榕坚

81# xyj200909
这可是完成了一件大好事，看来象专业软件那样迭代到几万次应该不是梦了。期盼中！

xyj200909

迭代20000次成功越过下图中最宽的地方，其实，黑色部分的迭代次数很低，负荷很小，可以忽略，之所以能越过，关键在电脑硬件能对付图中白色的迭代次数为20000的乌龟，所以，如果能对收敛区再能改进的话，负荷可减小。
如果屏幕点C和迭代点Z的模满足一定的条件，比如他们的模的和小于1，必收敛于0（但实际不现实，可以根据情况降低这个上限），这样的点，可以忽略，但是这样一来，有添加了新的运算，新的负担，到底总负荷是否减小，还要进一步实验

xyj200909

81# xyj200909


用此法对某些地方很轻松的放大，而对某些地方，上2000都比较困难，当框内的每一点所需的迭代次数都比较高时，效果反而不好
内循环迭代次数n比较大时，较为粗糙，因为会略去很多点
下图是以前做的图，有用此法做了遍，感觉次数有些虚。

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迭代次数停止试验总结

mjj_ljh

85# xyj200909

请您给个例子让我们体会一下速度究竟如何。

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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

xyj200909

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！

mjj_ljh

让我好好体会一下，谢谢。

xyj200909

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。

xyj200909

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