派法編程

⑴ c語言函數中派怎麼表示

C語言函數中π一般用宏進行定義: #define PI 3.14 因為π是無限不循環小數。

⑵ 用C語言如何編程求出"派「的值（3.141592654......）

#include <stdio.h>
#include <math.h>

int main(int argc, char* argv[])
{
int s;
float n,t,pi;
t = 1.0;
pi = 0;
n=1.0;
s = 1;

while(fabs(t) >= 1e-6)
{
pi = pi + t;
n = n + 2.0f;
s = -s;
t = s / n;
}

pi = pi * 4;

printf("pi=%f\n",pi);

return 0;

}

⑶ MATLAB如何編程二分之π，急急急

MATLAB如何編程二分之π？題主的問題實際上數值連乘計算問題，該問題可以這樣來解決。

方法一，用循環語句來實現。

1、先自定義函數，func1(n)。即

function s=func1(n)

s=1;

for i=1:n

s=s*((2*i)*(2*i))/((2*i-1)*(2*i+1));

end

2、給出n值，再調用func1(n)

方法二，用prod函數來實現。

1、先自定義函數，func2(n)。即

function s=func2(n)

k=1:n;

A=(2*k).*(2*k)./((2*k-1).*(2*k+1));

s=prod(A);

2、給出n值，再調用func2(n)

最後，建立主程序，即

n=100; %給出n值

disp('用循環語句來實現')

s=func1(n) %用循環語句來計算

disp('用prod函數來實現')

s=func2(n) %用prod函數來計算

disp('精確解π/2')

s=pi/2;

disp(s)

執行上述代碼，可以得到如下結果，結果表明當n值越大，其積越接近π/2值

⑷ c語言編程求派的近似值，改錯題。應該結果是3.14159的可是運行出來都是2.00000啊魂淡！跪求大神指點！

修改後的代碼如下：
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
double fact(int n);
double multi(int n);
int main(void)
{
int i;
double sum, item=10; // 初始時為item賦一個較大的值，不然第一次循環就是非法使用item
sum = 1;
for(i = 1;item >= 1e-6; i++)
{
item = fact(i) / multi(2*i+1);
sum = sum + item;
}
printf("PI=%0.5lf\n", sum * 2);
system("pause");
return 0;
}
double fact(int n) // 返回值為double
{
int i;
double res;
res = 1;
for(i = 1; i <= n; i++)res = res * i;
return res;
}
double multi(int n) // 返回值為double
{
int i;
double res;
res = 1;
for(i = 3; i <= n; i = i+2)res = res * i;
return res;
}

⑸ 派(pi)[數學]

古人計算圓周率，一般是用割圓法。即用圓的內接或外切正多邊形來逼近圓的周長。Archimedes用正96邊形得到圓周率小數點後3位的精度；劉徽用正3072邊形得到5位精度；Ludolph Van Ceulen用正262邊形得到了35位精度。這種基於幾何的演算法計算量大，速度慢，吃力不討好。隨著數學的發展，數學家們在進行數學研究時有意無意地發現了許多計算圓周率的公式。下面挑選一些經典的常用公式加以介紹。除了這些經典公式外，還有很多其他公式和由這些經典公式衍生出來的公式，就不一一列舉了。

Machin公式 這個公式由英國天文學教授John Machin於1706年發現。他利用這個公式計算到了100位的圓周率。Machin公式每計算一項可以得到1.4位的十進制精度。因為它的計算過程中被乘數和被除數都不大於長整數，所以可以很容易地在計算機上編程實現。

Machin.c 源程序 還有很多類似於Machin公式的反正切公式。在所有這些公式中，Machin公式似乎是最快的了。雖然如此，如果要計算更多的位數，比如幾千萬位，Machin公式就力不從心了。下面介紹的演算法，在PC機上計算大約一天時間，就可以得到圓周率的過億位的精度。這些演算法用程序實現起來比較復雜。因為計算過程中涉及兩個大數的乘除運算，要用FFT(Fast Fourier Transform)演算法。FFT可以將兩個大數的乘除運算時間由O(n2)縮短為O(nlog(n))。

Ramanujan公式 1914年，印度數學家Srinivasa Ramanujan在他的論文里發表了一系列共14條圓周率的計算公式，這是其中之一。這個公式每計算一項可以得到8位的十進制精度。1985年Gosper用這個公式計算到了圓周率的17,500,000位。 1989年，David & Gregory Chudnovsky兄弟將Ramanujan公式改良成為： 這個公式被稱為Chudnovsky公式，每計算一項可以得到15位的十進制精度。1994年Chudnovsky兄弟利用這個公式計算到了4,044,000,000位。Chudnovsky公式的另一個更方便於計算機編程的形式是：AGM(Arithmetic-Geometric Mean)演算法 Gauss-Legendre公式： 初值：重復計算： 最後計算： 這個公式每迭代一次將得到雙倍的十進制精度，比如要計算100萬位，迭代20次就夠了。1999年9月Takahashi和Kanada用這個演算法計算到了圓周率的206,158,430,000位，創出新的世界紀錄。 Borwein四次迭代式： 初值：重復計算： 最後計算：這個公式由Jonathan Borwein和Peter Borwein於1985年發表，它四次收斂於圓周率。

Bailey-Borwein-Plouffe演算法 這個公式簡稱BBP公式，由David Bailey, Peter Borwein和Simon Plouffe於1995年共同發表。它打破了傳統的圓周率的演算法，可以計算圓周率的任意第n位，而不用計算前面的n-1位。這為圓周率的分布式計算提供了可行性。1997年，Fabrice Bellard找到了一個比BBP快40％的公式： 3.1415926＜3.1415927

⑹ python3 樹莓派編程怎麼寫

1、確認好你的需求

2、開始編程

舉例：

目的：用GPIO口控制LED燈亮滅

1、了解各個引腳圖：

2、接線，把LED接到對應的GPIO口上

3、確認使用的python庫，比如：RPi.GPIO （了解使用方法）

4、代碼編寫&運行

⑺ ∏（派）的精確表達是什麼

1、 Machin公式

http://www.pep.com.cn/images/200503/pic_247046.gif
http://www.pep.com.cn/images/200503/pic_247047.gif
這個公式由英國天文學教授John Machin於1706年發現。他利用這個公式計算到了100位的圓周率。Machin公式每計算一項可以得到1.4位的十進制精度。因為它的計算過程中被乘數和被除數都不大於長整數，所以可以很容易地在計算機上編程實現。

Machin.c 源程序

還有很多類似於Machin公式的反正切公式。在所有這些公式中，Machin公式似乎是最快的了。雖然如此，如果要計算更多的位數，比如幾千萬位，Machin公式就力不從心了。下面介紹的演算法，在PC機上計算大約一天時間，就可以得到圓周率的過億位的精度。這些演算法用程序實現起來比較復雜。因為計算過程中涉及兩個大數的乘除運算，要用FFT(Fast Fourier Transform)演算法。FFT可以將兩個大數的乘除運算時間由O(n2)縮短為O(nlog(n))。

2、 Ramanujan公式

http://www.pep.com.cn/images/200503/pic_247048.gif
1914年，印度數學家Srinivasa Ramanujan在他的論文里發表了一系列共14條圓周率的計算公式，這是其中之一。這個公式每計算一項可以得到8位的十進制精度。1985年Gosper用這個公式計算到了圓周率的17,500,000位。

1989年，David & Gregory Chudnovsky兄弟將Ramanujan公式改良成為：

http://www.pep.com.cn/images/200503/pic_247049.gif
這個公式被稱為Chudnovsky公式，每計算一項可以得到15位的十進制精度。1994年Chudnovsky兄弟利用這個公式計算到了4,044,000,000位。Chudnovsky公式的另一個更方便於計算機編程的形式是：

http://www.pep.com.cn/images/200503/pic_247050.gif
3、AGM(Arithmetic-Geometric Mean)演算法

Gauss-Legendre公式：

初值：http://www.pep.com.cn/images/200503/pic_247051.gif
重復計算：http://www.pep.com.cn/images/200503/pic_247052.gif
最後計算：http://www.pep.com.cn/images/200503/pic_247053.gif
這個公式每迭代一次將得到雙倍的十進制精度，比如要計算100萬位，迭代20次就夠了。1999年9月Takahashi和Kanada用這個演算法計算到了圓周率的206,158,430,000位，創出新的世界紀錄。

4、Borwein四次迭代式：

初值：http://www.pep.com.cn/images/200503/pic_247054.gif
重復計算： http://www.pep.com.cn/images/200503/pic_247055.gif
http://www.pep.com.cn/images/200503/pic_247056.gif
最後計算：http://www.pep.com.cn/images/200503/pic_247057.gif
這個公式由Jonathan Borwein和Peter Borwein於1985年發表，它四次收斂於圓周率。

5、 Bailey-Borwein-Plouffe演算法

http://www.pep.com.cn/images/200503/pic_247058.gif
這個公式簡稱BBP公式，由David Bailey, Peter Borwein和Simon Plouffe於1995年共同發表。它打破了傳統的圓周率的演算法，可以計算圓周率的任意第n位，而不用計算前面的n-1位。這為圓周率的分布式計算提供了可行性。1997年，Fabrice Bellard找到了一個比BBP快40％的公式：

⑻ 用C語言編個程序,求π（派）

利用「正多邊形逼近」的方法求出π的近似值

*程序說明與注釋
#include<stdio.h>
#include<math.h>
int main()
{
double e=0.1,b=0.5,c,d;
long int i; /*i: 正多邊形邊數*/
for(i=6;;i*=2) /*正多邊形邊數加倍*/
{
d=1.0-sqrt(1.0-b*b); /*計算圓內接正多邊形的邊長*/
b=0.5*sqrt(b*b+d*d);
if(2*i*b-i*e<1e-15) break; /*精度達1e-15則停止計算*/
e=b; /*保存本次正多邊形的邊長作為下一次精度控制的依據*/
}
printf("pai=%.15lf\n",2*i*b); /*輸出π值和正多邊形的邊數*/
printf("The number of edges of required polygon:%ld\n",i);
}

*問題分析與演算法設計
利用「正多邊形逼近」的方法求出π值在很早以前就存在，我們的先人祖沖之就是用這種方法在世界上第一個得到精確度達小數點後第6位的π值的。
利用圓內接正六邊形邊長等於半徑的特點將邊數翻番，作出正十二邊形，求出邊長，重復這一過程，就可獲得所需精度的π的近似值。
假設單位圓內接多邊形的邊長為2b，邊數為i，則邊數加倍後新的正多邊形的邊長為：
x=√——————
2-2*√———
1-b*b
——————
2
周長為：
y=2 * i * x i:為加倍前的正多邊形的邊數

⑼ 為什麼計算機能算出 π （派）

首先關於計算PI （就是圓周率了，那個偶不知道怎麼打），在高數里是有個精確的計算公式，現在我實在沒辦法回想起來具體的形式了，但是是一個無窮可計算形的式子，計算機能夠計算出PI的值就是通過這個式的。 其實計算機乾的很多事情都是在之前有過可行性證明的，就像想算PI一樣，事先要有一個關於PI的計算方法，然後通過C或者其他語言編程實現。 回頭我想到那個公式給你貼上，不是很復雜。