為什么cufft的輸入和輸出與傳統的fft有很大不同？

Question

從我對fft函數的理解（例如，從類似這樣的問題開始 ）

假設1D fft，給定N點實際數據，對於零頻率，我將得到長度為N（但為復數）+1的雙面fft。 如果我采用相同的fft輸出，並對其執行ifft，則將獲得N個實數值，在理想情況下，這將與fft的原始輸入完全匹配。

在cufft中 ，這似乎有很大不同。

根據Nvidia的研究，給N個實數分量將導致fft的N2 +1個復雜分量，而N2 + 1個復雜分量將導致N個實數分量。

看到這里 （R =實數，C =復數，2 =到）：

請注意，我認識到一半的復雜成分實際上是重復的（但共軛且是反向的），因此輸入輸出值不必保留重建所需的所有日期，但這並不能解釋Nvidia如何聲稱fft的輸入和輸出數據長度應該結構化， cufft的輸入和輸出長度所做的事情與我對此情況的預期相反。

Answer 1

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