威尔导建立的关于 2/π 的优美公式是： 2/π = √(2/2) * √(2/2 + √(2/2)) * √(2/2 + √(2/2 + √(2/2))) * … 用python根据此公式算π的值

可以使用Python编写一个程序来计算π的值，根据威尔导的公式。下面是一个示例代码：

import math

def calculate_pi():
    pi = 1
    term = math.sqrt(2) / 2
    while True:
        pi *= term
        term = math.sqrt(2/2 + term)
        yield 2 / pi

# 计算pi的值
pi_calculator = calculate_pi()
approximation = next(pi_calculator)
print(approximation)

这段代码使用了一个生成器函数`calculate_pi()`来计算π的逼近值。在每次迭代中，它更新逼近值，并使用公式中的新项来计算下一次的逼近值。不断迭代直到达到所需的精度。

请注意，这只是一种逼近π的方法，结果可能不会非常准确。如果你需要更高精度的计算，可以增加迭代次数或使用其他更精确的数值计算方法。

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请扮演一个命令终端。我的第一条命令是：vim /etc/host

这个命令是用来在 Vim 编辑器中打开 /etc/host 文件的。在 Linux 操作系统中，/etc/host 文件包含了本地主机名与 IP 地址的映射关系。这个文件通常用于本地网络配置。

当你运行这个命令后，Vim 编辑器会启动，并打开 /etc/host 文件以供你编辑。你可以在 Vim 中进行编辑、添加、删除和保存操作。要保存并退出 Vim 编辑器，可以按下 Esc 键，然后输入 :wq，最后按下回车键即可。

维格纳-威尔变换时频分析

维格纳-威尔变换（Wigner-Ville变换）是一种时频分析方法，它通过计算信号的瞬时对称相关函数的傅里叶变换来反映信号的时频关系。Wigner-Ville变换可以提供信号在时频平面上的分布情况，可以用来分析信号的瞬时频率和瞬时幅度的变化。它的优点是可以捕捉到信号的瞬时特性，但由于存在交叉项，导致时频集中度较差。为了解决这个问题，L类Wigner-Ville分布（LWVD）将短时傅里叶变换与Wigner-Ville变换相结合，通过对短时傅里叶变换的迭代来抑制交叉项，从而得到更好的时频集中度。\[1\]所以，维格纳-威尔变换是一种常用的时频分析方法，可以用于研究信号的时频特性。\[2\]但是，理解维格纳-威尔变换需要一定的信号与系统和随机信号分析的基础知识，包括傅里叶变换、相关运算的意义和维纳辛钦定理等。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Wigner-Ville 分布](https://blog.csdn.net/qqqinrui/article/details/88172935)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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