计算π的一组公式

本文介绍了一种通过arctan函数计算π的有效方法。利用特定的公式组合,如Machin公式,可以精确地求得π的值。文章还探讨了将π展开为arctan1/2^n的有限或无限和的可能性。

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计算π的一组公式


由tan(π/4-arctan1/k)=(k-1)/(k+1)可以得到:
π/4=arctan1/k+arctan(k-1)/(k+1)
同理,由tan(π/4-2arctan1/k)=(k^2-2k-1)/(k^2+2k-1)可得:
π/4=2arctan1/k+arctan(k^2-2k-1)/(k^2+2k-1)
由tan(π/4-3arctan1/k)=(k^3-3k^2-3k+1)/(k^3+3k^2-3k-1)可得:
π/4=3arctan1/k+arctan(k^3-3k^2-3k+1)/(k^3+3k^2-3k-1)
由tan(π/4-4arctan1/k)=(k^4-4k^3-6k^2+4k+1)/(k^4+4k^3-6k^2-4k+1)可得:
π/4=3arctan1/k+arctan(k^4-4k^3-6k^2+4k+1)/(k^4+4k^3-6k^2-4k+1)
…………
根据tan(narctan1/k)的展开式,将tan(π/4-narctan1/k)展开,即可得到计算的一组公式。对于给定的

n,k值,可以得到下面的公式表(部分结果)

π/4 n=1 2 3 4
k=2 arctan1/2+arctan1/3; 2arctan1/2-arctan1/7; 3arctan1/2-arctan9/13; 4arctan1/2-arctan31/37
3 arctan1/3+arctan1/2; 2arctan1/3+arctan1/7; 3arctan1/3+arctan2/11; 4arctan1/3-arctan17/31
4 arctan1/4+arctan3/5; 2arctan1/4+arctan7/23; 3arctan1/4+arctan5/99; 4arctan1/4-arctan79/401
5 arctan1/5+arctan2/3; 2arctan1/5+arctan7/17; 3arctan1/5+arctan9/46; 4arctan1/5-arctan1/239
6 arctan1/6+arctan5/7; 2arctan1/6+arctan23/47; 3arctan1/6+arctan91/305
7 arctan1/7+arctan3/4; 2arctan1/7+arctan17/31  
8 arctan1/8+arctan7/9; 2arctan1/8+arctan47/79  
9 arctan1/9+arctan4/5; 2arctan1/9+arctan31/49  
10 arctan1/10+arctan9/11 2arctan1/10+arctan79/119  

其中,n=4,k=5的公式

π/4 =4arctan1/5-arctan1/239

为Machin公式,一般采用Machin公式进行π的计算。
显然,当tan(narctan1/k)与1最接近时,所得到的计算公式最有效。对于任意给定的n,tan

(narctan1/k)与1最接近,仅当tan(narctan1/x)=1且k=[x]或k=[x]+1,这时,arctan1/x=π/4n,x=

1/(tanπ/4n)。下面的表给出了对于不同的n值,x的取值情况,及tan(narctan1/[x])和tan

(narctan1/([x]+1))的值。

n 2 3 4 5 6 7 8 9 10
x 2.4 3.7 5.027 6.3 7.6 8.9 10.1 11.4 12.7
tan(narctan1/([x]+1)) 0.75 0.9 0.78 0.87 0.92 0.98 0.89 0.93 0.97
tan(narctan1/[x]) 1.33 1.44 1.01 1.08 1.14 1.19 1.02 1.06 1.10

从表中可以看出,当n≤10时,Machin公式最有效。
arctan(x)利用下面的公式进行:
arctan(x)= x-1/3*x^3+1/5*x^5-...+(-1)^(n-1)*(1/(2n-1))*x^(2n-1)+...
在上式中,令x=1,可以得到Libreiz公式,但对于计算π是无效的。
π/4= 1-1/3+1/5-...+(-1)^(n-1)*(1/(2n-1))+...
~~~~~~~~~~~~~~~~
问题:将π展开成arctan1/2^n的一个有穷或无穷和是否可能?
π/4=arctan1/2+arctan1/3
arctan1/3-arctan1/4=arctan1/13
arctan1/13-arctan/16=arctan3/209
arctan3/209-arctan1/128=arctan175/26752
从而
π/4=arctan1/2+arctan1/4+arctan/16+arctan1/128+arctan175/26752
问题是arctan175/26752继续分拆下去能否终止?如果能够终止,我们就找到了一个有效的计算π的办法

,否则,我们可以选择终止在某一项,估计其余项,将误差控制在适当的范围内。

 

<think>我们已知莱布尼茨公式用于计算π的近似值,公式如下: $$ \frac{\pi}{4} = \sum_{n=0}^{\infty} \frac{(-1)^n}{2n+1} = 1 - \frac{1}{3} + \frac{1}{5} - \frac{1}{7} + \frac{1}{9} - \cdots $$ 但是,该级数收敛速度很慢,需要计算大量项才能得到较精确的近似值。为了加快收敛速度,我们可以采用一些加速收敛的技术。以下介绍几种常见的方法: ### 1. 级数变换法(如欧拉变换) 欧拉变换是一种处理交错级数的加速方法。对于莱布尼茨级数(交错级数),我们可以应用欧拉变换来加速收敛。欧拉变换的基本思想是将交错级数重新组合成一个新的级数,该新级数收敛得更快。 欧拉变换的公式为: $$ \sum_{n=0}^{\infty} (-1)^n a_n = \sum_{k=0}^{\infty} \frac{(-1)^k}{2^{k+1}} \Delta^k a_0 $$ 其中,$\Delta^k a_0$ 是$a_n$在$n=0$处的$k$阶向前差分。 对于莱布尼茨级数,$a_n = \frac{1}{2n+1}$。我们可以计算前几阶差分: - $\Delta^0 a_0 = a_0 = 1$ - $\Delta^1 a_0 = a_1 - a_0 = \frac{1}{3} - 1 = -\frac{2}{3}$ - $\Delta^2 a_0 = \Delta(\Delta^1 a_0) = \Delta^1 a_1 - \Delta^1 a_0 = (a_2 - a_1) - (a_1 - a_0) = a_2 - 2a_1 + a_0 = \frac{1}{5} - 2\cdot\frac{1}{3} + 1 = \frac{1}{5}-\frac{2}{3}+1 = \frac{3}{15}-\frac{10}{15}+\frac{15}{15} = \frac{8}{15}$ - 以此类推。 则欧拉变换后的级数为: $$ \frac{\pi}{4} \approx \sum_{k=0}^{m} \frac{(-1)^k}{2^{k+1}} \Delta^k a_0 $$ ### 2. 理查德森外推法(Richardson Extrapolation) 理查德森外推法是一种利用不同步长的序列值来加速收敛的通用技术。我们可以通过计算不同项数(例如,取前N项、前2N项等)的近似值,然后进行外推来获得更精确的估计。 ### 3. 使用收敛加速级数(如使用其他已知级数) 实际上,有比莱布尼茨公式收敛更快的级数,例如马青公式(Machin-like formula)或拉马努金公式。但如果我们必须使用莱布尼茨公式,则可以考虑结合上述加速技术。 ### 4. 部分和结合外推 我们也可以计算部分和,然后利用一些外推算法(如Aitken加速法)来改进结果。 ### Aitken加速法 Aitken加速法是一种加速序列收敛的方法。设$S_n$是级数的前$n$项部分和,则Aitken加速公式为: $$ S'_{n} = S_{n} - \frac{(S_{n+1}-S_n)^2}{S_{n+2}-2S_{n+1}+S_n} $$ 然后取$S'_{n}$作为改进的近似值。 ### 示例:使用欧拉变换的C语言程序 下面我们用C语言实现一个使用欧拉变换加速的莱布尼茨公式计算π的程序。为了简单,我们只计算到有限阶差分(例如k_max)。 ```c #include <stdio.h> double compute_pi_euler(int k_max) { double sum = 0.0; double term; double diff[100]; // 假设最大阶数不超过100 int n, k; // 计算0阶差分 diff[0] = 1.0; // a0 = 1/(2*0+1)=1 // 计算1到k_max阶的差分 for (k = 1; k <= k_max; k++) { diff[k] = 0.0; double sign = 1.0; for (n = 0; n <= k; n++) { // 计算k阶差分:Δ^k a0 = sum_{i=0}^{k} (-1)^i * C(k,i) * a_{k-i} // 其中 a_n = 1/(2n+1) // 注意:这里使用二项式系数的符号交替 diff[k] += sign * (1.0 / (2*(k-n)+1); sign = -sign; // 符号交替 } // 注意:上面的循环中,我们计算的是从0到k的项,但二项式系数在差分中实际上是组合数,而这里我们直接计算了差分。 // 但是,标准的向前差分公式是:Δ^k a0 = sum_{i=0}^{k} (-1)^i * C(k,i) * a_{i} // 然而,由于a_n的定义,我们这里用a_{k-n}代替了a_i(当i=k-n时),所以实际上是一样的。 } // 应用欧拉变换公式 for (k = 0; k <= k_max; k++) { term = diff[k] / (1 << (k+1)); // 2^{k+1},使用位运算计算2的幂 if (k % 2 == 1) { // 注意:公式中是(-1)^k,所以当k为奇数时,项为负 term = -term; } sum += term; } return 4 * sum; } int main() { int k_max = 10; // 设置欧拉变换的最大阶数 double pi_approx = compute_pi_euler(k_max); printf("Approximation of pi with Euler transform (k_max=%d): %.15f\n", k_max, pi_approx); return 0; } ``` 注意:上述代码中的差分计算可能不是最高效的方式,并且我们假设了最大阶数(100)。在实际应用中,需要根据精度要求选择适当的k_max。 ### 性能比较 通过使用欧拉变换,我们可以在计算相对较少的差分阶数后得到较好的近似值。例如,仅计算10阶差分(k_max=10)可能比原级数计算数千项得到的结果更精确。 ### 注意事项 - 欧拉变换要求差分计算准确,但随着阶数增加,差分计算可能会出现数值不稳定(因为涉及大量正负交替的项相加)。 - 在实际编程中,需要权衡阶数(k_max)和精度。 §§相关问题§§ 1. 除了欧拉变换,还有哪些方法可以加速莱布尼茨级数的收敛? 2. 如何用Aitken加速法改进莱布尼茨公式计算π? 3. 莱布尼茨公式计算π的收敛速度具体是多少?为什么这么慢? 4. 使用欧拉变换时,差分计算的具体数学原理是什么?</think>### 莱布尼茨公式计算π值及加速收敛方法 #### 1. **莱布尼茨公式基础** 莱布尼茨公式计算π的交错级数: $$ \frac{\pi}{4} = \sum_{n=0}^{\infty} \frac{(-1)^n}{2n+1} = 1 - \frac{1}{3} + \frac{1}{5} - \frac{1}{7} + \cdots $$ 该级数收敛速度极慢,需约$10^6$项才能精确到5位小数[^1]。 #### 2. **加速收敛方法** ##### (1) **欧拉变换法** 对交错级数进行重组,利用差分加速收敛: $$ \pi = 4 \sum_{k=0}^{\infty} \frac{(-1)^k}{2^{k+1}} \sum_{m=0}^{k} (-1)^m \binom{k}{m} \frac{1}{2m+1} $$ **优势**:收敛速度显著提升(原级数$O(1/n)$ → 欧拉变换$O(1/2^n)$)。 **C语言实现片段**: ```c double pi_euler(int terms) { double sum = 0.0; for (int k = 0; k < terms; k++) { double inner = 0.0; for (int m = 0; m <= k; m++) { inner += pow(-1, m) * binom(k, m) / (2.0*m + 1); } sum += pow(-1, k) * inner / pow(2, k+1); } return 4 * sum; } ``` ##### (2) **Aitken加速法** 对部分和序列$\{S_n\}$进行外推: $$ S_n' = S_n - \frac{(\Delta S_n)^2}{\Delta^2 S_n} $$ 其中$\Delta S_n = S_{n+1} - S_n$,$\Delta^2 S_n = S_{n+2} - 2S_{n+1} + S_n$。 **效果**:20项精度≈原级数2000项[^2]。 ##### (3) **理查德森外推法** 结合不同步长的计算结果: $$ R_{n,k} = \frac{4^k R_{n,k-1} - R_{n-1,k-1}}{4^k - 1} $$ ($R_{n,0}$为$2^n$项的部分和) #### 3. **替代高效算法** 若需更高效率,建议改用: - **马青公式**:$ \pi = 16 \arctan(\frac{1}{5}) - 4 \arctan(\frac{1}{239}) $ - **楚德诺夫斯基公式**:每项增加14位精度 #### 4. **实践建议** - **欧拉变换**:实现简单,适合中等精度需求 - **项数选择**:20项欧拉变换≈$10^6$项原级数 - **数值稳定性**:大阶数差分可能引入误差,建议双精度计算 ```mermaid graph LR A[莱布尼茨公式] --> B{加速方法} B --> C[欧拉变换] B --> D[Aitken加速] B --> E[理查德森外推] C --> F[指数级加速] D --> G[误差外推消除] E --> H[多步长组合] ```
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