從“產品”的過程中，我們可以看到我們得到的疊加價值是壹個全局概念。以信號分析為例，考慮到過去所有輸入的影響的累積，卷積的結果不僅與當前時刻輸入信號的響應值有關，還與過去所有時刻輸入信號的響應有關。在圖像處理中，卷積處理的結果實際上是考慮到每個像素周圍的像素，甚至整個圖像，並對當前像素做壹些加權處理。因此，“產品”是壹個全局概念，或者說是壹種“混合”，它在時間或空間上混合了兩種功能。
那為什麽要“滾”呢？直接相乘不好嗎？我的理解是，“滾動”（翻轉）的目的實際上是施加壹個約束，該約束指定在“產品”時參考什麽。在信號分析的場景中，它指定了“產品”前後的哪個具體時間點，在空間分析的場景中，它指定了外圍的哪個位置要進行累積處理。
示例1:信號分析
如下圖所示，輸入信號為f（t），它隨時間變化。系統的響應函數為g（t），圖中的響應函數隨時間呈指數遞減。其物理意義是，如果在t=0的時刻有輸入，該輸入將隨著時間的推移而不斷衰減。換句話說，在時間t=T時，時間t=0時輸入f（0）的值將衰減為f（0）g（T）。