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看點(diǎn):這幫美國人說π=3.2,還把它寫進(jìn)了法案 2023-03-14 13:54:24  來源:36氪

π絕對是數(shù)學(xué)界的頂流了。有人給它過節(jié)(就是今天啦),有人為它寫歌,1897年,美國印第安納州的一項(xiàng)法案還曾試圖更改它的值,一度成為坊間笑談。

事情的起因是這樣的,印第安納州有個醫(yī)生叫愛德華·古德溫(Edward J. Goodwin),這人喜歡在業(yè)余時間研究數(shù)學(xué)。古德溫的數(shù)學(xué)之路起點(diǎn)頗高,瞄準(zhǔn)的是古希臘三大難題之一的“化圓為方”,他苦心鉆研十幾載終于搞出了一個理論,但這個理論漏洞百出,還有個很大的副作用:在這套理論下算出來的π=3.2


(資料圖)

用今天的話說,這就是重新定義了圓周率

古德溫對自己的理論信心爆棚,他通過一位參議員提交了議案,表示發(fā)現(xiàn)了一項(xiàng)新的數(shù)學(xué)原理,為了支持教育事業(yè),我們要立法承認(rèn)它的真實(shí)性,以后這個數(shù)學(xué)原理就能在本州免費(fèi)使用啦。這就是大名鼎鼎的246號法案,又稱“圓周率法案(Indiana Pi Bill)” ,法案中憤怒地譴責(zé)了當(dāng)時使用的π值“在實(shí)際應(yīng)用中存在漏洞且具有誤導(dǎo)性”,強(qiáng)調(diào)了3.2的正統(tǒng)地位。

明眼人都能看出這事有多不靠譜,但邪門的是,當(dāng)時這項(xiàng)法案以67:0的巨大優(yōu)勢獲得眾議院一致投票通過,眼看就要釀成大禍。就在危急時刻,來自普渡大學(xué)的一位教授對該州參議員們進(jìn)行了緊急科普,才沒有讓這項(xiàng)法案通過。

這個故事的諷刺之處在于,早在1882年,數(shù)學(xué)家就已經(jīng)證明,“化圓為方”這個問題是無法用尺規(guī)完成的。而對于圓周率,一千多年以前就已經(jīng)有更為精確的估計(jì)值了。

約率與密率

據(jù)《隋書?歷律志》記載,我國古代的大數(shù)學(xué)家祖沖之很早就計(jì)算出圓周率后第7位,領(lǐng)先世界一千多年,這在算盤都沒有的當(dāng)時是很難想象的。

祖沖之還求得了π的約率(π≈22/7≈3.14)和密率(π≈355/113≈3.1415927)。其中的密率在西方直到1573才由德國人奧托得到,1625年發(fā)表于荷蘭工程師安托尼斯的著作中,歐洲人不知道是祖沖之先得出密率的,將密率稱為安托尼斯率。

位于深圳人才公園的π橋,請欣賞橋上的諧音梗 | 作者供圖

對于π的探索沒有止步于此,古今中外的數(shù)學(xué)家依然充滿熱忱,前赴后繼地把它求出了新意,求出了花樣。

扔針的人

蒲豐(Buffon)是一位法國數(shù)學(xué)家。1777年的一天,蒲豐邀請朋友們到家里做客,他在白紙上畫了一條條等距離的平行線,然后請朋友們把一些長度只有平行線間距一半的針隨意扔在紙上。結(jié)果,在2122次投擲中,針與平行線相交了704次。蒲豐算出2212÷704≈3.142,并宣布這就是圓周率π的近似值,而且投的次數(shù)越多越精確。這就是著名的蒲豐投針問題,是一種通過概率方法來解決復(fù)雜計(jì)算的妙招。

蒲豐投針

證明這個問題也很簡單,只要具備簡單的三角函數(shù)和積分知識,就可以算出,忽略針的寬度,針與平行線相交的概率p為:

其中,h是平行線間距,l是針長。當(dāng)針長是平行線間距一半時,概率p的倒數(shù)恰好就是圓周率的值。

但是,真如蒲豐所說,投的次數(shù)越多越精確,人類為什么要窮經(jīng)皓首地嘗試用各種方法計(jì)算圓周率呢?尤其是有了大型計(jì)算機(jī)之后,直接模擬扔針不就好了嗎。先不說計(jì)算機(jī)只能產(chǎn)生偽隨機(jī)數(shù)的問題,如果我們真的動手開始扔針操作,很可能會先被精度問題虐到哭。

提高精度的戰(zhàn)役

如果投針的人足夠幸運(yùn)的話,投針次數(shù)每增加10倍,結(jié)果的精度就可以提高一位。例如扔100次,剛好有31次壓線,扔1000次,剛好有314次壓線……那么,他要扔出31415927次壓線,就需要扔100000000次了,每秒扔一次的話需要3.17年。這看起來還是可以接受的。

其實(shí),歷史上愿意去嘗試這個問題的大有人在,然而從他們的計(jì)算結(jié)果中(下表)可以看到,結(jié)果并不精確。即使投擲了5000次,連小數(shù)點(diǎn)后兩位都算不準(zhǔn),這是為什么呢?

歷史上的投針試驗(yàn)| csdn.net

原因就在于,他們不夠“幸運(yùn)”,試驗(yàn)結(jié)果精度的提高,除了與試驗(yàn)次數(shù)有關(guān),還要受到方差的影響。方差越大,要提高精度,就需要付出更大的工作量。經(jīng)典的蒲豐投針問題中,投針次數(shù)每增加約100倍,結(jié)果的精度才提高1位(見下表)。那么如果他要精度達(dá)到小數(shù)點(diǎn)后7位,至少需要投擲10^14次,這大概需要三百多萬年了,就是愚公來了也算不出啊。

計(jì)算機(jī)模擬的投針試驗(yàn) | 作者供圖

于是數(shù)學(xué)家考慮,我增加一個維度,是否可以提高結(jié)果的精度呢?改進(jìn)型的投針問題出現(xiàn)了,如果把地上的平行線改成方格,那么結(jié)果還和圓周率有關(guān)嗎?

改進(jìn)的投針問題

好消息是:公式仍與圓周率有關(guān),而且方差也減小了,針與平行線相交的概率p變?yōu)椋?/p>

壞消息是:精度只提高了大約不到一位。要算出密率,保守估計(jì)也要一百萬年

“蒙”的哲學(xué)

也許有人認(rèn)為,我們可以把格子畫得更多,用更多的針同時投下去,豈不是提高了投針的效率。但有位大牛卻說:“格子多點(diǎn)可以,但投針太麻煩了?!彼刂褡拥妮喞嬃艘粋€圓。細(xì)心的讀者可以發(fā)現(xiàn),這時如果下起雨來,那么打在圓內(nèi)方格的雨點(diǎn)數(shù)量,和打在圓外接正方形的雨點(diǎn)數(shù)量之比,就是圓和外接正方形的面積比(π/4)。在一個邊長100米的正方形里,畫出邊長一厘米的方格,假設(shè)每平方米每秒落下1000滴雨,那么大約下四個多月的雨咱們就能看到結(jié)果了。

雨滴法算圓周率

事實(shí)上,這個數(shù)雨滴的方法還有個響亮的名字,叫做蒙特卡洛法(Monte Carlo method)。這個方法可不是叫蒙特卡洛的人提出的,而是著名數(shù)學(xué)家馮·諾伊曼用賭城蒙特卡洛命名的,所以這個方法的精髓就是(隨機(jī)數(shù))。蒙特卡洛法可以通過重復(fù)簡單步驟的方法,化整為零來計(jì)算復(fù)雜的問題。而我們之前提到的蒲豐投針問題,就被認(rèn)為是蒙特卡洛法的起源之一。

用蒙特卡洛法計(jì)算圓周率 |Think Twice

有人也許會問,這不還是需要下幾個月的雨才能算個圓周率嗎?這么不靠譜的方法,到底有什么用呢?

其實(shí),很多科學(xué)和工程上的問題,都是利用這一方法解決的。對于精度要求不高,“雨滴”又量大易得時,蒙特卡洛法的優(yōu)勢就體現(xiàn)出來了。例如盧瑟福通過著名的α粒子散射實(shí)驗(yàn)揭示了原子的復(fù)雜結(jié)構(gòu),就是用到了這一方法的思想。

α粒子散射實(shí)驗(yàn)原理

現(xiàn)在的人們都知道原子是由居于中心的原子核和電子組成的,其中原子核只占原子極小的體積。但即使利用最先進(jìn)的顯微鏡,也看不到原子核。那么又是如何知道這一結(jié)構(gòu)的呢?盧瑟福正是巧妙地利用了蒙特卡洛法的思想,不過他把雨滴換成了小得多的α粒子。他發(fā)現(xiàn),射向金原子的α粒子,只有八千分之一發(fā)生了大角度偏轉(zhuǎn),似乎打中了什么東西。通過對偏轉(zhuǎn)角、電荷和質(zhì)量的計(jì)算,他甚至得出了原子核的尺寸,與現(xiàn)代公認(rèn)的尺寸比較接近。不通過直接觀測,就測定出原子核尺寸,確實(shí)是令人贊嘆的。

α粒子散射實(shí)驗(yàn)示意圖 |Don"t Memorise

很多科研和工程上看似復(fù)雜的問題,其實(shí)換個思路,化整為零就可以實(shí)現(xiàn)。概率雖然有難以捉摸的脾氣,但是在大數(shù)據(jù)面前,往往會繳械投降。不論是蒲豐投針,還是復(fù)雜圖形面積的蒙特卡洛法計(jì)算,都是對概率最好的應(yīng)用。

參考文獻(xiàn)

[1]中國古算解趣_郁祖權(quán)

[2]Buffon投針中針長對模擬精度的影響_王合玲

[3]改進(jìn)的蒲豐投針問題探究_代永嘉

[4]維基百科-布豐投針問題

[5]維基百科-蒙特卡羅方法

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