2015-10-04 28 views
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我使用numpy的逆快速傅里葉變換函數有一個非常令人沮喪的問題。基於我的其他結果,我知道fft函數運行良好。調用ifft後似乎會出現錯誤。下面列出的是印刷零例如:Numpy ifft error

temp = Eta[50:55] 
print(temp) 
print(temp-np.fft.fft(np.fft.ifft(temp))) 

輸出:

[ -4.70429130e+13 -3.15161484e+12j -2.45515846e+13 +5.43230842e+12j -2.96326088e+13 -4.55029496e+12j 2.99158889e+13 -3.00718375e+13j -3.87978563e+13 +9.98287428e+12j] 

[ 0.00781250+0.00390625j -0.02734375+0.01757812j 0.05078125-0.02441406j 0.01171875-0.01171875j -0.01562500+0.015625j ] 

請幫幫忙!

+0

似乎是由於到數字錯誤。如果你使你的輸入變小一些,你會更接近0。 – cel

回答

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您正在看到正常的浮點不精確。下面是我得到你的數據:

In [58]: temp = np.array([ -4.70429130e+13 -3.15161484e+12j, -2.45515846e+13 +5.43230842e+12j, -2.96326088e+13 -4.55029496e+12j, 2.99158889e+13 -3.00718375e+13j, -3.87978563e+13 +9.98287428e+12j]) 

In [59]: delta = temp - np.fft.fft(np.fft.ifft(temp)) 

In [60]: delta 
Out[60]: 
array([ 0.0000000+0.00390625j, -0.0312500+0.01953125j, 
     0.0390625-0.02539062j, 0.0078125-0.015625j , -0.0156250+0.015625j ]) 

相對於輸入,這些值,其實,「小」,而合理的64位浮點計算:

In [61]: np.abs(delta)/np.abs(temp) 
Out[61]: 
array([ 8.28501685e-17, 1.46553699e-15, 1.55401584e-15, 
     4.11837758e-16, 5.51577805e-16])