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我当前正在使用一些 C 代码来使用傅立叶方法显示一维薛定谔方程的解的演变。
作为该过程的一部分,此方法使用 C 语言数值配方中的 FFT 算法根据一维列数组中的函数值计算方程中的二阶导数(在 k 空间中)。
我想转向 2D 解决方案,我想这需要一个 2D 数组“网格”来存储这些点处的函数值。
我的问题是:
我仍然可以在 NxN 阵列上实现相同的 FFT 吗?如果是这样,怎么办?
我需要不同的 FFT 算法吗?
谢谢。
我用于 FFT 的源代码是:
void four1(double data[], int nn, int isign)
{
int n, mmax, m, j, istep, i;
double wtemp, wr, wpr, wpi, wi, theta;
double tempr, tempi;
n = nn << 1;
j = 1;
for (i = 1; i < n; i += 2) {
if (j > i) {
tempr = data[j]; data[j] = data[i]; data[i] = tempr;
tempr = data[j+1]; data[j+1] = data[i+1]; data[i+1] = tempr;
}
m = n >> 1;
while (m >= 2 && j > m) {
j -= m;
m >>= 1;
}
j += m;
}
mmax = 2;
while (n > mmax) {
istep = 2*mmax;
theta = TWOPI/(isign*mmax);
wtemp = sin(0.5*theta);
wpr = -2.0*wtemp*wtemp;
wpi = sin(theta);
wr = 1.0;
wi = 0.0;
for (m = 1; m < mmax; m += 2) {
for (i = m; i <= n; i += istep) {
j =i + mmax;
tempr = wr*data[j] - wi*data[j+1];
tempi = wr*data[j+1] + wi*data[j];
data[j] = data[i] - tempr;
data[j+1] = data[i+1] - tempi;
data[i] += tempr;
data[i+1] += tempi;
}
wr = (wtemp = wr)*wpr - wi*wpi + wr;
wi = wi*wpr + wtemp*wpi + wi;
}
mmax = istep;
}
}
最佳答案
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