Дзета-функция Римана в Java-бесконечная рекурсия с функциональной формой
Примечание: Обновлено 17.06.2015. Конечно, это возможно. См. Решение ниже.
даже если кто-то копирует и вставляет этот код, у вас еще есть много очистки делать. Также обратите внимание, что у вас будут проблемы внутри критической полосы от Re(s) = 0 до Re(s) = 1 :). Но это хорошее начало.
import java.util.Scanner;
public class NewTest{
public static void main(String[] args) {
RiemannZetaMain func = new RiemannZetaMain();
double s = 0;
double start, stop, totalTime;
Scanner scan = new Scanner(System.in);
System.out.print("Enter the value of s inside the Riemann Zeta Function: ");
try {
s = scan.nextDouble();
}
catch (Exception e) {
System.out.println("You must enter a positive integer greater than 1.");
}
start = System.currentTimeMillis();
if (s <= 0)
System.out.println("Value for the Zeta Function = " + riemannFuncForm(s));
else if (s == 1)
System.out.println("The zeta funxtion is undefined for Re(s) = 1.");
else if(s >= 2)
System.out.println("Value for the Zeta Function = " + getStandardSum(s));
else
System.out.println("Value for the Zeta Function = " + getNewSum(s));
stop = System.currentTimeMillis();
totalTime = (double) (stop-start) / 1000.0;
System.out.println("Total time taken is " + totalTime + " seconds.");
}
// Standard form the the Zeta function.
public static double standardZeta(double s) {
int n = 1;
double currentSum = 0;
double relativeError = 1;
double error = 0.000001;
double remainder;
while (relativeError > error) {
currentSum = Math.pow(n, -s) + currentSum;
remainder = 1 / ((s-1)* Math.pow(n, (s-1)));
relativeError = remainder / currentSum;
n++;
}
System.out.println("The number of terms summed was " + n + ".");
return currentSum;
}
public static double getStandardSum(double s){
return standardZeta(s);
}
//New Form
// zeta(s) = 2^(-1+2 s)/((-2+2^s) Gamma(1+s)) integral_0^infinity t^s sech^2(t) dt for Re(s)>-1
public static double Integrate(double start, double end) {
double currentIntegralValue = 0;
double dx = 0.0001d; // The size of delta x in the approximation
double x = start; // A = starting point of integration, B = ending point of integration.
// Ending conditions for the while loop
// Condition #1: The value of b - x(i) is less than delta(x).
// This would throw an out of bounds exception.
// Condition #2: The value of b - x(i) is greater than 0 (Since you start at A and split the integral
// up into "infinitesimally small" chunks up until you reach delta(x)*n.
while (Math.abs(end - x) >= dx && (end - x) > 0) {
currentIntegralValue += function(x) * dx; // Use the (Riemann) rectangle sums at xi to compute width * height
x += dx; // Add these sums together
}
return currentIntegralValue;
}
private static double function(double s) {
double sech = 1 / Math.cosh(s); // Hyperbolic cosecant
double squared = Math.pow(sech, 2);
return ((Math.pow(s, 0.5)) * squared);
}
public static double getNewSum(double s){
double constant = Math.pow(2, (2*s)-1) / (((Math.pow(2, s)) -2)*(gamma(1+s)));
return constant*Integrate(0, 1000);
}
// Gamma Function - Lanczos approximation
public static double gamma(double s){
double[] p = {0.99999999999980993, 676.5203681218851, -1259.1392167224028,
771.32342877765313, -176.61502916214059, 12.507343278686905,
-0.13857109526572012, 9.9843695780195716e-6, 1.5056327351493116e-7};
int g = 7;
if(s < 0.5) return Math.PI / (Math.sin(Math.PI * s)*gamma(1-s));
s -= 1;
double a = p[0];
double t = s+g+0.5;
for(int i = 1; i < p.length; i++){
a += p[i]/(s+i);
}
return Math.sqrt(2*Math.PI)*Math.pow(t, s+0.5)*Math.exp(-t)*a;
}
//Binomial Co-efficient - NOT CURRENTLY USING
/*
public static double binomial(int n, int k)
{
if (k>n-k)
k=n-k;
long b=1;
for (int i=1, m=n; i<=k; i++, m--)
b=b*m/i;
return b;
} */
// Riemann's Functional Equation
// Tried this initially and utterly failed.
public static double riemannFuncForm(double s) {
double term = Math.pow(2, s)*Math.pow(Math.PI, s-1)*(Math.sin((Math.PI*s)/2))*gamma(1-s);
double nextTerm = Math.pow(2, (1-s))*Math.pow(Math.PI, (1-s)-1)*(Math.sin((Math.PI*(1-s))/2))*gamma(1-(1-s));
double error = Math.abs(term - nextTerm);
if(s == 1.0)
return 0;
else
return Math.pow(2, s)*Math.pow(Math.PI, s-1)*(Math.sin((Math.PI*s)/2))*gamma(1-s)*standardZeta(1-s);
}
}
3 ответов
хорошо, мы выяснили, что для этой конкретной функции, поскольку эта форма на самом деле не является бесконечным рядом, мы не можем аппроксимировать с помощью рекурсии. Однако бесконечная сумма Дзета-рядов Римана (1\(n^s) where n = 1 to infinity
) может быть решена с помощью этого метода.
кроме того, этот метод может быть использован, чтобы найти сумма, произведение или предел любого бесконечного ряда.
если вы выполняете код, который у вас есть, вы получите бесконечную рекурсию как 1-(1-s) = s
(например,1-s = t
, 1-t = s
таким образом, вы будете просто переключаться между двумя значениями s
бесконечно).
ниже я говорю о сумме ряда. Похоже, вместо этого вы вычисляете произведение ряда. Приведенные ниже концепции должны работать в обоих случаях.
кроме того, Дзета-функция Римана является бесконечные сериалы. Это означает, что он имеет только предел и никогда не достигнет истинной суммы (в конечное время), и поэтому вы не можете получить точную ответ через рекурсию.
, если вы введете "пороговый" фактор, вы можете получить приближение, которое так хорошо, как вам нравится. Сумма будет увеличиваться/уменьшаться по мере добавления каждого члена. Как только сумма стабилизируется, вы можете выйти из рекурсии и вернуть приблизительную сумму. "Stabilized"определяется с использованием порогового коэффициента. Как только сумма изменяется на сумму, меньшую этого порогового коэффициента( который вы определили), ваша сумма имеет стабилизированный.
меньший порог приводит к лучшему приближению, но и к большему времени вычисления.
(Примечание: этот метод работает только в том случае, если ваша серия сходится, если у нее есть шанс не сходиться, вы также можете захотеть построить в maxSteps
переменная для прекращения выполнения, если серия не сошлась к вашему удовлетворению после maxSteps
шагов рекурсии.)
вот пример реализации, обратите внимание, что вам придется играть с threshold
и maxSteps
для определения соответствующих значений:
/* Riemann's Functional Equation
* threshold - if two terms differ by less than this absolute amount, return
* currSteps/maxSteps - if currSteps becomes maxSteps, give up on convergence and return
* currVal - the current product, used to determine threshold case (start at 1)
*/
public static double riemannFuncForm(double s, double threshold, int currSteps, int maxSteps, double currVal) {
double nextVal = currVal*(Math.pow(2, s)*Math.pow(Math.PI, s-1)*(Math.sin((Math.PI*s)/2))*gamma(1-s)); //currVal*term
if( s == 1.0)
return 0;
else if ( s == 0.0)
return -0.5;
else if (Math.abs(currVal-nextVal) < threshold) //When a term will change the current answer by less than threshold
return nextVal; //Could also do currVal here (shouldn't matter much as they differ by < threshold)
else if (currSteps == maxSteps)//When you've taken the max allowed steps
return nextVal; //You might want to print something here so you know you didn't converge
else //Otherwise just keep recursing
return riemannFuncForm(1-s, threshold, ++currSteps, maxSteps, nextVal);
}
}
это невозможно.
функциональная форма дзета-функции Римана --
zeta(s) = 2^s pi^(-1+s) Gamma(1-s) sin((pi s)/2) zeta(1-s)
это отличается от стандартного уравнения, в котором бесконечная сумма измеряется от 1/k^s для всех k = 1 до K = бесконечности. Можно написать это как нечто подобное --
// Standard form the the Zeta function.
public static double standardZeta(double s) {
int n = 1;
double currentSum = 0;
double relativeError = 1;
double error = 0.000001;
double remainder;
while (relativeError > error) {
currentSum = Math.pow(n, -s) + currentSum;
remainder = 1 / ((s-1)* Math.pow(n, (s-1)));
relativeError = remainder / currentSum;
n++;
}
System.out.println("The number of terms summed was " + n + ".");
return currentSum;
}
та же логика не применима к функциональному уравнению (это не прямая сумма, это математическая зависимость). Это потребовало бы довольно умного способа разработка программы для расчета отрицательных значений Дзета(ы)!
буквальная интерпретация этого кода Java - - -
// Riemann's Functional Equation
public static double riemannFuncForm(double s) {
double currentVal = (Math.pow(2, s)*Math.pow(Math.PI, s-1)*(Math.sin((Math.PI*s)/2))*gamma(1-s));
if( s == 1.0)
return 0;
else if ( s == 0.0)
return -0.5;
else
System.out.println("Value of next value is " + nextVal(1-s));
return currentVal;//*nextVal(1-s);
}
public static double nextVal(double s)
{
return (Math.pow(2, s)*Math.pow(Math.PI, s-1)*(Math.sin((Math.PI*s)/2))*gamma(1-s));
}
public static double getRiemannSum(double s) {
return riemannFuncForm(s);
}
тестирование на трех или четырех значениях показывает, что это не работает. Если вы напишете что-то похожее на --
// Riemann's Functional Equation
public static double riemannFuncForm(double s) {
double currentVal = Math.pow(2, s)*Math.pow(Math.PI, s-1)*(Math.sin((Math.PI*s)/2))*gamma(1-s); //currVal*term
if( s == 1.0)
return 0;
else if ( s == 0.0)
return -0.5;
else //Otherwise just keep recursing
return currentVal * nextVal(1-s);
}
public static double nextVal(double s)
{
return (Math.pow(2, s)*Math.pow(Math.PI, s-1)*(Math.sin((Math.PI*s)/2))*gamma(1-s));
}
Я неправильно понял, как это сделать с помощью математики. Мне придется использовать другое приближение дзета-функции для значений меньше 2.
Я думаю, что мне нужно использовать другую форму дзета-функции. Когда я запускаю всю программу - - -
import java.util.Scanner;
public class Test4{
public static void main(String[] args) {
RiemannZetaMain func = new RiemannZetaMain();
double s = 0;
double start, stop, totalTime;
Scanner scan = new Scanner(System.in);
System.out.print("Enter the value of s inside the Riemann Zeta Function: ");
try {
s = scan.nextDouble();
}
catch (Exception e) {
System.out.println("You must enter a positive integer greater than 1.");
}
start = System.currentTimeMillis();
if(s >= 2)
System.out.println("Value for the Zeta Function = " + getStandardSum(s));
else
System.out.println("Value for the Zeta Function = " + getRiemannSum(s));
stop = System.currentTimeMillis();
totalTime = (double) (stop-start) / 1000.0;
System.out.println("Total time taken is " + totalTime + " seconds.");
}
// Standard form the the Zeta function.
public static double standardZeta(double s) {
int n = 1;
double currentSum = 0;
double relativeError = 1;
double error = 0.000001;
double remainder;
while (relativeError > error) {
currentSum = Math.pow(n, -s) + currentSum;
remainder = 1 / ((s-1)* Math.pow(n, (s-1)));
relativeError = remainder / currentSum;
n++;
}
System.out.println("The number of terms summed was " + n + ".");
return currentSum;
}
public static double getStandardSum(double s){
return standardZeta(s);
}
// Riemann's Functional Equation
public static double riemannFuncForm(double s, double threshold, double currSteps, int maxSteps) {
double term = Math.pow(2, s)*Math.pow(Math.PI, s-1)*(Math.sin((Math.PI*s)/2))*gamma(1-s);
//double nextTerm = Math.pow(2, (1-s))*Math.pow(Math.PI, (1-s)-1)*(Math.sin((Math.PI*(1-s))/2))*gamma(1-(1-s));
//double error = Math.abs(term - nextTerm);
if(s == 1.0)
return 0;
else if (s == 0.0)
return -0.5;
else if (term < threshold) {//The recursion will stop once the term is less than the threshold
System.out.println("The number of steps is " + currSteps);
return term;
}
else if (currSteps == maxSteps) {//The recursion will stop if you meet the max steps
System.out.println("The series did not converge.");
return term;
}
else //Otherwise just keep recursing
return term*riemannFuncForm(1-s, threshold, ++currSteps, maxSteps);
}
public static double getRiemannSum(double s) {
double threshold = 0.00001;
double currSteps = 1;
int maxSteps = 1000;
return riemannFuncForm(s, threshold, currSteps, maxSteps);
}
// Gamma Function - Lanczos approximation
public static double gamma(double s){
double[] p = {0.99999999999980993, 676.5203681218851, -1259.1392167224028,
771.32342877765313, -176.61502916214059, 12.507343278686905,
-0.13857109526572012, 9.9843695780195716e-6, 1.5056327351493116e-7};
int g = 7;
if(s < 0.5) return Math.PI / (Math.sin(Math.PI * s)*gamma(1-s));
s -= 1;
double a = p[0];
double t = s+g+0.5;
for(int i = 1; i < p.length; i++){
a += p[i]/(s+i);
}
return Math.sqrt(2*Math.PI)*Math.pow(t, s+0.5)*Math.exp(-t)*a;
}
//Binomial Co-efficient
public static double binomial(int n, int k)
{
if (k>n-k)
k=n-k;
long b=1;
for (int i=1, m=n; i<=k; i++, m--)
b=b*m/i;
return b;
}
}
я замечаю, что подключение zeta (-1) возвращает -
Enter the value of s inside the Riemann Zeta Function: -1
The number of steps is 1.0
Value for the Zeta Function = -0.0506605918211689
Total time taken is 0.0 seconds.
Я знал, что это значение равно -1/12. Я проверил некоторые другие значения с wolfram alpha и заметил, что ... --6-->
double term = Math.pow(2, s)*Math.pow(Math.PI, s-1)*(Math.sin((Math.PI*s)/2))*gamma(1-s);
возвращает правильное значение. Просто я каждый раз умножаю это значение на zeta(1-s). В случае Zeta (1/2) это всегда будет умножить результат на 0.99999999.
Enter the value of s inside the Riemann Zeta Function: 0.5
The series did not converge.
Value for the Zeta Function = 0.999999999999889
Total time taken is 0.006 seconds.
Я собираюсь посмотреть, смогу ли я заменить часть для --
else if (term < threshold) {//The recursion will stop once the term is less than the threshold
System.out.println("The number of steps is " + currSteps);
return term;
}
эта разница является ошибкой между двумя членами в суммировании. Возможно, я не думаю об этом правильно, сейчас 1:16 утра. Посмотрим, смогу ли я завтра думать лучше ....