О зависимости качества машинного перевода текста от используемого преобразования Фурье

Abstract

Машинный перевод широко используется при переводе различной коммерческой, технической, научной информации, что связано с процессом глобализации и соответственно расширением сети деловых отношений. Математические методы, касающиеся машинных переводов текстов, в последнее время получили новый толчок в связи с интенсивным развитием теории преобразования Фурье. Так, при обработке контрастных сигналов и изображений возросли требования к точности фильтрации, которые впоследствии позволят создавать более эффективные алгоритмы фильтрации. Среди существующих алгоритмов фильтрации наиболее эффективны частотные алгоритмы, т.е. такие, в которых обработке подлежат коэффициенты разложения зашумленного сигнала по Фурье-базису. При использовании алгоритмов Фурье фильтрации важную роль играют свойства преобразования Фурье, которые, в свою очередь, зависят от принадлежности к тому или иному классу дифференцируемых функций. Необходимым условием для существования непрерывного преобразования Фурье является абсолютное сходимость некоторых функций, с помощью которого описывается исследуемый реальный процесс. В роли таких моделируемых функций на практике очень часто используют так называемые «суммирующие функции», которые очень удобно строить с помощью линейного матричного суммирования рядов Фурье. Что касается последних, то здесь принято различать как треугольные, так и прямоугольные линейные матричные методы. Работа посвящена исследованию условий сходимости преобразований Фурье как треугольных, так и прямоугольных линейных матричных методов суммирования рядов Фурье. Кроме того, в данной статье показано, что скорость сходимости преобразования Фурье прямоугольного линейного метода Абеля-Пуассона в раз быстрее скорости сходимости аналогичного треугольного линейного метода Абеля-Пуассона. Этот результат в дальнейшем может существенно влиять на выбор более эффективного преобразования Фурье, которое можно будет использовать в процессе машинного перевода текста.