Документ: Треугольник Серпинского.sm

Круто!

Народу нравится

Пришлось покумекать немного. Какая-то проблема с augment():
так работает
а вот так не работает:

По-моему, это называется нереентерабельность Функции DOS не могли использовать сами себя, т.к. использовали при передаче параметров не стек, а регистры процессора.

Желающие разобраться в алгоритме могут доделать Ковёр Серпинского. Мне стало лень, слишком долго считает.


Документ: Ковёр Серпинского

Замечательный тест программы, спасибо! Разберусь в чём причина медленных расчётов в данном случае - думаю, смогу ускорить. Кстати, в треугольнике Серпинского если в контекстном меню включить численную оптимизацию (ну или использовать eval(..), что, по сути, аналогично) для определения S (S:=Sp(n)), то производительность вырастет почти в два раза.

Wrote

Пришлось покумекать немного. Какая-то проблема с augment()

Это та же беда, что и со стеком: функция отказывается принимать одновременно скаляр с вектором в аргументах...

Ещё раз спасибо!

Wrote

Wrote

Какая-то проблема с augment()

Это та же беда, что и со стеком: функция отказывается принимать одновременно скаляр с вектором в аргументах...

Там оба аргумента векторы, точнее даже матрицы. Я привёл не тот пример.

Это работает:
[MATH]T(x)←line(a←augment(x+el(x;1);x+el(x;2));augment(x;a);2;1)[/MATH]
А это нет:
[MATH]T(x)←augment(x;augment(x+el(x;1);x+el(x;2)))[/MATH]

Причём, без определения функции это считается:

Документ: Треугольник Серпинского 3D.sm

П.С. Нужно поколдовать с порядком перемещения пирамид, чтобы не было артефактов.

Предлагаю использовать "Ковёр Серпинского" в тесте производительности версий
з.ы. на моей машине считался 8мин. 33 сек.

Работаю над ускорением вычислений и выяснил, что в данных примерах основное время вычисления программа тратит на получение элементов матрицы S (т.к. матрица очень большая, а в общем случае получить элемент матрицы можно только разобрав её полностью, из-за чего и начинаются тормоза). Из этого, кстати, следует, что если минимизировать количество обращений к элементам матрицы, то и скорость вычислений существенно возрастёт (это справедливо до и после оптимизации в коде), а в цикле G(x) кол-во таких обращений можно уменьшить с шести до двух.

Делюсь промежуточными результатами оптимизации кода (см. время вычислений внизу):


Что бы получить похожие результаты достаточно распаковать SpecialFunctions.1_2_3948.Plugin.Bin.zip плагин и заменить им предыдущую версию из папки plugins в установочной директории SMath Studio. Оптимизированные версии файлов: TreugolnikSerpinskogo.mod2.sm, KoverSerpinskogo.mod2.sm.

P.S.: И это не предел. Не всё удалось вынести в плагин - некоторой оптимизации подверглось и ядро, т.ч. в новой версии SMath Studio процесс будет идти ещё быстрее.

С уважением, Андрей Ивашов.

Wrote

Предлагаю использовать "Ковёр Серпинского" в тесте производительности версий
з.ы. на моей машине считался 8мин. 33 сек.

В версии 0.91 на той же машине 2 мин 21 сек!
Прогресс на лицо или на лице

Кривая Гильберта



Документ: Кривая Гильберта.sm

Дерево Пифагора



Документ: Pythagoras Tree.sm

Примечание. Очень долго считает. При ограничении размера конечной ветки до 0,1 считает около 1 минуты у меня.