Html5--超越祖冲之

利用计算机模拟计算π的精确值

 计算机的快速发展使π的精度越来越高,那么怎么通过计算机计算π值呢?在上一节中,N个线段画出一个圆形,所以可以把这些线段的总长度除以圆的直径,得出π的大小。

   使用公式:  π=C/d

   其中,C是圆的周长,d是圆的直径。

   在支持HTML5的浏览器里运行下面代码:

 <canvas id="myCanvas" width="480" height="300" style="border: 1px solid #c3c3c3;">
 你的浏览器不支持canvas
</canvas>
    <script type="text/javascript">
        var c = document.getElementById("myCanvas");
        var cxt = c.getContext("2d");
        var x = 150;
        var y = 150;
        var r = 100;
        var girth = 0;

        for (var i = x - r; i < x + r + 1; i++) {
            var tempY1 = Math.pow(r * r - (x - i) * (x - i), 1 / 2);
            cxt.lineTo(i, y + tempY1);
            var tempX = r * r - (x - i + 1) * (x - i + 1);

            var tempY2 = Math.pow(r * r - (x - i + 1) * (x - i + 1), 1 / 2);
            var temp = getLengthOfTwoPoint({ x: i - 1, y: tempY2 }, { x: i, y: tempY1 });
            if (tempX >= 0) {
                girth += temp;
            }
        }
        alert("值为:" + girth / r);

        function getLengthOfTwoPoint(startPoint, endPoint) {
            var calX = Math.abs(startPoint.x - endPoint.x);
            var calY = Math.abs(startPoint.y - endPoint.y);
            return Math.pow((calX * calX + calY * calY), 1 / 2);
        }
    </script>


上面的计算方法是把半个圆上的每段相邻两点之间的距离求和,然后除以r得出π的值,运行之后发现π的值为如上,和标准的3.14159265358979相差甚远。

  如何修改上面的代码,提高精确度呢?数学家祖冲之得出了精确到小数点后7位,我们能超过他吗?

 因为是用的N条线段模拟圆,只要N越大,就越接近圆。所以可以增大半径r,这样需要的线段越多,求出的π就越接近标准值。将R增大到400000:

 

<canvas id="myCanvas" width="480" height="300" style="border: 1px solid #c3c3c3;">
 你的浏览器不支持canvas
</canvas>
    <script type="text/javascript">
        var c = document.getElementById("myCanvas");
        var cxt = c.getContext("2d");
        var x = 150;
        var y = 150;
        var r = 400000;
        var girth = 0;

        for (var i = x - r; i < x + r + 1; i++) {
            var tempY1 = Math.pow(r * r - (x - i) * (x - i), 1 / 2);
            cxt.lineTo(i, y + tempY1);
            var tempX = r * r - (x - i + 1) * (x - i + 1);

            var tempY2 = Math.pow(r * r - (x - i + 1) * (x - i + 1), 1 / 2);
            var temp = getLengthOfTwoPoint({ x: i - 1, y: tempY2 }, { x: i, y: tempY1 });
            if (tempX >= 0) {
                girth += temp;
            }
        }
        alert("值为:" + girth / r);

        function getLengthOfTwoPoint(startPoint, endPoint) {
            var calX = Math.abs(startPoint.x - endPoint.x);
            var calY = Math.abs(startPoint.y - endPoint.y);
            return Math.pow((calX * calX + calY * calY), 1 / 2);
        }
    </script>

 

结果如下所示:

可以看到,我们得到的π值小数点后前8位是准确的。


RISC-V平台作为一种开源指令集架构,近年来在嵌入式系统、高性能计算以及安全领域得到了广泛应用。ZUC(祖冲之)算法是中国自主研发的流密码算法,广泛用于4G/5G通信中的加密传输(如LTE的加密算法EEA3和完整性算法EIA3)[^1]。在RISC-V平台上实现ZUC算法,主要涉及算法的软件优化、硬件加速或软硬协同设计。 ### RISC-V平台上ZUC算法的实现方式 #### 1. 软件实现 ZUC算法的软件实现可以在RISC-V架构的通用处理器上运行。由于RISC-V指令集的精简特性,开发者需要对ZUC的LFSR(线性反馈移位寄存器)和F函数进行优化,以提高执行效率。 ZUC的核心组件包括: - 一个128位的LFSR - 一个比特重组(Bit Reorganization)模块 - 一个非线性函数F,输出32位密钥流 软件实现的关键在于如何高效地处理LFSR的状态更新和比特重组。可以通过位操作指令(如RISC-V的`B`扩展)来加速这些操作[^2]。 示例代码片段(伪代码)如下: ```c uint32_t LFSR[4]; // 128位LFSR由4个32位寄存器组成 void LFSR_update() { uint32_t new_bit = (LFSR[0] >> 15) ^ (LFSR[0] >> 16) ^ (LFSR[3] >> 30) ^ (LFSR[3] >> 31); LFSR[0] = (LFSR[0] << 1) | ((LFSR[1] >> 31) & 0x1); LFSR[1] = (LFSR[1] << 1) | ((LFSR[2] >> 31) & 0x1); LFSR[2] = (LFSR[2] << 1) | ((LFSR[3] >> 31) & 0x1); LFSR[3] = (LFSR[3] << 1) | (new_bit & 0x1); } ``` #### 2. 硬件加速 为了提高ZUC算法的性能,可以在RISC-V SoC中集成专用的ZUC协处理器或使用FPGA进行加速。硬件实现可以显著减少加密延迟,适用于对实时性要求较高的通信场景。 在RISC-V系统中,可通过自定义指令扩展或外设接口(如AXI或APB)连接ZUC加速模块。例如,使用RISC-V的`C`(压缩指令)或`P`(密码学扩展)来提升吞吐量和能效。 #### 3. 安全性与优化 在RISC-V平台上实现ZUC时,还需考虑抗侧信道攻击(如时间分析、功耗分析)等安全机制。可通过常数时间执行、随机掩码等技术提升算法的抗攻击能力。 此外,利用RISC-V平台的模块化特性,可以灵活地将ZUC算法集成到不同的安全协议栈中,如TLS、DTLS或IPsec。 ---
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