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Fourier transformation
=Wikipedia=
''n'' 次元[[ユークリッド空間]]で可積分関数 ''f''(''x''), ''g''(ξ) を考える。この時、
: <math> (\mathfrak{F}f)(\xi) = \hat{f}(\xi) :=
\int_{\mathbb{R}^n}f(x)e^{-2\pi i x \cdot \xi}\,dx
</math>
（· は '''R'''<sup>''n''</sup> の標準[[内積]]）を ''f'' の'''フーリエ変換'''といい、
: <math> (\mathfrak{F}^*g)(x) = \check{g}(x) :=
\int_{\mathbb{R}^n} g(\xi)e^{2\pi i x \cdot \xi}\,d\xi
</math>
を ''g'' の'''逆フーリエ変換'''（'''フーリエ逆変換'''）または'''共役フーリエ変換'''という。また、この変換によって引き起こされる[[写像]]
: <math>
\mathfrak{F} : L^1(\mathbb{R}^n) \to L^1(\mathbb{R}^n),
</math>
: <math>
\mathfrak{F}^*: L^1(\mathbb{R}^n) \to L^1(\mathbb{R}^n),
</math>
のこともそれぞれ、フーリエ変換、逆フーリエ変換と呼ぶ。
=うーん=
よくわからないけど、いくつかの成分からなるデータをいくつかの成分にわけられるみたい。
