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我正在使用以下代码来计算 Pi,但我得到了错误的答案,因为该公式如何使用基数 16。维基百科说 here该公式与十六进制有关,但我不知道公式过程的哪一部分。公式的哪一部分使用了 16 进制,是公式的输入还是只是输出?例如,我是否在将 k 输入公式之前将 k 转换为基数 16,还是将正常的基数 10 数字输入到公式中,并将公式的输出从基数 16 转换为基数 10。错误的答案给出了此代码的几个小数位错误:
import java.io.Console;
public class Main {
public static void main(String[] args) {
System.out.println("Enter how many decimal places you want for Pi?");
String line = System.console().readLine();
double x = Double.parseDouble(line);
double y = 0.0;
for(double i = 0; i <= x; i++)
{
y = y + (1.0/Math.pow(16.0,i))*((4.0/(8.0*i + 1.0))-(2.0/(8.0*i + 4.0)) -
(1.0/(8.0*i + 5.0)) - (1.0/(8.0*i + 6.0)));
}
System.out.println(y);
}
}
最佳答案
您的代码正确实现了 Bailey–Borwein–Plouffe 公式。它计算出的 π 估计值随着您使用的迭代次数的增加而增加:
1
,您将得到:3.1414224664224664
2
,您将得到:3.1415873903465816
3
,您将得到:3.1415924575674357
4
,您将得到:3.1415926454603365
5
,您将得到:3.141592653228088
6
,您将得到:3.141592653572881
7
,您将得到:3.141592653588973
8
,您将得到:3.1415926535897523
9
,您将得到:3.1415926535897913
10
,您将得到:3.141592653589793
11
,您将得到:3.141592653589793
就是这样。任何更高的输入都是无用的,因为使用 double
时无法获得更精确的结果。
如果你想获得更高的精度,你应该使用比 double
精度更高的类型,例如BigDecimal
:
BigDecimal pi = BigDecimal.ZERO;
for (int i = 0; i <= x; i++) {
BigDecimal a = BigDecimal.valueOf(1).divide(BigDecimal.valueOf(16).pow(i), 30, RoundingMode.HALF_UP);
BigDecimal b1 = BigDecimal.valueOf(4).divide(BigDecimal.valueOf(8).multiply(BigDecimal.valueOf(i)).add(BigDecimal.valueOf(1)), 30, RoundingMode.HALF_UP);
BigDecimal b2 = BigDecimal.valueOf(2).divide(BigDecimal.valueOf(8).multiply(BigDecimal.valueOf(i)).add(BigDecimal.valueOf(4)), 30, RoundingMode.HALF_UP);
BigDecimal b3 = BigDecimal.valueOf(1).divide(BigDecimal.valueOf(8).multiply(BigDecimal.valueOf(i)).add(BigDecimal.valueOf(5)), 30, RoundingMode.HALF_UP);
BigDecimal b4 = BigDecimal.valueOf(1).divide(BigDecimal.valueOf(8).multiply(BigDecimal.valueOf(i)).add(BigDecimal.valueOf(6)), 30, RoundingMode.HALF_UP);
BigDecimal b = b1.subtract(b2).subtract(b3).subtract(b4);
pi = pi.add(a.multiply(b));
}
10
,您将得到:3.141592653589793129614170564040940187329961242598487417146011
100
,您将得到:3.141592653589793238462643383279097710627677399356070777774427
您使用的精度越高(此处由 BigDecimal
的 divide
方法中的参数 30
设置)以及运行的迭代次数越多, π 的近似值越好。
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