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圆周率

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圆周率
圆周率
数表无理数
- - - - - -
识别
种类无理数
超越数
符号
位数数列编号OEISA000796
性质
定义,其中为圆周长、为直径
连分数
以此为的多项式或函数
表示方式
3.14159265
无穷级数
二进制11.00100100001111110110[1]
十进制3.14159265358979323846
十六进制3.243F6A8885A308D31319[2]:242
六十进制3;8,29,44,0,47,25,53,7,24,57,36…[3][4]
各种各样的
基本

延伸
其他

圆周率
自然对数的底
虚数单位
无限大

圆周率数学常数,等于任何周长和其直径,一个常见的近似值等于3.14159265,常用符号表示。

无理数,不能用分数表示出来(即它的小数部分是无限不循环小数),但近似等有理数。学界认为π的数字序列在统计上随机分布,但迄今未能证明。此外,π还是超越数,亦即它不是任何有理系数多项式化圆为方的问题不可能用尺规作图解决。

几个文明古国很早就须计算出π的精确值以便于生产的计算。西元5世纪,中国刘宋数学家祖冲之用几何方法将圆周率计算到小数点后7位。大约同时,印度数学家也将圆周率计算到小数点后5位。史上首条π的精确无穷级数公式(即π的莱布尼茨公式)直到约1000年后才由印度数学家发现。[5][6]微积分出现,π的位数很快计到数百位,足以满足任何科学工程的计算需求。在20和21世纪,计算机技术快速发展,π的计算精度急速提高。截至2024年3月,π的十进制精度已达105万亿位。[7]几乎所有科学研究对π的精度要求都不超过几百位,当前计算π的值主要都为打破记录、测试超级计算机的计算能力和高精度乘法算法[2]:17[8]

π的定义涉及圆,在三角学几何学的许多公式,特别是广泛应用在圆形、球形或椭球形相关公式中。[9]在近代数学分析里,π改由实数系统谱性质中的特征值周期来定义,其他数学领域数论统计以及几乎所有物理学领域均有出现,π的广泛用途使它成为科学界内外最广为人知的数学常数。几本专门介绍π的书籍经已出版,圆周率日(3月14日)和π值计算突破记录也往往会成为报纸的新闻头条。[10]此外,背诵π值的世界记录已达10万位。[11]

直径为一的圆的周长是π(3.14159265...)

基本概念

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名称

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数学家用小写希腊字母表示圆周和其直径之比,有时也将其拼写为“Pi”,来自希腊语“περίμετρος”(周长)的首字母。[12]英语π的发音与英文单词“Pie”(/p/西式馅饼)相同。[13]π的小写字母(或其无衬线体)在数学要和表示连乘积的大写Π相区分开。

关于选择符号π的原因,请参见引入π符号一节。

定义

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A diagram of a circle, with the width labeled as diameter, and the perimeter labeled as circumference
圆周长略大于其直径的三倍;精确的比例称为

π常用定义为周长直径的比值:[2]:8

无论圆的大小如何,比值为恒值。如果圆的直径变为原先的二倍,周长也变为二倍,比值不变。π目前的定义暗地用了欧几里得几何的一些定理,虽然圆的定义可扩展到任意曲面(即非欧几里得几何),但这些圆不符合定律[2]

这里,圆的周长指其圆周的弧长,弧长这概念可以不依赖几何学,而是用微积分学的极限来定义。[14]例如,若想计算笛卡儿坐标系中单位圆上半部分的弧长,需要用到积分[15]

上述积分是由卡尔·魏尔斯特拉斯于1841年对π的积分定义。[16]

π这些依赖周长、且暗地依赖积分的定义如今在文献中并不常见。雷默特(Remmert (1991))解释说现代教微积分时,大学一般将微分学课程安排在积分学课程之前,所以不依赖于后者的π的定义就很有必要了。其中一种定义由理查·巴尔策英语Richard Baltzer提出,[17]爱德蒙·兰道推广,[18]其表述如下:π是两倍于能使余弦函数等于零的最小正数。[2][15][19]余弦函数可以由独立于几何之外的幂级数[20]定义,或者使用微分方程的解来定义。[19]

在相似的启发下,π可以用关于复变量复指数函数来定义。复指数类似余弦函数,可用多种方式定义。令函数值为一的复数集合是如下所示的(虚)等差数列:

并且其中包括独特的正实数[15][21]

基于同样想法但更抽象的定义运用了精巧的拓扑学代数学概念,用以下定理描述:[22]存在唯一的从加法模数整数组成的实数群R/Z到绝对值为1的复数组成的乘法群的连续同态(拓扑学概念,指在拓扑空间之间的一种态射)。数字π定义为此同态派生的模的一半。[23]

周长固定,圆会围成最大面积,π同样表述为等周不等式中出现的常数(乘四分之一)。此外,在很多其他紧密相关的方程中,π作为某些几何或者物理过程的特征值出现;详见下文

无理及正规性

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π是无理数,无法表示成两整数之比的形式(形如的分数常用来近似表达π,但是没有任何普通分数(指整数的比)可以取到π的精确值)。[2]:5由于是无理数,故可表示为无限不循环小数。有多种方法能证明π是无理数,这些证明也都要用到微积分学反证法可以用有理数来近似的程度还无法准确得知(称为无理性度量),不过估计其无理性度量比eln(2)的要大,但是小于刘维尔数的无理性度量[24]

统计随机性英语statistical randomness检验,包括正规数检验,可验证的位数没有明显的固定模式。的小数中任意固定长度的序列(如3位数000,001……999)出现机率都相同[25]。不过有关π正规数的猜想既无证明,亦无证伪[2]:22-23[25]

电脑出现后可生成大量π的不同位数,并统计分析之。金田康正详细统计分析了π的十进制数字,并验证了其分布正规:例如,假设检定0到9十个数的出现频率,找不到有特定重复规律的证据[2]:22, 28–30。根据无限猴子定理,任何任意长度、由随机内容组成的子序列看起来都有可能像不随机生成。因此,就算π的小数序列通过了随机性统计测试,其中也可能有几位的数字看起来似有规律可循而非随机数,例如π的十进制写法在小数第762位后开始出现了连续六个9[2]:3

超越性

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A diagram of a square and circle, both with identical area; the length of the side of the square is the square root of pi
由于π超越数,不能利用尺规作图化圆为方

不仅是无理数,还是超越数,即不是任何有理系数多项式。(比方说,试图解有限项方程来求的值)[26][注 1]

的超越性衍生出一些重要的结果:不能经有限次四则运算和开平方运算有理数来获得,因此不是规矩数。换言之,尺规作图作不出长度为的线段,也就不可能用尺规方法做出与已知圆面积相等的正方形。后者即为有名的化圆为方问题,该问题早在古典时代即已提出,曾困扰人数千年之久[27][28]。直至今天,依然有民间数学爱好者声称他们解决了这问题[29]

连分式

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像所有无理数一样无法表示成分数,但等全部无理数都能表示成一系列叫连分数的连续分数形式:

在这连分数的任意一点截断化简,都能得到π的近似值;前四位近似值是3、。这些数在历史上是π最广为人知且广为使用的几个近似值。用以上方式得出的的近似值要比任何有相同或更小的整数分母的其他整数分数近似值更接近π。[30]π是超越数,据定义来说它不是代数数,又因此不可能是二次无理数;是故π不能表示为循环连分数。尽管的简单连分数没有表现出任何其他明显规律,[31]数学家发现了数条广义连分数能表示π,例如:[32]

近似值

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圆周率近似值包括:

  • 整数3
  • 分数(依准确度顺序排列):13/416/519/622/7179/57267/85333/106355/11352163/1660453228/1694355358/1762157843/1841260328/19203103993/33102245850922/78256779[30](选自 A063674A063673。)
  • 小数(整数后首80位):3.14159265358979323846264338327950288419716939937510582097494459230781640628620899...[2]:240(另见 A000796

其他进位制的近似值

  • 二进制(整数后首48位):11.001001000011111101101010100010001000010110100011…
  • 十六进制(整数后首20位):3.243F6A8885A308D31319…[2]:242
  • 六十进制(整数后首20位):3;8,29,44,0,47,25,53,7,24,57,36,17,43,4,29,7,10,3,41,17…[3][4]

复数与欧拉恒等式

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在复平面上以原点为圆心的单位圆内,一条射线从圆心出发至圆的边上,以此射线与圆的边的交点作与x轴的垂线并标注了夹角φ和sinφ、cosφ函数
欧拉公式给出了e的复指数与复平面上以原点为圆心的单位圆上的之间的关系。

任何复数(以为例)都可以表示为一组实数对:极坐标系用实数表示半径,代表复平面上复数离原点的距离;实数则表示夹角,即这条半径(复平面上复数与原点的连线)与正实轴经顺时针转动的夹角。这样一来,就可写成[33]

,这里代表虚数单位,即=-1。

复分析中,欧拉公式三角函数与复指数函数糅合在一起[34]

,这里数学常数e自然对数的底数。

欧拉公式确立了的复指数与复平面上以原点为圆心的单位圆上的点之间的关系,而且当时,欧拉公式就能改写为欧拉恒等式的形式:

。此等式亦称“最奇妙的数学公式”(英语:the most remarkable formula in mathematics),全因它将五个最基本的数学常数简洁联系起来[34][35]

欧拉等式亦可用于求出方程个不同复数根(这些根叫做单位根[36]),可以根据以下公式求得:

谱特征

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震荡弦的泛音是二次微分的本征函数,会形成泛音列。对应的本征值会形成由π整数倍组成的等差数列

出现在有关几何的问题中。然而,不少和几何无关的问题也可看到的身影。

在许多用处中都会以特征值形式出现。例如理想的振动弦英语vibrating string问题可以建模为函数在单位区间的图形,固定边界值。弦振动的模态会是微分方程,此处λ是相关的特征值。受施图姆-刘维尔理论限制,只能是一些特定的数值。而即为一个特征值,因为函数满足边界条件及微分方程[37]

依照第一代开尔文男爵威廉·汤姆森所述的一篇传说,古迦太基城的外形是等周长问题的一项解(Thompson 1894)。这些包围著海的区域由迦太基女王狄多所围,城不靠海的边界须用指定大小的牛皮围住,后来是将牛皮剪成小段

是上述方程的最小特征值,也和弦振动的基本模式英语fundamental mode有关。一种让弦振动的方式是提供弦能量,能量会满足维廷格函数不等式[38],其中提到若函数使得,且都是平方可积函数,则以下的不等式成立:

此例中等号成立的条件恰好是倍数的时候。因此似乎是维尔丁格不等式的最佳常数,也是最小的特征值(根据雷利商数的计算方式)

在更高维度的分析也有类似的角色,出现在其他类似问题的特征值中。就如以上所述的一项特点是等周定理中的最佳常数:周长为的平面若尔当曲线,所围面积满足以下的不等式

,故等号成立的条件是曲线为圆形[39]

圆周率π也和庞加莱不等式的最佳常数有关[40]是一维及二维的狄氏能量英语Dirichlet energy特征向量最佳值中最小,会出现在许多经典的物理现象中,例如经典的位势论[41][42][43]。其一维的情形即为维廷格不等式。

圆周率π也是傅里叶变换的重要常数,傅里叶变换属于积分变换,将实数线上有复数值、可积分的函数,转换为以下形式:

傅里叶变换有几种不同的写法,但不论怎么写,傅里叶变换及反傅里叶变换中,一定会有某处出现。不过上述的定义是最经典的,因为其描述了L2空间中唯一的幺正算符,也是空间到空间的代数同态[44]

不确定性原理也用到。不确定性原理提出了可以将函数在空间及在频域中局部化程度的下限,用傅立叶转换的方式表示:

物理的结果,有关量子力学中同时观测位置及动量的不确定性,见下文傅立叶分析中出现π史东-凡纽曼定理英语Stone–von Neumann theorem的结果,证实了海森伯群薛定谔表示英语Schrödinger representation是唯一[45]

高斯积分

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高斯函数的图像,函数下方与X轴围成的阴影部分面积为

高斯积分是对高斯函数在整条实轴上的积分,即函数下方与X轴围成的面积,其结果为

此积分的计算可以先计算对整条实轴的积分的平方,通过转换笛卡尔坐标系极坐标系从而求得

其他计算方法可参阅高斯积分。高斯函数更一般的形式为,求一般形式的高斯积分均可通过换元积分法转化为求的积分。

另外,当高斯函数为以下形式时,它则是平均数标准差正态分布机率密度函数[46]

这函数是概率密度函数,函数下方与X轴围成的面积必须为1,令即可变换得出概率论统计学领域经常使用正态分布来作为复杂现象的简单模型:例如科学家通常假设大多数试验观测值的随机误差都是服从正态分布[47]

由一维布朗运动的反正弦定律,可以通过试验正信号相对于负信号领先权过零点的分布反过来推算π

概率论与统计学中的中心极限定理解释了正态分布以及的核心作用,这定理本质上是联系着谱特征海森堡不确定性原理相关的特征值,并且在不确定性原理中有

这里的分别为位置与动量的标准差约化普朗克常数,而不等式的等号当且仅当粒子的波函数为高斯函数使成立[48]

同样地,作为唯一独特的常数使得高斯函数等于其自身的傅里叶变换,此时的高斯函数形式为[49]。根据豪(Howe)的说法,建立傅里叶分析基本定理的“全部工作(whole business)”简化为高斯积分。

历史

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远古时期

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圆周率在远古时期(西元前一千纪)已估算至前两位(3.1)。有些埃及学家声称,远至古王国时期时期的古埃及人已经用作为圆周率的约数[50][注 2],但这说法受到质疑。[52][53][54][55]

最早有记载的对圆周率估值在古埃及巴比伦出现,两估值都与圆周率的正确数值相差不到百分之一。巴比伦曾出土一块西元前1900至1600年的泥板,泥板上的几何学陈述暗示人们当时把圆周率视同(等于3.125)。[2]:167埃及的莱因德数学纸草书(鉴定撰写年份为西元前1650年,但抄自一份西元前1850年的文本)载有用作计算圆面积的公式,该公式中圆周率等于(≈3.1605)。[2]:167

西元前4世纪的《百道梵书英语Shatapatha Brahmana》的天文学运算把(≈3.139,精确到99.91%)用作圆周率估值[56]。西元前150年前其他印度文献把圆周率视为(≈3.1622)[2]:169

割圆时代

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图中有圆的外切五边形、内接五边形、外切六边形及内接六边形
π可以透过计算圆的外切多边形及内接多边形周长来估算

第一条有纪录、严谨计算π数值的演算法是用正多边形的几何算法,在西元前250年由希腊数学家阿基米德发明。[2]:170这算法用了有一千年之久,因而有时π亦称阿基米德常数。[2]:175、205阿基米德的算法是在计算圆的外切正六边形及内接正六边形的边长,以此计算的上限及下限,之后再将六边形变成十二边形,继续计算边长,一直计到正96边形为止。他根据多边形的边长证明(也就是[57]。阿基米德得到的上限也造成常见误解,认为就等于[2]:171。在西元前150年,希腊罗马的科学家克劳狄乌斯·托勒密在《天文学大成》一书中提到π的数值是3.1416,可能来自阿基米德,也可能来自阿波罗尼奥斯[2]:176[58]数学家在1630年利用多边形的方式计算π到第39位小数,一直到1699年,其他数学家才利用无穷级数的方式打破其纪录,计算到第71位小数[59]

独自研究图形的阿基米德
阿基米德发展了用多边形近似π的计算方式

中国历史上,的数值有3[60]、3.1547(西元前一世纪)、(西元前100年,数值约3.1623)及(第三世纪,数值约3.1556)[2]:176–177。大约在西元265年,曹魏数学家刘徽创立割圆术,用正3072边形计算出π的数值为3.1416。[61][2]:177他后来又发明了较快的算法,利用边数差两倍的正多边形,其面积的差值会形成等比数列,其公比为的原理,配合96边形算出π的值为3.14。[61]祖冲之在西元480年利用割圆术计算12288边形边长,得到π的值在3.1415926和3.1415927之间。他同时提出了π的约率和密率。在之后的八百年内,这都是π最准确的估计值。[2]:178为纪念祖冲之对圆周率发展的贡献,日本数学家三上义夫将这推算值命名为“祖冲之圆周率”,简称“祖率”。[62]

印度天文学家阿耶波多在西元499年的著作《阿里亚哈塔历书》中使用了3.1416的数值。[2]:179斐波那契在大约1220年用独立于阿基米德多边形法,计算出3.1418[2]:180。义大利作家但丁·阿利吉耶里用的数值则是[2]:180

波斯天文学家卡西在1424年利用3×228边的多边形,计算到六十进制的第9位小数,相当十进制的第16位小数。[63][64]这一突破成为当时的纪录,延续了约180年。[65]法国数学家弗朗索瓦·韦达在1579年用3×217边形计算到第9位小数[65],佛兰芒数学家阿德里安·范·罗门在1593年计算到第15位小数[65]。荷兰数学家鲁道夫·范·科伊伦在1596年计算到第20位小数,他之后又计算到第35位小数(因此在二十世纪初之前,圆周率在德国会称为鲁道夫数)。[2]:182–183荷兰科学家威理博·司乃耳在1621年计算到第34位小数[2]:183,而奥地利天文学家克里斯托夫·格林伯格英语Christoph Grienberger在1630年用1040边形计算到第38位小数[66],至今这仍是利用多边形算法可以达到最准确的结果[2]:183

无穷级数

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比较几条曾用来计π的无穷级数的收敛情形。Sn是只取前n项的近似值。每张图都是对应前一张图的阴影部份,然后放大横轴10倍。(点击察看细节)

16及17世纪时,开始改用无穷级数的方式去计π。无穷级数是一组无穷数列的和[2]:185–191。无穷级数让数学家可以计算出比阿基米德以及其他用几何方式计算的数学家更准确的结果。[2]:185–191虽然詹姆斯·格雷果里戈特弗里德·莱布尼茨等欧洲数学家利用无穷数列计算π而使得该方法为大家所知,但这种方法最早是由印度科学家在大约1400到1500年之间发现。[2]:185-186[67]第一个记载用无穷级数计算π的人是约西元1500年左右时,印度天文学家尼拉卡莎·萨默亚士英语Nilakantha Somayaji在他的著作《系统汇编英语Tantrasamgraha》中用梵语诗所记录。[68]当时没有这数列对应的证明,而证明出现在另一本较晚的印度作品《基本原理》,年代约在西元1530年。尼拉卡莎将该数列归功于更早期的印度数学家桑加马格拉马的马德哈瓦英语Madhava of Sangamagrama(1350–1425)。[68]相关的无穷级数有许多,包括有关的,现在称为马德哈瓦数列英语Madhava seriesπ的莱布尼茨公式[68]。玛达瓦在1400年用无穷级数计算π到第11位小数,但在1430年一位波斯数学家卡西利用多边形算法否定了他算的结果[69]

长发艾萨克·牛顿的画像
艾萨克·牛顿利用无穷级数计算π到第15位,后来写道:“我很羞愧的告诉你我为了这个计算用了多少个数字。”[70]

欧洲发现的第一条无穷项圆周率公式无穷乘积(和一般用来计算π的无穷级数不同),由法国科学家弗朗索瓦·韦达在1593年发现[2]:187[71]

约翰·沃利斯在1655年发现了沃利斯乘积,是欧洲发现的第二条无穷项圆周率公式[2]:187

微积分学由英国科学家艾萨克·牛顿及德国数学家戈特弗里德·莱布尼茨在1660年代发明,许多计π的无穷级数出现。牛顿自己就用反正弦)数列在1655年或1666年将π近似到第15位小数,后来写到“我很羞愧告诉你我为了计算它用了多少数字,我当时没有做其他事。”[70]

苏格兰数学家詹姆斯·格雷果里在1671年发现了马德哈瓦公式,莱布尼茨也在1674年发现:[2]:188–189[72]

这公式即为格雷果里-莱布尼茨公式,在时数值为[72]1699年时英国数学家亚伯拉罕·夏普用格雷果里-莱布尼茨公式,在时计算,计算到π的第71位小数,打破由多边形算法得到的第39位小数的记录。[2]:189格雷果里-莱布尼茨公式在时非常简单,但收敛到最终值的速度非常慢,现在不会再用此公式来计π。[2]:156

约翰·梅钦在1706年用格雷果里-莱布尼茨级数产生了可以快速收敛的公式:[2]:192–193

梅钦用这公式计到π第100位小数[2]:72–74后来其他数学家也发展了一些类似公式,现在称为梅钦类公式,创下了许多计算π位数的纪录。[2]:72–74在进入电脑时代时,梅钦类公式仍然是耳熟能详可以计算π的公式,而且在约250年的时间里,很多有关π位数的纪录都是梅钦类公式所得,比如在1946年时由达尼尔·弗格森(Daniel Ferguson)用这类公式计到第620位小数,是没有计算设备辅助的最佳纪录。[2]:192–196, 205

1844年,计算天才扎卡里亚斯·达斯英语Zacharias Dase在德国数学家卡尔·弗里德里希·高斯的要求下以梅钦类公式心算了π的200位小数,并创下纪录。[2]:194-196英国数学家威廉·谢克斯英语William Shanks花了15年的时间计算π到小数707位,不过第528位小数出错,后面的小数也都不正确。[2]:194–196

收敛速度

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有些π的无穷级数收敛的比其他级数要快,数学家一般会选用收敛速度较快的级数,可以在较少的计算量下计算π,且达到需要的准确度[73][2]:15–17, 70–72, 104, 156, 192–197, 201–202。以下是π莱布尼茨公式[2]:69–72

随著一项一项的值加入总和中,只要项次够多,总和最后会慢慢接近π。不过此数列的收敛速度很慢,要到50万项之后,才会精确到π的第五位小数[74]

尼拉卡莎在15世纪发展了π的另一条无穷级数,收敛速度比格雷果里-莱布尼茨公式快很多:[75]

以下比较两条级数的收敛速率:

π的无穷级数 第1项 前2项 前3项 前4项 前5项 收敛到
4.0000 2.6666… 3.4666… 2.8952… 3.3396… 3.1415…
3.0000 3.1666… 3.1333… 3.1452… 3.1396…

计算前五项后,格雷果里-莱布尼茨级数的和跟π的误差为0.2,而尼拉卡莎级数和的误差为0.002。尼拉卡莎级数收敛快很多,也甚为适合用来计π的值。收敛更快的级数有梅钦类公式楚德诺夫斯基算法,后者每计一项就可以得到14位正确的小数位[73]

无理与超越性

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并非所有和π有关的研究都旨在提高计算它的准确度。1735年,欧拉解决了巴塞尔问题,建立了所有平方数倒数和与π的关系。之后欧拉发现了欧拉乘积公式,得到了π、素数的重要关联,对日后黎曼ζ函数的研究影响深远。[76]

1761年,瑞士数学家约翰·海因里希·朗伯正切函数的无穷连分数表达式证明了π是无理数[2]:5[77]1794年,法国数学家阿德里安-马里·勒让德证明了也是无理数。1882年,德国数学家费迪南德·冯·林德曼证明了对任何非零代数数都是超越数,该结论后来由魏尔斯特拉斯推广为林德曼-魏尔斯特拉斯定理。据此定理和欧拉公式,π只能是超越数,进而证实了勒让德和欧拉提出的π超越性猜想。[2]:196[78]哈代在其著作《数论导引》中则称此证明在提出后,经过希尔伯特施瓦兹和其他一些人化简过。[79]

引入π符号

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莱昂哈德·欧拉在他1736年到1748年的作品中开始用希腊字母π表示圆周率,数学界也开始广为使用

在用π专指“圆周率”之前,希腊字母即已用于几何概念中[2]:166威廉·奥特雷德在1647年起在《数学之钥》(Clavis Mathematicae)就已经用(对应p和d的希腊字母)来表示圆的周长及直径的比例。

威廉·琼斯在他1706年出版的《新数学导论》(A New Introduction to the Mathematics)提到了,是目前已知最早专门用希腊字母表示圆周和其直径比例的人[80]。这希腊字母第一次出现是在书中讨论一块半径1的圆时提到“其圆周长一半()”。琼斯选用可能因它是希腊文“周边”一词“περιφέρεια”的首字母[81]。不过琼斯提到,他那些有关的算式出自“真正聪明的约翰·梅钦先生”,人们推测在琼斯之前,约翰·梅钦就已开始用表示圆周率[2]:166

琼斯在1706年开始使用此希腊字母,但直到莱昂哈德·欧拉在其1736年出版的《力学英语Mechanica》中开始使用之后,其他数学家才纷纷开始用指代圆周率。在此之前,数字家可能用像cp之类的字母代表圆周率[2]:166。欧拉与欧洲其他数学家间时常互相写信来往,的用法迅速传播开来[2]:166。1748年欧拉在他的《无穷小分析引论》再一次提到了,写道:“简洁起见,我们将此数字写为等于半径为1的圆周长的一半。”这表示方式之后也推展到整片西方世界[2]:166

现代数值近似

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计算机时代与迭代算法

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一位穿著西装男士的照片
约翰·冯·诺伊曼所属的团队是用数位计算机ENIAC来计π的第一队
高斯-勒让德算法
一开始设定

迭代计算:

π的估计值为

二十世纪中期计算机技术发展、革新再次引发了计算π位数的热潮。美国数学家约翰·伦奇及李维·史密斯在1949年用桌上型计算机计算到1120位[2]:205。同年,乔治·韦斯纳(George Reitwiesner)及约翰·冯·诺伊曼带领的团队利用反三角函数(arctan)的无穷级数,用ENIAC计算到了小数后2037位,花了70小时的电脑工作时间[82]。这纪录后来多次由其他透过arctan级数计算出的结果打破(1957年到7480位小数,1958年到第一万位数,1961年到第十万位小数),直到1973年,小数点后第一百万位小数经已算出[2]:197

1980年代有两项发明加速计算了π。第一项是发现了新的迭代法去计π的值,计算速度比无穷级数快很多;另一项是发现了可以快速计算大数字乘积的乘法演算法[2]:15–17。电脑大部分的工作时间都是在计乘法,这类演算法对现代计π格外重要[2]:131。这类演算法包括嘉良对马(Karatsuba)算法谭曲(Toom-Cook)乘法及以傅里叶变换为基础的乘法演算法(傅里叶乘法)[2]:132, 140

迭代演算法最早是在1975年至1976年间分别由美国物理学家尤金·萨拉明英语Eugene Salamin (mathematician)及奥地利科学家理查·布兰特英语Richard Brent (scientist)独立提出[2]:87。这两条演算法没有依赖无穷级数来计算。迭代会重复特定计算,将前一次的计算结果作为这一次的输入值,使得计算结果渐渐的趋近理想值。此方式的原始版本其实是在160年前由卡尔·弗里德里希·高斯提出,现在称为算术-几何平均数算法(AGM法)或高斯-勒让德算法[2]:87。萨拉明及布兰特都曾修改之,这算法也称为萨拉明-布兰特演算法。

迭代演算法收敛速度比无穷级数快很多,在1980年代以后广为使用。无穷级数随著项次的增加,一般来说正确的位数也会增加几位,但迭代演算法每计算多一次,正确位数会呈几何级数增长。例如萨拉明-布兰特演算法每计算多一次,正确位数会是之前的二倍。1984年加拿大人乔纳森·波温英语Jonathan Borwein彼得·波温英语Peter Borwein提出迭代演算法,每计算多一次,正确位数会是之前的四倍,1987年时有另一条迭代演算法,每计算多一次,正确位数会是之前的五倍[83]。日本数学家金田康正使用的演算法在1955年及2002年间创下了若干项纪录[84]。不过迭代演算法的快速收敛也有其代价,需要的记忆体明显比无穷级数多[84]

计算π的意义

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当数学家发现新的算法、电脑变得普及时,π的已知小数位急剧增加。注意垂直坐标使用了对数坐标

一般而言,π值并不需要过于精确便能够满足大部分数学运算的需求。按照约·安(Jörg Arndt)及古里斯佗夫·希奴(Christoph Haenel)的计算,39位精确度已可将可观测宇宙圆周的精确度准确至一粒原子大小,足以运算绝大多数宇宙学的计算需求[85]。尽管如此,和π有关的成就往往成为世界各地的新闻头条;部分人出于对破纪录的冲动,依然奋力算出π小数点后上千甚至上百万位[2]:17–19[86][87]。此外也有测试超级计算机、测试数值分析算法(包括高精度乘法算法英语Multiplication algorithm#Fast multiplication algorithms for large inputs)等实际好处。纯粹数学这领域也能计算π的位数评定其随机度[2]:18

快速收敛级数

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一位男士的肖像
斯里尼瓦瑟·拉马努金的肖像,他在印度独立工作时提出了许多计算π的新颖数列。

现代计算π的程序不仅局限于迭代算法。20世纪80与90年代,出现了可用来计算π的新无穷级数,其收敛速度可与迭代算法媲美,而又有着复杂度、内存密集度更低的优势。[84]印度数学家斯里尼瓦瑟·拉马努金是这方面的先驱,他在1914年发表了许多与π相关的公式,这些公式十分新颖,极为优雅而又颇具数学深度,收敛速度也非常快。[2]:103–104下式即为一例,其中用到了模方程

这无穷级数收敛速度远快于绝大多数反正切数列,包括梅钦公式。[2]:104第一位使用拉马努金公式计算π并取得进展的是比尔·高斯珀英语Bill Gosper,他在1985年算得了小数点后一千七百万位。[2]:104, 206拉马努金公式开创了现代数值近似算法的先河,此后波尔文兄弟和楚德诺夫斯基兄弟英语Chudnovsky brothers进一步发展了这类算法。[2]:110–111后者于1987年提出了楚德诺夫斯基公式,如下所示:

此公式每计算一项就能得到π的约14位数值[88],因而用于突破圆周率的数位的计算。利用这公式,楚德诺夫斯基兄弟于1989年算得π小数点后10亿(109)位,法布里斯·贝拉于2009年算得2.7千亿(2.7×1012)位,亚历山大·易和近藤滋在2011年算得一万亿(1013)位。[2]:110–111, 206[89][90]类似的公式还有拉马努金-佐藤级数英语Ramanujan–Sato series

2006年,加拿大数学家西蒙·普劳夫利用PSLQ整数关系算法英语integer relation algorithm[91]按照以下模版生成了几条计算π的新公式:

e奇数是普劳夫计算出的有理常数。[92]

统计模拟

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长度为ℓ的针散落在画满间距为t的平行线的平面上
布丰投针问题,多枚长度为的针随机地抛掷向平面。
大量的点随机的散落在一个内切四分之一圆的正方形内
随机地往内切四分之一圆的正方形内抛掷大量的点。
蒙特卡洛方法基于随机试验结果计算的近似值

统计模拟法是以概率统计理论为指导的一类非常重要的计数方法,经大量重复试验计算事件发生频率,按照大数定律(即当试验次数充分大时,频率充分接近概率)可以求得的近似值[93]布芬(Buffon)投针问题就是其中一项实例:长度的针随机往画满间距的平行线的平面上抛掷次, 如果针与平行直线相交次,充分大就可根据以下公式算出的近似值[94]

用统计模拟法计的另一例子是随机往内切四分之一圆的正方形内抛掷大量点,落在四分之一圆内的点的数量与抛掷点的总量的比值会近似于[2]:39–40[95]

此外还可用随机游走试验,并用统计模拟法计算值,如抛掷一枚均匀的硬币次,并记录正面朝上的次数,所得结果中,正面朝上的次数服从二项分布

因为硬币均匀,所以N次试验中每次试验结果相互独立。由此可定义一系列独立的随机变量,当抛掷结果为正面时否则为-1,且且取何值有相同概率(即,正面朝上和背面朝上的概率相同)。对随机变量求和可得

k为“硬币正面朝上的次数”减去“硬币反面朝上的次数”,即可得到。变换式子,得,因此

,其中

可证明[96]

,以及

并且当N变大时,的值会渐近于,因此当N充分大时可根据以下公式算出的近似值:[97]

和其他计算值的方法相比,蒙特卡洛方法收敛速度很慢,而且无论实验多少次,都无从得知的估值已经精确到第几位。因此,当追求速度或精度时,蒙特卡洛方法不适合用来估计[2]:43[98]

阀门算法

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1995年引入的两条算法开辟了研究的新途径。因为每计算出一位数字,该数就会像流过阀门的水一样不会再出现在后续的计算过程中,这种新进算法叫阀门算法英语spigot algorithm[2]:77–84[99]这就与无穷级数及迭代算法形成对比——无穷级数和迭代算法自始至终的每一步计算都会涉及到之前所有步骤计算出的中间值。[2]:77–84

1995年,美国数学家斯坦·瓦格纳英语Stan Wagon和斯坦利·拉比诺维茨(Stanley Rabinowitz)发明了一种简单的阀门算法[99][2]:77[100],其运算速度类似arctan演算法,但速度比迭代算法慢[2]:77

贝利-波尔温-普劳夫公式(BBP)是另一条阀门算法,属于一种位数萃取演算法英语digit extraction algorithm。1995年,西蒙·普劳夫等人发现[2]:117, 126–128[101]

这公式和其他公式不同,可以计算的任何十六进小数位,而不用计算前面全部小数位[2]:117, 126–128。十六进数位可计算得到特定二进数位;想要得到八进制数位的话,计算一、两位十六进小数即可。目前也已发现一些这种演算法的变体,不过还没有发现针对十进制、可以快速生成特定小数位的位数萃取演算法[102]。位数萃取演算法的一项重要用途是用来确认声称是计算到小数位数的新纪录:若有声称是新纪录的计算结果出现,先将十进制的数值转换到十六进制,再用贝利-波尔温-普劳夫公式去确认最后一些位数(用乱数决定),若这些位数都对,就能有一定把握认为此计算结果是对的[90]

1998年到2000年间,分布式计算计画PiHex英语PiHex贝拉公式(贝利-波尔温-普劳夫公式的一种变体)计算第1015位,结果是0[2]:20[103]。2010年9月,有雅虎员工用公司的Apache Hadoop应用程式在上千台电脑计算π在2×1015位开始往后256位,其第2×1015位刚好也是0[104]


利用伽玛函数计算

伽玛函数,,可以被用作计算圆周率。

用途

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与圆密切相关,出现在许多几何学和三角学的公式中(特别是与圆、椭圆和球体相关的那些)。 此外,也出现在其他学科的重要公式中,比如统计学、物理学,傅立叶分析和数论的公式。

几何学与三角学

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圆右上四分之一处覆盖在正方形下的图。
圆的面积等于乘以阴影部分面积。

出现在基于圆的几何图形(如椭圆圆锥环面)的面积、体积公式中。下面是一些用到π的常见公式:[9]

  • 半径的圆周长
  • 半径圆面积
  • 半径的球体积
  • 半径的球面面积

上述公式是n维球的体积与其边界(n−1)维球的球面)的表面积的特殊情况,具体将在后文给出解释。

描述由圆生成的图形的周长、面积或体积的定积分常涉及π。例如,表示半径为1的半圆的面积的积分为[105]

的积分表示上半圆(此处的平方根勾股定理得出),从-1到1的积分可用来计算计算半圆与x间的面积。

函数图象
正弦余弦函数的重复周期为 2π

三角函数要用到角,而数学家常用弧度作角度单位。π在弧度制起重要作用,数学家将周角,即360度定义为2π度。[106]由这条定义可得,180度=π弧度,1度=弧度。[106]因此,常用的三角函数的周期为的倍数;例如,正弦和余弦周期为π,[107]任何角度和任何整数都有

[107]

拓扑学

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克莱因四次曲面英语Klein quartic单值化亏格为3且欧拉特征值为−4的面,作为双曲面菲诺平面英语Fano plane对称群PSL(2,7)的商。根据高斯-博内定理,基本域的双曲面积为8π.

常数出现在将平面微分几何英语differential geometry of surfaces及其拓扑学联系起来的高斯-博内定理中。具体来说,如果曲面Σ高斯曲率,那么有

其中是该曲面的欧拉示性数,是整数。[108]例如,曲率为1(也就是说其曲率半径也为1,对于球面而言此时的曲率半径与半径重合)的球面的表面积。球面的欧拉特征数可以通过其同源组计算,其结果为2。于是,便得出

即为半径为1的球面的表面积公式。

常数还出现在拓扑学的许多其他的积分公式中,特别是那些涉及通过陈-韦伊同态的特征类[109]

向量分析

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向量分析的方法可以通过分解成球谐函数来理解(图示)

向量分析是与向量场的性质有关的微积分的分支,并有许多物理用途,例如用在电磁学中。位于三维笛卡尔坐标系原点的点源牛顿位势英语Newtonian potential[110]

表示位于距原点的单位质量(或电荷)的势能,而是维度常数。在这里由表示的场可以是(牛顿)引力场或(库仑)电场,是位势的负梯度

特殊情况有库仑定律牛顿万有引力定律高斯定律表明,通过包含原点的任何平滑、简单、封闭、可定向曲面的场的向外通量等于

\oiint

标准形式会将的这因子吸收到常数中,但这种说法表明了它必须出现在“某处”。此外,是单位球面的表面积,但并没有假设是球面。然而,作为散度定理的结果,由于远离原点的区域是真空(无源的),只有中的表面同调类与计算积分有关,因此可以由相同同调类中的任何方便的表面代替,特别是球形,因为球面坐标可以用于计算积分。

高斯定律的结果之一是位势的负拉普拉斯算子等于狄拉克δ函数倍:

通过卷积就能得到物质(或电荷)的更一般分布,给出泊松方程

其中是分布函数。

爱因斯坦方程表明,时空的曲率是由其中的物质能量生成

常数在与爱因斯坦场方程中的四维势起类似的作用,爱因斯坦方程是形成广义相对论基础的一条基本公式,并且把引力基本相互作用描述为物质能量引起的时空弯曲的结果:[111]

里奇曲率张量数量曲率度量张量宇宙学常数万有引力常数是真空中的光速,而应力-能量张量。爱因斯坦方程的左边是度量张量的拉普拉斯算子的非线性模拟,并化简(reduce)至在弱域的极限,而右边是分布函数的模拟乘以

柯西积分公式

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复杂的解析函数可以以一系列的流线和等电位线(许多以直角相交的曲线)视觉化,图中是伽玛函数的复数对数。

复分析中,沿复平面若尔当曲线围道积分是研究解析函数的重要手段之一。简化版的柯西积分公式表明,对任何若尔当曲线内任一点,以下围道积分给出[112]

该命题是柯西积分定理的直接推论,后者表明上述围道积分在围道的同伦变换下保持不变,因而沿任一曲线的积分和沿以为圆心的圆周积分的结果相同。更为一般地,该公式对不通过点的任意可求长曲线都成立,但等式右边要乘以曲线关于该点的卷绕数

一般形式的柯西积分公式建立了全纯函数在若尔当曲线上的值与曲线内任意点处值的关系:[113][114]

柯西积分定理是留数定理的一项特例。根据留数定理,在区域内除去有限个解析的亚纯函数在边界上的围道积分与函数在这些点的留数之和满足:

Γ函数与斯特灵公式

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维拉瑞索圆英语Villarceaux circles将三块球面霍普夫纤维化,下方是富比尼-施图迪度量黎曼球面与其富比尼-施图迪度量(如图所示的三块平行曲面)。恒等式S3(1)/S2(1) = π/2可以确定一条数列

阶乘函数的值等于所有小于等于的正整数之积,它的定义域只包含非负整数。Γ函数则是阶乘的推广。它在复平面的右半平面定义为:

再利用解析延拓可以将它的定义域扩展到除去非正整数的整块复数域。当自变量取正整数时,函数给出阶乘;当自变量取半整数时,计算结果含有。例如[115]

根据魏尔施特拉斯分解定理函数可分解为如下的无穷乘积:[116]

欧拉-马斯刻若尼常数。利用该分解公式和函数在的值,亦可以证明沃利斯乘积式。函数和黎曼ζ函数函数行列式英语functional determinant的恒等式存在关联,其中扮演着重要的角色

函数常用于计算维欧氏空间中n 维球的体积和n 维球面的表面积。对维欧氏空间中半径为维球,其体积和表面积满足:[117]

两者还满足如下的关系式:

很大,用函数可得到阶乘的近似公式,称斯特灵公式[118],等价于:

斯特灵近似的几何应用之一是埃尔哈特体积猜想英语Ehrhart's volume conjecture。将维欧几里得空间的单纯形记作则表示该单纯形的所有面扩大。于是

这是仅含一点晶格点之凸体体积的(最佳)上界[119]

数论与黎曼ζ函数

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全部质数都有其关联的普鲁法群英语Prüfer group,即圆的算数定域。分析数论的L函数也定域在每个质数p
基于韦伊猜想英语Weil conjecture on Tamagawa numbers的巴塞尔问题的解: 的数值是模群英语modular group中一个基本域的双曲面积的2倍。

黎曼ζ函数 在数学的许多领域均有应用。当自变量 ,可写作

找到这无穷级数的解析解是数学界著名的“巴塞尔问题”。1735年,欧拉解决了这问题,他得到该无穷级数等于[76]。欧拉的结论可推导出数论中一项结果,即两随机整数互质(无公因数)的概率为 [2]:41–43[120]。整数可由质数整除的概率为(例如,连续7个正整数只有一个可以7整除),任取两随机整数都能以质数整除的概率为,至少有一数不能整除的概率则为。又,一随机整数能否以两不同质数整除是相互独立事件,两随机整数互质的概率可以表示成关于所有质数的无穷乘积[121]

这结论可结合随机数生成器,用统计模拟法的近似值。[2]:43

巴塞尔问题的结论意味着几何导出量的数值与质数的分布有着深刻的关联。巴塞尔问题是谷山-志村定理的一种特殊情况,是安德烈·韦伊对玉河数的猜想英语Weil's conjecture on Tamagawa numbers的一项特例,即猜想一个这种形式的算术量关于所有质数的无穷乘积能够等于一个几何量——某局部对称空间英语locally symmetric space体积的倒易。巴塞尔问题中,这空间是双曲3-流形英语hyperbolic 3-manifoldSL2(R)/SL2(Z)英语modular group[122]

函数同样满足黎曼方程的公式,其中用到了和伽玛公式:

除此之外, 函数导数也满足

最终的结果是可以从谐振子泛函行列式英语functional determinant中求得。这泛函行列式可以无穷乘积展开式计算,而且这种方法等价于沃利斯乘积公式。[123]这种方法可用于量子力学,尤其是玻尔模型中的变分[124]

傅里叶级数

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π出现在P进数中的表示(如图),它们是普鲁法群英语Prüfer group的元素。泰特的论文英语Tate's thesis很大程度地利用了这系统。[125]

周期函数傅里叶级数很自然出现了。周期函数即实数的小数部分所构成群上的函数。傅里叶分解指出,上的复值函数可表示为无穷多个酉特征英语unitary character的线性叠加之和。也就是说,圆群(模为1的复数组成的乘法群)的映射是连续群同态的特征都有的形式,是一条定理。

有唯一的特征值,直到复共轭,那是一群同态。在圆群用哈尔测度,常数是这特征值的拉东-尼科迪姆导数值的一半。其他的特征值的导数值为的正整数倍。[23]因此,常数是独特的数字,以至于配备了其哈尔测度的群,有对于整数倍的点阵的庞特里亚金对偶性[126]。这是泊松和公式英语Poisson summation formula的一维版本。

模形式与𝜃函数

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常数模形式Θ函数密切相关——比如,椭圆曲线中的j变量英语j-invariant就很大程度涉及楚德诺夫斯基算法(一种快速计算π的方法)。

模形式是以在上半平面全纯函数的在模群英语modular group(或其子群,的一格)下的变换特性归纳。Θ函数便是一例:

它是一种名为雅可比形式英语Jacobi form的模形式,[127]有时以诺姆英语nome (mathematics)表达。

常数是特殊常数,它会使雅可比函数形成自守形式,即该函数会以特定方式变换。有若干恒等式在所有自守形式下成立。,例如:

它使得必然在离散海森伯群下以表示(representation)变换。一般模形式和其他函数也包含,这也是根据史东–冯纽曼定理英语Stone–von Neumann theorem[127]

柯西分布与位势论

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箕舌线,英文名来自玛利亚·阿涅西(1718–1799),柯西分布的一幅几何构筑图

积分柯西分布概率密度函数,总概率等于1。

柯西分布的香农熵等于,也含

柯西分布控制做布朗运动的粒子通过膜的通道

柯西分布在位势论中扮演着重要的角色因为它是最简单的福斯坦堡测度英语Furstenberg boundary和与在半平面上做布朗运动相关联的经典泊松核[128]共轭谐波函数英语Conjugate harmonic function以及希尔伯特变换与泊松核的渐近线有关。希尔伯特变换是由奇异积分柯西主值给出的积分变换

常数是唯一的(正)归一化因子因此定义了一个在实数轴上的平方可积分实值函数的希尔伯特空间上的线性复结构英语linear complex structure[129]。 和傅里叶变换一样,希尔伯特变换就其在希尔伯特空间的变换特性而言可以完全特征化。直到归一化,它是唯一的与正膨胀对易且与实数轴的所有反射反对易有界线性算子[130]。常数是唯一能使这变换幺正的归一化因子。

复变动态系统

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一个复数平面下,曼德博集合的黑色图案,背景为蓝色的
可以从曼德博集合中计算π,计算方式和计算从(−0.75, ε)点开始,一直到发散之前的次数有关

大卫·波(David Boll)在1991年发现在曼德博集合分形也有π出现[131]。他检查在曼德博集合在位置的特性。若考虑坐标在“颈部”的点,而趋近零,在发散之前迭代的次数和相乘,会趋近。若是在右侧尖点处附近的点也会有类似的特性:在发散之前迭代的次数和的平方根相乘,也会趋近[131][132]

数学之外的π

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描述物理现象

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与圆以及球坐标系关系密切,即使不是物理常数,也常出现在描述宇宙的基本原则方程中。比方说,经典力学领域的简单公式给出长L的单摆小幅摆动的近似周期为地球引力加速度常数。[133]

海森堡不确定性原理是量子力学的基本公式,表明测量粒子时,其位置不确定度()与动量不确定度()不可能同时达到任意小(普朗克常数):[134]

近似三这特性,和电子偶素的半衰期相对较长有密切的联系。其半衰期的倒数和精细结构常数的关系为[135]为电子质量。

许多结构工程的公式也有,例如欧拉推导的挫曲公式说明了长度为截面二次轴矩I的细长形物体,在不挫曲的条件下可以承受的最大轴向负载[136]

流体动力学斯托克斯定律中也有。斯托克斯定律是半径约为的小球体在黏度流体中以速度运动时会受到的阻力满足[137]

在理想状态下,河的曲折程度(河道本身的长度与源头到入海口的比值)随着时间的推移逐渐趋向于。河流外边缘的快速水流弯曲会使河流内边缘加倍侵蚀,河道变得更弯曲,整条河弯折更厉害。然而,这股弯折劲儿最终会导致河流折回一开始弯折的地方,导致“短路”,并形成河迹湖。这两种相反因素使河道长度与源头到入海口的比值的平均值为π[138][139]

π的记忆技巧

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π文字学(或译作圆周率的语言学)是指记住的大量位值[2]:44–45,并将其世界纪录载于健力士世界纪录大全的做法。维尔·美拿(Rajveer Meena)于2015年3月21日在印度于9小时27分钟内背诵了7万位的π,创下健力士世界纪录大全认证的世界纪录。[140]2006年,日本退休工程师原口证自称已经背诵了十万位小数,但他未获健力士世界纪录大全认证。[141]

常用于记忆π的一项技巧是背诵以单词长度代表数值的故事或诗歌:第一单词有三字母,第二单词有一字母,第三单词有四字母,第四单词有一字母,第五单词有五字母,如此类推。早期例子是英国科学家詹姆士·金斯设计的诗歌:“How I want a drink, alcoholic of course, after the heavy lectures involving quantum mechanics.[2]:44–45这类诗歌有时在英文中称为“piem”。除了英文,用于记忆π的诗歌亦有不同语言的版本[2]:44-45。但是,记忆的人一般并不以诗歌记忆来创下纪录,而是用如记忆数字规律或轨迹法英语method of loci的方法。[142]

有好几位作家仿照上述记忆技巧,用的数值创作了新型的约束写作英语constrained writing方式,当中单词长度须符合的数值。《The Cadaeic Cadenza英语Cadaeic Cadenza》以上述技巧包含了前3835位的值[143],一本标准长度的书《Not a Wake》有一万单词,其中各单词亦代表了的一位。[144]

大众文化

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Pi Pie at Delft University
π派;圆形西式馅饼是常见的π双关语(英语圆周率和派同音)

也许因为的公式很简短而且四处可见, 比其他数学常数在流行文化中更常见[注 3]

在2008年由英国公开大学英国广播公司联合制作的记录片《数学的故事英语The Story of Maths》于2008年十月由英国广播公司第四台播放。影片讲述了英国数学家马库斯·杜·索托伊在到访印度研究当地三角学的贡献时,展示出历史上π最精确的计算公式的信息图形[147]

巴黎的科学博物馆发现宫有间圆形房间叫“房”,墙上刻有的707位数,数字贴在圆顶状的天花板上,由大型的木制字符组成。数值是1853年由英国数学家威廉·尚克思英语William Shanks计算出来,但是该结果于第528位后开始出现谬误,在1946年发现,1949年修正。[148][2]:50

卡尔·萨根的小说《接触未来》中则暗示说,宇宙的创造者在π的数字中暗藏了一则信息。[149]π的数字也用在凯特·布希所出的专辑Aerial英语Aerial (album)中的《Pi》的歌词里。[150]

美国人在3月14日庆祝圆周率日,此节日在学生中很流行。[151]一些自称“数学极客”的人常常用与其数位来创作一些数学或技术圈内人士才能领会到的笑话麻省理工学院则有几句包含“3.14159”的大学欢呼口号英语cheering[152]2015年的圆周率日格外重要,按照美式写法,当天的日期时间3/14/15 9:26:53较其他圆周率日包含更多位数的[153]

北电网络于2011年举行的技术专利拍卖会上,谷歌用了一些包含在内的数学或科学常数来竞价。[154]

在1958年,阿尔伯特·伊格尔英语Albert Eagle提议换成τ(tau)以便简化公式。在此定义为的两倍[155]。然而,没有任何其他作者曾这样使用过。有些人使用不同的值,[156]这些人称不论是作为弧度制下圆周长的1还是作为弧长与半径的比值(而不是与直径的比值)都比自然,也能因此简化许多公式。[157][158]有媒体报道称,因为的值大小约为6.28,现已有人在6月28日庆祝“节”,并吃“两个派”;[159]然而,主流数学界还并未使用[160]

1897年,有业余美国数学家试图藉印第安纳州议会来通过后世所谓印第安纳圆周率法案的法案。这法案试图以法律命令强制规定数学常数之值而臭名远播。该法案描述化圆为方的方法,并间接提到了的错误值,例如3.2。该法案通过了印第安纳州众议院的表决,但参议院否决之。[2]:211–212[161][162]

注释

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  1. ^ 这个多项式正弦函数的泰勒级数展开的前三项。
  2. ^ 依照胡夫金字塔,那些和金字塔高度一致的圆形,周长应等同于金字塔底部的周长(即高度为280,周长为1760[51]
  3. ^ 例如,柯利弗德·皮寇弗称π为“最知名的数学常数”,皮特森则写道:“在所有数学常数当中,π一向最受瞩目。”例如纪梵希π香水、Π (电影)以及圆周率日[145][146]

参考资料

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书籍

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延伸阅读

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外部链接

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