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Carrera de algoritmos de pi

Compara Gregory, Nilakantha, Machin-like y Chudnovsky con el mismo objetivo. Usa tiempo fijo para ver cuál avanza más y dígitos fijos para ver cuál llega primero.

Si primero quieres entender la idea, abre el Explorador de aproximación de pi. Esta página se centra en la comparación directa. Si ahora quieres obtener un bloque real de dígitos, abre el Generador de dígitos de pi.

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3 pasos rápidos
  1. Deja las cuatro opciones activas y ejecuta una carrera con el valor predeterminado.
  2. Mira la tarjeta ganadora y luego lee el gráfico junto con la tabla para entender la diferencia.
  3. Carga otra muestra o copia la URL si quieres repetir la misma configuración más tarde.

Ajustes de clase: empieza con una carrera de todos los métodos y después pasa a una comparación corta por dígitos.

Modo de carrera

Úsalo para preguntar cuánto puede avanzar cada algoritmo dentro del mismo tiempo.

Valores bajos dibujan más puntos. Valores altos dejan una tabla y un CSV más limpios.

Algoritmos

La comparación más clara suele salir cuando mantienes las cuatro opciones activas en la primera carrera.

Ganador
Mejor número de dígitos
Más rápido al objetivo
Algoritmos comparados
Modo
Tiempo objetivo
Estimación ganadora

Gráfico de carrera

El eje x usa tiempo transcurrido y el eje y usa dígitos coincidentes. Sirve para leer tendencias, no para reclamar rendimiento exacto en todos los dispositivos.

Tabla comparativa

AlgoritmoEstimaciónError absolutoDígitos coincidentesIteracionesTiempo msEstado

Notas para clase

Preparación de hojas y diapositivas

Preguntas frecuentes

¿Por qué se separan tan rápido los algoritmos?

Cada uno empaqueta la información sobre pi de una manera distinta, así que el mismo trabajo produce resultados muy diferentes.

¿Por qué Gregory es tan lento?

Es una serie muy simple y didáctica, pero mejora muy poco en cada término.

¿Por qué Chudnovsky sale mejor parado?

Su convergencia es mucho más agresiva y cada término suele aportar muchos más dígitos correctos.

¿Cuál es la diferencia entre tiempo fijo y dígitos fijos?

Tiempo fijo pregunta hasta dónde llega cada algoritmo. Dígitos fijos pregunta cuánto tarda cada uno en llegar a la misma meta.

¿Qué pasa cuando pulso detener?

La ejecución actual se cancela enseguida y la página mantiene visibles los últimos resultados completos.

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