Go程序设计语言3.3 复数

本文介绍Go语言中复数的基本操作与应用,并通过生成Mandelbrot集的实例展示复数在分形图像生成中的作用。文章还提供了一系列实践练习,包括实现彩色分形图、超采样技术以及不同精度复数类型的比较。

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3.3 复数


Go具备两种大小的复数complex64和complex128,二者分别由float32和float64构成。内置的complex函数根据给定的实部和虚部创建复数,而内置的real函数和imag函数则分别提取复数的实部和虚部:

 

源码中,如果在浮点数或十进制整数后面紧接着写字母i,如3.141592i或2i,它就变成一个虚数,表示一个实部为0的复数:

 

根据常量运算规则,复数常量可以和其他常量相加(整型或浮点型,实数和虚数皆可),这让我们可以自然地写出复数,如1+2i,或等价地,2i+1。前面x和y的声明可以简写为:

 

可以用==或!=判断复数是否等值。若两个复数的实部和虚部都相等,则它们相等。

math/cmplx包提供了复数运算所需的库函数,例如复数的平方根函数和复数的幂函数。

 

下面的程序用complex128运算生成一个Mandelbrot集。

 

 

两个嵌套循环在1024×1024的灰度图上逐行扫描每个点,这个图表示复平面上-2~+2的区域,每个点都对应一个复数。该程序针对各个点反复迭代计算其平方与自身的和,判断其最终能否“超出”半径为2的圆。若然,就根据超出圆边界所需的迭代次数设定该点的灰度。否则,该点属于Mandelbrot集,颜色留黑。最后,程序将标准输出的数据写入PNG图,得到一个标志性的分形,见图3-3。

练习3.5:用image.NewRGBA函数和color.RGBA类型或color.YCbCr类型实现一个Mandelbrot集的全彩图。

练习3.6:超采样(supersampling)通过对几个临近像素颜色值取样并取均值,是一种减少锯齿化的方法。最简单的做法是将每个像素分成4个“子像素”。给出实现方式。

练习3.7:另一种简单的分形是运用牛顿法求某个函数的复数解,比如z4-1=0。以平面上各点作为牛顿法的起始,根据逼近其中一个根(共有4个根)所需的迭代次数对该点设定灰度。再根据求得的根对每个点进行全彩上色。

练习3.8:生成高度放大的分形需要极高的数学精度。分别用以下4种类型(complex64、complex128、big.Float和big.Rat)表示数据实现同一个分形(后面两种类型由math/big包给出。big.Float类型随意选用float32/float64浮点数,但精度有限;big.Rat类型使用无限精度的有理数。)它们在计算性能和内存消耗上相比如何?放大到什么程度,渲染的失真变得可见?

练习3.9:编写一个Web服务器,它生成分形并将图像数据写入客户端。要让客户端得以通过HTTP请求的参数指定x、y值和放大系数。

内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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