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Algorithmic higher-order Fourier analysis

Descrizione del progetto

Estensione dell’analisi di Fourier tradizionale per analizzare modelli di dati complessi

L’analisi di Fourier è uno strumento matematico che scompone le funzioni in armoniche semplici per comprendere e analizzare meglio i dati. Questo metodo presenta tuttavia dei limiti quando si tratta di modelli molto complessi. Con il sostegno del programma di azioni Marie Skłodowska-Curie, il progetto AlgHOF utilizzerà l’analisi di Fourier di ordine superiore, che utilizza armoniche più complesse, per rappresentare funzioni come quelle che coinvolgono termini quadratici. Sebbene l’analisi di Fourier di ordine superiore abbia trovato numerose applicazioni nella matematica pura, la sua applicazione nella matematica applicata è limitata. AlgHOF svilupperà un algoritmo per scomporre le funzioni in armoniche di ordine superiore con un’unicità approssimativa analoga all’analisi di Fourier classica. L’algoritmo sarà implementato in Python e sarà testato nella previsione di serie temporali, nella compressione del segnale e nell’apprendimento automatico.

Obiettivo

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.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

Parole chiave

Programma(i)

Argomento(i)

Meccanismo di finanziamento

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

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Invito a presentare proposte

(si apre in una nuova finestra) HORIZON-MSCA-2024-PF-01

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Coordinatore

CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE CNRS
Contributo netto dell'UE
€ 242 260,56
Indirizzo
RUE MICHEL ANGE 3
75794 Paris
Francia
Regione
Ile-de-France Ile-de-France Paris
Tipo di attività
Research Organisations
Collegamenti
Costo totale
Nessun dato