PI的计算算法

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pi控制 比例积分控制

pi控制 比例积分控制

PI控制(比例积分控制)1. 概述PI控制(Proportional Integral Control)是一种常用的反馈控制算法,用于控制系统中的误差。

它包含两个主要部分:比例控制和积分控制。

比例控制用于根据误差的大小来产生控制输出,而积分控制用于根据误差的累积值来产生控制输出。

通过结合这两个控制部分,PI控制可以有效地减小误差,并提高系统的稳定性和响应速度。

2. 比例控制比例控制是根据误差的大小来产生控制输出的一种控制方法。

其基本原理是,误差越大,控制输出就越大。

比例控制可以通过以下公式来表示:u(t) = Kp * e(t)其中,u(t)表示控制输出,Kp表示比例增益,e(t)表示误差。

比例增益Kp决定了控制输出对误差的敏感程度,较大的Kp会使系统更加敏感,但可能导致系统不稳定,较小的Kp会使系统更加稳定,但可能导致系统响应速度较慢。

比例控制的优点是简单且易于实现,但它也存在一些问题。

首先,比例控制无法消除稳态误差,即当系统达到稳定状态时,控制输出仍然存在一定的误差。

其次,比例控制对于系统参数的变化比较敏感,当系统参数发生变化时,控制输出可能会失效。

3. 积分控制积分控制是根据误差的累积值来产生控制输出的一种控制方法。

其基本原理是,误差累积越大,控制输出就越大。

积分控制可以通过以下公式来表示:u(t) = Ki * ∫e(t)dt其中,u(t)表示控制输出,Ki表示积分增益,∫e(t)dt表示误差的累积值。

积分增益Ki决定了控制输出对误差累积值的敏感程度,较大的Ki会使系统更加敏感,但可能导致系统不稳定,较小的Ki会使系统更加稳定,但可能导致系统响应速度较慢。

积分控制的优点是可以消除稳态误差,即当系统达到稳定状态时,控制输出可以完全消除误差。

其次,积分控制对于系统参数的变化相对不敏感,当系统参数发生变化时,积分控制可以自动调整控制输出。

4. PI控制PI控制是将比例控制和积分控制结合起来的一种控制方法。

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。

c语言无限计算圆周率的算法

c语言无限计算圆周率的算法

c语言无限计算圆周率的算法用C语言编写一个无限计算圆周率的算法并不是一件简单的事情。

圆周率是一个无限不循环小数,它的计算需要使用一些特殊的算法。

在这篇文章中,我将向大家介绍一种常用的算法——蒙特卡洛方法,它可以用来估计圆周率的值。

蒙特卡洛方法是一种基于统计学原理的方法,它通过随机抽样来估计一个数值。

在计算圆周率的问题中,我们可以通过随机点的分布情况来估计圆的面积,从而得到圆周率的值。

我们需要明确一下圆的定义。

在二维平面上,一个点到原点的距离小于等于半径的点构成了一个圆。

而一个点到原点的距离等于半径的点则构成了圆的边界。

我们可以通过生成随机点,并判断这些点是否在圆的内部来估计圆的面积。

具体的算法如下:1. 设置一个计数器变量count,用来计算在圆内的点的个数。

2. 设置一个总点数的变量total,用来记录生成的总点数。

3. 生成一个随机点(x, y),其中x和y的范围都是在圆的半径之内。

4. 计算点到原点的距离d = sqrt(x^2 + y^2)。

5. 如果d小于等于半径,则将count加1。

6. 将total加1。

7. 重复步骤3-6,直到达到指定的总点数。

8. 计算圆的面积的估计值area = 4 * count / total。

9. 计算圆周率的估计值pi = area / 半径。

这个算法的原理是,当我们生成的点越多时,圆的面积的估计值会越来越接近真实值。

而圆的面积与圆周率的关系是area = pi * 半径^2,所以通过计算估计的圆的面积,我们可以得到圆周率的估计值。

在C语言中,我们可以使用rand()函数来生成随机数,使用sqrt()函数来计算平方根。

下面是一个简单的示例代码:```c#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <math.h>int main() {int count = 0;int total = 0;int radius = 1;while (1) {double x = (double)rand() / RAND_MAX * radius;double y = (double)rand() / RAND_MAX * radius;double d = sqrt(x * x + y * y);if (d <= radius) {count++;}total++;double area = 4.0 * count / total;double pi = area / radius;printf("估计的圆周率值:%.10f\n", pi);}return 0;}```在这段代码中,我们使用一个无限循环来不断生成随机点,并计算圆周率的估计值。

Boost电路PI参数计算

Boost电路PI参数计算

4.3.1Boost 稳压输出由于本系统中存在两种工作模式,经研究发现,两种工作模式控制方式的不同最终体现在对逆变器的控制上,因此在设计控制算法时,将前级Boost 升压与后级的逆变分开处理,即前级Boost 电路的作用就是保证直流母线电压恒定,为实现该目标,前级Boost 的稳压输出采用经典控制中的PI 控制算法,设计中采用了增量式PI 控制算法,增量式PID 公式为:)2()(211---+-++-=∆n n n D n I n n c n e e e K e K e e K P (4-1)其中K I 为积分系数,K D 为微分系数,本系统只使用了PI 控制,因此微分系数为零,因此整理后的增量式PI 为:n I n n c n e K e e K P +-=∆-)(1 (4-2)为减小超调,提高调节速度,设计时给系统增加了一个前馈环节。

因此,本系统PI 控制的公式为:11)(--++-=∆n n I n n c n P e K e e K P (4-3)PI 控制是工业应用非常广泛的控制算法,但是PI 参数的选择是比较令人头痛的事情,大多数在确定参数时采用试凑与经验相结合方式。

本设计结合该系统的控制特点,给出了PI 参数范围确定的比较好的试凑方法。

下面以Boost 电路为例,通过PI 控制实现电压输出的稳定。

额定输入电压:24V输入电压:21.6V —28.8V输出电压:85V工作频率:15K控制器:DSP28035具体选择如下(其中D 为DSP 中设置的升压比):(1)选取软启动最优工作点由于Boost 电路在实际带载时,输出电压要低于理论计算值,因此确定最小占空比D 为:338.0858.28≈=VV D (4-4) 因此在D 初始化时为0.80,软启动过程完成后,D 的值为0.338。

(2)判断控制器的调节精度DSP 工作频率为15K ,设置的DSP 中PWM 比较器的周期值为1000,因此Boost 电路在调节时的精度为0.001D e ∆=,所以Boost 调节的最大误差为(假设此时的D = 0.2):max 21.621.60.50.20.201V V e V =-= (4-5) 最小误差为(假设此时的D = 0.28): min 28.828.80.40.270.271V V e V =-= (4-6)即在输入直流电压波动范围内输出稳定时,调节误差在0.4V —0.5V 的范围内。

多种方法计算Pi并且精确度比较

多种方法计算Pi并且精确度比较

多种⽅法计算Pi并且精确度⽐较多种⽅法计算圆周率并⽐较精确度【摘要】本⽂介绍了多种⽅法求圆周率的近似值并对各种⽅法进⾏精确度的⽐较得出具体情况选择的⽅法,且通过mathematica 编程模拟实验过程,得出各种⽅法的特点。

【关键字】圆周率数值积分法泰勒级数法蒙特卡罗法拉马努⾦公式法0.引⾔平⾯上圆的周长与直径之⽐是⼀个常数,称为圆周率,记作π。

在很长的⼀段时期,计算π的值是数学上的⼀件重要的事情。

有数学家甚⾄说:“历史上⼀个国家所得的圆周率的准确程度,可以作为衡量⼀个国家当时数学发展的⼀⾯旗帜。

”⾜以见圆周率扮演的是⾓⾊是如此举⾜轻重。

π作为经常使⽤的数学常数,它的计算已经持续了2500多年了,到今天都依然在进⾏着,中间涌现出许多的计算⽅法,它们都各有千秋,在此,我们选择⼏种较典型的⽅法,包括数值积分法,泰勒级数法,蒙特卡罗法,韦达公式法,拉马努⾦公式法以及迭代法来和⼤家⼀起体验π的计算历程,同时利⽤mathematica 通过对各种⽅法作精确度的⽐较得出选择的优先顺序,为相关的理论研究提供⼀定的参考价值。

1.数值积分法以单位圆的圆⼼为原点建⽴直⾓坐标系,则单位圆在第⼀象限内的部分G 是⼀个扇形,由曲线y=211x+(x ∈[0,1])及两条坐标轴围成,它的⾯积S=4π。

算出了S 的近似值,它的4倍就是π的近似值。

(41112π=+?dx x )⽤⼀组平⾏于y 轴的直线x=i x (1≤i ≤n-1,a=0x <1x <2x <...地看作抛物线,就得到⾟普森公式。

梯形公式:S ≈]2...[10121y y y y y n ab n +++++-- ⾟普森公式:S ≈)]...(4)...(2)[(62123211210--+++++++++-n n n y y y y y y y y n abMathematica 程序如下:n=1000;y[x_]:=4/(1+x^2);s1=(Sum[y[k/n],{k,1,n-1}]+(y[0]+y[1])/2)/n;s2=(y[0]+y[1]+2*Sum[y[k/n],{k,1,n-1}]+4*Sum[y[(k-1/2)/n],{k,1,n}])/(6*n); Print[{N[s1,20],N[s2,20],N[Pi,30]}]注:以上s1,s2分别是⽤梯形共识和⾟普森公式计算出的π。

python基于韦达公式的圆周率计算方法

python基于韦达公式的圆周率计算方法

1.概述在计算机编程领域,圆周率(π)是一个重要的数学常数,它具有无限不循环小数的性质。

计算圆周率一直是一个挑战性的问题,而Python 作为一种流行的编程语言,也有许多方法来计算圆周率。

本文将重点讨论基于韦达公式的圆周率计算方法,并将深入探讨这个主题。

2.韦达公式的基本原理韦达公式是一个古老的圆周率计算方法,它是由印度数学家韦达在7世纪发现的。

该公式基于圆的周长和直径之间的关系,即圆的周长等于直径乘以π。

根据韦达公式,可以通过计算圆的周长和直径的比值来近似计算π的值。

3.基于韦达公式的Python代码实现下面是一个简单的基于韦达公式的Python代码实现:```pythonimport mathdef calculate_pi(n):pi_approx = 0for k in range(1, n+1):pi_approx += 1 / (k**2)pi_approx = math.sqrt(pi_approx * 6)return pi_approx```这段代码使用了韦达公式的思想,通过对无穷级数的累加来近似计算π的值。

在这个示例中,n代表累加的项数,项数越多,计算出的π值越精确。

4.深入探讨基于韦达公式的圆周率计算方法在实际应用中,通过基于韦达公式的方法计算π的值是非常有挑战性的。

因为无穷级数的累加是一个耗时的计算过程,而且需要大量的计算资源。

另外,随着项数的增加,精确度的提高并不是线性增长的,这也限制了韦达公式在实际计算中的应用。

然而,基于韦达公式的圆周率计算方法依然具有重要的理论意义,它为我们提供了一种从数学角度去理解π的方法,而且在一些特定的数值计算中,也可以提供一个精确度较高的近似值。

5.总结和展望通过本文的介绍,我们深入探讨了基于韦达公式的圆周率计算方法,并通过Python代码实现了这一方法。

我们也意识到了这一方法在实际应用中的限制,但依然具有重要的理论意义。

在未来,我们可以进一步探讨其他计算π的方法,比如蒙特卡洛方法和数值积分方法,并且通过对比不同方法的优缺点,来全面理解圆周率的计算。

亲权指数的计算

亲权指数的计算
03
三、STR分型技术亲权关系鉴定的标准
单击此处添加大标题内容
三联体判断
不对实验室的要求和分析技术体系的要求进行总结,只总结STR分型结果。 STR 分型结果符合下述条件者可做出否定亲生关系的结论: 出现4个或更多矛盾 STR 基因座 累计PI值<1/1000
三联体判断
01
STR分型结果符合下述条件者可以描述为肯定或支持亲生关系:
添加标题
二联体判断
STR 分型结果符合下述条件者可做出否定亲生关系的结论:
出现3个或更多矛盾 STR 基因座
单击此处添加小标题
累计PI值<1/1000
单击此处添加小标题
二联体判断
STR分型结果符合下述条件者可以描述为肯定或支持亲生关系:
起码检测18个STR基因座争议父与孩子之间没有发现矛盾基因座;
添加标题
02
起码检测15个STR基因座争议父与孩子之间没有发现矛盾基因座;
添加标题
03
或检测19个STR基因座只发现1个矛盾基因座;
添加标题
04
或检测28个STR基因座只发现2个矛盾基因座;
添加标题
05
或检测35个STR基因座只发现3个矛盾基因座;
添加标题
06
累计PI值≥10000,(亲权概率W≥0.9999假定前概率=0.5)
PQ
PQ
QR
PI=1/[2(p+q)]
PQ
PQ
PQ
PI=1/(p+q)
例如第一种情况时 X=0.5*0.5+0*0 Y=0.5*q+0*p 故PI=1/(2q)
2.父权指数的计算
2.2二联体父权指数的计算 PI=X/Y,母亲没有参加检验,基因型不确定,看成一个随机个体。

圆周率的由来圆周率(Pi)是圆的周长与直径的比值,一般用希腊字母π

圆周率的由来圆周率(Pi)是圆的周长与直径的比值,一般用希腊字母π

圆周率的由来圆周率(Pi)是圆的周长与直径的比值,一般用希腊字母π表示,是一个在数学及物理学中普遍存在的数学常数。

π也等于圆形之面积与半径平方之比。

是精确计算圆周长、圆面积、球体积等几何形状的关键值。

在分析学里,π可以严格地定义为满足sin x = 0的最小正实数x。

圆周率用字母(读作pài)表示,是一个常数(约等于3.141592654),是代表圆周长和直径的比值。

它是一个无理数,即无限不循环小数。

在日常生活中,通常都用3.14代表圆周率去进行近似计算。

而用十位小数3.141592654便足以应付一般计算。

即使是工程师或物理学家要进行较精密的计算,充其量也只需取值至小数点后几百个位。

这个符号,亦是希腊语περιφρεια (表示周边,地域,圆周等意思)的首字母。

1706年英国数学家威廉·琼斯(William Jones ,1675-1749)最先使用“π”来表示圆周率。

1736年,瑞士大数学家欧拉也开始用表示圆周率。

从此,便成了圆周率的代名词。

要注意不可把和其大写Π混用,后者是指连乘的意思。

公式编辑圆周率()一般定义为一个圆形的周长()与直径()之比:。

由相似图形的性质可知,对于任何圆形,的值都是一样。

这样就定义出常数。

第二个做法是,以圆形半径为边长作一正方形,然後把圆形面积和此正方形面积的比例订为,即圆形之面积与半径平方之比。

定义圆周率不一定要用到几何概念,比如,我们可以定义为满足的最小正实数。

这里的正弦函数定义为幂级数历史发展:实验时期一块古巴比伦石匾(约产于公元前1900年至1600年)清楚地记载了圆周率= 25/8 = 3.125。

[4] 同一时期的古埃及文物,莱因德数学纸草书(Rhind Mathematical Papyrus)也表明圆周率等于分数16/9的平方,约等于3.1605。

[4] 埃及人似乎在更早的时候就知道圆周率了。

英国作家John Taylor (1781–1864) 在其名著《金字塔》(《The Great Pyramid: Why was it built, and who built it?》)中指出,造于公元前2500年左右的胡夫金字塔和圆周率有关。

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上机7:文件操作一、问题:古人计算pi (3.1415926535 89793 23846……),一般是用割圆法。

即用圆的内接或外切正多边形来逼近圆的周长。

大约公元前1200年,中国人计算到小数点后1位;Archimedes 在公元前250年用正96边形得到pi 小数点后3位的精度;公元263年,刘徽用正3072边形计算到小数点后5位 ;公元480年,祖冲之计算到小数点后7位;Ludolph Van Ceulen 在1609年用正262边形得到了35位精度;1706年,John Machin 计算到小数点后100位。

1874年,William Shanks 计算到小数点后707位(527位正确)。

这种基于几何的算法计算量大,速度慢,吃力不讨好。

1973年Guilloud & Bouyer 用 CDC 7600计算机计算到1,001,250位;1989年Kanada & Tamurar 用 HITACHI S-820/80计算机计算到1,073,741,799位;1999年Takahashi & Kanada 用 HITACHI SR8000计算机计算到206,158,430,000位;pi 的最新计算纪录由两位日本人Daisuke Takahashi 和Yasumasa Kanada 所创造。

他们在日本东京大学的IT 中心,以Gauss-Legendre 算法编写程序,利用一台每秒可执行一万亿次浮点运算的超级计算机,从日本时间1999年9月18日19:00:52起,计算了37小时21分04秒,得到了pi 的206,158,430,208(3*236)位十进制精度,之后和他们于1999年6月27日以Borwein 四次迭代式计算了46小时得到的结果相比,发现最后45位小数有差异,因此他们取小数点后206,158,430,000位的p 值为本次计算结果。

这一结果打破了他们于1999年4月创造的68,719,470,000位的世界纪录。

随着数学的发展,数学家们在进行数学研究时有意无意地发现了许多计算pi 的公式。

Machin 公式 115239164arg arctg tg π=- 357211()(1)35721n n x x x x a rctg x x n --=-+-++--这个公式由英国天文学教授John Machin 于1706年发现。

他利用这个公式计算到了100位的pi 值。

Machin 公式每计算一项可以得到1.4位的十进制精度。

因为它的计算过程中被乘数和被除数都不大于长整数,所以可以很容易地在计算机上编程实现。

Bailey-Borwein-Plouffe 算法 014211()1681848586n n n n n n π∞==---++++∑这个公式简称BBP 公式,由David Bailey, Peter Borwein 和Simon Plouffe 于1995年共同发表。

它打破了传统的p 的算法,可以计算p 的任意第n 位,而不用计算前面的n-1位。

这为p 的分布式计算提供了可行性。

因此使用这个公式计算,与计算常数e (2.718282……)的公式非常类似,编程很容易实现。

二、要求:编写程序计算常数π到小数点后任意位,并将数据写入文件中。

参考程序:#include <iostream.h>#include <fstream.h>#include <iomanip.h>#include <time.h>int B=10000; /* Working base */int LB=4; /* Log10(base) */void Initial( int *pi, int *pi1,int *pi2, int *pi3, long n) {for (long i=0;i<n;i++){pi[i]=0; pi1[i]=0; pi2[i]=0; pi3[i]=0; }pi1[0]=4;pi2[0]=2;pi3[0]=1;}// Is the big real x equal to zero ?int IsZero (long n, int * x,int s) {long i;int carry=0, xi;int *y=new int[n];for ( i=0; i<n; i++) { y[i]=x[i];xi= y[i]+carry*B;y[i] = xi/(8*s+1); carry =xi%(8*s+1); }for (i=0; i<n; i++){ if (y[i] ) {delete []y; return 0;}} delete []y;return 1;}// Addition of big reals : x += yvoid Add (long n, int*x, int yy[],int s) {int carry=0, xi;int *y=new int[n];for (long i=0; i<n; i++) { y[i]=yy[i];xi= y[i]+carry*B;y[i] = xi/(8*s+1); carry =xi%(8*s+1); }carry=0;for ( i=n-1; i>=0; i--) {x[i] += y[i]+carry;if (x[i]<B) carry = 0;else { carry = 1; x[i] -= B; }}delete []y;}void Minus1(long n, int*x, int yy[],int s) {int carry=0, xi;int*y=new int[n];for (long i=0; i<n; i++) { y[i]=yy[i];xi= y[i]+carry*B; y[i] = xi/(8*s+4); carry = xi%((8*s+4)); }carry=0;for (i=n-1; i>=0; i--) {x[i]-= y[i]+carry;if (x[i]<0) {carry = 1;x[i]+= B; }else { carry = 0; }}delete []y;}void Minus2(long n, int*x, int yy[],int s) {int carry=0, xi;int *y=new int[n];for (long i=0; i<n; i++) { y[i]=yy[i];xi= y[i]+carry*B;y[i] = xi/(8*s+5); carry = xi%(8*s+5); }carry=0;for ( i=n-1; i>=0; i--) {x[i]-= y[i]+carry;if (x[i]<0) {carry = 1;x[i]+= B; }else { carry = 0; }}delete []y;}void Minus3(long n, int*x, int yy[],int s) {int carry=0,xi;int*y=new int[n];for (long i=0; i<n; i++) { y[i]=yy[i]; xi= y[i]+carry*B;y[i] = xi/(8*s+6); carry = xi%(8*s+6); }carry=0;for (i=n-1; i>=0; i--) {x[i]-=y[i]+carry;if (x[i]<0) {carry = 1;x[i]+= B; }else { carry = 0; }}delete []y;}// Division of the big real x by the integer dvoid Div (long n, int *x) {int carry=0, xi;for (int i=0; i<n; i++) { xi= x[i]+carry*B; x[i] = xi/16; carry = xi%16; }}// Print the big real xvoid Print (long n, int*x) {long i;cout<<x[0]<<".";for (i=1; i<n; i++) {cout<<setfill('0')<<setw(4)<<x[i];if (i%25==0) cout<<"\t"<<i*4<<endl;}cout<<endl; }void Savepi(long n,int *x) //保存PI到文件中{ofstream ofile("d:\\pi.txt");if(!ofile){cout<<"打开文件失败!!!"<<endl;return ;}long i;ofile<<x[0]<<".";for (i=1; i<n; i++) {ofile<<setfill('0')<<setw(4)<<x[i];if (i%25==0) ofile<<" "<<i*4<<endl;}ofile<<endl;ofile.close( );}// Computation of the constant pi example;void main ( ) {long NbDigits;cout<<"Input the number of to calculate:"; cin>>NbDigits;long int size=3+NbDigits/LB;int*pi = new int[size];int*pi1 = new int[size];int*pi2 = new int[size];int*pi3 = new int[size];long k=0;time_t T1,T2; T1=time(NULL);Initial(pi,pi1,pi2,pi3,size);while ( !IsZero (size, pi1,k) ){Add (size, pi, pi1,k);Minus1(size, pi, pi2,k);Minus2(size, pi, pi3,k);Minus3(size, pi, pi3,k);k++;Div (size, pi1); Div (size, pi2); Div (size, pi3);}Print (size-2, pi); /* Print out of e */]Savepi(size-2,pi);cout<<"k="<<k<<endl;T2=time(NULL);cout<<endl<<"Calculate time: "<<difftime(T2,T1)<<" s"<<endl; delete []pi;delete []pi1;delete []pi2;delete []pi3;}运行结果:Input the number of to calculate: 10003.1415926535897932384626433832795028841971693993751058209749445923078164062862089986280348 253421170679 100 821480865132823066470938446095505822317253594081284811174502841027019385211055596446229489 5493038196 200 442881097566593344612847564823378678316527120190914564856692346034861045432664821339360726 024******* 300 724587006606315588174881520920962829254091715364367892590360011330530548820466521384146951 9415116094 400 330572703657595919530921861173819326117931051185480744623799627495673518857527248912279381 8301194912 500 983367336244065664308602139494639522473719070217986094370277053921717629317675238467481846 7669405132 600 000568127145263560827785771342757789609173637178721468440901224953430146549585371050792279 6892589235 700 420199561121290219608640344181598136297747713099605187072113499999983729780499510597317328 1609631859 800 502445945534690830264252230825334468503526193118817101000313783875288658753320838142061717 7669147303 900 598253490428755468731159562863882353787593751957781857780532171226806613001927876611195909 2164201989 1000同时在D盘里生成了一个文件,文件名字为“ pi.txt ”。

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