NA-PTA-NA Lab1 Hamming级数求和 [递推求级数和以减小误差]

该博客介绍了如何通过递推方法解决Hamming级数求和问题,以减少计算误差并提高效率。针对3001个x值(0.0至300.00),要求每个结果的绝对误差小于10^-10。通过构造新级数,可以找到更快收敛的递推序列,从而减少所需计算的项数,降低舍入误差。博客中还提到了递推公式的设计及其误差稳定性,并提供了一个简单的实现示例。

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Produce a table of the values of the series
在这里插入图片描述

for the 3001 values of x, x = 0.0, 0.1, 0.2, …, 300.00. All entries of the table must have an absolute error less than 10^−10. This problem is based on a problem from Hamming (1962), when mainframes were very slow by today’s microcomputer standards.

Format of function:

void Series_Sum( double sum[] );

where double sum[] is an array of 3001 entries, each contains a value of ϕ(x) for x = 0.0, 0.1, 0.2, …, 300.00.

Sample program of judge:

#include <stdio.h>

void Series_Sum( double sum[] );

int main()
{
   
    int i;
    double x, sum[3001];

    Series_Sum( sum );

    x = 0.0;
    for (i=0; i<3001; i++)
        printf("%6.2f %16.12f\n", x + (double)i * 0.10, sum[i]);

    return 0;
}

/* Your function will be put here */

Sample Output:

0.00   1.644934066848
0.10   1.534607244904
...
1.00   1.000000000000
...
2.00   0.750000000000
...
300.00   0.020942212934

Hint:
The problem with summing the sequence in equation (1) is that too many terms may be required to complete the summation in the given time. Additionally, if enough terms were to be summed, roundoff would render any typical double precision computation useless for the desired precision.

To improve the convergence of the summation process note that
在这里插入图片描述
which implies ϕ(1)=1.0. One can then produce a series for ϕ(x)−ϕ(1) which converges faster than the original series. This series not only converges much faster, it also reduces roundoff loss.

This process of finding a faster converging series may be repeated again on the second series to produce a third sequence, which converges even more rapidly than the second.

The following equation

### PyCharm 中 `CreateProcess error=2` 的解决方案 当遇到 `CreateProcess error=2` 错误时,通常是因为 Python 解释器路径配置不正确或者系统的 PATH 环境变量未正确定义。以下是针对该问题的具体分析和解决方法: #### 1. **确认 Python 安装路径** 需要确保本地已安装 Python 并且其路径被正确添加到系统的环境变量中。如果系统无法找到 Python 可执行文件,则会抛出此错误[^1]。 #### 检查方式: 打开命令提示符(CMD),输入以下命令验证是否能找到 Python: ```bash python --version ``` 如果返回版本号则说明正常;反之需重新配置环境变量。 #### 2. **调整环境变量** 若发现 Python 路径缺失或错误,应手动将其加入全局 PATH 中[^3]。 - 对于 Windows 用户,在高级系统设置 -> 环境变量下新增/修改如下项: ``` Path=C:\PythonXX\;C:\PythonXX\Scripts\ ``` #### 3. **PyCharm 内部解释器设定校验** 即使外部环境搭建完毕,IDE 自身也可能存在独立的解释器绑定失误情况[^2]^。 进入项目结构对话框 (`File->Settings->Project Interpreter`) ,检查当前选用的是哪个具体版本以及位置地址是否有效可用。必要情况下切换至其他合法选项比如 Anaconda 提供的相关镜像实例等[^4]. #### 4. **清理缓存并重启应用** 尝试清除旧有编译残留数据后再启动新进程可能会有所帮助[^5]: 使用菜单栏操作:“Invalidate Caches / Restart”。 --- ### 示例代码片段用于测试基本功能恢复状况 ```python import sys print(f"Python Version:{sys.version}") ``` 上述脚本简单打印所使用的引擎规格信息以便初步判断连接状态恢复正常与否。 --- ####
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