Menu Close

Etiqueta: pi

Cálculo de pi con el producto de Wallis

José A. Alonso, ,

El producto de Wallis es una expresión, descubierta por John Wallis en 1655, para representar el valor de π y que establece que:

    π     2     2     4     4     6     6     8     8
   --- = --- · --- · --- · --- · --- · --- · --- · --- ···
    2     1     3     3     5     5     7     7     9

Definir las funciones

   factoresWallis  :: [Rational]
   productosWallis :: [Rational]
   aproximacionPi  :: Int -> Double
   errorPi         :: Double -> Int

tales que

  • factoresWallis es la sucesión de los factores del productos de Wallis. Por ejemplo,
     λ> take 10 factoresWallis
     [2 % 1,2 % 3,4 % 3,4 % 5,6 % 5,6 % 7,8 % 7,8 % 9,10 % 9,10 % 11]
  • productosWallis es la sucesión de los productos de los primeros factores de Wallis. Por ejemplo, 
     λ> take 7 productosWallis
     [2 % 1,4 % 3,16 % 9,64 % 45,128 % 75,256 % 175,2048 % 1225]
  • (aproximacionPi n) es la aproximación de pi obtenida multiplicando los n primeros factores de Wallis. Por ejemplo, 
     aproximacionPi 20     ==  3.2137849402931895
     aproximacionPi 200    ==  3.1493784731686008
     aproximacionPi 2000   ==  3.142377365093878
     aproximacionPi 20000  ==  3.141671186534396
  • (errorPi x) es el menor número de factores de Wallis necesarios para obtener pi con un error menor que x. Por ejemplo, 
     errorPi 0.1     ==  14
     errorPi 0.01    ==  155
     errorPi 0.001   ==  1569
     errorPi 0.0001  ==  15707

Soluciones

import Data.Ratio
 
factoresWallis :: [Rational]
factoresWallis =
  concat [[y%(y-1),  y%(y+1)] | x <- [1..], let y = 2*x]
 
productosWallis :: [Rational]
productosWallis = scanl1 (*) factoresWallis
 
aproximacionPi :: Int -> Double
aproximacionPi n =
  fromRational (2 * productosWallis !! n)
 
errorPi :: Double -> Int
errorPi x = head [n | n <- [1..]
                    , abs (pi - aproximacionPi n) < x]
 
-- 2ª definición de errorPi
errorPi2 :: Double -> Int
errorPi2 x =
  length (takeWhile (>=x) [abs (pi - 2 * fromRational y)
                          | y <- productosWallis])
 
-- 2ª definición de aproximacionPi
aproximacionPi2 :: Int -> Double
aproximacionPi2 n =
  2 * productosWallis2 !! n
 
productosWallis2 :: [Double]
productosWallis2 = scanl1 (*) factoresWallis2
 
factoresWallis2 :: [Double]
factoresWallis2 =
  concat [[y/(y-1),  y/(y+1)] | x <- [1..], let y = 2*x]
 
-- 3ª definición de errorPi
errorPi3 :: Double -> Int
errorPi3 x = head [n | n <- [1..]
                     , abs (pi - aproximacionPi2 n) < x]
 
-- Comparación de eficiencia
--    λ> errorPi 0.001
--    1569
--    (0.82 secs, 374,495,816 bytes)
--
--    λ> errorPi2 0.001
--    1569
--    (0.79 secs, 369,282,320 bytes)
--
--    λ> errorPi3 0.001
--    1569
--    (0.04 secs, 0 bytes)

Otras soluciones

  • Se pueden escribir otras soluciones en los comentarios.
  • El código se debe escribir entre una línea con <pre lang="haskell"> y otra con </pre>

Pensamiento

“¿Por qué son hermosos los números? Es como preguntar por qué es bella la Novena Sinfonía de Beethoven. Si no ves por qué, alguien no puede decírtelo. Yo sé que los números son hermosos. Si no son hermosos, nada lo es.”

Paul Erdös.

Leer más →

Cálculo de pi usando la fórmula de Vieta

José A. Alonso, ,

La fórmula de Vieta para el cálculo de pi es la siguiente
Calculo_de_pi_usando_la_formula_de_Vieta

Definir las funciones

   aproximacionPi :: Int -> Double
   errorPi :: Double -> Int

tales que

  • (aproximacionPi n) es la aproximación de pi usando n factores de la fórmula de Vieta. Por ejemplo, 
     aproximacionPi  5  ==  3.140331156954753
     aproximacionPi 10  ==  3.1415914215112
     aproximacionPi 15  ==  3.141592652386592
     aproximacionPi 20  ==  3.1415926535886207
     aproximacionPi 25  ==  3.141592653589795
  • (errorPi x) es el menor número de factores de la fórmula de Vieta necesarios para obtener pi con un error menor que x. Por ejemplo, 
     errorPi 0.1        ==  2
     errorPi 0.01       ==  4
     errorPi 0.001      ==  6
     errorPi 0.0001     ==  7
     errorPi 1e-4       ==  7
     errorPi 1e-14      ==  24
     pi                 ==  3.141592653589793
     aproximacionPi 24  ==  3.1415926535897913

Soluciones

-- 1ª definición de aproximacionPi
aproximacionPi :: Int -> Double
aproximacionPi n = product [2 / aux x | x <- [0..n]]
  where
    aux 0 = 1
    aux 1 = sqrt 2
    aux n = sqrt (2 + aux (n-1))
 
-- 2ª definición de aproximacionPi
aproximacionPi2 :: Int -> Double
aproximacionPi2 n = product [2/x | x <- 1 : xs] 
  where xs = take n $ iterate (\x -> sqrt (2+x)) (sqrt 2)
 
-- 3ª definición de aproximaxionPi
aproximacionPi3 :: Int -> Double
aproximacionPi3 n =  product (2 : take n (map (2/) xs))
  where xs = sqrt 2 : [sqrt (2 + x) | x <- xs]
 
-- 1ª definición de errorPi
errorPi :: Double -> Int
errorPi x = head [n | n <- [1..]
                    , abs (pi - aproximacionPi n) < x]
 
-- 2ª definición de errorPi
errorPi2 :: Double -> Int
errorPi2 x = until aceptable (+1) 1
  where aceptable n = abs (pi - aproximacionPi n) < x

Pensamiento

El tiempo que la barba me platea,
cavó mis ojos y agrandó mi frente,
va siendo en mi recuerdo transparente,
y mientras más al fondo, más clarea.

Antonio Machado

Leer más →

Aproximación entre pi y e

José A. Alonso, ,

El día 11 de noviembre, se publicó en la cuenta de Twitter de Fermat’s Library la siguiente curiosa identidad que relaciona los números e y pi:

Definir las siguientes funciones:

   sumaTerminos :: Int -> Double
   aproximacion :: Double -> Int

tales que

  • (sumaTerminos n) es la suma de los primeros n términos de la serie 1/(π²+ 1) + 1/(4π²+1) + 1/(9π²+1) + 1/(16π²+ ) + … Por ejemplo,
     sumaTerminos 10     ==  0.14687821811081034
     sumaTerminos 100    ==  0.15550948345688423
     sumaTerminos 1000   ==  0.15641637221314514
     sumaTerminos 10000  ==  0.15650751113789382
  • (aproximación x) es el menor número de términos que hay que sumar de la serie anterior para que se diferencie (en valor absoluto) de 1/(e²-1) menos que x. Por ejemplo,
     aproximacion 0.1     ==  1
     aproximacion 0.01    ==  10
     aproximacion 0.001   ==  101
     aproximacion 0.0001  ==  1013

Soluciones

-- 1ª definición de sumaTerminos
sumaTerminos :: Int -> Double
sumaTerminos n =
  sum [1 / (((x ^ 2) * (pi ^ 2)) + 1) | x <- [1 .. fromIntegral n]]
 
-- 2ª definición de sumaTerminos
sumaTerminos2 :: Int -> Double
sumaTerminos2 0 = 0
sumaTerminos2 n = 1 / (m^2 * pi^2 + 1) + sumaTerminos2 (n-1)
  where m = fromIntegral n
 
-- Definición de aproximacion
aproximacion :: Double -> Int
aproximacion x =
  head [n | n <- [0..]
          , abs (sumaTerminos n - 1 / (e^2 - 1)) < x]
  where e = exp 1

Pensamiento

“Sólo sé que no se nada” contenía la jactancia de un excesivo saber, puesto que olvidó añadir: y aun de esto mismo no estoy completamente seguro.

Antonio Machado

Leer más →

Fractal hexagonal

José A. Alonso, ,

Escribir, usando CodeWorld, un programa para dibujar el fractal hexagonal que se muestra en la siguiente animación
Fractal_hexagonal

Las 4 primeras fases de la animación son

  • Fase 0:
    Fractal_hexagonal_0
  • Fase 1:
    Fractal_hexagonal_1
  • Fase 2:
    Fractal_hexagonal_2
  • Fase 3:
    Fractal_hexagonal_3

Nota: Este ejercicio ha sido propuesto por Agustín Martín Aguera.

Soluciones

import CodeWorld
 
main :: IO()
main = animationOf (hexagono . s)
 
hexagono :: Int -> Picture
hexagono 0 =
  colored red $ solidPolygon [(9,0),(4.5,c),(-4.5,c),(-9,0),(-4.5,-c),(4.5,-c)]
  where c = 9 * sin (pi / 3)
hexagono n =
  pictures (hex : take 6 (iterate (rotated (pi / 3)) (translated 6 0 hex)))
  where hex = scaled (1/3) (1/3) $ hexagono (n-1)
 
s :: Double -> Int
s t = mod (floor t) 5
Leer más →

Número de dígitos del factorial

José A. Alonso, ,

Definir las funciones

   nDigitosFact :: Integer -> Integer
   graficas     :: [Integer] -> IO ()

tales que

  • (nDigitosFact n) es el número de dígitos de n!. Por ejemplo,
     nDigitosFact 0        ==  1
     nDigitosFact 4        ==  2
     nDigitosFact 5        ==  3
     nDigitosFact 10       ==  7
     nDigitosFact 100      ==  158
     nDigitosFact 1000     ==  2568
     nDigitosFact 10000    ==  35660
     nDigitosFact 100000   ==  456574
     nDigitosFact 1000000  ==  5565709
  • (graficas xs) dibuja las gráficas de los números de dígitos del factorial de k (para k en xs) y de la recta y = 5.5 x. Por ejemplo, (graficas [0,500..10^6]) dibuja
    Numero_de_digitos_del_factorial

Nota: Este ejercicio está basado en el problema How many digits? de Kattis en donde se impone la restricción de calcular, en menos de 1 segundo, el número de dígitos de los factoriales de 10.000 números del rango [0,1.000.000].

Se puede simular como sigue

   λ> import System.Random 
   λ> xs <- sequence [randomRIO (0,10^6) | _ <- [1..10^3]]
   λ> maximum (map nDigitosFact xs)
   5561492
   λ> xs <- sequence [randomRIO (0,10^6) | _ <- [1..10^3]]
   λ> maximum (map nDigitosFact xs)
   5563303

Soluciones

import Data.List (genericLength, genericIndex)
import Graphics.Gnuplot.Simple
 
-- 1ª definición
nDigitosFact1 :: Integer -> Integer
nDigitosFact1 n =
  genericLength (show (product [1..n]))
 
-- 2ª definición (usando logaritmos)
-- =================================
 
-- Basado en
--    nDigitos (n!) = 1 + floor (log (n!))
--                  = 1 + floor (log (1*2*3*...*n))
--                  = 1 + floor (log(1) + log(2) + log(3) +...+ log(n))
 
nDigitosFact2 :: Integer -> Integer
nDigitosFact2 n =
  1 + floor (sum [logBase 10 (fromIntegral k) | k <- [1..n]])
 
-- 3ª definición (usando logaritmos y programación dinámica)
-- =========================================================
 
nDigitosFact3 :: Integer -> Integer
nDigitosFact3 0 = 1
nDigitosFact3 n = 1 + floor ((sumLogs `genericIndex` (n-1)) / log 10)
 
logs :: [Double]
logs = map log [1..]
 
sumLogs :: [Double]
sumLogs = scanl1 (+) logs
 
-- 4ª definición (Usando la fórmula de Kamenetsky)
-- ===============================================
 
-- La fórmula se encuentra en https://oeis.org/A034886
 
nDigitosFact4 :: Integer -> Integer
nDigitosFact4 0 = 1
nDigitosFact4 1 = 1
nDigitosFact4 n =
  1 + floor (m * logBase 10 (m/e) + logBase 10 (2*pi*m)/2)
  where m = fromIntegral n
        e = exp 1
 
--    λ> nDigitosFact1 (4*10^4)
--    166714
--    (5.61 secs, 1,649,912,864 bytes)
--    λ> nDigitosFact2 (4*10^4)
--    166714
--    (0.10 secs, 13,741,360 bytes)
--
--    λ> nDigitosFact2 (7*10^5)
--    3787566
--    (1.86 secs, 187,666,328 bytes)
--    λ> nDigitosFact3 (7*10^5)
--    3787566
--    (0.02 secs, 0 bytes)
--    λ> nDigitosFact3 (7*10^5)
--    3787566
--    (1.01 secs, 238,682,064 bytes)
--    λ> nDigitosFact4 (7*10^5)
--    3787566
--    (0.01 secs, 0 bytes)
-- 
--    λ> import System.Random 
--    λ> xs <- sequence [randomRIO (0,10^6) | _ <- [1..10^2]]
--    λ> maximum (map nDigitosFact3 xs)
--    5565097
--    (11.19 secs, 7,336,595,440 bytes)
--    λ> maximum (map nDigitosFact4 xs)
--    5565097
--    (0.01 secs, 0 bytes)
 
graficas :: [Integer] -> IO ()
graficas xs = 
    plotLists [Key Nothing]
              [p1, p2]
    where p1, p2 :: [(Float, Float)]
          p1 = [(fi k, fi (nDigitosFact4 k)) | k <- xs]
          p2 = [(k',5.5*k') | k <- xs, let k' = fi k]
          fi = fromIntegral
Leer más →