写了一个BBP算法的实现库,欢迎讨论

BBP 算法可以直接计算 π 的第 n 个十六进制数字,而无需计算前面的所有数字。

我的仓库:https://github.com/davelet/bbp


先来说说π这个老朋友吧。π,3.14159……,数学界的“网红”,从古希腊的阿基米德开始,就有无数人试图用它丈量圆的秘密。为什么这么迷人?因为它是个无理数,十进制小数点后无限不循环,藏着无穷的奥秘。想象一下,你想知道π的第1000位是什么?传统方法呢?得从头算起,一位一位啃,像啃一根永不完的甘蔗,累不累啊?早年的数学家们用多边形逼近法,或者级数展开,比如莱布尼茨公式:π/4 = 1 - 1/3 + 1/5 - 1/7 + …… 收敛得慢,算到几百位就得花好几天机时。更别提现代超级计算机了,算到万亿位也得从头来过。

不过1995年,一切都变了。那一年,加拿大数学家 Simon Plouffe 在玩一个叫PSLQ的整数关系发现算法时,意外挖到了金矿。他和 David Bailey、Jonathan Borwein 合作,发表了BBP公式(Bailey-Borwein-Plouffe公式)。
这公式一出,数学圈炸锅了!为什么?因为它允许你直接计算π的任意一位十六进制数字,而不用管前面的那些。

十六进制?对,就是我们电脑里常见的0-9和A-F那种。为什么用十六进制?因为公式设计得特别巧妙,和二进制、十六进制兼容,计算起来高效。

Plouffe当时用一台普通的电脑,就算出了π的第100万位——不是从头算,而是直奔那里!这感觉就像科幻小说里的“传送门”,啪的一声,你就到目的地了。


我在仓库里提供了算法和项目的说明,欢迎大家讨论:README 读我。

基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究”,介绍了利用Matlab代码实现配电网可靠性的仿真分析方法。重点采用序贯蒙特卡洛模拟法对配电网进行长时间段的状态抽样与统计,通过模拟系统元件的故障与修复过程,评估配电网的关键可靠性指标,如系统停电频率、停电持续时间、负荷点可靠性等。该方法能够有效处理复杂网络结构与设备时序特性,提升评估精度,适用于含分布式电源、电动汽车等新型负荷接入的现代配电网。文中提供了完整的Matlab实现代码与案例分析,便于复现和扩展应用。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及电力行业技术人员,尤其适合从事配电网规划、运行与可靠性分析相关工作的人员; 使用场景及目标:①掌握序贯蒙特卡洛模拟法在电力系统可靠性评估中的基本原理与实现流程;②学习如何通过Matlab构建配电网仿真模型并进行状态转移模拟;③应用于含新能源接入的复杂配电网可靠性定量评估与优化设计; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解状态抽样、故障判断、修复逻辑及指标统计的具体实现方式,同时可扩展至不同网络结构或加入更多不确定性因素进行深化研究。
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