笔算开方法

笔算开方

笔算开平方法,用这个方法可以求出任何正数的算术平方根。

(并非是近似值,而是精确值)

原理:

方法可简记为——二十倍初商加试商

预备:

下面具体来讲一下计算步骤:

  1. 以小数点为起点,将被开方数的整数部分和小数部分分别以2位为一组分隔(整数从右往左分,小数从左往右分,不足则用0补齐),分成n段,则表明所求平方根是n位数
  2. 确定平方根的第一位:最大平方数。在不超过第一组数中取最大数x(1..9),将x作为除数和第一组的商,求出开方余项(第一组余数+第二组)
  3. 再求平方根第二位:假设第二位为a,取算式估计出a的最大值(此为试商),使得结果不大于开方余项。新的除数与新商得出乘积,算出新的余数
  4. 把下一组数补齐到新余数后,重复步骤3
  5. 小数点对齐,运算至所需精度

这样讲述显得苍白无力(有一个大概印象即可),我们直接看例子:

例如对105625进行开方:

首先对105625进行分段,从右往左每两位数字分为1段,也就是10,56,25三段数字。先算出平方根的第一位数字,在平方不超过10的数字里取最大的,比如1的平方为1,2的平方为4,3的平方为9,4的平方为16,16已经超过10了,1,2,3的平方都比10小,那平方根首位数字取3,因为 1,2,3当中3最大
10-3的平方=1,将被开方数第二段数字补上去,得到156。现在算平方根第二位数字。假设这第二位数字为a,取算式a*(20*3+a),式子中20是一个固定不变的数(不论被开方数是多少)3就是刚刚计算出的平方根的首位数字。对a的值进行估计,使得 a*(20*3+a)不超过156。取a=1,a(20*3+a)=61,a=2时a(20*3+a)=124,a=3时 a*(20*3+a)=189,189已经超过156,所以a在1,2之间取值取最大的一个数,也就是2,平方根的第二位数字就是2了
a(20*3+a)=124,62 乘以平方根第二位数字,也就是62*2=124,156-124=32,将被开方数第三段数字补上去,得到3225,与前面类似,取算式 b(20*32+b),式子中20还是固定不变的数字,32是刚刚算出的平方根的前两位数字,对b取值,使得b(20*32+b)不超过3225,由计算 可知b=5,平方根第三位数字即为5
如果平方根还有第四位数字,或者更多,假设325后面还有第四位数字,算第四位数字时取算式 a(20*325+a),式子中的325即是已经算出的平方根的几位数字,后面算法都跟前面类似。对于被开方数是小数,分段时要注意,比如计算1.323 的平方根,它的小数位有3位,位数是奇数个,要补一个0上去,即1.3230,然后从左往右每两位数字分为一段。比如开方数是3.7478,小数位有4位数字,是偶数个位数,不用补0,可以直接分段,小数和整数的开方计算方法是一样的。

练习:

转载于:https://www.cnblogs.com/vacation/p/5692438.html

内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用发,确保数据的一致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
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