什么是卷积？为什么要卷？为什么要积？(举例画图说明；包含基本的图形卷积，图形卷积只写一个卷积后的值)

卷积是一种数学运算，通常用于信号处理和图像处理中。卷积的基本思想是将两个函数（可以是数字信号、图像等）重叠在一起，然后通过移动其中一个函数，计算它们在重叠部分的乘积之和，得到一个新的函数。

卷积的作用是将一个函数的信息“传递”给另一个函数，可以用来实现信号滤波、图像特征提取等功能。卷积的本质是将一个函数与另一个函数的“相似性”进行比较，如果它们在某些位置上的数值相似，那么它们的乘积就会比较大，反之则会比较小。

下面是一个基本的图形卷积的例子：


以上是两个矩阵，用第一个矩阵来卷积第二个矩阵，卷积后的结果如下：


可以看到，卷积后的结果是一个新的矩阵，它的每个元素都是原矩阵和卷积核之间的乘积之和。在图像处理中，卷积核通常是一个小矩阵，用于提取图像的某种特征，比如边缘、纹理等。通过将这个卷积核滑动到整个图像上，就可以得到一个新的图像，这个新的图像就是原图像中特定特征的“映射”。