多线程计算Pi

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pi的计算

pi的计算
表6-3
5.圆周率的随机模拟计算方法 (蒙特卡罗法)
cs=0 n=500 %随机取点数 for i=1:n a=rand(1,2); if a(1)^2+a(2)^2<=1 cs=cs+1 end end 4*cs/n



依次取n 500,1000,3000,5000,50000取算得 圆周率的近似值分别为 3.18400000000000 3.10400000000000 3.13866666666667 3.12080000000000 3.14376000000000
1 ( 1)n (6n)! 13591409 545140134n 12 , 3 3 3 n n 0 ( 3n)!( n! ) 640320 2
并在1994年计算到了4044000000位.它的另一 种形式是
426880 10005 . (6n)!(545140134 n 13591409) 3 3n ( n ! ) ( 3 n )! ( 640320 ) n 0
例3 完成下面的实验任务
(1) 用MATLAB软件计算函数arctan x的Maclaurin 展开式,计算的近似值.
( 2)利用下面的等式计算 的值,并与( 1)比较.
2 1 2 ( 1)n1 (a ) (b) , 2, 2 8 n1 ( 2n 1) 12 n1 n


分析法时期
这一时期人们开始摆脱求多边形周长的繁难 计算,利用无穷级数或无穷连乘积来算 π 。 1593年,韦达给出

这一不寻常的公式是 π 的最早分析表达式。甚至 在今天,这个公式的优美也会令我们赞叹不已。它 表明仅仅借助数字2,通过一系列的加、乘、除和 开平方就可算出 π 值。

python多线程的高级用法,以及线程同步和互斥机制

python多线程的高级用法,以及线程同步和互斥机制

python多线程的高级用法,以及线程同步和互斥机制Python 的多线程模块 `threading` 提供了一种方法来创建和管理线程。

下面是一些 Python 多线程的高级用法,以及线程同步和互斥机制的介绍。

高级用法1. 线程局部存储:使用 `()` 可以为每个线程提供独立的存储空间。

这对于在线程之间存储和检索数据非常有用。

```pythonimport threading创建一个线程局部存储对象thread_local = ()def worker():设置线程局部变量的值thread_ = "thread-{}".format(_thread().name)print(thread_)threads = []for i in range(5):t = (target=worker)(t)()```2. 线程池:使用 `` 可以更方便地管理线程池。

这个类提供了一个 `map()` 方法,可以并行地对可迭代对象中的每个元素执行函数。

```pythonfrom import ThreadPoolExecutordef square(n):return n nwith ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:results = (square, range(10))```3. 线程锁:使用 `` 可以实现线程之间的互斥。

当一个线程拥有锁时,其他线程必须等待锁被释放后才能继续执行。

```pythonlock = ()with lock:临界区,只有一个线程可以执行这部分代码pass```4. 信号量:使用 `` 可以实现线程之间的同步。

信号量是一个计数器,用于控制同时访问共享资源的线程数量。

```pythonfrom import Semaphoresem = Semaphore(3) 最多允许3个线程同时访问共享资源with sem:临界区,只有当信号量计数大于0时,线程才能执行这部分代码pass```5. 事件循环:使用 `asyncio` 模块可以实现异步 I/O 和协程的并发执行。

cuda积分法求pi

cuda积分法求pi

cuda积分法求piCUDA积分法求π在计算机科学领域中,π(圆周率)是一个重要的数学常数。

许多领域的问题都需要用到π,例如几何、物理学、统计学等。

求π的方法有很多,其中一种常见的方法是使用积分法求解。

本文将介绍如何使用CUDA(计算统一设备架构)来实现积分法求解π。

1. 积分法介绍积分法是一种求解数学问题的方法,它将一个函数在某个区间上的积分转化为该区间内该函数的加权和。

对于π的求解,我们可以使用下述公式来表示:π = ∫(0 to 1) 4 / (1 + x^2) dx该公式表示了一个从0到1的积分,其中被积函数为4 / (1 + x^2)。

我们可以使用积分法来估计这个积分的近似值。

2. CUDA并行计算CUDA是由NVIDIA开发的一种并行计算平台和编程模型,它可以利用GPU 的计算能力进行高性能的并行计算。

在本文的任务中,我们将使用CUDA来进行并行计算,以加快π的计算速度。

3. CUDA程序设计在使用CUDA进行程序设计时,我们需要编写两个函数:主机函数和设备函数。

主机函数在CPU上运行,用于控制CUDA的执行流程。

设备函数在GPU上运行,用于实际的计算。

首先,我们需要创建一个包含设备函数的CUDA文件。

设备函数用于计算积分的近似值,代码如下所示:```cpp__global__ void compute_pi(float* result, int n) {int index = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;float x = (index + 0.5) / n;float fx = 4 / (1 + x * x);result[index] = fx / n;}```接下来,我们需要创建主机函数来调用设备函数并计算近似值。

主机函数的代码如下所示:```cpp#include <iostream>#include <cuda_runtime.h>int main() {int n = 1000000; // 迭代次数size_t size = n * sizeof(float);float* result = (float*)malloc(size);float* dev_result;cudaMalloc((void**)&dev_result, size);int threads_per_block = 256;int blocks_per_grid = (n + threads_per_block - 1) / threads_per_block;compute_pi<<<blocks_per_grid, threads_per_block>>>(dev_result, n);cudaMemcpy(result, dev_result, size, cudaMemcpyDeviceToHost);float pi = 0;for (int i = 0; i < n; i++) {pi += result[i];}pi *= 4;std::cout << "Approximation of pi: " << pi << std::endl;free(result);cudaFree(dev_result);return 0;}```在主机函数中,我们首先定义了迭代次数n,并根据它计算需要分配的内存大小。

matlab使用级数求pi的值的程序

matlab使用级数求pi的值的程序

[matlab使用级数求pi的值的程序]在数学和计算机科学领域,级数是一种非常重要的概念,它常常被用来进行数值计算和数学建模。

其中,π(pi)的计算就是一个著名的例子。

π是一个无理数,其精确值无法用有限的小数、分数或代数式来表示。

人们常常使用级数来逼近π的值。

在这篇文章中,我将和大家共享如何利用matlab来使用级数求π的值的程序,深入讨论该程序的原理和实现方式,并回顾整个计算过程,以便读者更深入地理解这一数学计算的背后原理。

1. 原理和思路在计算π的值时,可以利用数学中的级数公式来逐步逼近π的值。

其中,有一种著名的级数公式就是莱布尼茨级数公式,即:π/4 = 1 - 1/3 + 1/5 - 1/7 + 1/9 - ...根据该级数公式,我们可以不断地增加级数的项数,来逼近π/4的值,最终得出π的近似值。

2. 算法和程序接下来,我们将利用matlab来实现这个级数求π的值的程序。

我们可以定义一个变量sum来表示级数的和,然后利用一个循环来不断更新sum的值。

在每一轮循环中,我们可以根据级数的奇偶性来确定每一项的正负号,并将其加到sum中。

具体的matlab代码如下:```matlabsum = 0;n = 1;precision = 1e-6;term = 1;while abs(term) > precisionterm = (-1)^(n-1) * 1/(2*n-1);sum = sum + term;n = n + 1;endpi_value = 4 * sum;disp(['计算得到的π的近似值为:', num2str(pi_value)]);```在上述程序中,我们设定了一个精度precision,当每一项的绝对值小于precision时,我们认为级数已经收敛,可以结束循环。

我们将得到的sum乘以4,得到π的近似值。

3. 实际运行和结果当我们在matlab中运行上述程序时,会得到一个近似值为3.141591的π。

linux 圆周率计算方法

linux 圆周率计算方法

linux 圆周率计算方法在Linux 环境中,你可以使用不同的方法计算圆周率(π)。

以下是一些计算π的方法:1. 使用Bash 脚本和bc(基础计算器):```bash#!/bin/bashscale=1000 # 设置计算精度echo "scale=${scale}; 4*a(1)" | bc -l```该脚本使用`bc` 命令,通过`a(1)` 计算π的值。

你可以根据需要调整`scale` 的值以增加计算精度。

2. 使用Python:```bashpython -c "from math import pi; print(pi)"```这将使用Python 中的math 模块直接打印π的值。

3. 使用C 语言:如果你愿意编写一个小程序,你可以使用C 语言中的库函数或者自行编写圆周率的计算算法。

```c#include <stdio.h>#include <math.h>int main() {double pi = M_PI;printf("Pi: %lf\n", pi);return 0;}```编译并执行上述C 代码,它将输出π的值。

4. 使用在线服务:你还可以通过在线服务,如Wolfram Alpha 或其他在线计算器,直接获取π的值。

无论你选择哪种方法,都需要根据你的需求和精度要求来选择合适的方法。

对于许多应用,内置的数学库或在线服务提供的π的值可能已经足够了。

如果需要更高的精度,你可能需要考虑使用专用的数值计算库或算法。

Matlab中的多线程与并行计算技术介绍

Matlab中的多线程与并行计算技术介绍

Matlab中的多线程与并行计算技术介绍Matlab是一种广泛应用于科学和工程计算领域的软件工具。

它提供了丰富的功能和大量的工具箱,使得用户能够通过编写脚本和函数来完成各种复杂的计算任务。

然而,对于涉及大规模数据处理和复杂算法的任务来说,单线程计算的效率往往无法满足需求。

因此,Matlab提供了多线程与并行计算技术来提高计算效率。

一、多线程技术介绍在计算机领域中,线程是指操作系统能够独立调度执行的最小单位。

多线程技术可以更好地利用多核处理器的优势,实现并行化计算。

Matlab通过内置的parallel computing toolbox(并行计算工具箱)提供了多线程编程的支持。

在Matlab中,可以通过将计算任务划分为多个子任务,然后分配给不同的线程来实现并行计算。

每个线程独立执行自己的子任务,最后将子任务的结果合并起来得到最终的结果。

通过这种方式,可以显著提高计算效率。

二、并行计算技术介绍并行计算是指将一个大型计算任务拆分为多个小任务,然后将这些小任务同时执行,最后将它们的结果组合起来得到最终的结果。

与多线程技术不同的是,多线程技术是在同一个程序中使用多个线程来执行不同的任务,而并行计算技术是将不同的任务分配给不同的计算资源并行执行。

在Matlab中,可以通过parallel computing toolbox实现并行计算。

这个工具箱提供了大量的函数和工具,帮助用户利用多核处理器和集群计算资源进行并行计算。

用户只需要将计算任务划分为多个小任务,并使用工具箱提供的函数来管理和调度这些任务即可。

除了使用parallel computing toolbox,Matlab还支持使用第三方库和工具进行并行计算。

用户可以使用MATLAB Parallel Server或者MathWorks Cloud将计算任务分发给多个计算节点,从而实现高效的并行计算。

三、多线程与并行计算的应用领域多线程与并行计算技术在各个领域都有着广泛的应用。

一种实现多线程的方法

一种实现多线程的方法
Cr ae r a (p r a Atrb ts: i t e tTh e d 1 Th e d ti u e Pon ;
DwS a k ie: t c S z Dwo d; r l S a t d e s: n p t r Ad r s Tf Th e d t r Ro t e ra S at ui ; n l P r m ee : on e ; p a a t r P i t r d wCr a i n a s Dwo d; e to Flg : r Va p r a l : r l Th e d D Dwo d; r Th n l s d a1 ; a d e: t c l )
出 用 Wid ws3 n o 2位 应 用程 序接 I 实现 多线程 的具 体过 程 。 : 2
关键 词 : 线程 ; 多线 程机 制 ; P ; A I实现 中图分 类 号 : 3 TP 9 文献 标 识 码 : A 文 章编 号 :0 46 2 2 0 )20 2—2 1 0—0X(0 2 0—0 70
2 线程 的实现
可 以 用 Jv ,)lh 等 一 些 开 发 工 具 来 实 现 , aa1 pi e 因为 . 程然 会 得 到 基 于 多 线 程操 作 系统 低 层 的 支 线 持 。 以 . 们也 可 以利 用 Wid w 3 所 我 n o s 2位 AP 函 数 I
DwExt d : iCo e DW ORD) ;
段处 理器 时 间 。 程就 是 程序 中 的一 个执 行 流 , 线 多
线 程 程 序是 一 个 程 序 中 包含 多 个 执 行 流 。 线 程是 多 实 现并 发机制 的一种 有 效手 段 。
l 多 线程机制
Wid ws 3 位 操 作 系 统 ( n o 9 . n no 2 wid ws x wi— d ws 0 0 wid wsNT) 多任 务操 作 系统 。在 任 o 20 , no 是

多线程计算π实验报告

多线程计算π实验报告

一、实验目的1. 理解多线程编程的基本原理和概念。

2. 掌握多线程在计算密集型任务中的应用。

3. 通过实际操作,提高编程能力和问题解决能力。

4. 探讨多线程在计算π过程中的性能提升。

二、实验环境1. 操作系统:Windows 102. 编程语言:C++3. 编译器:Visual Studio 20194. 线程库:C++11标准线程库(<thread>)三、实验内容本实验旨在通过多线程编程技术,提高计算π的效率。

实验分为以下步骤:1. 设计一个计算π的函数,该函数采用蒙特卡洛方法进行估算。

2. 将整个计算任务划分为多个子任务,每个子任务由一个线程执行。

3. 利用C++11标准线程库中的thread类创建线程,并分配子任务。

4. 合并各线程计算的结果,得到最终的π值。

四、实验步骤1. 定义一个计算π的函数,采用蒙特卡洛方法进行估算。

```cpp#include <iostream>#include <random>#include <thread>#include <vector>double calculate_pi(int iterations) {std::random_device rd;std::mt19937 gen(rd());std::uniform_real_distribution<> dis(0.0, 1.0);int inside_circle = 0;for (int i = 0; i < iterations; ++i) {double x = dis(gen);double y = dis(gen);if (x x + y y <= 1.0) {++inside_circle;}}return 4.0 inside_circle / iterations;}```2. 将整个计算任务划分为多个子任务,每个子任务由一个线程执行。

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西南交通大学
操作系统实验
Operation System Experiment
( 课 程 代 码 0474012)
实验地点: 实验学期: 实验名称: 学生班级: 学生学号: 学生姓名:
X7105 大二下学期 多 线 程 计 算 Pi 值 2014 级 软 件 一 班
2014112128 蒋妮妮
任课教师:胡晓鹏 信息科学与技术学院
namespace CalculatePi {
/// <summary> /// MainWindow.xaml 的交互逻辑 /// </summary> public partial class MainWindow : Window {
private int precision; private int count; private Thread PiThread;
private delegate void MyDelegate(); private double Charge;
public MainWindow() {
InitializeComponent(); count = 0; }
private void Window_Loaded(object sender, RoutedEventArgs e) {
实验结果
1、界面 2、开始计算后暂停 3、计算完成
多线程计算 Pi 值
实验目的
先接收用户输入的精度来控制 pi 值小数点后的位数。在主函数中 创建线程 myThread,并将委派 ThreadStart 所封装的方法定义为函 数 piMain()。再通过对线程的暂停、继续、终止来控制 pi 值得输出 位数,并了解线程的工作过程。
实验内容
边计算边输出,主线程与计算 Pi 的线程要进行通信,(线程 交互)更新进行输出到界面,主线程控制 UI 的逻辑,进行更新 数据(串行化),互斥,计算线程只进行计算。
}
}
private void GetThread() {
PiThread = new Thread(new ThreadStart(thread)); PiThread.SetApartmentState(ApartmentState.STA); //设置到主应 用程序的单元状态 PiThread.IsBackground = true; PiThread.Start(); }
private void Printnumber() {
if (count == precision - 1) {
btnPause.IsEnabled = false; btnStop.IsEnabled = false; btnReturn.IsEnabled = true; } this.ResultBox.Text = String.Concat(Charge); this.ResultBox.Select(0,this.ResultBox.Text.Length); }
实验代码
using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Windows; using System.Windows.Controls; using System.Windows.Data; using System.Windows.Documents; using System.Windows.Input; using System.Windows.Media; using System.Windows.Media.Imaging; using System.Windows.Navigation; using System.Windows.Shapes; using System.Threading; using System.Windows.Threading;
}
private void btnStart_Click(object sender, RoutedEventArgs e) {
if (btnStart.IsEnabled == true) btnStart.IsEnabled = false;
if (this.InputBox.Text == "") {
} else
{ btnPause.Content = "暂停"; PiThread.Resume(); btnPause.IsEnabled = true; btnStart.IsEnabled = false; btnStop.IsEnabled = true; btnReturn.IsEnabled = true; this.ResultBox.Select(0,this.ResultBox.Text.Length);
private void textBox1_TextChanged(object sender, TextChangedEventArgs e)
{
}
private void InputBox_TextChanged(object sender, TextChangedEventArgs e)
{
}
private void btnQuit_Click(object sender, RoutedEventArgs e) {
private void thread() {
double pi = 0; int i = 0, k = 1; for (count = 0; count < precision; ++i, count++) {
pi += 1.0 / (2 * i + 1) * k; k = -k; Charge = pi * 4; Thread.Sleep(50); this.Dispatcher.Invoke(DispatcherPriority.Normal, new MyDelegate(Printnumber));//同步执行指定的委托 } MessageBox.Show("计算完成!");
}
private void btnStop_Click(object sender, RoutedEventArgs e) {
PiThread.Abort(); btnStart.IsEnabled = false; btnPause.IsEnabled = false; btnReturn.IsEnabled = true; btnStop.IsEnabled = false; }
MessageBox.Show("您还没有输入精度!","提示"); btnStart.IsEnabled = true; } else { precision = int.Parse(this.InputBox.Text); //将输入的数字类 型字符串转换为 int btnPause.IsEnabled = true; btnStop.IsEnabled = true; GetThread(); this.ResultBox.Select(0,this.ResultBox.Text.Length); }
PiThread.Abort(); .Close(); }
private void btnReturn_Click(object sender, RoutedEventArgs e) {
InputBox.Text = ""; ResultBox.Text = ""; PiThread.Abort(); btnStart.IsEnabled = true; btnPause.IsEnabled = false; btnReturn.IsEnabled = false; btnStop.IsEnabled = false; } } }
}
private void btnPause_Click(object sender, RoutedEventArgs e) {
if ((string)btnPause.Content == "暂停") {
btnPause.Content = "继续"; PiThread.Suspend(); btnStop.IsEnabled = true; btnPause.IsEnabled = true; btnStart.IsEnabled = false; btnReturn.IsEnabled = true;
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