多线程计算Pi

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pi的计算

pi的计算
表6-3
5.圆周率的随机模拟计算方法 (蒙特卡罗法)
cs=0 n=500 %随机取点数 for i=1:n a=rand(1,2); if a(1)^2+a(2)^2<=1 cs=cs+1 end end 4*cs/n



依次取n 500,1000,3000,5000,50000取算得 圆周率的近似值分别为 3.18400000000000 3.10400000000000 3.13866666666667 3.12080000000000 3.14376000000000
1 ( 1)n (6n)! 13591409 545140134n 12 , 3 3 3 n n 0 ( 3n)!( n! ) 640320 2
并在1994年计算到了4044000000位.它的另一 种形式是
426880 10005 . (6n)!(545140134 n 13591409) 3 3n ( n ! ) ( 3 n )! ( 640320 ) n 0
例3 完成下面的实验任务
(1) 用MATLAB软件计算函数arctan x的Maclaurin 展开式,计算的近似值.
( 2)利用下面的等式计算 的值,并与( 1)比较.
2 1 2 ( 1)n1 (a ) (b) , 2, 2 8 n1 ( 2n 1) 12 n1 n


分析法时期
这一时期人们开始摆脱求多边形周长的繁难 计算,利用无穷级数或无穷连乘积来算 π 。 1593年,韦达给出

这一不寻常的公式是 π 的最早分析表达式。甚至 在今天,这个公式的优美也会令我们赞叹不已。它 表明仅仅借助数字2,通过一系列的加、乘、除和 开平方就可算出 π 值。

python多线程的高级用法,以及线程同步和互斥机制

python多线程的高级用法,以及线程同步和互斥机制

python多线程的高级用法,以及线程同步和互斥机制Python 的多线程模块 `threading` 提供了一种方法来创建和管理线程。

下面是一些 Python 多线程的高级用法,以及线程同步和互斥机制的介绍。

高级用法1. 线程局部存储:使用 `()` 可以为每个线程提供独立的存储空间。

这对于在线程之间存储和检索数据非常有用。

```pythonimport threading创建一个线程局部存储对象thread_local = ()def worker():设置线程局部变量的值thread_ = "thread-{}".format(_thread().name)print(thread_)threads = []for i in range(5):t = (target=worker)(t)()```2. 线程池:使用 `` 可以更方便地管理线程池。

这个类提供了一个 `map()` 方法,可以并行地对可迭代对象中的每个元素执行函数。

```pythonfrom import ThreadPoolExecutordef square(n):return n nwith ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:results = (square, range(10))```3. 线程锁:使用 `` 可以实现线程之间的互斥。

当一个线程拥有锁时,其他线程必须等待锁被释放后才能继续执行。

```pythonlock = ()with lock:临界区,只有一个线程可以执行这部分代码pass```4. 信号量:使用 `` 可以实现线程之间的同步。

信号量是一个计数器,用于控制同时访问共享资源的线程数量。

```pythonfrom import Semaphoresem = Semaphore(3) 最多允许3个线程同时访问共享资源with sem:临界区,只有当信号量计数大于0时,线程才能执行这部分代码pass```5. 事件循环:使用 `asyncio` 模块可以实现异步 I/O 和协程的并发执行。

cuda积分法求pi

cuda积分法求pi

cuda积分法求piCUDA积分法求π在计算机科学领域中,π(圆周率)是一个重要的数学常数。

许多领域的问题都需要用到π,例如几何、物理学、统计学等。

求π的方法有很多,其中一种常见的方法是使用积分法求解。

本文将介绍如何使用CUDA(计算统一设备架构)来实现积分法求解π。

1. 积分法介绍积分法是一种求解数学问题的方法,它将一个函数在某个区间上的积分转化为该区间内该函数的加权和。

对于π的求解,我们可以使用下述公式来表示:π = ∫(0 to 1) 4 / (1 + x^2) dx该公式表示了一个从0到1的积分,其中被积函数为4 / (1 + x^2)。

我们可以使用积分法来估计这个积分的近似值。

2. CUDA并行计算CUDA是由NVIDIA开发的一种并行计算平台和编程模型,它可以利用GPU 的计算能力进行高性能的并行计算。

在本文的任务中,我们将使用CUDA来进行并行计算,以加快π的计算速度。

3. CUDA程序设计在使用CUDA进行程序设计时,我们需要编写两个函数:主机函数和设备函数。

主机函数在CPU上运行,用于控制CUDA的执行流程。

设备函数在GPU上运行,用于实际的计算。

首先,我们需要创建一个包含设备函数的CUDA文件。

设备函数用于计算积分的近似值,代码如下所示:```cpp__global__ void compute_pi(float* result, int n) {int index = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;float x = (index + 0.5) / n;float fx = 4 / (1 + x * x);result[index] = fx / n;}```接下来,我们需要创建主机函数来调用设备函数并计算近似值。

主机函数的代码如下所示:```cpp#include <iostream>#include <cuda_runtime.h>int main() {int n = 1000000; // 迭代次数size_t size = n * sizeof(float);float* result = (float*)malloc(size);float* dev_result;cudaMalloc((void**)&dev_result, size);int threads_per_block = 256;int blocks_per_grid = (n + threads_per_block - 1) / threads_per_block;compute_pi<<<blocks_per_grid, threads_per_block>>>(dev_result, n);cudaMemcpy(result, dev_result, size, cudaMemcpyDeviceToHost);float pi = 0;for (int i = 0; i < n; i++) {pi += result[i];}pi *= 4;std::cout << "Approximation of pi: " << pi << std::endl;free(result);cudaFree(dev_result);return 0;}```在主机函数中,我们首先定义了迭代次数n,并根据它计算需要分配的内存大小。

matlab使用级数求pi的值的程序

matlab使用级数求pi的值的程序

[matlab使用级数求pi的值的程序]在数学和计算机科学领域,级数是一种非常重要的概念,它常常被用来进行数值计算和数学建模。

其中,π(pi)的计算就是一个著名的例子。

π是一个无理数,其精确值无法用有限的小数、分数或代数式来表示。

人们常常使用级数来逼近π的值。

在这篇文章中,我将和大家共享如何利用matlab来使用级数求π的值的程序,深入讨论该程序的原理和实现方式,并回顾整个计算过程,以便读者更深入地理解这一数学计算的背后原理。

1. 原理和思路在计算π的值时,可以利用数学中的级数公式来逐步逼近π的值。

其中,有一种著名的级数公式就是莱布尼茨级数公式,即:π/4 = 1 - 1/3 + 1/5 - 1/7 + 1/9 - ...根据该级数公式,我们可以不断地增加级数的项数,来逼近π/4的值,最终得出π的近似值。

2. 算法和程序接下来,我们将利用matlab来实现这个级数求π的值的程序。

我们可以定义一个变量sum来表示级数的和,然后利用一个循环来不断更新sum的值。

在每一轮循环中,我们可以根据级数的奇偶性来确定每一项的正负号,并将其加到sum中。

具体的matlab代码如下:```matlabsum = 0;n = 1;precision = 1e-6;term = 1;while abs(term) > precisionterm = (-1)^(n-1) * 1/(2*n-1);sum = sum + term;n = n + 1;endpi_value = 4 * sum;disp(['计算得到的π的近似值为:', num2str(pi_value)]);```在上述程序中,我们设定了一个精度precision,当每一项的绝对值小于precision时,我们认为级数已经收敛,可以结束循环。

我们将得到的sum乘以4,得到π的近似值。

3. 实际运行和结果当我们在matlab中运行上述程序时,会得到一个近似值为3.141591的π。

linux 圆周率计算方法

linux 圆周率计算方法

linux 圆周率计算方法在Linux 环境中,你可以使用不同的方法计算圆周率(π)。

以下是一些计算π的方法:1. 使用Bash 脚本和bc(基础计算器):```bash#!/bin/bashscale=1000 # 设置计算精度echo "scale=${scale}; 4*a(1)" | bc -l```该脚本使用`bc` 命令,通过`a(1)` 计算π的值。

你可以根据需要调整`scale` 的值以增加计算精度。

2. 使用Python:```bashpython -c "from math import pi; print(pi)"```这将使用Python 中的math 模块直接打印π的值。

3. 使用C 语言:如果你愿意编写一个小程序,你可以使用C 语言中的库函数或者自行编写圆周率的计算算法。

```c#include <stdio.h>#include <math.h>int main() {double pi = M_PI;printf("Pi: %lf\n", pi);return 0;}```编译并执行上述C 代码,它将输出π的值。

4. 使用在线服务:你还可以通过在线服务,如Wolfram Alpha 或其他在线计算器,直接获取π的值。

无论你选择哪种方法,都需要根据你的需求和精度要求来选择合适的方法。

对于许多应用,内置的数学库或在线服务提供的π的值可能已经足够了。

如果需要更高的精度,你可能需要考虑使用专用的数值计算库或算法。

Matlab中的多线程与并行计算技术介绍

Matlab中的多线程与并行计算技术介绍

Matlab中的多线程与并行计算技术介绍Matlab是一种广泛应用于科学和工程计算领域的软件工具。

它提供了丰富的功能和大量的工具箱,使得用户能够通过编写脚本和函数来完成各种复杂的计算任务。

然而,对于涉及大规模数据处理和复杂算法的任务来说,单线程计算的效率往往无法满足需求。

因此,Matlab提供了多线程与并行计算技术来提高计算效率。

一、多线程技术介绍在计算机领域中,线程是指操作系统能够独立调度执行的最小单位。

多线程技术可以更好地利用多核处理器的优势,实现并行化计算。

Matlab通过内置的parallel computing toolbox(并行计算工具箱)提供了多线程编程的支持。

在Matlab中,可以通过将计算任务划分为多个子任务,然后分配给不同的线程来实现并行计算。

每个线程独立执行自己的子任务,最后将子任务的结果合并起来得到最终的结果。

通过这种方式,可以显著提高计算效率。

二、并行计算技术介绍并行计算是指将一个大型计算任务拆分为多个小任务,然后将这些小任务同时执行,最后将它们的结果组合起来得到最终的结果。

与多线程技术不同的是,多线程技术是在同一个程序中使用多个线程来执行不同的任务,而并行计算技术是将不同的任务分配给不同的计算资源并行执行。

在Matlab中,可以通过parallel computing toolbox实现并行计算。

这个工具箱提供了大量的函数和工具,帮助用户利用多核处理器和集群计算资源进行并行计算。

用户只需要将计算任务划分为多个小任务,并使用工具箱提供的函数来管理和调度这些任务即可。

除了使用parallel computing toolbox,Matlab还支持使用第三方库和工具进行并行计算。

用户可以使用MATLAB Parallel Server或者MathWorks Cloud将计算任务分发给多个计算节点,从而实现高效的并行计算。

三、多线程与并行计算的应用领域多线程与并行计算技术在各个领域都有着广泛的应用。

一种实现多线程的方法

一种实现多线程的方法
Cr ae r a (p r a Atrb ts: i t e tTh e d 1 Th e d ti u e Pon ;
DwS a k ie: t c S z Dwo d; r l S a t d e s: n p t r Ad r s Tf Th e d t r Ro t e ra S at ui ; n l P r m ee : on e ; p a a t r P i t r d wCr a i n a s Dwo d; e to Flg : r Va p r a l : r l Th e d D Dwo d; r Th n l s d a1 ; a d e: t c l )
出 用 Wid ws3 n o 2位 应 用程 序接 I 实现 多线程 的具 体过 程 。 : 2
关键 词 : 线程 ; 多线 程机 制 ; P ; A I实现 中图分 类 号 : 3 TP 9 文献 标 识 码 : A 文 章编 号 :0 46 2 2 0 )20 2—2 1 0—0X(0 2 0—0 70
2 线程 的实现
可 以 用 Jv ,)lh 等 一 些 开 发 工 具 来 实 现 , aa1 pi e 因为 . 程然 会 得 到 基 于 多 线 程操 作 系统 低 层 的 支 线 持 。 以 . 们也 可 以利 用 Wid w 3 所 我 n o s 2位 AP 函 数 I
DwExt d : iCo e DW ORD) ;
段处 理器 时 间 。 程就 是 程序 中 的一 个执 行 流 , 线 多
线 程 程 序是 一 个 程 序 中 包含 多 个 执 行 流 。 线 程是 多 实 现并 发机制 的一种 有 效手 段 。
l 多 线程机制
Wid ws 3 位 操 作 系 统 ( n o 9 . n no 2 wid ws x wi— d ws 0 0 wid wsNT) 多任 务操 作 系统 。在 任 o 20 , no 是

多线程计算π实验报告

多线程计算π实验报告

一、实验目的1. 理解多线程编程的基本原理和概念。

2. 掌握多线程在计算密集型任务中的应用。

3. 通过实际操作,提高编程能力和问题解决能力。

4. 探讨多线程在计算π过程中的性能提升。

二、实验环境1. 操作系统:Windows 102. 编程语言:C++3. 编译器:Visual Studio 20194. 线程库:C++11标准线程库(<thread>)三、实验内容本实验旨在通过多线程编程技术,提高计算π的效率。

实验分为以下步骤:1. 设计一个计算π的函数,该函数采用蒙特卡洛方法进行估算。

2. 将整个计算任务划分为多个子任务,每个子任务由一个线程执行。

3. 利用C++11标准线程库中的thread类创建线程,并分配子任务。

4. 合并各线程计算的结果,得到最终的π值。

四、实验步骤1. 定义一个计算π的函数,采用蒙特卡洛方法进行估算。

```cpp#include <iostream>#include <random>#include <thread>#include <vector>double calculate_pi(int iterations) {std::random_device rd;std::mt19937 gen(rd());std::uniform_real_distribution<> dis(0.0, 1.0);int inside_circle = 0;for (int i = 0; i < iterations; ++i) {double x = dis(gen);double y = dis(gen);if (x x + y y <= 1.0) {++inside_circle;}}return 4.0 inside_circle / iterations;}```2. 将整个计算任务划分为多个子任务,每个子任务由一个线程执行。

分布式pi算法

分布式pi算法

分布式pi算法
分布式π算法是一种基于分布式计算的算法,旨在通过多台计算机协同工作来快速计算圆周率π的近似值。

该算法利用了分布式系统的并行性和可扩展性,将计算任务分配给多个节点,每个节点独立进行计算,并将结果汇总得到最终的π值。

在分布式π算法中,通常采用蒙特卡罗方法来估算π值。

蒙特卡罗方法是一种基于随机抽样的数值计算方法,通过模拟随机事件并统计结果来逼近真实值。

在分布式π算法中,每个节点生成一定数量的随机数,模拟在单位正方形内随机投掷点的过程,并统计落在单位圆内的点数。

通过比较落在圆内点数和总点数的比例,可以估算出π的近似值。

为了提高计算效率和精度,分布式π算法通常会采用一些优化策略。

例如,可以采用多线程或异步计算来加速单个节点的计算速度;可以使用更加高效的随机数生成器来减少计算量;还可以对结果进行多次迭代和平均,以提高精度和稳定性。

总之,分布式π算法是一种基于分布式计算和蒙特卡罗方法的数值计算算法,通过多台计算机协同工作来快速计算圆周率π的近似值。

该算法在科学研究、工程计算、数据分析等领域具有广泛的应用前景,可以为大规模数据处理和计算提供高效、可扩展的解决方案。

python中pi的用法(一)

python中pi的用法(一)

python中pi的用法(一)Python中pi的用法详解Python是一门强大而灵活的编程语言,它提供了许多有用的数学函数和常量,其中一个重要的常量是π(pi)。

在Python中,我们可以通过使用math模块来访问π的各种用法。

下面是一些常见的用法,供您参考:导入math模块为了使用π和其他数学函数,首先需要导入math模块。

可以使用以下代码将其导入Python程序:import math获取π的值要获取π的值,可以使用``。

以下是一个简单示例:import mathpi_value =print(pi_value)输出结果为:使用π进行数学计算π在数学计算中经常被使用。

下面是一些使用π进行数学计算的示例:计算圆的周长import mathradius = 5circumference = 2 * * radiusprint(circumference)输出结果为:计算圆的面积import mathradius = 5area = * radius**2print(area)输出结果为:利用π进行三角函数计算π在三角函数计算中扮演着重要的角色。

以下是一些使用π进行三角函数计算的示例:计算正弦值import mathangle = / 4sin_value = (angle)print(sin_value)输出结果为:计算余弦值import mathangle = / 3cos_value = (angle)print(cos_value)输出结果为:其他用法除了上述示例外,π还可以在许多其他场合使用,如统计学、物理学等。

Python的math模块提供了许多其他与π相关的函数和常量,您可以在需要时进行深入研究。

以上是关于在Python中使用π的一些常见用法的详细讲解。

希望本文对您有所帮助!使用π进行指数计算π可以用来进行指数计算,以下是一个示例:import mathexponential_value = ()print(exponential_value)输出结果为:利用π进行对数计算π可以用来进行对数计算,以下是一个示例:import mathlog_value = ()print(log_value)输出结果为:使用π进行数值比较π可以用来进行数值比较,以下是一个示例:import mathresult = >print(result)输出结果为:利用π进行随机数生成π可以用来进行随机数生成,以下是一个示例:import mathimport randomrandom_value = () *print(random_value)输出结果为:使用π进行三角函数反函数计算π可以用来进行三角函数反函数计算,以下是一个示例:import matharcsin_value = (1 / )print(arcsin_value)输出结果为:利用π进行单位转换π可以用来进行单位转换,例如将弧度转换为度,以下是一个示例:import mathradians = / 4degrees = (radians)print(degrees)输出结果为:以上是关于在Python中使用π的一些更多用法的详细讲解。

pi带宽计算

pi带宽计算

pi带宽计算
在计算机网络中,带宽是指在单位时间内能够传输的最大数据量,通常用 bps(比特每秒)或 Bytes/s(字节每秒)来衡量。

在pi带宽
计算中,我们需要考虑以下几个因素:
1. 网络协议:不同的网络协议传输数据时有不同的头部和包装
方式,会占用一定的带宽。

例如,TCP协议头部的长度为至少20个字节,而UDP协议头部只有8个字节,因此在使用TCP协议传输数据时,需要额外考虑头部所占用的带宽。

2. 带宽限制:网络中可能会对带宽进行限制,例如运营商提供
的宽带服务中,用户可能只有一定的带宽可供使用。

在这种情况下,
需要确保计算出来的带宽不能超过限制带宽,否则网络传输速度会受
到影响。

3. 数据包大小:在网络传输过程中,数据通常会被分成多个数
据包发送,因此每个数据包的大小也会影响整个网络传输的带宽。

例如,如果一个数据包的大小为1000字节,那么在1秒内传输1000个
数据包就意味着带宽为8000bps。

综合考虑以上因素,pi带宽计算可以通过以下公式进行估算:
带宽 = (数据包大小 + 协议头部长度)* 数据包个数 / 传输
时间
其中,数据包大小和协议头部长度需要根据实际使用的协议进行
计算,数据包个数可以通过数据总量除以数据包大小获得,传输时间
可以通过网络延迟和数据传输时间之和得到。

通过使用这个公式,可
以相对准确地计算出网络传输的带宽,以便进行网络性能调试和优化。

python圆周率pi的计算

python圆周率pi的计算

python圆周率pi的计算
Python 是一种流行的编程语言,可以用于圆周率 pi 的计算。

以下是几种使用 Python 计算 pi 的方法:
1. 使用贝利波尔温普劳夫公式 (BBP 公式):这是 Python 中最常用的方法之一。

该公式使用无限级数计算 pi,公式如下: π≈ 4 * sum(k in range(1, 10001) / 5001 * (2 * k - 1) * (2 * k - 3) * (2 * k - 5) * ... * (2 * k - 3073))
2. 使用傅里叶变换:Python 中使用 fftw 库可以实现傅里叶变换,从而计算 pi。

这种方法需要对 pi 进行多项式求导,然后使用傅里叶变换来计算 pi。

3. 使用数值积分:Python 中使用 pip 包可以计算 pi 的数值
积分。

例如,可以使用下面的代码来计算 pi 的 1000 位数:
import math
pi = math.pi
for i in range(1000):
pi += i * math.factorial(i) / (i * math.factorial(i) + 1) print(pi)
以上是 Python 中计算 pi 的几种方法。

无论使用哪种方法,都需要对 pi 进行多次计算以获得足够的精度。

通常,使用 100 万个以上的计算结果才能得到足够的精度。

c语言的pi值

c语言的pi值

c语言的pi值在C语言中,我们可以通过数学公式来计算PI值。

最常用的方法是利用Leibniz公式或Archimedes方法。

Leibniz公式是通过无限级数计算PI值的方法。

公式为:PI/4 = 1 - 1/3 + 1/5 - 1/7 + 1/9 - ...可以使用for循环来计算级数的和,从而得到PI值:int main(){int i,flag=1;double pi=0.0;for(i=1;;i+=2){pi += flag*1.0/i;flag = -flag;if(fabs(1.0/i)<1e-6) break;}printf('PI=%lf',4*pi);return 0;}Archimedes方法是通过多边形逼近圆的方法计算PI值。

公式为: PI ≈ 3 + 1/7 + 1/7*3 + 1/7*3*3 + ...可以使用while循环来计算多边形的边数和周长,从而得到PI 值:int main(){int n=6;double pi=0.0;double a=3.0,b=1.0;while(n<=96){b = sqrt(2.0*(1.0-sqrt(1.0-b*b/4.0)));pi = n*a/2.0;a = sqrt(a*a-b*b);n *= 2;}printf('PI=%lf',pi);return 0;}通过以上方法,我们可以在C语言中计算出PI值。

当然,还有其他更高效的方法可以用来计算PI值,比如蒙特卡罗算法等。

c++中带π的运算

c++中带π的运算

c++中带π的运算《C中带π的运算》在C语言中,π(pi)是一个非常重要的常数,它在许多数学和科学计算中都有广泛的应用。

本文将介绍如何在C语言中进行带π的运算,包括如何使用π进行数学计算和三角函数运算。

一、使用π进行数学计算在C语言中,π可以通过预定义的宏定义`M_PI`来访问。

这个宏定义在<math.h>头文件中定义。

使用π进行数学计算的方法非常简单,只需要将π作为参数传递给需要进行数学计算的函数即可。

例如,要计算两个角度之间的弧长,可以使用以下代码:```c#include<math.h>doubleangle1=45.0;doubleangle2=90.0;doubledistance=acos(sin(angle2)*sin(angle1)/(cos(angle2)-cos(angle1)));```在上面的代码中,我们使用了acos函数来计算两个角度之间的弧长。

在计算过程中,我们使用了sin和cos函数来计算角度的正弦和余弦值,并将它们传递给acos函数进行计算。

需要注意的是,在使用π进行数学计算时,需要保证输入的值在函数的定义范围内,否则可能会导致错误的结果。

二、使用π进行三角函数运算在C语言中,π也是三角函数运算的重要常数。

常用的三角函数包括正弦、余弦、正切等,它们都可以通过π来进行计算。

例如,要计算一个角度的正弦值,可以使用以下代码:```c#include<math.h>doubleangle=45.0;doublesine=sin(angle*M_PI/180.0);```在上面的代码中,我们将角度转换为弧度(因为π是弧度制),并将其传递给sin函数进行计算。

需要注意的是,在使用π进行三角函数运算时,需要将角度值转换为弧度值,否则可能会导致错误的结果。

另外,在使用三角函数时,需要注意函数的定义范围和精度要求,以确保得到准确的结果。

三、使用π进行科学计算在C语言中,π还经常被用于进行科学计算。

圆周率pi的BBP多核并行算法实现

圆周率pi的BBP多核并行算法实现

圆周率pi的BBP多核并行算法实现
张翔
【期刊名称】《普洱学院学报》
【年(卷),期】2013(029)003
【摘要】随着计算机的发展,多核计算机已经在普通用户上得到了普及。

圆周率竹的BBP算法适合用来进行并行计算。

本文在多核计算机上用Java实现了圆周率π的BBP算法的并行计算。

【总页数】3页(P46-48)
【作者】张翔
【作者单位】普洱学院计算机科学系,云南普洱665000
【正文语种】中文
【中图分类】TP312
【相关文献】
1.圆周率pi的BBP多核并行算法实现 [J], 张翔
2.BBP算法的多核多线程并行运算时间比较 [J], 宁津钏;贺细平
3.基于多核异构的代数多重网格的并行算法实现 [J], 刘荣;陈华;李庆贺;张艺丹;贾昌辉
4.关于圆周率pi的数值计算的一个改进公式 [J], 甘泉
5.这个设计来自圆周率Pi Bike自行车 [J],
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Python多线程原理与用法详解

Python多线程原理与用法详解

Python多线程原理与⽤法详解本⽂实例讲述了Python多线程原理与⽤法。

分享给⼤家供⼤家参考,具体如下:多线程(英语:multithreading),是指从软件或者硬件上实现多个线程并发执⾏的技术。

具有多线程能⼒的计算机因有硬件⽀持⽽能够在同⼀时间执⾏多于⼀个线程,进⽽提升整体处理性能。

具有这种能⼒的系统包括对称多处理机、多核⼼处理器以及芯⽚级多处理(Chip-level multithreading)或同时多线程(Simultaneous multithreading)处理器。

[1] 在⼀个程序中,这些独⽴运⾏的程序⽚段叫作“线程”(Thread),利⽤它编程的概念就叫作“多线程处理(Multithreading)”。

具有多线程能⼒的计算机因有硬件⽀持⽽能够在同⼀时间执⾏多于⼀个线程(台湾译作“执⾏绪”),进⽽提升整体处理性能。

创建并启动⼀个线程import threadingdef runtask(name):print("%s线程已启动"%name)t = threading.Thread(target=runtask,args=("task1",)) # args因为是⼀个元组,所以必须这样写,否则运⾏将报错t.start()join等待当前线程执⾏完毕import threadingimport timedef runtask(name):print("%s线程已启动"%name)time.sleep(2)t = threading.Thread(target=runtask,args=("task1",))t.start()t.join()print("abc") # 过了2s才会打印,若⽆等待将看不到等待2s的效果setDaemon(True)将线程设置为守护线程。

若设置为守护线程,主线程结束后,⼦线程也将结束,并且主线程不会理会⼦线程是否结束,主线程不会等待⼦线程结束完后才结束。

线程池线程数计算公式

线程池线程数计算公式

线程池线程数计算公式线程池是在多线程编程中经常使用的一种技术,它可以提高程序的执行效率和资源利用率。

线程池可以控制线程的数量,使得多个任务可以并发执行,而不是顺序执行。

线程池的线程数是一个重要的参数,它决定了线程池的并发能力和资源占用情况。

那么,如何计算线程池的线程数呢?这是一个非常实际的问题,也是很多开发人员关注的一个问题。

下面我们就来探讨一下线程池线程数的计算公式。

线程池的线程数应该根据系统的硬件资源和任务的特性来确定。

如果线程池的线程数过小,会导致任务排队等待执行,影响系统的响应速度;如果线程池的线程数过大,会占用过多的系统资源,导致系统负载过重,甚至引发系统崩溃。

因此,合理地计算线程池的线程数是非常重要的。

在确定线程池的线程数时,通常需要考虑以下几个因素:1. CPU的核心数:线程池的线程数应该与CPU的核心数相匹配,以充分利用CPU的计算能力。

一般来说,线程池的线程数不宜超过CPU的核心数的1.5倍。

2. 任务的类型:不同类型的任务对线程池的线程数要求不同。

计算密集型的任务需要更多的线程来充分利用CPU的计算能力;而IO密集型的任务则需要较少的线程,因为大部分时间都是在等待IO操作完成。

3. 内存的使用情况:线程池的线程数也需要考虑系统的内存使用情况。

如果线程池的线程数过多,会占用过多的内存资源,导致系统的负载过重,影响系统的稳定性。

综合考虑以上几个因素,我们可以得到一个简单的线程池线程数计算公式:线程池的线程数 = CPU的核心数 * 系数其中,系数是一个根据任务类型和内存使用情况进行调整的参数。

对于计算密集型的任务,可以适当增大系数;对于IO密集型的任务,可以适当减小系数。

根据经验,系数通常取值在0.8到1.2之间。

需要注意的是,以上公式只是一个简单的参考,实际的线程池线程数还需要根据具体的业务场景和系统实际情况进行调整。

在实际应用中,可以根据系统的负载情况和性能指标进行监控和调优,以达到最佳的线程池性能。

利用Java的BigDecimal与马青公式精确计算π后10000位,

利用Java的BigDecimal与马青公式精确计算π后10000位,

利⽤Java的BigDecimal与马青公式精确计算π后10000位,⾸先给出公式如下:π=16arctan1/5−4arctan1/239;即是π=16×(1/(1×5)−1/(3×5的3次⽅)+1/(5×5的5次⽅)…)−4×(1/(1×239)−1/(3×239的3次⽅)+…);级数中的分数,分母增长很快,但我们可以对⼀个分式,不断除以同⼀个低精度数(25、239的平⽅),就能得到所有分数的值。

此公式适⽤计算百万以下级别精度的圆周率,是⼴泛使⽤的计算公式。

本⼈⼤致思路如下:⼤致思路:利⽤马青公式与Java的BigDecimal对结果计算,理论上可以精确到π的⼗万位以后,程序优化思路:1,可以使⽤⽂本⽂件存储输出结果2,马青公式分为两部分,可以使⽤多线程同时运算,提⾼时间效率。

本⼈源代码如下:package com.pi;import java.math.BigDecimal;import java.util.Date;/**** @author joker**@⼤致思路:利⽤马青公式与Java的BigDecimal对结果计算,*理论上可以精确到π的⼗万位以后,**程序优化思路:*1,可以使⽤⽂本⽂件存储输出结果**2,马青公式分为两部分,可以使⽤多线程同时运算,提⾼时间效率。

*/public class GetPai {public static void main(String[] args) {// 马青公式:π=16(arctan1/5−4arctan1/239 )//初始公式变量相关BigDecimal fz = BigDecimal.ONE;BigDecimal fz1 = new BigDecimal("5");BigDecimal fz2 = new BigDecimal("239");BigDecimal fm1 = new BigDecimal("25");BigDecimal fm2 = new BigDecimal("57121");BigDecimal a = new BigDecimal("4");BigDecimal b = new BigDecimal("1");BigDecimal c = new BigDecimal("2");//公式符号改变标志int flag = 1;//结果存储//分结果BigDecimal result1;BigDecimal r1;BigDecimal r2;//总结果BigDecimal result = new BigDecimal("0");//精确迭代次数10000次int n=10000;//startint i = 1;long time1=new Date().getTime();long time1=new Date().getTime();while (i < n) {i++;//分式⼦结果,计算1r1=fz.divide(fz1.multiply(b),n,BigDecimal.ROUND_DOWN);r2=fz.divide(fz2.multiply(b),n,BigDecimal.ROUND_DOWN);//分式⼦结果,计算1if (flag == 1) {result1=a.multiply(r1).subtract(r2);//标志改变flag = -1;} else {result1=r2.subtract(a.multiply(r1));flag = 1;}//总计算result = result.add(result1);//变量迭达变换b=b.add(c);fz1 = fz1.multiply(fm1);fz2 = fz2.multiply(fm2);}//endlong time2=new Date().getTime();//输出pi1000与计算时间System.out.println("pi计算的结果:\n" + result.multiply(a).toString().substring(0, 1000)); System.out.println("pi计算的时间:\n" +(time2-time1)+"毫秒" );}}。

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西南交通大学
操作系统实验
Operation System Experiment
( 课 程 代 码 0474012)
实验地点: 实验学期: 实验名称: 学生班级: 学生学号: 学生姓名:
X7105 大二下学期 多 线 程 计 算 Pi 值 2014 级 软 件 一 班
2014112128 蒋妮妮
任课教师:胡晓鹏 信息科学与技术学院
namespace CalculatePi {
/// <summary> /// MainWindow.xaml 的交互逻辑 /// </summary> public partial class MainWindow : Window {
private int precision; private int count; private Thread PiThread;
private delegate void MyDelegate(); private double Charge;
public MainWindow() {
InitializeComponent(); count = 0; }
private void Window_Loaded(object sender, RoutedEventArgs e) {
实验结果
1、界面 2、开始计算后暂停 3、计算完成
多线程计算 Pi 值
实验目的
先接收用户输入的精度来控制 pi 值小数点后的位数。在主函数中 创建线程 myThread,并将委派 ThreadStart 所封装的方法定义为函 数 piMain()。再通过对线程的暂停、继续、终止来控制 pi 值得输出 位数,并了解线程的工作过程。
实验内容
边计算边输出,主线程与计算 Pi 的线程要进行通信,(线程 交互)更新进行输出到界面,主线程控制 UI 的逻辑,进行更新 数据(串行化),互斥,计算线程只进行计算。
}
}
private void GetThread() {
PiThread = new Thread(new ThreadStart(thread)); PiThread.SetApartmentState(ApartmentState.STA); //设置到主应 用程序的单元状态 PiThread.IsBackground = true; PiThread.Start(); }
private void Printnumber() {
if (count == precision - 1) {
btnPause.IsEnabled = false; btnStop.IsEnabled = false; btnReturn.IsEnabled = true; } this.ResultBox.Text = String.Concat(Charge); this.ResultBox.Select(0,this.ResultBox.Text.Length); }
实验代码
using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Windows; using System.Windows.Controls; using System.Windows.Data; using System.Windows.Documents; using System.Windows.Input; using System.Windows.Media; using System.Windows.Media.Imaging; using System.Windows.Navigation; using System.Windows.Shapes; using System.Threading; using System.Windows.Threading;
}
private void btnStart_Click(object sender, RoutedEventArgs e) {
if (btnStart.IsEnabled == true) btnStart.IsEnabled = false;
if (this.InputBox.Text == "") {
} else
{ btnPause.Content = "暂停"; PiThread.Resume(); btnPause.IsEnabled = true; btnStart.IsEnabled = false; btnStop.IsEnabled = true; btnReturn.IsEnabled = true; this.ResultBox.Select(0,this.ResultBox.Text.Length);
private void textBox1_TextChanged(object sender, TextChangedEventArgs e)
{
}
private void InputBox_TextChanged(object sender, TextChangedEventArgs e)
{
}
private void btnQuit_Click(object sender, RoutedEventArgs e) {
private void thread() {
double pi = 0; int i = 0, k = 1; for (count = 0; count < precision; ++i, count++) {
pi += 1.0 / (2 * i + 1) * k; k = -k; Charge = pi * 4; Thread.Sleep(50); this.Dispatcher.Invoke(DispatcherPriority.Normal, new MyDelegate(Printnumber));//同步执行指定的委托 } MessageBox.Show("计算完成!");
}
private void btnStop_Click(object sender, RoutedEventArgs e) {
PiThread.Abort(); btnStart.IsEnabled = false; btnPause.IsEnabled = false; btnReturn.IsEnabled = true; btnStop.IsEnabled = false; }
MessageBox.Show("您还没有输入精度!","提示"); btnStart.IsEnabled = true; } else { precision = int.Parse(this.InputBox.Text); //将输入的数字类 型字符串转换为 int btnPause.IsEnabled = true; btnStop.IsEnabled = true; GetThread(); this.ResultBox.Select(0,this.ResultBox.Text.Length); }
PiThread.Abort(); .Close(); }
private void btnReturn_Click(object sender, RoutedEventArgs e) {
InputBox.Text = ""; ResultBox.Text = ""; PiThread.Abort(); btnStart.IsEnabled = true; btnPause.IsEnabled = false; btnReturn.IsEnabled = false; btnStop.IsEnabled = false; } } }
}
private void btnPause_Click(object sender, RoutedEventArgs e) {
if ((string)btnPause.Content == "暂停") {
btnPause.Content = "继续"; PiThread.Suspend(); btnStop.IsEnabled = true; btnPause.IsEnabled = true; btnStart.IsEnabled = false; btnReturn.IsEnabled = true;
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