为什么定义 PI = 4*ATAN(1.d0)
将 PI 定义为的动机是什么 PI=4.D0*DATAN(1.D0) 在 Fortran 77 代码中?我了解它的工作原理，但是，原因是什么? 解决方案 此样式可确保在为 PI 赋值时使用任何架构上可用的最大精度.
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pi 计算中的分段错误(python)
def pi(次):序列 = []计数器 = 0对于范围内的 x(次):计数器 += 2seq.append("(((%f**2)/(%f*%f))*"%(float(counter), float(counter-1), float(counter+1)))seq.append("1.0")seq = "".join(seq)序列 = 评估(序列)返回序列*2 在超过 85000 个术语的任何
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宏 C/C++ 的奇怪行为
我正在使用一些宏，并观察到一些奇怪的行为. 我将 PI 定义为一个常数，然后在宏中使用它来将度数转换为弧度，将弧度转换为度数.度数到弧度可以正常工作，但弧度到度数不能: piTest.cpp: #include #include 使用命名空间标准；#define PI atan(1) * 4#define 弧度(度)度 * PI/180#define
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并行计算 Pi 的快速算法
我开始学习 CUDA，我认为计算 pi 的长数字会是一个不错的入门项目. 我已经实现了易于并行化的简单蒙特卡罗方法.我只是让每个线程在单位正方形上随机生成点，计算出单位圆内有多少个点，然后使用归约运算计算结果. 但这肯定不是计算常数的最快算法.之前，当我在单线程 CPU 上做这个练习时，我使用了 Machin-like formulae进行计算以实现更快的收敛.对于那些感兴趣的人，这涉
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Baking-Pi 挑战 - 理解 &改进
我昨天花了一些时间为这个在 Reddit 上发布的挑战写了解决方案，并且能够在不作弊的情况下通过它，但是我有几个问题.参考资料在这里. 这是我的代码. (ns bake-pi.core(:import java.math.MathContext))(defn modpow [n e m](.modPow (biginteger n) (biginteger e) (biginteger m
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我应该使用 scipy.pi、numpy.pi 还是 math.pi?
在使用 SciPy 和 NumPy 的项目中，我应该使用 scipy.pi、numpy.pi 还是 math.pi?> 解决方案 >>>导入数学>>>将 numpy 导入为 np>>>进口scipy>>>math.pi == np.pi == scipy.pi真的 所以没关系，它们都是相同的值. 所有三个模块都提供 pi 值的唯一原因是，如果您只使用三个模块中的一个，您可以方便地访问
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如何确定我对 pi 的计算是否准确?
我尝试了各种方法来实现一个按顺序给出 pi 数字的程序.我尝试了 Taylor series 方法，但事实证明收敛速度非常慢(当我将我的结果与一段时间后的在线值).无论如何，我正在尝试更好的算法. 因此，在编写程序时，我遇到了一个问题，就像所有算法一样:我怎么知道我计算的 n 位数是准确的? 解决方案 由于我是目前 pi 位数最多的世界纪录保持者，我将添加我的 两分钱: 除非您
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获得 π 值的最快方法是什么?
作为个人挑战，我正在寻找获得 π 值的最快方法.更具体地说，我使用的方法不涉及使用 #define 常量(如 M_PI)，或对数字进行硬编码. 下面的程序测试了我所知道的各种方法.理论上，内联汇编版本是最快的选择，但显然不可移植.我已将其作为基线与其他版本进行比较.在我的测试中，使用内置函数，4 * atan(1) 版本在 GCC 4.2 上是最快的，因为它自动将 atan(1) 折叠成一个
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如何从 R 中的 U 和 V 风分量计算风向
我有 U 和 V 风分量数据，我想根据 R 中的这些值计算风向. 我想最终得到 0-360 度范围内的风向数据，0° 或 360° 表示风向北吹，90° 表示风向东吹，180° 表示风向风向南吹，270° 表示风向西吹. 以下是一些示例数据: >输出(风)结构(列表(u_ms = c(-3.711，-2.2417，-1.8188，-1.6164，-1.3941，-1.0682, -0
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为什么 sin(45) 和 cos(45) 给出不同的结果?
这是我没想到的.我知道这些数字不是 100% 准确的，但我没想到互补角会给出 sin 和 cos 的不同结果: 以下函数返回0.70710678118654746000000... sin(45 * PI/180.0); 虽然下面的函数返回0.70710678118654757000000... cos(45 * PI/180.0); 所以，它是: 0.70710678118654
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使用 Skaffold 构建多架构 docker 镜像
我已经能够让两种很棒的技术独立工作. Skaffold BuildX 很遗憾我不知道如何同时使用它们. 我目前正在我的笔记本电脑 (amd) 上构建和测试，然后部署到运行 Kubernetes 的 Raspberri Pi 4 (arm64). 为了让它工作，我使用了类似的东西: docker buildx build --platform linux/amd64,li
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Python 中的楚德诺夫斯基公式
我正在尝试实现用于计算 pi 的 Chudnovsky 算法.我正在使用此描述中的公式 https://www.craig-wood.com/nick/articles/pi-chudnovsky/ 现在它可以工作了，但它可以显示的最大位数是3.141592653589793238462643385 - 只有 27 位数字. 为什么 Python 会限制这个脚本中的位数?可能是我以错误
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BBP 算法所需的工作精度?
我希望在低内存环境中计算 Pi 的 n 位数.由于我没有可用的小数，这个 Python 中的仅整数 BBP 算法 是一个很好的起点.我一次只需要计算一位 Pi.如何确定我可以设置的最低值 D，即“工作精度的位数"? D=4 给了我很多正确的数字，但有几个数字会差一位.例如，计算精度为 4 的数字 393 给我 0xafda，我从中提取数字 0xa.但是，正确的数字是 0xb. 无论我设
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在 C 中递归计算 PI
我知道可能有更好的计算 PI 的方法，但自从我找到了莱布尼茨公式: 我决定使用递归在 C 中实现它: double pi(int n){如果(n==1)返回4；返回 4*pow(-1,n+1)*(1/(2*n-1))+pi(n-1);} 当我调用该函数时，我总是得到 4.000000，这意味着它仅适用于数字 1；每个其他数字都会给我相同的结果. 我想知道为什么这个解决方案不能正常工
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我试图只打印选定数量的 Pi，它返回错误“十进制没有属性:__getitem__
def pi():提示=">>>"打印 "\n警告:Pi 可能需要一些时间来计算并且可能不总是超过 100 位正确."打印 "\n显示 Pi 到什么数字?"n=raw_input(提示)从十进制导入十进制，本地上下文使用 localcontext() 作为 ctx:ctx.prec = 10000pi = 十进制(0)对于范围内的 k(350):pi += (Decimal(4)/(Decimal
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Python 中 pi 的 1000 位数字
我一直在思考这个问题，但我想不通.或许你可以帮助我.问题是我的代码无法在 Python 编码语言中输出 1000 位 pi. 这是我的代码: def make_pi():q, r, t, k, m, x = 1, 0, 1, 1, 3, 3为真:如果 4 * q + r - t
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对python中pi的sin和cos的怪异答案
我遇到了一个非常奇怪的问题.当我想查找某些角度的正弦或余弦时，我在python解释器中得到了奇怪的答案. 来自数学导入的 >>>>> *>> sin(pi)出:1.2246467991473532e-16>> cos(pi)出:-1.0 它正确回答了cos，但罪恶很奇怪.而pi/2是反向的. >>> sin(pi/2)出:1.0cos(pi/2)出:6.123233995736766e-
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找出pi的值直到50位数
我要计算50位数之前的PI值. 如何在Java中做到小数点后50位? 解决方案 公共类PiReCalc {公共静态最终int N = 1000；//条款数公共静态void main(String [] args){BigDecimal sum = new BigDecimal(0);//最终总和BigDecimal项=新的BigDecimal(0);//没有符号的词BigDecima
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Javascript:PI(π)计算器
有没有一种方法可以计算Java中的pi?我知道您可以在其中使用 Math.PI 查找这样的馅饼: var pie = Math.PI;警报(派);//输出"3.141592653589793" 但这是不正确的.我想要的是能够进行计算，并具有所需的位数，而不是 pie = 3.141592 ... 之类的东西.但是，我想要的不仅仅是拥有更多的数字，而是尽可能多的(例如拥有一千个数字，但我需要
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Borwein在Fortran中计算Pi的算法收敛太快
以下在Fortran中采用四次收敛的 Borwein算法的实现公认计算出Pi，但是收敛太快了.从理论上讲， a 会四次收敛到1/π.因此，在每次迭代中，正确数字的数量将增加四倍. ！pi.f90程序主体使用，固有的:: iso_fortran_env，仅:real128隐式无real(kind = real128)，参数:: CONST_PI = acos(-1._real128)实(种类= r
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