この円周率を導く方法があまりにも凄すぎると話題にwwwwww
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ランダムにめっちゃたくさんの数を書き連ねる
で、端の数から2つずつペアを作って、
(ペアの個数)÷(最大公約数が1だったペアの個数)に6を掛けてルートを取ると円周率に近くなるらしい 一つあたりの数をさらに大きく、さらにたくさん書けば書くほど、どんどん精度のいい円周率を得られる メルセンヌツイスタ使った場合どれくらいの精度出るの? >>5
似非乱数でも、一つあたりの数をかなり大きくすれば相当な精度で得られるはず 1 3 5の数字で作るπの近似値
355
--- ≒ π
113 じゃあ俺が今適当に打ち込んだ721834923483946108325749でやってみるか >>10
注意してほしいのは
7,2,1,8,....みたいに一つずつで区切ると
一つあたりの数が大きくないのでそこまでちゃんとした値は得られないと思う なので本当に桁数もランダム
2, 272, 16 ,17188, ....
みたいにするとより良いです >>13
ああ二つずつのペアを作るってことです
例えば
2, 272, 16 ,17188, 34, 167, 8, 670, ....みたいな感じなら
(2,272),(16,17188),(34,167),(8,670),...
というペアを作る で、その(ペアの個数)÷(最大公約数が1のペア)を計算する じゃあ例えば
http://mpnets.net/rand/
これ使って
1から1000の数字を20個生成
851
492
842
790
429
262
469
765
371
973
59
27
507
383
165
773
787
202
236
938 ランダムな数字ならべてπ掛けてまた同じ数字で割るとπに近くなるよ >>29
でしょ??
だから衝撃的な計算方法なんよ >>18
んで
10ペア
最大公約数が1のペアは7ペア
√(10/7×6)≒2.93
2.93かよ >>34
おおきたか!
3には近くなったけどまだまだ10ペアじゃ足りなかったかな? >>34
これがもし6ペアだったら3.16...になるね 200個生成して100ペアにして計算してみた
3.27 >>40
おおすごい!!!
プログラム組みましたか??
これでもまだまだかー 俺も今テキトーに作ったので
Python使える人はどうぞ
pをたくさんにすればいい感じになると思う
import math
import random
p =
k = 0
for i in range(p):
x=random.randrange(100)
y=random.randrange(100)
if math.gcd(x,y)==1:
k+=1
if k > 0:
print(math.sqrt(6*p/k)) 1〜1000までランダム
で10000ペア作ったけど
結果は3.149443581838859
だったな
割と収束おそかったわww >>44
まあ説明すると
級数
1+1/2^2+1/3^2+...=π^2/6
を使ってる >>53
無心になるんだ
無心になって書き続けるんだ 1〜10000の数をランダムに100万ペア作ったけど
結果は3.140851612260632
でしたー
似非乱数が問題なのかな?? >>54
自然数から一様ランダムに取ってくるのは無理じゃね >>56
お、さすが鋭いね
厳密にはこれは確率じゃなくて「密度」っていう概念だよ
n以下の数で区切って確率求めてn→∞とする >>58
おおお
でも一応3.14はでるね!
どうしても3桁目の壁が厳しいなww >>59
そのとり方ならどちらもpで割り切れる確率が1/p^2でnが大きくなれば下の方はほぼ独立になるからΠ1/(1 - 1/p^2)=Σ1/k^2に収束していくってことかな >>58
というかエクセルで組めるのかつよい
というか速い >>61
まさにその通り
バーゼル級数→オイラーの無限積を利用してます >>64
つよい
俺もパッとエクセル操れるようになりたい >>66
これもエクセルなん??
マジか素数螺旋まで作れるんだな >>61
これでやっとπになる理由が分かった
すっきりしたわ >>67
Excel
A1にこの式を書くだけで完成 2数が互いに素になる確率はπ^2/6って結構有名だろ >>71
6/π^2じゃないかな
あと厳密には確率じゃなくて密度だね ぼくもエクセルで
RANDとGCDとCOUNTIFとSQRTしか使ってないけど
プログラムより簡単に覚えられるだろ 1000万回の試行でやっと
3.141830141709167
だ
厳しいな >>76
OBだが数学科院は行ってないんだ
周りの熱意に着いて行けず院は他学部に逃げた これって有名な話なのか...
VIPの数学すれってたまに意外と伸びるよな >>78
なるほど
でも学部のうちから解析接続やるのは優秀な大学だな
ゼミでやったってこと? √(6n/m)=π?
6n/m=π^2
n/m=(π^2)/6
n/m=ζ(2)? >>83
そうそう
まさに互いに素である組の密度(確率モドキ)が1/ζ(2)になる >>81
ゼミだね
確かp進を学ぶゼミでやったと思う >>85
ということは数論系か
たしかに数論ゼミは周りの熱意凄そう >>87
今回は2つずつのペアだけど
おそらくn個ずつのペアならζ(n)が出ると思う >>86
数学科は学部は卒論も無いし実験も無いから空き時間が多い分自主的にどんどん勉強しないと周りと差が付くんだよな…
まあその間数学以外の勉強してたおかげで今の仕事があるから後悔は無いが純粋数学極めてる人はやっぱ凄いと思うわ ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています