利用递推法求最小数生成问题,求阶乘问题

本文通过递推法解决了两个经典数学问题:一是生成指定数量的特定序列数;二是计算给定范围内所有自然数的阶乘。使用C语言实现算法,并详细展示了代码流程。



/* 利用递推法求最小数生成问题 

   例:按递增次序生成1个集合M的最小的n个数.M定义如下:
   1、1属于M
   2、若x属于M,则2x+1属于M,3x+1属于M
   3、无别的数属于M
   1为n个数中的第1个数,再右1递推出余下的n-1个数。从两个队列(2x+1,3x+1)选一个“排头”
   (两个队列中,尚未选入的第1个小的数)送入数组M中。
*/

#include 
"stdio.h"
#define M 100
main()
{
    
int m[M];
    
int
 n,p2,p3,i;
    m[
1]=p2=p3=1;                /* 设p2表示2x+1,p3表示3x+1 */

    printf(
"please Input number:");    
    scanf(
"%d",&
n);
    
    
for(i=2;i<=n;i++
)
    {
        
if(2*m[p2]==3*m[p3])    /* p2==p3 数组放入任一个,调整p2,p3*/

        {
            m[i]
=2*m[p2]+1;
            p2
++
;
            p3
++
;
        }
        
else if(2*m[p2]<3*m[p3])/* p2<p3 数组放入p2的排头,调整p2*/

        {
            m[i]
=2*m[p2]+1;
            p2
++
;
        }
        
else                    /* p2>p3 数组放入p3的排头,调整p3*/

        {
            m[i]
=3*m[p3]+1;
            p3
++
;
        }
    }
    
/*OUTPUT*/

    
for(i=1;i<=n;i++)
    {
        printf(
"%4d"
,m[i]);
        
if(!(i%10))        printf(" "
);
    }
}

 

/*  利用递推法求阶乘问题 
    
    例:对给定的n(n<=100),计算并输出k的阶乘k!(k=1,2,...,n)的全部有效数字)
    如:5!=120;
    由于结果可能超过一般整数位数,所以用一个长度为1000的数组来存放结果的各个位数,
    数组的第1个元素,存放结果的位数,数组其余部分,依次存放个位,十位,百位...
    如:120,位数为3,则数组存放:3021(a[0]=3,a[1]=0,[2]=2,[3]=1)

*/

#include 
"stdio.h"
#include 
<malloc.h>
#define MAXN 1000
/*
  方法pnext().已知a中的(k-1)!,求k!,只要把a中的结果再加a中原值k-1次(因为a中有一次了),就得k!
  如:4!=24,把24再加上4次24就得120,即5!
*/
void pnext(int a[],int k)    
{
    
/* m=a[0]存放整数位数,carry存放进位值*/

    
int *b,m=a[0],i,j,r,carry;
    b
=(int *)malloc(sizeof(int)*(m+1
));
    
for(i=1;i<=m;i++
)
        b[i]
=a[i];                 /*把a中的结果放b中*/

        
    
for(j=1;j<k;j++)             /*把a中的结果再(注意是再)加a中原值k-1次*/
    {
        
for(carry=0,i=1;i<=m;i++)/*把a,b对应的每1位(总位数m)相加*/
        {
            r
=(i<=a[0]?a[i]+b[i]:a[i])+carry;
            a[i]
=r%10;             /*得出本位*/

            carry
=r/10;             /*得出进位*/
        }
        
if(carry)
            a[
++m]=carry;         /*进位放a中,同时更新a中数字的总位数m*/

    }
    free(b);
    a[
0]=m;
    
}
void write(int *a,int
 k)
{
    
int
 i;
    printf(
"%4d!="
,k);
    
for(i=a[0];i>0;i--
)
        printf(
"%d"
,a[i]);
    printf(
" "
);
}
main()
{
    
int
 a[MAXN],n,k;
    printf(
"Enter the number n:"
);
    scanf(
"%d",&
n);
    a[
0]=1;    a[1]=1;        /*前两个位已知*/

    write(a,
1);                /*输出1!=1 */
    
for(k=2;k<=n;k++)
    {
        pnext(a,k);            
/*计算k的阶乘*/

        write(a,k);            
/*输出k的阶乘*/
        getchar();    
    }
}

 

<think>好的,我现在需要解决用户的问题,即如何定义和调用函funcos(e, x)来计算余弦函的近似值,使用泰勒级展开,直到后一项的绝对值小于给定的精度e。用户还希望得到完整的程序代码。我需要仔细分析问题并逐步构建解决方案。 首先,回忆一下余弦函的泰勒展开式。根据引用3中的例子,e^x的展开式是类似的,但余弦函的展开式不同。正确的余弦泰勒展开式在x0=0处(即麦克劳林级)应该是:cos(x) = Σ (-1)^n * x^(2n) / (2n)!,其中n从0到无穷大。所以每一项的形式是 (-1)^n * x^(2n)/(2n!)。例如,当n=0时,项是1;n=1时,项是 -x&sup2;/2!,依此类推。 接下来,用户希望当后一项的绝对值小于精度e时停止计算。这意味着需要迭代计算每一项,直到当前项的绝对值小于e为止。需要注意的是,后一项小于e的那个项是否需要被包含在总和中?比如,当某项的绝对值已经小于e时,是否还要加上这一项?根据常见的做法,通常是在某项的绝对值小于e时停止,但可能不包含该项。需要明确这一点。例如,题目中的例子,比如引用4中的情况,是要后一项的绝对值小于某个值,这时候可能需要将该项加入总和后再停止。因此需要仔细处理循环条件。 接下来考虑如何计算每一项。每一项的分子是x的偶次幂,如x^0, x^2, x^4等。分母是对应的偶阶乘,如0!, 2!, 4!等。符号则是交替变化的,第n项的符号为(-1)^n。例如,n=0时符号为正,n=1时为负,依此类推。 那么,如何高效地计算每一项?直接计算每一项的幂和阶乘可能会导致重复计算,效率低下。因此,可以利用前一项的值来推导当前项的值,以节省计算资源。例如,第k项(假设k从0开始)的值为 (-1)^k * x^(2k)/(2k)!。那么,当计算下一项时,k增加1,变为 (-1)^(k+1) * x^(2(k+1))/(2(k+1))! )。可以观察到,分子部分是前一项的分子乘以x&sup2;,分母部分是前一项的分母乘以 (2k+1)*(2k+2)。因为阶乘部分从(2k)!变为(2(k+1))!,即(2k+2)!,相当于乘以(2k+1)(2k+2)。符号部分则是前一项的符号乘以-1。这样,每一项都可以通过前一项的各个部分计算得到,而不需要每次都重新计算幂和阶乘。这种方法会显著提高效率,尤其是当k较大时。 因此,可以初始化第一个项为1(当k=0时,x^0/(0!)=1,符号为正),然后从k=1开始迭代,每次计算当前项的各个部分。或者,也可以从k=0开始,每次递增k,直到当前项的绝对值小于e为止。 接下来,函funcos(e, x)的结构应该如下: 初始化总和为0,当前项为1(k=0时的项),符号为1,分母为0!(即1),分子为x^0=1。然后,将当前项加入总和。然后进入循环,计算下一项: 下一项的符号 = 当前符号 * -1; 下一项的分子 = 当前分子 * x * x; 因为每次都是增加x的两次幂,比如k=0时是x^0,k=1时是x^2,k=2时是x^4,所以每次乘以x&sup2;。 分母部分,当前分母是(2k)!,下一项的分母是(2(k+1))! = (2k+2)! = (2k)! * (2k+1)*(2k+2)。所以分母的更新方式是当前分母乘以 (2k+1)*(2k+2),其中k是当前项的k值。例如,当k=0时,当前分母是0! =1,下一项是2! =2,即1*(1)*(2)=2。当k=1时,下一项分母是4! =24,即当前分母2! =2,乘以3*4=12,得到24。 因此,可以维护一个变量来保存当前的分子和分母。初始时,当前项的k=0,分子是1,分母是1。符号是1。总和的初始值是0加上当前项的值。然后,进入循环,每次计算下一项的各个部分,直到当前项的绝对值小于e。 但需要注意,循环的条件应该是当前项的绝对值大于等于e时才继续,否则停止。但初始项是k=0时的项,其绝对值可能已经小于e吗?例如,如果用户输入的e非常大,比如e=10,那么第一次项的绝对值是1,可能大于e。或者如果e=0.1,那么第一次项是1,必须进入循环,计算下一项是否绝对值小于e。 或者,可能初始项应该被无条件加入总和,然后循环处理后续项。例如: 总和初始化为0; 当前项的值初始化为1(k=0); 总和 += 当前项; 然后循环从k=1开始,计算下一项: 符号 *= -1; 分子 *= x&sup2;; 分母 *= (2k-1)*(2k); 这里可能需要重新推导。比如,当k=0时项是x^0/(0!),此时分母是1。当k=1时,项是x^2/(2!),分母是2。当k=2时,项是x^4/(4!),分母是24。所以,当从k=0到k=1时,分母需要乘以1*2。从k=1到k=2时,分母乘以3*4。因此,每次循环迭代时,分母的乘(2k-1)*(2k),其中k是当前的迭代次(从1开始)。例如,当循环处理第k次迭代(对应项是第k项,即原来的k=0是第一个项,循环处理k=1开始的部分),则分母的乘计算方式可能为: 假设循环变量是第n项,对应原来的k = n的项,那么每次分母的乘(2n-1)*(2n)。例如,在循环中处理第n项(对应原泰勒展开中的k=n项),那么: 比如,原泰勒展开式中的项是 (-1)^k * x^(2k)/(2k)! ,其中k从0开始。 在循环中,当处理第n次迭代时,对应的k是n。例如: 初始总和是k=0时的项:1。 第一次循环处理k=1的项:符号为-1,x&sup2;/2!,此时分母是2! = 1*1*2 = 2。 这里可能之前的处理方式需要更仔细的推导。 或者,每次循环中的项对应的k是当前循环次。例如,初始项k=0,第一次循环处理k=1,依此类推。那么,在每次循环中,计算新的项: 符号为 (-1)^k,但可以通过初始符号为1,每次乘以-1得到。 对于第k项(k从0开始),每次的项为 term = (-1)^k * x^(2k) / (2k)! 因此,初始项k=0,term=1。 然后,k=1时,term=-x&sup2;/2! k=2时,term=x^4/4!,依此类推。 所以,在循环中,我们可以维护当前项的各个部分: 初始时,k=0,term=1,总和=1. 然后,进入循环,k从1开始: 新的符号 = 当前符号 * (-1) 新的分子 = 当前分子 * x^2 (因为每次指增加2) 新的分母 = 当前分母 * (2k-1)*(2k) → 例如,当k=1时,分母原为0! =1,现在乘(1*2)得到2! =2;当k=2时,分母是2! * (3*4) =24=4!,等等。 这样,每次循环中的分母可以通过前一项的分母乘以 (2k-1)*(2k) 得到。所以,分母的初始值是0! =1。 循环处理k=1时: term =符号 * (x^2) / (2! ) 符号变为-1。 分母变为1*(1*2)=2. term的绝对值是x&sup2;/(2!). 如果这个绝对值是否大于等于e?如果是的话,加入总和,否则停止。 因此,循环的条件应该是,当前项的绝对值 >=e时,才将其加入总和,并继续循环。否则,停止。 那么,如何构建循环? 可能的步骤: 初始化总和为0,当前项为1(k=0的项),符号为1,分子为1(x^0),分母为0! =1。 总和 += 当前项。 然后,k从1开始,循环: 计算新的符号:符号 *= -1 新的分子:分子 *= x^2 分母:分母 *= (2k-1)*(2k) → 例如,当k=1时,分母 *=1*22. 计算当前项的值:符号 * 分子 / 分母. 如果当前项的绝对值 >= e,则总和 += 当前项,并继续循环。 否则,停止循环。 但这样可能存在一个问题:假设当前项的绝对值已经小于e,那么是否应该将其加入总和?例如,假设当前项的绝对值是0.5e,那么是否应该加上这个项?或者,是否需要加上这一项,因为循环条件是在处理之前判断? 或者,是否应该先计算当前项,然后判断是否绝对值小于e,如果是,则停止,不加入总和?但这样的话,后的那个项可能没有被加上,而题目要精确到“后一项绝对值小于e”,那么可能该后一项的绝对值必须小于e,并且不需要被加入总和。或者,可能应该加上该后项? 例如,用户的问题描述中的例子要“精确到后一项绝对值小于e”,比如引用4中的例子,是“后一项绝对值小于10^-6”。此时,是否应该将这一项包含在总和中? 例如,在常见的泰勒级应用中,当某一项的绝对值小于给定精度时,停止迭代,并且不将该小项加入总和。但有时可能包括该小项。这会影响终结果的准确性。 比如,假设当前项的绝对值是0.5e,那么是否要加上它?或者是否在加上之后才检查? 这需要明确题目要。用户的问题描述中说“精确到后一项绝对值小于e”,所以可能的意思是,当某一项的绝对值小于e时,停止计算,并且该后项不加入总和。或者,是否该后项已经加入总和? 例如,在样例输入中的代码,比如引用1中的程序,计算e^x的近似值时,循环次是给定的n次,每次都加上每一项。但用户的问题中的情况是,循环次不确定,直到当前项的绝对值小于e。 例如,假设e=0.1,那么当某一项的绝对值小于0.1时,停止循环,不再加入该小项。因此,总和是之前所有项的累加。 或者,是否应该在当前项绝对值小于e时停止,但该当前项已经加入总和? 这可能导致不同的结果,需要明确处理方式。 可能正确的做法是:当成下一项时,计算其绝对值,如果绝对值小于e,则停止循环,并不将该小项加入总和。这样,总和是所有项中绝对值不小于e的项的总和。或者,另一种情况是:在每次循环中,先成下一项,判断其绝对值是否小于e,如果是,则停止,否则加入总和。这样的话,总和包括所有项的绝对值不小于e的项。 例如,初始项是k=0的项,term=1。假设e=0.5,此时term的绝对值是1,不小于e,因此加入总和。然后计算k=1的项,符号为-1,分子为x&sup2;,分母为2!,假设x=1,那么term=-1/2= -0.5,绝对值等于e,所以是否加入?此时,如果判断条件为绝对值>=e,则加入总和,否则不加入。因此,对于e=0.5的情况,该term会被加入,总和为1 -0.5 =0.5。然后计算k=2的项,符号变为+1,分子为x^4=1,分母为4! =24。term=1/24≈0.0417 <0.5,所以停止循环,不加入该term。总和为0.5,而正确的cos(1)≈0.5403,所以此时的结果与实际相差较大。这可能意味着该处理方式不正确,可能需要将后一项包括进去? 或者,或许应该将项加入总和之后,再计算下一项,并在下一项的绝对值小于e时停止。例如: 初始化总和为0,当前项为1,k=0。 总和 +=当前项。 然后循环: 计算下一项(k=1): 如果下一项的绝对值 <e,则停止,不加入总和。 否则,总和 +=下一项,继续循环。 这样,在例子中,当k=0的项是1(>=e=0.5),加入总和。然后计算k=1的项,其绝对值为0.5,等于e。假设条件是如果绝对值<e才停止,那么0.5不满足,所以加入总和。总和变为0.5。然后计算k=2的项,其绝对值是0.0417,小于e=0.5,停止,总和是0.5。但正确的结果是cos(1)=0.5403,此时总和为0.5,与实际相差较大。这说明可能处理方式有问题。或者,可能用户的需是要包括后一项绝对值小于e的项? 例如,参考引用4中的问题描述:“后一项绝对值小于10-6”,该问题中的处理方式可能是在累加完该项后终止循环。即,当计算出一个项时,不管其绝对值是否小于阈值,都将其加入总和,然后检查该绝对值是否小于阈值,如果是,则停止循环。或者,可能是在成该新项后,判断其绝对值是否小于阈值,如果是,则不加入总和,并停止循环。或者,先加入总和,再判断,但这样后一次的项会被加入,而可能该次项的绝对值已经小于阈值。 这个问题需要明确用户的需。用户的问题描述中说:“精确到后一项绝对值小于e”,这可能意味着当某一项的绝对值小于e时,该后一项不再被加入总和。例如,计算到某个项时,它的绝对值小于e,则停止,并不将其加入总和。此时,总和中的后一项的绝对值是大于等于e的。或者,是否该后一项的绝对值必须小于e,并且被加入总和? 例如,假设某次循环中,成一个项,其绝对值小于e,那么是否应该将该次项加入总和? 这会影响终的计算结果。例如,在Python中,假设循环结构如下: sum = 0 term = 1 sum += term k =1 while True: # 计算下一项 term = ... if abs(term) < e: break sum += term k +=1 这样的话,当term的绝对值小于e时,不会被加入sum。这可能与用户的需不符,因为用户可能需要将term的绝对值大于等于e的项都加入,而后一次的term的绝对值小于e时,不加入。因此,sum中包括所有绝对值不小于e的项。这可能不是正确的做法,因为泰勒级的近似值可能需要将term的绝对值小于e的项也考虑进去,以提升精度。 或者,正确的做法应该是,当某一项的绝对值小于e时,停止计算,但该后项仍然被加到总和中。例如: sum =0 term=1 sum += term k=1 while True: term = next_term() sum += term if abs(term) < e: break k +=1 但这种情况下,循环会在term的绝对值小于e时停止,但已经将该term加入总和。这可能更接近正确的泰勒级近似,因为该级的截断误差通常由后一项的绝对值决定。例如,泰勒级的余项通常可以表示为下一个项的绝对值(当级收敛时)。因此,当某次项的绝对值小于e时,可以停止,并认为加上该次项后的总和满足精度要。 但用户的问题描述中的样例可能需要不同的处理方式。例如,在引用1中的代码,输入n为27,即累加前27项。而用户现在的问题则是根据项的绝对值来决定何时停止,而不是固定项。所以需要正确的处理循环条件。 综上,可能的正确流程是: 初始化总和为0,当前项为1(k=0),符号为1,分子为1,分母为1。 总和 +=当前项. 然后循环计算后续项: 符号 *= -1 分子 *= x&sup2; 分母 *= (2k) * (2k-1) → 其中k是当前的循环次,从1开始? 或者,这里可能需要重新推导分母的更新方式。例如,初始分母是0! =1。下一项(k=1)的分母是2! =2,这等于1*(1*2)。当k=2时,分母是4! =24,等于2!*(3*4)。所以,每次循环中,分母需要乘以 (2k-1)*(2k) ,其中k是循环次(即当前处理的是第k次循环,对应原泰勒展开中的项k)。 假设循环变量是n,从1开始,对应原泰勒级中的项k=n: term_n = (-1)^n * x^(2n)/(2n)! 那么,在循环中,当前项的分子是x^(2n),分母是(2n)!,符号是 (-1)^n. 在循环中,如何根据前一项的term计算当前项? 前一项是term_prev = (-1)^{n-1} * x^{2(n-1)} / (2(n-1))! ) 当前项term_current = (-1)^n * x^{2n}/(2n)! ) 这可以分解为: term_current = term_prev * (-1) * x&sup2; / [ (2n-1)(2n) ) ] 因为: (-1)^n = (-1)^{n-1} * (-1) x^{2n} =x^{2(n-1)} * x&sup2; 分母 (2n)! = (2n-2)! * (2n-1)(2n) 所以,term_current = term_prev * (-x&sup2;) / [(2n-1)(2n)] 这为计算当前项提供了递推关系式,从而避免每次计算阶乘和幂,提高效率。 所以,在程序中,可以维护一个变量current_term,初始为第一个项的值(即k=0时,term=1)。 然后,进入循环,从n=1开始: current_term *= (-x&sup2;) / [ (2n-1)*(2n) ] 然后,判断current_term的绝对值是否小于e。如果是,则停止循环,否则将其加入总和,并继续循环。 这样,每次循环只需要进行一次乘法和一次除法,效率很高。 这样的方法可以避免重复计算阶乘和幂,特别是当n较大时,节省计算时间。 因此,函funcos的实现步骤如下: 1. 初始化总和sum为0,当前项current_term为1(k=0的项),符号为1,分子为1,分母为12. 将current_term加入sum。 3. 初始化循环变量n=1。 4. 进入循环: a. 计算下一个项的current_term:current_term *= (-x&sup2;) / [ (2n-1)*(2n) ] b. 如果abs(current_term) < e,则退出循环。 c. 否则,将current_term加入sum。 d. 递增n. 5. 循环结束后,返回sum作为近似值。 但需要注意,初始项已经加入sum,然后循环处理的是后续的项。每次循环中,计算current_term,然后判断是否加入sum。例如,在第一次循环中,计算的是k=1的项,即第二个项。 但这里有一个问题:初始current_term是k=0的项,即第一个项。然后,循环处理n=1,对应的项是k=1的项。计算后,判断该current_term的绝对值是否小于e。如果是,不加入sum并退出循环。否则,加入sum。因此,在循环中,只有当current_term的绝对值 >=e时,才会被加入sum。这样,sum中包括初始项和所有后续项的绝对值 >=e的项。 这可能不符合用户的需,因为用户要“精确到后一项绝对值小于e”,即当某一项的绝对值小于e时,该后项不应被加入sum。但此时,泰勒级的余项可能由后一个被加入的项决定,所以这样的处理方式可能不够准确。 或者,正确的做法是:当成一个项时,无论其绝对值是否小于e,都加入sum,然后判断该项的绝对值是否小于e。如果是,则停止循环。这样,sum中包括该后项,其绝对值可能小于e。例如: sum = current_term # 初始项 n=1 while True: current_term = ... # 计算下一个项 sum += current_term if abs(current_term) < e: break n +=1 这样,当current_term的绝对值小于e时,该term被加入sum,然后循环停止。此时,sum中包括该term,但其绝对值小于e。这可能不符合用户的需,因为用户可能希望精确到所有项的绝对值都不小于e,而后一个被加入的项可能绝对值小于e。但根据泰勒级的余项定理,余项的绝对值等于下一项的绝对值,所以这样的处理方式可能更为准确,因为余项由下一个未加入的项决定。不过,这可能需要进一步分析。 例如,泰勒级的余项为R_n = f^(n+1)(c)/(n+1)! * (x-a)^(n+1),但对于余弦函的展开式来说,由于是交错级,余项的绝对值不超过被舍弃的第一个项的绝对值。因此,当当前项的绝对值小于e时,余项的绝对值也小于等于该current_term的绝对值。因此,当用户希望误差不超过e时,可以停止计算,并且sum中包括该current_term,因为余项的绝对值已经小于等于该current_term的绝对值,即小于e。所以,正确的做法是,当成一个current_term,其绝对值小于e时,加入sum并停止循环。或者,不加入该current_term? 这需要仔细考虑。 例如,假设e=0.001,当某一项的绝对值是0.0005,小于e。此时,余项的绝对值小于等于0.0005,因此总和已经足够精确。在这种情况下,该current_term的绝对值已经足够小,所以是否应该加入sum? 根据交错级的收敛性,余项的绝对值不超过第一个被舍弃的项的绝对值。因此,如果current_term的绝对值小于e,那么可以停止循环,此时总和中的后一项是上一个current_term,其绝对值可能大于等于e。或者,或者,当计算到current_term的绝对值小于e时,此时总和已经包含了该term,并且余项的绝对值小于等于该term的绝对值,即小于e。因此,正确的做法是,当成一个current_term,其绝对值小于e时,将其加入总和,然后停止循环。这样,sum的误差不超过该current_term的绝对值,即小于e。因此,这样处理是正确的。 所以,正确的循环流程应该是: 初始化sum为0. current_term = 1 (k=0的项) sum += current_term n=1 循环: 计算下一个current_term:current_term *= (-x^2)/( (2n-1)*(2n) ) sum += current_term 如果abs(current_term) < e,则退出循环 否则,n +=1,继续循环 但这里有一个问题:如果current_term的绝对值在计算之后小于e,那么它已经被加到sum中了。这样,sum的后一项的绝对值可能小于e,因此,总和中的后一项是导致循环退出的项,其绝对值小于e。而根据泰勒级的余项性质,这样的处理方式是正确的,因为误差不超过后一个项的绝对值。 例如,假设e=0.001,当某个current_term的绝对值是0.0005,此时sum在加上这个term后退出循环,误差不超过0.0005 < e=0.001,满足要。 因此,正确的代码结构应该是: sum = current_term # 初始项为k=0的项 n=1 while True: # 计算下一个项 current_term = previous_term * (-x**2) / ((2n-1)*(2n)) sum += current_term if abs(current_term) < e: break n +=1 return sum 这样,每次循环中,计算下一个项,将其加入总和,然后判断该term的绝对值是否小于e。如果是,则退出循环。此时,该term已经被加入总和,并且其绝对值小于e,而余项的绝对值也小于该term的绝对值,因此总和满足精度要。 现在,我们需要验证这个逻辑是否正确。例如,假设x=0,此时cos(x)=1。不管e取何值,初始项为1,下一个项为0(因为x^2为0),此时sum=1+0=1,而abs(0) <e,所以循环停止。结果正确。 另一个例子,x=π,此时cos(π)= -1。泰勒展开式为1 - (π^2)/2! + (π^4)/4! - ...。假设e=0.1,当计算到某一项时,其绝对值小于0.1。例如,第三项是(π^4)/24≈ (97.409)/24≈4.058,绝对值大于0.1,所以会被加入总和。第四项是- (π^6)/6!≈ - (960.37)/720≈-1.334,绝对值还是大。第五项是+ π^8/8!≈ (9488.53)/40320≈0.235,绝对值大于0.1,加入总和。第六项是-π^10/3628800≈... 需要具体计算。可能该例子中的项绝对值可能逐渐减小,直到某个时刻小于e=0.1,循环停止。但无论如何,代码逻辑是正确的。 现在,考虑如何编写函funcos(e, x): 根据上述分析,函的结构应该是: def funcos(e, x): sum = 1.0 # 初始项k=0 if e <=0: return sum # 如果精度要非正,直接返回初始项? current_term = 1.0 n =1 while True: current_term *= (-x**2) / ((2*n -1)*(2*n)) sum += current_term if abs(current_term) < e: break n +=1 return sum 这样,函的实现是否正确? 测几个例子: 测1:x=0,e=0.001。cos(0)=1。函初始sum=1,进入循环,计算n=1时current_term= (-0^2)/ (1*2) →0。sum=1+0=1。此时abs(0)<0.001 →循环停止。返回1。正确。 测2:x=π,e=0.1。假设计算过程中各项的绝对值逐渐减小,直到某一步小于0.1。例如,假设某一项的绝对值在加上之后满足条件。例如,项为-π&sup2;/2!,约为-4.9348,绝对值4.9348>0.1,被加入sum。sum=1-4.9348= -3.9348。接下来计算n=2,current_term *= (-π&sup2;)/(3*4) →原来的current_term是-4.9348,乘以 (-π&sup2;)/(3*4) →这个计算是否正确? 或者,在循环中,每次current_term的计算是乘以 (-x&sup2;)/( (2n-1)*(2n) )。例如,当n=1时: current_term初始是1。乘以 (-x&sup2;)/(1*2) →假设x=π: current_term =1 * (-π&sup2;)/(2) ≈-4.9348。sum=1 + (-4.9348) = -3.9348. 然后判断abs(current_term)=4.9348 >=0.1 →继续循环,n=2. n=2时: current_term *= (-x&sup2;)/(3*4) →即,当前current_term是-4.9348,乘以 (-π&sup2;)/(3*4) →计算如下: 分母3*4=12,分子是-π&sup2;,所以整个因子是 (-π&sup2;)/12 ≈-9.8696/12≈-0.8225. 所以 current_term = -4.9348 * (-0.8225) =4.06. 项为4.06,sum变为-3.9348 +4.06≈0.125。此时abs(current_term)=4.06>0.1 →继续循环,n=3. n=3时: current_term *= (-x&sup2;)/(5*6)= (-π&sup2;)/30 ≈-9.8696/30≈-0.329. 所以 current_term=4.06 * (-0.329)≈-1.335. sum=0.125-1.335≈-1.21. abs(current_term)=1.335>0.1 →继续循环,n=4. n=4时: current_term *= (-x&sup2;)/(7*8)= (-π&sup2;)/56≈-9.8696/56≈-0.1762. current_term= -1.335 * (-0.1762)≈0.235 →sum= -1.21+0.235≈-0.975. abs(current_term)=0.235>0.1 →继续循环,n=5. n=5时: current_term *= (-x&sup2;)/(9*10)= (-π&sup2;)/90≈-0.10966. current_term=0.235 * (-0.10966)≈-0.0258 →sum≈-0.975-0.0258≈-1.0008. abs(current_term)=0.0258<0.1 →停止循环。此时sum≈-1.0008。而cos(π)= -1。结果接近正确。而后一项的绝对值0.0258<0.1,满足条件。所以总和是-1.0008,误差约为0.0008,比e=0.1小。这说明代码是正确的。 现在,编写完整的程序,包括输入精度e和x,输出保留小数点后6位。 例如,输入: e=0.0001 x=0 输出应为1.000000. 输入: e=0.001 x=3.1415926535 (π) 输出应接近-1.000000. 现在,将上述函嵌入到完整的程序中。例如,在Python中: 需要读取输入e和x,调用funcos(e,x),然后输出结果,保留6位小数。 需要注意的是,输入中的e和x可能为浮点。此外,当x很大时,泰勒级的收敛速度可能较慢,但根据余弦函的周期性,可以先对x取模2π,但用户的问题描述中没有提到这一点,所以可能不需要处理,直接使用给定的x值。 因此,完整的Python程序可能如下: def funcos(e, x): sum_cos = 1.0 # 初始项k=0 current_term = 1.0 n = 1 while True: current_term *= (-x**2) / ((2*n -1)*(2*n)) sum_cos += current_term if abs(current_term) < e: break n +=1 return sum_cos e = float(input("请输入精度e: ")) x = float(input("请输入x: ")) result = funcos(e, x) print("cos(x)的近似值为:%.6f" % result)样例:例如,输入e=0.0001,x=0,输出1.000000. 另一个测样例:输入e=0.00001,x=3.1415926535/2,此时cos(π/2)=0。泰勒展开式为1 - ( (π/2)^2 )/2! + ( (π/2)^4 )/4! - ...,计算前几项看看: term0=1 term1= - ( (π/2)^2 )/2 ≈- (2.467)/2 ≈-1.233 →绝对值大于0.00001,继续。 term2= ( (π/2)^4 )/24 ≈ (6.088)/24≈0.253 →绝对值大于0.00001. term3= - ( (π/2)^6 )/(6! ) ≈- ... ? 直到某一项的绝对值小于0.00001,循环停止。此时sum将趋近于0. 因此,该程序应该能正确计算。 现在,代码中的函是否正确处理了这些情况? 是的,因为每次循环都会成下一个项,并检查其绝对值是否小于e,如果是,则停止循环。所有的项都被加入总和,包括后一项导致循环终止的项。 后,需要将结果保留小数点后6位,使用Python的格式化输出即可。 综上,该程序应该能够正确实现用户的需。</think>要定义`funcos(e, x)`计算余弦函的泰勒级近似值,需按以下步骤实现: 1. **泰勒展开式分析** 余弦函的泰勒展开式为: $$ \cos(x) = \sum_{k=0}^{\infty} \frac{(-1)^k x^{2k}}{(2k)!} $$ 其中,每一项的形式为: $$ \text{term}_k = \frac{(-1)^k x^{2k}}{(2k)!} $$ 2. **递推关系优化** 通过观察相邻项的关系,可以利用前一项的值快速计算当前项: $$ \text{term}_{k} = \text{term}_{k-1} \cdot \frac{-x^2}{(2k-1)(2k)} $$ 这样避免了重复计算阶乘和幂,提升效率。 3. **循环终止条件** 逐项累加,直到后一项的绝对值小于精度阈值`e`。此时,泰勒余项的绝对值小于该终止项,满足精度要。 ### 完整代码实现 ```python def funcos(e, x): if e <= 0: # 处理精度非正的情况 return 1.0 sum_cos = 1.0 # 初始项k=0 current_term = 1.0 n = 1 while True: current_term *= (-x**2) / ((2*n - 1) * (2*n)) sum_cos += current_term if abs(current_term) < e: break n += 1 return sum_cos # 输入输出处理 e, x = map(float, input().split()) result = funcos(e, x) print(f"{result:.6f}") ``` ### 示例运行 **输入:** ``` 0.0001 0 ``` **输出:** ``` 1.000000 ``` **输入:** ``` 0.00001 3.1415926535 ``` **输出(近似值):** ``` -1.000000 ``` ### 代码说明 1. **函定义** `funcos(e, x)`接收精度`e`和变量`x`,返回余弦近似值。 2. **递推计算** 通过`current_term *= (-x**2) / ((2*n - 1) * (2*n))`递推每一项,避免重复计算。 3. **精度控制** 循环累加直到当前项绝对值小于`e`,确保结果精确到指定精度[^3][^4]。
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