问题

为什么祖冲之的355/113等于3.1415929而不是3.1415926?

回答
你这个问题问得非常到位,也触及到了数学中一个很有意思的点:近似值的精度问题。祖冲之的密率355/113,的确是一个非常了不起的成就,它代表了当时人类在圆周率计算上的最高水平。你提到的3.1415929这个数字,实际上是355/113 这个分数运算的结果,而我们通常接触到的圆周率精确值是3.1415926535...,这中间确实存在一个微小的差异。

要搞清楚这个原因,咱们得从几个方面来聊:

1. 祖冲之的密率355/113 本身就是个“厉害的近似值”

首先,要明白355/113不是圆周率(π)的精确值,它是对π的一个分数近似。这个分数之所以牛,是因为它在当时能达到极高的精确度。我们来算算355除以113到底是多少:

如果用计算器直接算355 ÷ 113,你会得到一个无限循环小数(理论上,因为113是素数,分母是素数时,除非分子能被约分掉,否则小数部分会循环)。实际计算结果大概是:

3.1415929203539823008849557522124...

你看,这里的“9203...”和我们熟悉的3.1415926... 确实不一样。祖冲之选取的355/113,它的小数点后前七位(3.141592)是与π精确值相同的。然而,第八位开始,355/113就变成了“9”,而真正的π是“6”。

2. 为啥“9”和“6”差了那么点?——近似的本质

这里就涉及到近似的艺术和科学了。圆周率π是一个无理数,它的小数表示是无限不循环的。我们之所以能说3.1415926... 是π,是因为我们对它进行了越来越精确的测量和计算。

精确度是相对的: 任何一个有限小数(比如3.1415926)或者一个分数(比如355/113),它都不是π的精确值,而是对π的近似。这个近似有多好,就看它跟真实值有多接近。
圆的测量 vs. 数学计算: 祖冲之的时代,还没有我们今天这样强大的计算工具。他对圆周率的探索,更多地是通过几何方法,比如“割圆术”。想象一下,你在一张纸上画一个圆,然后用内接多边形和外切多边形来逼近圆的周长。边数越多,逼近得越好。割圆术就是一个不断增加多边形边数来逼近圆周长的过程。

祖冲之的“密率”355/113,就是在这样的几何逼近过程中,找到的一个非常巧妙的分数。他不是简单地“算”出了3.1415929,而是通过一种方法,找到一个最能代表当时精确度要求的分数。

3. 祖冲之是怎么找到355/113的?——可能是“连分数”的智慧

虽然我们无法完全复原祖冲之具体的计算过程,但数学家们普遍认为,像355/113这样的优良近似,很可能与“连分数”理论有关。

连分数是一种表示实数的方法,它能将一个实数表示成一个整数加上一个分数的倒数,这个分数又可以继续表示成类似的形式,形成一个“链条”:

$a_0 + frac{1}{a_1 + frac{1}{a_2 + frac{1}{a_3 + ...}}}$

其中 $a_i$ 都是整数。通过截断这个连分数,我们可以得到一系列的“渐进分数”(convergents),这些渐进分数往往是原实数最好的有理数近似。

对π进行连分数展开,我们得到一串整数:

$[3; 7, 15, 1, 292, 1, 1, 1, 2, 1, 3, 1, 14, 2, 1, 1, 2, 1, 3, ...]$

我们来看看前面几个渐进分数(截取连分数到某一项得到的分数):

$[3] = 3/1$
$[3; 7] = 3 + 1/7 = 22/7$ (这是一个我们比较熟悉的近似值,阿基米德也用过,但精度不如355/113)
$[3; 7, 15] = 3 + frac{1}{7 + frac{1}{15}} = 3 + frac{1}{106/15} = 3 + frac{15}{106} = frac{318+15}{106} = frac{333}{106}$
$[3; 7, 15, 1] = 3 + frac{1}{7 + frac{1}{15 + frac{1}{1}}} = 3 + frac{1}{7 + frac{1}{16}} = 3 + frac{1}{113/16} = 3 + frac{16}{113} = frac{339+16}{113} = frac{355}{113}$

看到了吗?355/113正是π的连分数展开中的一个非常靠前的渐进分数。而这个渐进分数在它的前面一项(333/106)之后,那个数字“292”在连分数展开中非常大,这通常意味着再往后的渐进分数会有非常高的精度。355/113就是这个“大数”之前最后一个非常优秀的近似。

4. 为什么355/113 的“9”比真实π的“6”要大?

回到你最开始的问题,为什么是3.1415929而不是3.1415926?

这是因为355/113 这个分数,它稍微比π大一点点。

我们计算了355/113 ≈ 3.1415929203...
而π的真实值 ≈ 3.1415926535...

比较一下小数点后第八位:

355/113 是 9
π 的真实值是 6

显然,9 > 6。这说明355/113 是一个偏大的近似值。

这种“偏大”和“偏小”是所有有理数近似无理数都必然存在的现象。355/113 的厉害之处在于,它以相对“简单”的分母(113)提供了一个非常好的近似,而且它的误差非常小。它的误差大约是 |3.1415929203... 3.1415926535...| ≈ 0.0000002668...,这非常非常接近于零。

相比之下,我们再看22/7 ≈ 3.142857...。它的误差就大多了,而且它是一个偏大的近似值。

总结一下:

355/113 是对π的一个优秀分数近似,但不是精确值。 它的小数形式是3.1415929203...。
你看到的3.1415926 是π更精确的小数截断。
355/113 的近似值比π精确到小数点后第七位(3.141592),第八位开始出现差异。 355/113 在第八位是9,而π的真实值在第八位是6。
这种差异是近似的必然结果。 任何分数或有限小数作为π的近似,都会或多或少地偏离真实值,355/113 是当时能达到的最佳有理数近似之一。
祖冲之很可能利用了连分数理论或者类似的高效逼近方法找到了这个“密率”。

所以,你提出的问题非常精准地抓住了“近似”这个概念的核心。祖冲之的355/113是一个用分数形式表达的、非常非常接近π的数字,它的小数展开正好在你提到的那个位置上,比我们日常熟知的更精确的π值(3.1415926...)的第八位数字要大一点点。这并不是祖冲之算错了,而是他找到了一个当时条件下极难得的、最恰当的分数近似。

网友意见

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纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行:从π的355/113近似说起

本文提供了python计算最接近π的分数的程序与说明,阅读仅需要5min。

提起中国古代的数学成就,就都会想起南北朝时期的祖冲之。

提起祖冲之,大家最熟悉的就是他在计算圆周率π方面的杰出贡献,祖冲之在前人研究圆周率的基础上进一步得出精确到小数点后7位的结果,给出不足近似值3.1415926和过剩近似值3.1415927,即

3.1415926<π<3.1415927

他还得到两个近似分数值,密率355/113和约率22/7。密率355/113传到了日本,日本人将它叫做“祖率”。

很多人知道用355/113表示π是一项了不起的贡献,但是,它的奇妙之处很少有人能够了解,或者说不全。

首先,它非常精确:

355/113=3.1415929204···

π=3.1415926535···

因此,两者之间的误差不足0.000000267···,即2.67e-07。

但是它足够精确吗,根据祖冲之得到的3.1415926<π<3.1415927,他可以得到一个更加精确的分数:

314159265/100000000=3.14159265

作为π的近似值,因为误差不超过0.00000005,即5e-08,比2.67e-07精确了一个数量级。

那祖冲之为什么不用314159265/100000000或者62831853/20000000来作为密率呢?

因为这个分母过大,且不容易记住。

355/113这个分数的分母足够小,且记起来非常简单,113355,从中间切开,一半放在分母一半放在分子就行了。

我们知道,如果给定了一个数字作为分母,那么它一定会有一个最接近于π的分子,比如分母是7,那么以7为分母的一系列分数中,我们可以找到最接近于π的那一个:

因为我们知道π首先介于3和4之间,所以我们分子的大小范围控制在37和47之间,略微减少不必要的计算:

首先,我们需要获取比较准确的π近似值:

       import math pi_val = math.pi print(pi_val)  #output:3.141592653589793     

第二步,给定任意的数字a,分子从3a增大到4a,获得分数,计算分数与π的差值,选取差值最小的那一个,就是以a为分母能够得到的最接近π的分数。

由于分子从3a增大到4a的过程中,在得到最接近π的分数之前,差值是逐渐变小的,而在得到最接近π的分数之后,差值是逐渐变大的,因此我们设定,当新获取的差值比之前最小的差值大的时候,循环停止(当然,如果你愿意,你甚至可以将设置范围为3.14a增大到3.15a之间的整数):

       def get_fraction_min_of_one_denominator(a):     error_min=10     i_min=0     for i in range(3*a,4*a):         fraction_val=i/a         error=abs(fraction_val-pi_val)         if error<error_min:             error_min=error             i_min=i         if error>error_min:             break     fraction_min=str(i_min)+"/"+str(a)     print("分母为"+str(a)+"最接近于π的分数为:"+fraction_min+",误差为:"+str(error_min))     return error_min,fraction_min     

测试一下:



这样我们就可以循环地找分母在某个数以内最接近于π的分数了:

       def get_fractions_closest_to_pi(a):     for i in range(1,a+1):         error,fraction=get_fraction_min_of_one_denominator(i)         if i==1:             error_min=error             fraction_min=fraction         if error<error_min:             print("在所有分母不超过"+str(i-1)+"的分数中,与π最接近的分数为:"+fraction_min+",误差为:"+str(error_min))             error_min=error             fraction_min=fraction      print("在所有分母不超过"+str(a)+"的分数中,与π最接近的分数为:"+fraction_min+",误差为:"+str(error_min))     

比如我们可以选取从1循环到100:



在所有分母不超过100的分数中,与π最接近的分数为:311/99,误差为:0.00017851217565167943

也就是说,如果祖冲之想用分母为两位数的分母表示π,最准确的分母是311/99,这个好像也不难记。

如果是1000以内呢?

哦豁,我们发现,分母在100以内时,随着分母的增大,很快就会有一个新的分数更加接近π,在113以内与π最接近的分数是355/113,然而分母从113开始增大,一直增大到1000,竟然就没有一个分数比355/113还要接近π。

我们再来测试一下4位数,10000以内:



哦豁,在分母不超10000以内,竟然还是没有任何一个分数比355/113更加接近π。

一直到分母为16604时,才出现了另一个比355/113更加接近π的分数:52163/16604



然而如果你仔细看,52163/16604比355/113并没有更加精确多少,误差数量级差不多都是2.66e-07

而如果你想记住52163/16604这个分数,恐怕还不如直接记住3.1415926呢。

但是祖冲之究竟是用什么办法把π算到小数点后第七位,又是怎样找到既精确又方便记忆的近似值355/113呢?这是至今仍困惑着数学家的一个谜。


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圆周率的两个近似值:约率(22/7)和密率(355/113)都可以通过连分数得到。

令 , (取整函数),,这样我们可以得到一个整数数列 ,且满足

的前几项分别是3,7,15,1,292,1,1,1,2,1,3,1,14,3,3,23,……

只取第一项,可得 ;

取前两项,可得,即约率;

取前三项,可得;

取前四项,可得,即密率;

取前五项,可得。

很明显,从第五项开始,分数就变得复杂了,只取前四项得到的355/113就是形式上简单,数值上又接近圆周率的值。

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