +44,9 @@ In der untenstehenden Abbildung \ref{fig:interpolation-error-convergence} sind e
\begin{center}
\includegraphics[width=0.6\textwidth]{assets/01_interpolation/01_trigonometric/interpolation-error-convergence.png}
\end{center}
\caption{Fehler bei der trigonometrischen Interpolation}\label{fig:interpolation-error-convergence}
\caption{Fehler bei der trigonometrischen Interpolation.
(Abbildung 3.5.5 aus dem Vorlesungsdokument von Prof. V. Gradinaru, Seite 98)}
\label{fig:interpolation-error-convergence}
\end{figure}
@@ -81,7 +84,8 @@ wie in der untenstehenden Abbildung \ref{fig:aliasing} zu sehen:
\begin{center}
\includegraphics[width=0.95\textwidth]{assets/01_interpolation/01_trigonometric/aliasing-in-music.png}
\end{center}
\caption{Aliasing für $f(t) = \cos(2\pi \cdot 19t)$}\label{fig:aliasing}
\caption{Aliasing für $f(t) = \cos(2\pi \cdot 19t)$. (Abbildung 3.5.10 aus dem Vorlesungsdokument von Prof. V. Gradinaru, Seite 100)}
\label{fig:aliasing}
\end{figure}
Für unser Signal bedeutet das also, dass wir eine Art Verzerrung auf der Aufnahme haben, oder für Autoräder, dass es so scheint, als würden sich die Räder rückwärts drehen.

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@@ -19,5 +19,3 @@ Dieses Lemma hat weitreichende Nutzen. Besonders ist es also möglich einen modu
\stepcounter{examples}
\inlineex Dieses Beispiel im Buch ist sehr gut erklärt und findet sich auf Seiten 65, 66 \& 67 (= Seite 80, 81 \& 82 im PDF)
% TODO: Continue from page 83 (PDF)

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@@ -75,6 +75,7 @@
\stepcounter{subsection}
\input{parts/02_finite-automata/00_representation.tex}
\input{parts/02_finite-automata/01_simulations.tex}
\input{parts/02_finite-automata/02_proofs-of-nonexistance.tex}
\end{document}