Investigadores del MIT encontraron una manera de incrementar la velocidad de uno de los algoritmos más importantes en la ciencia de la información para un gran rango de usos prácticos.
Por Larry Hardesty, Oficina de noticias del MIT. Original.
La Transformación de Fourier es uno de los conceptos más fundamentales en las ciencias de la información. Es un método para representar una señal irregular – como la fluctuación de voltaje en el cable que conecta el reproductor de MP3 a una bocina – como una combinación de frecuencias puras. Es universal en procesamiento de señales, pero también puede ser usada para comprimir archivos de imágenes y de audio, resolver ecuaciones diferenciales y opciones de precios de acciones, entre otras cosas.
La razón por la que la Transformación de Fourier es tan prevalente es un algoritmo llamado la Transformación Rápida de Fourier (FFT), diseñada a mediados de los 60s, que hizo práctico el calcular Transformaciones de Fourier al vuelo. Sin embargo, desde que se propuso FFT, la gente se ha preguntado si podría encontrarse un algoritmo aún más rápido.
Esta semana en el Simposio sobre Algoritmos Discretos de la Asociación para la Maquinaria Computacional (SODA), un grupo de investigadores del MIT presentarán un nuevo algoritmo que, en un gran rango de casos importantes prácticamente, mejora la transformación rápida de Fourier. Bajo algunas circunstancias, la mejora puede ser dramática – hasta diez veces de aumento en velocidad. El nuevo algoritmo puede ser particularmente útil para la compresión de imágenes, permitiendo que los teléfonos celulares puedan transmitir inalámbricamente grandes archivos de video sin acabar con sus baterías o consumir su tasa permitida de ancho de banda.
Reimpreso con permiso de MIT News
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