먼저 의 연속 부분을 사용 하고 수렴에서 테스트 하는 것이 가장 좋을 것이라고 생각했습니다. 수렴에는 어떤 의미에서 최적의 근사치 가 있기 때문 입니다. 그 후, 단조로운 감소 거리를 갖기 위해서는 적어도 일반화 된 연속 분수를 사용해야한다는 것이 명백 해졌다 .
그 후이 복잡한 알고리즘은 Pari / GP에서 훨씬 빨랐습니다.log(a)/log(b)(x,y)
\\ print X,Y,d conditional X>lowboundX, Y > lowboundY, d<upperboundD
{pri1(lbX,lbY,ubd,a,b,X,Y,d)=if(X<lbX || Y<lbY || abs(d)>ubd,return(0));
print(a,"^",X,"-",b,"^",Y,"=",d)); }
{mylist(maxa=19,maxb=99,lbX=3,lbY=2,ubd=100)=print(" ");
for(a=2,maxa,for(b=a+1,maxb,
if(gcd(a,b)>1,next()); \\ ignore trivial multiples
X=1;Y=1;Xa=a;Yb=b;
d=Xa-Yb; pri1(lbX,lbY,ubd,a,b,X,Y,d);
for(k=1,20,
while(d<0,Xa*=a;d=Xa-Yb;X++;pri1(lbX,lbY,ubd,a,b,X,Y,d););
while(d>0,Nb*=b;d=Xa-Yb;Y++;pri1(lbX,lbY,ubd,a,b,X,Y,d););
if(X>30 || Y>20, break()); \\ stop at max X=30 or Y=20
);
)); }
그 전화 후 mylist(100,1000,3,3,100)
모든 작은 차이를 찾기 위해 모두 지수가 적어도 모든 염기 및 . 및 까지만 확인하십시오 . |d|<1003a=2..100b=(a+1)..1000max(X)=30max(y)=20
이것은 어쨌든 순진한 알고리즘이지만 계속되는 분수 접근 방식 (처리하기 어려운 불친절한 문제 (예 : 솔루션의 완전성)이 있음)보다 훨씬 빠릅니다.
프로토콜 (수동으로 주문) :
gettime();mylist(200,10 000,3,3,100);gettime() /1000.0 \\ ~ a*b/6000 sec
(400 sec)
2^8- 3^5= 13
6^7-23^4= 95
2^7- 3^4= 47
2^7- 5^3= 3
2^5- 3^3= 5
3^4- 4^3= 17
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2^6- 3^4=-17
3^5- 4^4=-13
2^5- 3^4=-49
2^8- 7^3=-87
(4^4- 7^3=-87)
3^7-13^3=-10
2^6- 5^3=-61
(4^3- 5^3=-61)
2^5- 5^3=-93
2^4- 3^3=-11
3^4- 5^3=-44
6^4-11^3=-35
15^4-37^3=-28
3^3- 4^3=-37
3^3- 5^3=-98
5^3- 6^3=-91