bull queer什么意思:计算圆周率有什么实用价值?

来源:百度文库 编辑:神马品牌网 时间:2024/04/28 02:44:32
计算圆周率有什么实用价值?

奔腾与圆周率之间的奇妙关系……

1、它现在可以被人们用来测试或检验超级计算机的各项性能,特别是运算速度与计算过程的稳定性。这对计算机本身的改进至关重要。就在几年前,当Intel公司推出奔腾(Pentium)时,发现它有一点小问题,这问题正是通过运行 π 的计算而找到的。这正是超高精度的 π 计算直到今天仍然有重要意义的原因之一。

2、 计算的方法和思路可以引发新的概念和思想。虽然计算机的计算速度超出任何人的想象,但毕竟还需要由数学家去编制程序,指导计算机正确运算。实际上,确切地说,当我们把 π 的计算历史划分出一个电子计算机时期时,这并非意味着计算方法上的改进,而只是计算工具有了一个大飞跃而已。因而如何改进计算技术,研究出更好的计算公式,使公式收敛得更快、能极快地达到较大的精确度仍是数学家们面对的一个重要课题。在这方面,本世纪印度天才数学家拉马努扬得出了一些很好的结果。他发现了许多能够迅速而精确地计算 π 近似值的公式。他的见解开通了更有效地计算 π 近似值的思路。现在计算机计算 π 值的公式就是由他得到的。至于这位极富传奇色彩的数学家的故事,在这本小书中我们不想多做介绍了。不过,我希望大家能够明白 π 的故事讲述的是人类的胜利,而不是机器的胜利。

3、还有一个关于 π 的计算的问题是:我们能否无限地继续算下去?答案是:不行!根据朱达偌夫斯基的估计,我们最多算1077位。虽然,现在我们离这一极限还相差很远很远,但这毕竟是一个界限。为了不受这一界限的约束,就需要从计算理论上有新的突破。前面我们所提到的计算,不管用什么公式都必须从头算起,一旦前面的某一位出错,后面的数值完全没有意义。还记得令人遗憾的谢克斯吗?他就是历史上最惨痛的教训。

4、于是,有人想能否计算时不从头开始,而是从半截开始呢?这一根本性的想法就是寻找并行算法公式。1996年,圆周率的并行算法公式终于找到,但这是一个16进位的公式,这样很容易得出的1000亿位的数值,只不过是16进位的。是否有10进位的并行计算公式,仍是未来数学的一大难题。

5、作为一个无穷数列,数学家感兴趣的把 π 展开到上亿位,能够提供充足的数据来验证人们所提出的某些理论问题,可以发现许多迷人的性质。如,在 π 的十进展开中,10个数字,哪些比较稀,哪些比较密? π 的数字展开中某些数字出现的频率会比另一些高吗?或许它们并非完全随意?这样的想法并非是无聊之举。只有那些思想敏锐的人才会问这种貌似简单,许多人司空见惯但却不屑发问的问题。

6、数学家弗格森最早有过这种猜想:在 π 的数值式中各数码出现的概率相同。正是他的这个猜想为发现和纠正向克斯计算 π 值的错误立下了汗马功劳。然而,猜想并不等于现实。弗格森想验证它,却无能为力。后人也想验证它,也是苦于已知的 π 值的位数太少。甚至当位数太少时,人们有理由对猜想的正确性做出怀疑。如,数字0的出现机会在开始时就非常少。前50位中只有1个0,第一次出现在32位上。可是,这种现象随着数据的增多,很快就改变了:100位以内有8个0;200位以内有19个0;……1000万位以内有999,440个0;……60亿位以内有599,963,005个0,几乎占1/10。

其他数字又如何呢?结果显示,每一个都差不多是1/10,有的多一点,有的少一点。虽然有些偏差,但都在1/10000之内。

7、人们还想知道: π 的数字展开真的没有一定的模式吗?我们希望能够在十进制展开式中通过研究数字的统计分布,寻找任何可能的模型――如果存在这种模型的话,迄今为止尚未发现有这种模型。同时我们还想了解: π 的展开式中含有无穷的样式变化吗?或者说,是否任何形式的数字排列都会出现呢?著名数学家希尔伯特在没有发表的笔记本中曾提出下面的问题: π 的十进展开中是否有10个9连在一起?以现在算到的60亿位数字来看,已经出现:连续6个9连在一起。希尔伯特的问题答案似乎应该是肯定的,看来任何数字的排列都应该出现,只是什么时候出现而已。但这还需要更多 π 的数位的计算才能提供切实的证据。

8、在这方面,还有如下的统计结果:在60亿数字中已出现连在一起的8个8;9个7;10个6;小数点后第710150位与3204765位开始,均连续出现了七个3;小数点52638位起连续出现了14142135这八个数字,这恰是的前八位;小数点后第2747956位起,出现了有趣的数列876543210,遗憾的是前面缺个9;还有更有趣的数列123456789也出现了。

如果继续算下去,看来各种类型的数字列组合可能都会出现。

拾零: π 的其它计算方法

在1777年出版的《或然性算术实验》一书中,蒲丰提出了用实验方法计算 π 。这个实验方法的操作很简单:找一根粗细均匀,长度为 d 的细针,并在一张白纸上画上一组间距为 l 的平行线(方便起见,常取 l = d/2),然后一次又一次地将小针任意投掷在白纸上。这样反复地投多次,数数针与任意平行线相交的次数,于是就可以得到 π 的近似值。因为蒲丰本人证明了针与任意平行线相交的概率为 p = 2l/πd 。利用这一公式,可以用概率方法得到圆周率的近似值。在一次实验中,他选取 l = d/2 ,然后投针2212次,其中针与平行线相交704次,这样求得圆周率的近似值为 2212/704 = 3.142。当实验中投的次数相当多时,就可以得到 π 的更精确的值。

1850年,一位叫沃尔夫的人在投掷5000多次后,得到 π 的近似值为3.1596。目前宣称用这种方法得到最好结果的是意大利人拉兹瑞尼。在1901年,他重复这项实验,作了3408次投针,求得 π 的近似值为3.1415929,这个结果是如此准确,以致于很多人怀疑其实验的真伪。如美国犹他州奥格登的国立韦伯大学的L·巴杰就对此提出过有力的质疑。

不过,蒲丰实验的重要性并非是为了求得比其它方法更精确的 π 值。蒲丰投针问题的重要性在于它是第一个用几何形式表达概率问题的例子。计算 π 的这一方法,不但因其新颖,奇妙而让人叫绝,而且它开创了使用随机数处理确定性数学问题的先河,是用偶然性方法去解决确定性计算的前导。

在用概率方法计算 π 值中还要提到的是:R·查特在1904年发现,两个随意写出的数中,互素的概率为6/π2。1995年4月英国《自然》杂志刊登文章,介绍英国伯明翰市阿斯顿大学计算机科学与应用数学系的罗伯特·马修斯,如何利用夜空中亮星的分布来计算圆周率。马修斯从100颗最亮的星星中随意选取一对又一对进行分析,计算它们位置之间的角距。他检查了100万对因子,据此求得 π 的值约为3.12772。这个值与真值相对误差不超过5%。

通过几何、微积分、概率等广泛的范围和渠道发现 π ,这充分显示了数学方法的奇异美。 π 竟然与这么些表面看来风马牛不相及的试验,沟通在一起,这的确使人惊讶不已。

四色猜想

世界近代三大数学难题之一。四色猜想的提出来自英国。1852年,毕业于伦敦大学的弗南西斯·格思里来到一家科研单位搞地图着色工作时,发现了一种有趣的现象:“看来,每幅地图都可以用四种颜色着色,使得有共同边界的国家着上

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