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Algorithmic higher-order Fourier analysis

Description du projet

Extension de l’analyse de Fourier traditionnelle à l’analyse de modèles de données complexes

L’analyse de Fourier est un outil mathématique qui décompose les fonctions en harmoniques simples afin de mieux comprendre et analyser les données. Toutefois, elle se heurte à des limites lorsqu’il s’agit de traiter des motifs très complexes. Soutenu par le programme Actions Marie Skłodowska-Curie, le projet AlgHOF recourra à l’analyse de Fourier d’ordre supérieur, qui utilise des harmoniques plus complexes, pour représenter des fonctions telles que celles impliquant des termes au carré. Bien que l’analyse de Fourier d’ordre supérieur ait trouvé de nombreuses applications en mathématiques pures, son application en mathématiques appliquées est limitée. AlgHOF développera un algorithme permettant de décomposer les fonctions en harmoniques d’ordre supérieur avec une unicité approximative analogue à l’analyse de Fourier classique. L’algorithme sera implémenté en Python et sera testé dans le domaine de la prédiction de séries temporelles, de la compression de signaux et de l’apprentissage automatique.

Objectif

The main objective of this action is to develop and implement constructive tools in higher-order Fourier analysis and apply them in data analysis and artificial intelligence. Fourier analysis is an extremely powerful tool to analyze functions defined on compact abelian groups. During the past decades, advances in additive combinatorics and ergodic theory have led to the discovery of a new form of representation theory on compact abelian groups that generalizes Fourier analysis. This theory is known as higher-order Fourier analysis. Roughly speaking, while Fourier analysis deals with representing functions in terms of harmonics such as exp(2*pi*i*t*x), Higher Order Fourier analysis deals with representing functions in terms of higher order harmonics such as exp(2*pi*i*t*x^2). This theory has found applications in many areas of pure mathematics but not so many in applied mathematics due to the lack of an analogue of the Fourier Transform. The objectives of this action are thus:

1) Develop an algorithm that decomposes a function in terms of higher-order harmonics. This decomposition will have a notion of approximate uniqueness analogous to that of classical Fourier analysis.

2) Implement such an algorithm in Python and test it in data analysis and artificial intelligence problems where Fourier analysis plays a prominent role, such as time series continuation, signal compression, and machine learning.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

Mots‑clés

Programme(s)

Thème(s)

Régime de financement

HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

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Appel à propositions

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) HORIZON-MSCA-2024-PF-01

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Coordinateur

CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE CNRS
Contribution nette de l'UE
€ 242 260,56
Coût total
Aucune donnée