“我也就是好奇…好…好…不提，不提！”
華老被陳教授盯得改口，哪怕心中對於演算法好奇，有想把把關的想法，最終還是打消。
沈永健當下笑著搖了搖頭，直接將桌角其中一疊手稿遞給二人。
“華教授，陳教授，你們倆都是數學領域的前輩。”
“今天來都來了，要不就幫我看看吧！”
“這是我最近因數字訊號的緣故，對離散傅立葉變換做的新思考。”
“我暫時命名為快速傅立葉變換，簡稱FFT演算法。”
“還請你們幫我給這演算法提提意見…”
聞言，華老頓了頓。
直至陳教授先一步接過，這才扶了扶眼鏡，和陳教授湊在一起仔細端詳起來。
辦公室裡安靜了下來，只有紙張翻動的沙沙聲。
起初，兩人還只是眉頭微皺。
但隨著閱讀的深入，華老的表情逐漸從疑惑變成了震驚，最後更是忍不住拍著大腿，倒吸了一口涼氣。
“這…這想法可真巧啊！？”
約莫一刻鐘後，陳教授先一步翻看完主要的推導過程。
眼下指著稿紙上的一行核心推導公式，聲音都有些發顫。
“你是怎麼想到的！？”
“把原本需要N的平方次運算的離散傅立葉變換，透過分解和利用旋轉因子的週期性與對稱性，就硬生生降到了N乘以log N的級別？”
…
“我也是花了很長時間推導，一直沒能有突破，直至昨天早上突然靈光一閃，才有了這新想法。”
“發現透過分解和利用旋轉因子…能夠將離散傅立葉進一步推進…”
“資料量N越大，這個演算法節省的運算量就越大。”
“如果是處理一萬個資料點，傳統的離散傅立葉變換需要一億次運算，而用我這個快速演算法，只需要幾十萬次左右，計算效率直接提升了上百倍！”
“對於計算機而言，即時對大量數字訊號的轉化就有了可行性，佔用的算力資源也不大…”
沈永健略顯平靜地點了點頭。
他前世大學其實有接觸過傅立葉變換，但也僅僅是接觸過，一聽就忘。
如今的快速傅立葉演算法正是他經過思索後和大量推演後才得出的。
全都是為了計算機…或者說網際網路的逐步演進才順帶攻克的。
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