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Course d'algorithmes de pi

Faites passer la même cible de pi par les formules de Gregory, Nilakantha, Machin-like et Chudnovsky. Utilisez le temps fixe pour voir qui va le plus loin, ou les chiffres fixes pour voir qui arrive en premier.

Pour la version d'abord pédagogique, commencez par l'explorateur d'approximation de pi. Cette page sert à comparer côte à côte. Quand vous avez ensuite besoin d'un préfixe décimal pratique, continuez vers le générateur de chiffres de pi.

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3 étapes rapides
  1. Choisissez un mode de course, gardez les quatre algorithmes activés et lancez une fois la cible par défaut.
  2. Regardez d'abord la carte du gagnant, puis lisez ensemble le graphique et le tableau au lieu d'isoler un seul nombre.
  3. Chargez un autre exemple ou copiez l'URL si vous voulez réutiliser exactement le même montage de cours.
Mode de course

Utilisez le même budget de temps pour chaque algorithme et comparez le nombre de chiffres concordants obtenus.

Des valeurs basses densifient le graphique. Des valeurs plus hautes réduisent le bruit dans le journal et le CSV.

Algorithmes

Gardez les quatre pour la comparaison la plus claire. Retirez-en un seulement si vous voulez isoler un écart précis.

Gagnant
Meilleur nombre de chiffres
Plus rapide vers la cible
Algorithmes comparés
Mode
Temps cible
Estimation gagnante

Graphique de course

Le graphique utilise le temps écoulé sur l'axe horizontal et les chiffres concordants sur l'axe vertical. Il sert à lire une tendance, pas à promettre la même performance sur tous les appareils.

Tableau de comparaison

Algorithme Estimation Erreur absolue Chiffres concordants Itérations Temps écoulé (ms) État

Notes pour le cours

Questions fréquentes

Pourquoi les algorithmes se séparent-ils si vite ?

Ils incorporent l'information sur pi de manières très différentes, donc une étape de plus ne représente pas la même progression selon la méthode.

Pourquoi Gregory est-il si lent ?

La série est assez simple pour partir des premiers principes, mais chaque nouveau terme améliore très peu l'estimation.

Pourquoi Chudnovsky est-il plus rapide ici ?

Sa convergence est bien plus agressive, donc un terme supplémentaire peut ajouter beaucoup plus de chiffres corrects qu'une série de base.

Quelle différence entre temps fixe et chiffres fixes ?

Le temps fixe compare jusqu'où chaque algorithme va dans le même budget. Les chiffres fixes comparent combien de temps chacun met pour atteindre la même cible.

Que se passe-t-il quand j'appuie sur arrêter ?

La course en cours est annulée immédiatement pour garder la page réactive, et les dernières valeurs terminées restent visibles.

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