dom1n1k

Линейную алгебру и аналитическую геометрию.
Широко применяются в реальности и более-менее по силам школьнику.

Во-первых, звуковая волна - это не множество, а функция.
Во-вторых, в лоб звук не сравнивают. Его нужно преобразовать из амплитудного в частотный вид (гуглить по словам fast fourier transform) и сравнивать сонограммы.

Как я понимаю, в обоих названных областях если ты занимаешься исследованиями - Python, если пишешь боевой продукт - C++. Всё остальное на порядки реже.

А у меня в школе был "Справочник по элементарной математике" Марка Яковлевича Выгодского. Хоть формально и справочник, а не учебник, но изложено всё с годными пояснениями.

Оно? https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A2%D1%80%D0%B0%D...

Какие нафиг курсы, что там может быть такого нового или необычного? Подкаст лучше, ага.

Если сам соображать способен - школьные учебники с 7 по 11 классы, общая дефолтная программа.
Если не идет - нужен ещё и репетитор, хотя бы на первое время, чтобы сдвинуться с мертвой точки.

Надо проверить, какие типы данных используются.
Подозреваю, что в одном случае single float, а в другом double.

Я сталкивался с такой задачей.
И мои многочисленные попытки, и гугление привели к одинаковому решению - x ищется методом половинного деления по t=0..1. Скорость и точность получаются вполне удовлетворительные для практики.
Нужно только не забыть обработать особый случай, когда кривая Безье перпендикулярна оси абсцисс - при решении в лоб там деление на ноль получается.

Решать кубическое уравнение теоретически можно, но на практике ооочень геморно. Никто так не делает. В интернете можно найти несколько материалов, примерно аналогичных ответу Ivan Bogachev: приводятся те же формулы, тот же алгоритм в общих словах... но дальше этого ни у кого не заходит, нигде не видел попыток накидать хотя бы черновой код. Типа, дальше всё очевидно. Хотя на самом деле там самая жесть и начинается. Хотя повторюсь, при большом желании это, конечно, возможно сделать.

Я думаю, что тут не может быть какого-то единственного "правильного" варианта. Метод ранжирования должен проистекать из задачи и предметной области. Способ, приведенный в качестве примера, тоже вполне имеет право на существование.

Первое, что хочется написать - скользящее среднее или скользящая медиана с окном порядка 5 отсчетов.
Но посмотрев более внимательно на картинку... Я правильно понимаю, что нужно отсеять мелкий шум, но оставить большие пики-экстремумы?
Если да, медиане нужно дополнение. Вероятно, что-то в таком духе:
1. берем окно чуть пошире (для приведенных картинок порядка 7-9 отсчетов, а вообще нужно подбирать под данные)
2. проверяем, является ли текущая точка минимумом или максимумом в этом окне
3. если да и при этом точка не крайняя в окне - ничего с ней не делаем
4. иначе применяем медиану

Почти наверняка будут полезны:
- дискретная математика
- численные методы
- линейная алгебра
- геометрия
- теория вероятностей
- статистика
Всё это вовсе не обязательно знать супер-глубоко и подробно, но общее представление иметь нужно непременно.
Что касается матанализа - сильно зависит от предметной области, в которую потом попадешь. Может быть окажется очень нужен, может быть не пригодится совсем. Но опять же, хотя бы поверхностно ознакомиться нужно.

Левантовский, Механика космического полета в элементарном изложении

Если график измеряемого параметра более-менее гладкий, то самое простое - заменить его скользящим средним или скользящей медианой с окном на несколько элементов.

> пока копаюсь с canvas 2d, градиентная заливка полигонов там есть
Насколько я знаю, там есть только линейная заливка по 2 точкам. Залить треугольник, как показано на картинке, не получится (ну, не считая ручных очень медленных способов).

Но… если я отстал от жизни и такое уже есть — буду благодарен за ссылку.