xyj200909

迭代次数试验对比.zip (37.23 KB)

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2011-9-23 23:55

86# mjj_ljh

测试的是榕坚老师想迭代一万次的那个图，用的机器是2.67G的CPU，测试前都退出所有程序，再刷新后重新打开
主要对比的是双循环算法和一般的逃逸时间算法
迭代6000次时，二者的差别不大，第三个图是逃逸时间算法画的，
当迭代一万次时，逃逸时间算法已嫌慢了，迭代二万次，用双循环算法的时间约是逃逸时间算法的2倍，第五个图是双循环算法画的，画的那一条幅，约用了七分多钟，用逃逸时间法画太慢了，没再画

一次扫描完成，也没有调速，图较为粗糙，若改为灰度且用扫描框调小扫描线段和降低扫描时间，效果可能较好，就像倒数第二个图

双循环算法适合于绘图区逃逸时间差别大的情况，如果所有的点的逃逸时间都很大，且很接近，那就看不出优势，有一定的逃逸量，才显出优势，而且，内外循环的次数比例也影响速度和精细程度

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对上图减小扫描轨迹为原来的四分之一，采样率定为125，内循环5次，外循环3000次，重新扫描，这样对电脑的负荷大大减小，启动和结束的延迟很短。
历时50分钟，效果可以。其实，扫描轨迹还可以再长些，从而用时还能再短。
确实慢，不妨，我们可以利用这段时间玩点别的，两不误！

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内外循环迭代，可以对内循环首项逃逸时停止，从这个意义上说，迭代次数是动态的，而外循环迭代次数为常数，那么，推广一下，在原来外循环的外部再做循环，原来这个外循环变成中循环，那么他的迭代次数也就成了动态。
用此法对上图继续放大，迭代5*50*100=25000次，内循环迭代n=5次，中循环m=50次，外循环w=100次，不调小扫描轨迹线段，一次完成，用时36分钟（下图扫了两遍，因而更清晰）。
由于启动前的内存数据较多，打开显得沉重，启动时延迟较长，要耐心等待，扫描时速度还能忍受，不是太慢。如果未响应，关掉刷新内存后在打开，还不行，只有降低次数，或者换机器了。有点滑轮组的味道，虽然不畅快，但能拉东西。

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距离估值法作M集的初步认识与试验
更正：d(c,M)公式中，少打了个系数2

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上面的第二图与原图不符，但形状一样，计算应该没问题，问题在哪儿呢

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91# xyj200909
这种方法的原理是将较粗的近似边界替代实际边界，从而增加可视度
经过试验，方案一还是可以的，这样就精简了一步运算。下面两张分别用两个方案作成，看不出区别
另外感觉，增加迭代次数，线条无变化，线条的粗细，主要通过放大倍数和边界的精确度e决定，放大后，相应地调小e

下面的之所以清凉些，是因为扫了两遍

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我们知道，逃逸时间很大时，逃逸圈紧贴在边界上，因此，根据近似边界的思想，再用上连续逃逸时间函数，也应该做出M集的边界

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问好两位老师，这些想法也不过是在各位老师提出的问题下的一个思考，从这个意义上，各位老师都是我的导师。
我觉得有想法都提出来，能促进共同提高，有时候并不一定详细，只要把重要的思想方法提出就行。

xyj200909

96# xyj200909


经过试验，不成功，原因可能是同一个等势圈在视觉上并不一样粗的缘故吧或者其他。不过还可以利用他进行平滑着色

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102# 柳烟
我的范例文件中着色参数作了改进，其中p，q的取值和介绍说明中的相反，比如，介绍说明中当n=et时p=1，而文件中的是n=et时p=0,效果应该一样；
对于M集：z^2+c，对C求导,因为Z是C的函数，由复合函数求导法则为2Z*Z'+1，由于Z0=0，所以z0'即介绍中的D0=0，如果是J集，导数为2Z*Z'+0，由于z0=c，所以，D0=1