高效计算逻辑图的算法
Algorithms for efficiently computing logistic map
logistic map 是浮点数失败的经典示例。这也是一个很好的例子,说明即使在处理大数时,错误在数值算法中的传播通常也非常糟糕。我想知道是否有任何已知的算法可以解决这个问题?是否有一种有效的方法来计算逻辑映射,而不需要天真地以极高的精度计算它?
这是一个典型的例子,因为它是一个混沌系统。混沌系统的全部意义在于它对初始条件表现出难以置信的敏感性。要在 n 次迭代后得到正确率在 5% 以内的答案,需要从数字的 O(n) 位开始。不是因为你的算法不好,而是因为改变这些数字中的任何一个都会改变答案应该是什么。
所以,没有。虽然您可能会稍微加快计算速度,但您无法从较低的精度开始。
logistic map 是浮点数失败的经典示例。这也是一个很好的例子,说明即使在处理大数时,错误在数值算法中的传播通常也非常糟糕。我想知道是否有任何已知的算法可以解决这个问题?是否有一种有效的方法来计算逻辑映射,而不需要天真地以极高的精度计算它?
这是一个典型的例子,因为它是一个混沌系统。混沌系统的全部意义在于它对初始条件表现出难以置信的敏感性。要在 n 次迭代后得到正确率在 5% 以内的答案,需要从数字的 O(n) 位开始。不是因为你的算法不好,而是因为改变这些数字中的任何一个都会改变答案应该是什么。
所以,没有。虽然您可能会稍微加快计算速度,但您无法从较低的精度开始。