16、古埃及的智慧:探索埃及分数的奥秘

古埃及的智慧:探索埃及分数的奥秘

1. 引言

古埃及人以其独特的数学成就闻名于世,其中一项特别引人注目的成就便是他们对分数的独特表示方法——埃及分数。所谓埃及分数,是指将有理数表示为若干个单位分数(即分子为1的分数)之和。这种方法不仅体现了古埃及人的数学智慧,也为现代数学家提供了一个有趣的课题。本文将详细介绍埃及分数的历史背景、表示方法以及相关算法,并结合Mathematica的实际操作,展示如何验证和生成埃及分数表示。

2. 历史背景

1858年,苏格兰古物学家亚历山大·亨利·林德在埃及卢克索购买了一卷古老的羊皮纸,这卷羊皮纸后来被称为林德数学纸草书。纸草书中包含了一些表格,这些表格帮助人们找到小于一的有理数作为不同单位分数之和的表示法。例如,纸草书中记录了如何将某些有理数分解为单位分数之和的具体实例。这些表格不仅是研究古埃及数学的重要资料,也为我们理解古代文明的数学思想提供了宝贵的线索。

2.1 林德数学纸草书中的例子

林德数学纸草书中记录了多种有理数的埃及分数表示方法。例如,有理数 ( \frac{2}{29} ) 可以表示为以下几种形式:

[
\frac{2}{29} = \frac{1}{24} + \frac{1}{58} + \frac{1}{174} + \frac{1}{232} = \frac{1}{15} + \frac{1}{435} = \frac{1}{16} + \frac{1}{232} + \frac{1}{464}
]

这些表示方法并不是唯一的,事实上,任何一个小于一的有理数都可以有无限多种不同的埃及分数表示法。为了验证这些表示方法的正确

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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