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有哪些比较魔性的函数图象? 第1页

  

user avatar   zhang-hao-27-53 网友的相关建议: 
      

没有人提到

Tupper's self-referential formula

公式是这样的:

如果找出在范围内所有符合这个公式的,画出的图是这样的:

画出的图和公式本身长得一模一样!

--更新--

有人问怎么用mathematica上画出这个图:

       k = 960939379918958884971672962127852754715004339660129306651505519271 7028023952664246896428421743507181212671537827706233559932372808741443 0789132596394133772348785773574982392662971551717371699516523289053822 1612403238855866184013235585136048828693337902491454229288667081096184 4960917051834540678277315517054053816273809676025656250169814820834187 8316384911559022561000365235137034387446184837873723819822484986346503 3159410054974700593138339226497249461751545728366702369745461014655997 933798537483143786841806593422227898388722980000748404719  ArrayPlot[Table[Boole[1/2<Floor[Mod[Floor[y/17]*2^(-17*Floor[x]-Mod[Floor[y],17]),2]]], {y, k, k+16}, {x, 106, 0, -1}]]      

--2更--

不行了!我必须要放大招了!有人问我这个公式的物理意义。这个公式的物理意义就是他可以生成任意你想要的图,只需要你选定合适的y的定义域。比如你可以这样:

       k =  554014291671116832177835142087082460006550436469693697125933385328531 1258470004313342197738789177617478959996745745731134333976306209449951 5438668745749236408789191602675760941545197210201046512429511586221155 2429742675207649554793362663271106152392002817793416366128275700647919 5648850530592016085959986380745389621390354741076789200282018190088059 25683215  ArrayPlot[  Table[Boole[    1/2 < Floor[      Mod[Floor[y/17] 2^(-17 Floor[x] - Mod[Floor[y], 17]), 2]]], {y,     k, k + 17}, {x, 70, 22, -1}]]     

输出的图片是这样的:

---原答案已被建议修改,原图已删---

想看原图可以运行如下mathematica代码:

       k = 459496327721263342590714491055769055875985462586108255104689128507 5010415331040941123374009429617041886378835675063213667810732809383141 3969088232897602077397663958327738447473584277021631404430160466414748 2179482015613417558088634569841871651565903485266489330539097520114160 2110372641823718705061405233568631120526461502756854722881440732700075 1266195990926786635297996879037930706344972294950408479701252800826271 4165018986377313465111173522675453840421063867182576167190607196384100 8665443290141892069030508345391469191841337080814242814784737914136740 6558112051430492501898587049538802322766030396775259324846270554787007 4553841672339972214390261686258411892241046101094276833871663160223773 6830114138063875653468148767648351007467489150408477160479602724314353 9690781631457943045600706605  ArrayPlot[  Table[Boole[    1/2 < Floor[      Mod[Floor[y/45] 2^(-45 Floor[x] - Mod[Floor[y], 45]), 2]]], {y,     k, k + 43}, {x, 58, 21, -1}]]      

或者python代码:

       import matplotlib.pyplot as plt  H = 45 #k = 上边的k值  def tupper(x,y):     return 0.5 < ((y//H) // (2**(H*x + y%H))) % 2  _, ax = plt.subplots() for x in range(38):     for yy in range(2,H+1):         y = k + (H-yy)         if tupper(58-x,y):             ax.bar(left=x, bottom=yy, height=1, width=1, linewidth=0, color='black')  ax.set_aspect(1) ax.axis('off') plt.show()     

运行python带买前别忘了先定义好k的值。


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马丁迭代方程。

之所以说马丁迭代有魔性,是因为用它生成的图像让我都无法直视。本以为自己口味挺重的,但看到马丁迭代,也有种要起鸡皮疙瘩的感觉。有密集恐惧症的朋友,一定不要错过这么瘆人的图像。

马丁迭代方程如下:

马丁迭代图像的生成过程,如同生物的生长,一层层,一圈圈不停地变大变深变粗。虽然最终生成的图像看上去都差不多,但每一个参数下的图像的生成过程都不一样。

图像生成软件见:

YChaos




  

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