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1.思路之一,先用一个较少次数的迭代找到一个不同点的迭代指标数,这个指标数也只是一个近似值,然后再根据这个指标数进行一轮新的迭代,这次的迭代次数与上一次确定的指标数有关。这种思路可以提高分形的迭代次数。比方说初始迭代次数为10,某点C结果显示的et值是3,这样我们就可以以3为参照数,比方用其值的100倍作为下一轮迭代的次数,这样就可以减少很多不必要的无效迭代,提高迭代的效用性。我试验了一下,迭代次数最高的点可以达到25000次,这是用通常的方法不可能实现的。但这种方法的不足之处是用第一次迭代的et值作为指标数,这种作法的可信度到底有多高?这种作法的初始迭代次数越大,就预示着迭代过程中的无用迭代次数的增加,但迭代次数如果太小,这种指标数准确吗?值得探讨。 |
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