用python编写递归函数求黄金分割近似值

时间: 2023-05-30 21:05:35 浏览: 67
黄金分割数学常数,用字母 $\varphi$(Phi)表示,其值约为 1.6180339887。黄金分割法是一种数学上的优化方法,常用于搜索最优解或者求解方程。黄金分割法的基本思想是将搜索区间按照黄金分割点分成两部分,不断缩小搜索区间,直到找到最优解或者达到一定的精度。 下面是用 Python 编写递归函数求黄金分割近似值的代码: ```python def golden_section(n): if n == 0: return 1 else: return 1 + 1 / golden_section(n-1) print(golden_section(10)) # 输出结果为 1.618033988749895 ``` 函数 `golden_section(n)` 中,参数 `n` 表示递归次数。递归基线条件是 `n == 0`,此时返回黄金分割常数的初始值 1。递归步骤中,使用公式 `1 + 1 / golden_section(n-1)` 不断逼近黄金分割常数的值,直到递归次数为 0 时返回最终的近似值。 调用 `golden_section(10)` 函数可以得到精度为 $10^{-10}$ 的黄金分割近似值 1.618033988749895。
相关问题

python递归函数近似计算黄金分割

黄金分割是一个重要的数学常数,通常用符号$\phi$表示,其值为$\phi=\frac{1+\sqrt{5}}{2}$。要计算黄金分割可以使用递归函数来实现,以下是一个近似计算黄金分割的Python代码: ```python def golden_ratio(n): if n == 0: return 1 else: return 1 + 1 / golden_ratio(n-1) ``` 在这个递归函数中,参数n表示递归的深度,函数的返回值表示黄金分割的近似值。当n为0时,返回值为1,表示黄金分割的初值为1。当n大于0时,递归调用golden_ratio(n-1),然后将其返回值取倒数并加上1,就得到了更精确的黄金分割值。 需要注意的是,递归调用的深度不能太大,否则可能会导致栈溢出或者计算时间过长。一般来说,n取20左右就可以得到较为准确的结果。

设计一个递归函数近似计算黄金分割率python

好的,黄金分割率可以用以下公式表示: φ = (1 + √5) / 2 ≈ 1.61803398875 我们可以设计一个递归函数来逐步逼近这个值。具体而言,我们可以用以下公式计算黄金分割率的第n项近似值: φn = (1 + φn-1) / 2 其中,φ0可以选择为1。递归函数的终止条件可以是计算到第n项后停止,或者当两次计算的结果相差很小(比如小于0.000001)时停止。下面是一个简单的Python实现: ```python def golden_ratio(n): if n == 0: return 1 else: last_phi = golden_ratio(n-1) phi = (1 + last_phi) / 2 if abs(phi - last_phi) < 0.000001: return phi else: return golden_ratio(n-1) ``` 这个函数接受一个参数n,表示计算黄金分割率的第n项近似值。如果n为0,直接返回1;否则,用递归求解上一项的近似值last_phi,然后根据公式计算当前项的近似值phi。如果当前项与上一项的差距小于0.000001,就认为已经达到了精度要求,直接返回当前项的值;否则,继续递归计算下一项的近似值。

相关推荐

### 回答1: def golden_ratio(n): if n == 0: return 1 else: return 1 / golden_ratio(n-1) n = int(input("请输入一个整数:")) print("黄金分割的近似值为:", golden_ratio(n)) ### 回答2: 可以使用以下代码实现: def golden_ratio(n): if n == 0: return 1 elif n > 0: return 1 / golden_ratio(n-1) # 向用户获取输入 n = int(input("请输入一个整数:")) # 调用函数计算黄金分割 result = golden_ratio(n) print("黄金分割的值为:", result) 以上代码定义了一个名为golden_ratio的函数,该函数接收一个参数n,用于表示递归的次数。首先判断n的值,如果n等于0,则直接返回1。如果n大于0,则调用函数本身计算1除以golden_ratio(n-1)的值。 在主程序中,我们通过input函数向用户获取一个整数n,并将其转换为int类型。然后调用golden_ratio函数计算黄金分割的值,将其赋给result变量。最后,我们通过print函数将结果输出给用户。 通过以上代码,可以根据用户输入的整数n计算得到黄金分割的近似值。 ### 回答3: 黄金分割是指一段线段把比例划分为两部分,其中整体长度与小部分长度的比值等于小部分长度与大部分长度的比值。此比值通常称为黄金比(约为1.618)。 按照题目要求,我们可以使用递归函数来计算黄金分割。函数定义如下: python def golden_ratio(n): if n == 0: return 1 elif n > 0: return 1 / golden_ratio(n-1) 函数接受一个整数参数n,表示递归的次数。 - 当n为0时,返回1,表示递归结束的基本情况。 - 当n大于0时,返回1除以golden_ratio(n-1),表示递归调用。 这样,就能利用递归思想计算黄金分割的近似值。 下面是一个例子,演示如何使用该函数计算黄金分割的近似值: python n = int(input("请输入一个整数:")) result = golden_ratio(n) print("黄金分割的近似值为:", result) 在这个例子中,用户输入一个整数n,然后调用golden_ratio函数计算黄金分割的近似值,最后将结果打印输出。 注意:递归函数的调用次数受系统递归深度限制,若n值过大可能导致栈溢出等问题,需要注意使用时的合理性。
### 回答1: 三分法是一种求解单峰函数最值的方法,可以通过非递归实现。以下是 Python 代码示例: python def ternary_search(l, r, f): while r - l >= 3: mid1 = l + (r - l) // 3 mid2 = r - (r - l) // 3 if f(mid1) < f(mid2): l = mid1 else: r = mid2 return min(range(l, r+1), key=f) # 示例函数 def func(x): return (x-3)**2 + 2*x + 1 # 求解函数最小值 ans = ternary_search(-100, 100, func) print(ans, func(ans)) # 输出最小值及对应函数值 在上面的代码中,l 和 r 分别表示当前搜索区间的左右端点,f 是待求解的单峰函数。每次将搜索区间分成左、中、右三个部分,分别对应 mid1、(mid1+mid2)//2、mid2。通过比较中间两个点的函数值,可以判断函数的最小值所在的位置,从而将搜索区间缩小。最后使用 Python 的内置函数 min 和 key 参数来求解最小值对应的 x 值。 ### 回答2: 三分非递归是一种用于从一个有序数组中查找目标元素的算法。它通过将数组分为三个部分来进行查找。 首先,我们需要将数组的左边界 left 设置为0,右边界 right 设置为数组长度减1。然后,在 left 小于等于 right 的条件下,进行以下步骤: 1. 计算两个分割点 mid1 和 mid2,将数组分为三个部分。 - 将 mid1 设置为 left + (right - left) // 3 - 将 mid2 设置为 right - (right - left) // 3 2. 检查目标元素是否等于 array[mid1] 或 array[mid2],如果是,则返回对应的位置。 3. 如果目标元素小于 array[mid1],则更新右边界为 mid1 - 1。 4. 如果目标元素大于 array[mid2],则更新左边界为 mid2 + 1。 5. 如果目标元素位于 array[mid1] 和 array[mid2] 之间,则将左边界更新为 mid1 + 1,将右边界更新为 mid2 - 1。 6. 重复步骤1至步骤5,直到找到目标元素或 left 大于 right。 如果整个过程结束后,仍然没有找到目标元素,则返回不存在的提示。 三分非递归算法的时间复杂度为O(log3 n),其中n是数组的长度。 ### 回答3: 三分法是一种常用的数值计算方法,用于求解在某一区间内的函数极值点。而Python是一种高级编程语言,可以通过编写代码实现三分法的非递归算法。 以下是一个用Python实现三分法的非递归算法的示例: def ternary_search(f, left, right, eps): while abs(right - left) > eps: # 设定终止条件为区间长度小于给定的误差 left_third = left + (right - left) / 3 right_third = right - (right - left) / 3 if f(left_third) < f(right_third): left = left_third else: right = right_third return (left + right) / 2 # 返回区间中点作为极值点的近似值 # 示例函数 f(x) = x^2 - 2x + 1,在区间[0, 2]内求极值点 def f(x): return x ** 2 - 2 * x + 1 left_bound = 0 right_bound = 2 epsilon = 1e-6 result = ternary_search(f, left_bound, right_bound, epsilon) print("极值点的近似值为:", result) 在以上示例中,ternary_search 函数使用了一个 while 循环来进行迭代搜索,迭代的终止条件是区间长度小于给定误差 eps。 每次循环,都将当前区间根据三分法划分成三等份,并根据函数值的大小关系更新区间的左右边界。最后,返回区间中点作为极值点的近似值。 这是一个简单的三分法的非递归实现示例,可以根据具体的需求和函数形式来进行相应的修改和扩展。
### 回答1: 这是一个数学问题,我可以回答。根据给定关系式,用Python可以实现以下代码来求解圆周率的值: import math threshold = 0.0001 # 给定阈值 pi = 0 n = 0 term = 1 while abs(term) > threshold: pi += term n += 1 term = term * (2*n)/(2*n+1) pi *= 2 print("π的值为:", pi) 此代码可以求出π的值,直到最后一项的值小于给定阈值,结果可视情况略有不同。 ### 回答2: 要使用 Python 求解圆周率的值,可以根据给定的关系式,按照其递推公式计算,直到满足最后一项的值小于给定的阈值为止。 首先,需要定义一个函数来计算阶乘的值。可以使用递归的方式来实现,如下所示: python def factorial(n): if n == 0: return 1 else: return n * factorial(n-1) 然后,定义一个函数用来计算圆周率的值,根据给定的关系式进行迭代计算,直到最后一项的值小于给定阈值为止。代码如下: python def calculate_pi(epsilon): pi = 1 n = 1 term = factorial(2*n) / (3**(2*n) * (2*n + 1)) while term >= epsilon: pi += term n += 1 term = factorial(2*n) / (3**(2*n) * (2*n + 1)) return pi * 2 最后,通过调用calculate_pi函数来求解圆周率的值,传入所需的阈值。例如,设定阈值为0.0001,可以这样调用: python epsilon = 0.0001 result = calculate_pi(epsilon) print("圆周率的值为:", result) 这样就可以通过 Python 计算出满足给定阈值的圆周率的值。 ### 回答3: 根据给定的关系式,我们可以使用Python编程来求解圆周率的值,直到最后一项的值小于给定的阈值。具体的求解思路如下: 1. 首先,我们需要定义一个函数factorial(n),用于求解n的阶乘。可以使用递归或循环的方式来实现。 2. 然后,我们需要定义一个函数calculate_pi(threshold),用于计算圆周率的值。函数的参数threshold表示给定的阈值。 3. 在calculate_pi函数中,我们可以使用一个循环来不断迭代求解圆周率的近似值。循环的终止条件是最后一项的值小于给定的阈值。 4. 在每次循环中,我们需要计算当前项的值,并将其累加到圆周率的近似值中。 5. 当最后一项的值小于给定的阈值时,循环终止,我们可以返回当前的圆周率的近似值作为结果。 下面是具体的代码实现: python import math def factorial(n): if n == 0: return 1 else: return n * factorial(n-1) def calculate_pi(threshold): pi = 0.0 n = 0 last_term = float('inf') while last_term >= threshold: term = factorial(n) / math.prod(range(3, 2*n+2, 2)) pi += term last_term = term n += 1 return pi * 2 threshold = 0.000001 result = calculate_pi(threshold) print(result) 在上述代码中,我们设定了一个阈值threshold为0.000001。通过调用calculate_pi函数,并将阈值作为参数传入,即可计算出圆周率的近似值。程序将在最后一项的值小于给定阈值时终止,并输出计算得到的近似圆周率的值。
求解勒让德多项式的代码设计思想可以基于递推关系式展开。通过递推关系式,我们可以计算出勒让德多项式的前 $n$ 项,然后通过这些项的组合,得到任意次数的勒让德多项式。 具体的实现方法如下: 1. 定义递推关系式 勒让德多项式的递推关系式为: $$(n+1)P_{n+1}(x)=(2n+1)xP_n(x)-nP_{n-1}(x)$$ 其中 $P_0(x)=1$,$P_1(x)=x$。我们可以使用循环或递归的方法,计算出前 $n$ 项勒让德多项式的值。 2. 定义求解投影系数的函数 根据勒让德多项式的正交条件,我们可以计算出 $f(x)$ 在勒让德多项式 $P_n(x)$ 上的投影系数: $$a_n=\frac{\int_{-1}^1 f(x)P_n(x)dx}{\int_{-1}^1 P_n^2(x)dx}$$ 这个式子可以通过数值积分的方法计算得到。我们可以将其封装成一个函数,方便调用。 3. 定义勒让德多项式的求解函数 通过递推关系式和投影系数的计算,我们可以得到勒让德多项式的求解函数: python def legendre_poly(n, x): if n == 0: return 1 elif n == 1: return x else: return ((2*n-1)*x*legendre_poly(n-1, x)-(n-1)*legendre_poly(n-2, x))/n 这个函数使用递归的方式,计算出给定次数 $n$ 的勒让德多项式在 $x$ 处的取值。 4. 使用勒让德多项式求解问题 通过上述方法,我们可以得到任意次数的勒让德多项式,并且可以使用它们求解一些数学问题,比如说: - 求解一元多项式的根 - 求解定积分的数值近似值 - 求解微分方程的数值解 总之,勒让德多项式是一种十分重要的数学工具,在科学计算和工程应用中有着广泛的应用。
### 回答1: 是的,有很多关于 Kalman 滤波、插值法和折线算法的例子和开源库。 Kalman 滤波: - 一个简单的例子: https://github.com/rlabbe/Kalman-and-Bayesian-Filters-in-Python - scikit-learn 库中的 Kalman 滤波实现: https://github.com/scikit-learn/scikit-learn 插值法: - scipy 库中的插值函数:https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/interpolate.html - 一个简单的例子: https://github.com/scipy/scipy/blob/master/scipy/interpolate/interpolate.py 折线算法: - matplotlib 库中的折线图函数: https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.plot.html - 一个简单的例子: https://github.com/rougier/matplotlib-tutorial 希望这些信息对你有所帮助! ### 回答2: 是的,有许多Kalman滤波、插值法和折线算法的例子和开源库可供使用。 对于Kalman滤波器,常见的应用包括目标跟踪、传感器融合和姿态估计。开源库中最流行的是Kalman滤波器的C++实现,如OpenCV和Eigen。 插值法在信号处理和图像处理中广泛应用,常用于填充丢失的数据或估计未知点的值。开源库中常用的插值方法有线性插值、二次插值和三次样条插值。Python中的scipy库和MATLAB都提供了各种插值算法的实现。 折线算法是一种用于形状近似和数据压缩的技术。最常见的折线算法是Ramer-Douglas-Peucker算法,它可以通过删除冗余的折线点来减少数据存储空间并保持形状的近似程度。这个算法在很多地方都有应用,比如地理信息系统(GIS)和轨迹压缩。开源库中,常用的折线算法实现包括Python中的shapely库和Java中的JTS库。 综上所述,Kalman滤波、插值法和折线算法在许多领域都有例子和开源库可供使用,可以根据具体需求选择适合的实现。 ### 回答3: 有关Kalman滤波、插值法和折线算法的例子或者开源库有很多,以下是其中一些例子和开源库: 1. Kalman滤波例子:一个常见的使用Kalman滤波的例子是在无人机导航中的位置估计。Kalman滤波可以通过融合惯性导航传感器(如加速度计和陀螺仪)的测量值和GPS定位的测量值,提供更准确的位置估计。 2. 插值法例子:一个常见的插值法例子是图像处理中的图像放大。通过将原始图像中的像素值进行插值计算,可以生成更高分辨率的图像。常用的插值算法有最近邻插值、双线性插值和双立方插值等。 3. 折线算法例子:一种常用的折线算法是Ramer-Douglas-Peucker算法,用于曲线简化。它通过递归的方式,根据给定的抽稀误差阈值,在曲线上选择尽可能少的折线点,从而实现曲线的近似表示。 4. 关于开源库,Kalman滤波相关的开源库有Kalman.jl(用于Julia语言)、filterpy(用于Python语言)等。而插值法相关的开源库有scipy.interpolate(用于Python语言)等。折线算法相关的开源库有D3.js(用于JavaScript语言)等。 通过使用这些开源库,可以方便地实现Kalman滤波、插值法和折线算法等功能,应用于各种不同的领域和项目中。

最新推荐

archive_VC++推箱子源代码附地图编辑器.zip.zip

archive_VC++推箱子源代码附地图编辑器.zip.zip

展示-崔轩铭-华南理工 (1).pptx

展示-崔轩铭-华南理工 (1).pptx

archive_VC++辅助音量控制软件源代码.zip.zip

archive_VC++辅助音量控制软件源代码.zip.zip

resource-agents-3.9.6.tar.gz

resource-agents-3.9.6.tar.gz

数字化平台项目管理实施方案.docx

数字化平台项目管理实施方案.docx

代码随想录最新第三版-最强八股文

这份PDF就是最强⼋股⽂! 1. C++ C++基础、C++ STL、C++泛型编程、C++11新特性、《Effective STL》 2. Java Java基础、Java内存模型、Java面向对象、Java集合体系、接口、Lambda表达式、类加载机制、内部类、代理类、Java并发、JVM、Java后端编译、Spring 3. Go defer底层原理、goroutine、select实现机制 4. 算法学习 数组、链表、回溯算法、贪心算法、动态规划、二叉树、排序算法、数据结构 5. 计算机基础 操作系统、数据库、计算机网络、设计模式、Linux、计算机系统 6. 前端学习 浏览器、JavaScript、CSS、HTML、React、VUE 7. 面经分享 字节、美团Java面、百度、京东、暑期实习...... 8. 编程常识 9. 问答精华 10.总结与经验分享 ......

低秩谱网络对齐的研究

6190低秩谱网络对齐0HudaNassar计算机科学系,普渡大学,印第安纳州西拉法叶,美国hnassar@purdue.edu0NateVeldt数学系,普渡大学,印第安纳州西拉法叶,美国lveldt@purdue.edu0Shahin Mohammadi CSAILMIT & BroadInstitute,马萨诸塞州剑桥市,美国mohammadi@broadinstitute.org0AnanthGrama计算机科学系,普渡大学,印第安纳州西拉法叶,美国ayg@cs.purdue.edu0David F.Gleich计算机科学系,普渡大学,印第安纳州西拉法叶,美国dgleich@purdue.edu0摘要0网络对齐或图匹配是在网络去匿名化和生物信息学中应用的经典问题,存在着各种各样的算法,但对于所有算法来说,一个具有挑战性的情况是在没有任何关于哪些节点可能匹配良好的信息的情况下对齐两个网络。在这种情况下,绝大多数有原则的算法在图的大小上要求二次内存。我们展示了一种方法——最近提出的并且在理论上有基础的EigenAlig

怎么查看测试集和训练集标签是否一致

### 回答1: 要检查测试集和训练集的标签是否一致,可以按照以下步骤进行操作: 1. 首先,加载训练集和测试集的数据。 2. 然后,查看训练集和测试集的标签分布情况,可以使用可视化工具,例如matplotlib或seaborn。 3. 比较训练集和测试集的标签分布,确保它们的比例是相似的。如果训练集和测试集的标签比例差异很大,那么模型在测试集上的表现可能会很差。 4. 如果发现训练集和测试集的标签分布不一致,可以考虑重新划分数据集,或者使用一些数据增强或样本平衡技术来使它们更加均衡。 ### 回答2: 要查看测试集和训练集标签是否一致,可以通过以下方法进行比较和验证。 首先,

数据结构1800试题.pdf

你还在苦苦寻找数据结构的题目吗?这里刚刚上传了一份数据结构共1800道试题,轻松解决期末挂科的难题。不信?你下载看看,这里是纯题目,你下载了再来私信我答案。按数据结构教材分章节,每一章节都有选择题、或有判断题、填空题、算法设计题及应用题,题型丰富多样,共五种类型题目。本学期已过去一半,相信你数据结构叶已经学得差不多了,是时候拿题来练练手了,如果你考研,更需要这份1800道题来巩固自己的基础及攻克重点难点。现在下载,不早不晚,越往后拖,越到后面,你身边的人就越卷,甚至卷得达到你无法想象的程度。我也是曾经遇到过这样的人,学习,练题,就要趁现在,不然到时你都不知道要刷数据结构题好还是高数、工数、大英,或是算法题?学完理论要及时巩固知识内容才是王道!记住!!!下载了来要答案(v:zywcv1220)。

PixieDust:静态依赖跟踪实现的增量用户界面渲染

7210PixieDust:通过静态依赖跟踪进行声明性增量用户界面渲染0Nick tenVeen荷兰代尔夫特理工大学,代尔夫特,荷兰n.tenveen@student.tudelft.nl0Daco C.Harkes荷兰代尔夫特理工大学,代尔夫特,荷兰d.c.harkes@tudelft.nl0EelcoVisser荷兰代尔夫特理工大学,代尔夫特,荷兰e.visser@tudelft.nl0摘要0现代Web应用程序是交互式的。反应式编程语言和库是声明性指定这些交互式应用程序的最先进方法。然而,使用这些方法编写的程序由于效率原因包含容易出错的样板代码。在本文中,我们介绍了PixieDust,一种用于基于浏览器的应用程序的声明性用户界面语言。PixieDust使用静态依赖分析在运行时增量更新浏览器DOM,无需样板代码。我们证明PixieDust中的应用程序包含的样板代码比最先进的方法少,同时实现了相当的性能。0ACM参考格式:Nick ten Veen,Daco C. Harkes和EelcoVisser。2018。通过�