¿Se puede aplicar la proporción áurea (Fibonacci) con beneficios en informática?

Las propiedades únicas de los números de Fibonacci han resultado útiles en las estructuras de datos.

El “montón de Fibonacci”, por ejemplo, es una implementación de una cola prioritaria que realiza una implementación basada en un montón binario dado un patrón de uso específico (creo que menos eliminaciones que inserciones). Internamente, los montones de Fibonacci se representan como un bosque de árboles en el que cada árbol tiene la propiedad de que el tamaño de un subárbol enraizado en un nodo con n hijos es al menos F ( n +2), donde F ( n ) es el enésimo número de Fibonacci . Entonces, el tiempo de ejecución que alcanzan los montones de Fibonacci depende implícitamente de las propiedades de [math] \ phi [/ math] a medida que la relación de F ( n ) / F ( n -1) se aproxima a [math] \ phi [/ math] como n se acerca al infinito.

No puedo pensar en ninguna estructura de datos o algoritmo que explícitamente use [math] \ phi [/ math], aparte de una novedad: se puede calcular el enésimo número de Fibonacci en tiempo O (log n ) en lugar de tiempo lineal por haciendo uso de la fórmula de Binet pero sin realizar operaciones de coma flotante. Calcula en términos de una forma binomial como [math] \ frac {a + b \ sqrt {5}} {c} [/ math] pero debido a las extrañas propiedades algebraicas de [math] \ phi [/ math] todas La irracionalidad y todas las matemáticas no enteras se cancelan por arte de magia. No es necesario calcular realmente [math] \ sqrt {5} [/ math] ‘s mientras se encuentra [math] \ phi ^ n [/ math]. Solo necesita realizar un seguimiento de los coeficientes enteros de los diversos términos y lograr un tiempo de ejecución logarítmico a través del método de “exponenciación por cuadratura”.

Más allá del ejemplo artificial anterior, no lo sé. Las propiedades especiales de [math] \ phi [/ math] básicamente tienen que ver con su naturaleza recursiva y su auto-similitud entre escalas. Uno puede imaginar esta utilidad de auto-similitud en áreas de geometría computacional en las que las estructuras de datos comunes ya aprovechan relaciones geométricas similares: algoritmos y estructuras de datos en las que las curvas de relleno de espacio aparecen en la literatura, o quizás el hash espacial. Tal vez hay algún análogo de un quadtree estructurado como cuadrados anidados y rectángulos dorados que supera a un quadtree estándar dado un patrón de uso especial.

No en ningún tipo de sentido estructural profundo. Al computar en el fondo no tienes * nada * sino números y son * todos * base 2. No hay relaciones mágicas con Fibbonacci u otros conceptos matemáticos.

La electricidad es simplemente el método que usamos para impulsar la computación; Se puede hacer con luz, productos biológicos, interruptores mecánicos o incluso qubits.

El reloj sirve para mantener todo ordenado. Funciona lo suficientemente rápido como para que no se mezclen bits … como el overclocking de una CPU. Gira el reloj hasta que se cuelga, luego retrocede un titch. Se estrelló debido a la confusión, por lo que no hay nada mágico en una velocidad de reloj particular. En la práctica, el calor también limita la velocidad del reloj, ya que aumenta exponencialmente a medida que aumenta el reloj. Las CPU están estancadas en su mayoría a 4–5 Ghz, de ahí la proliferación de CPU multi-core.

Lo más parecido a una relación mágica con los números es el tamaño de los chips de memoria. 1, 2, 4, 8, 16, 32, 64, 128, 256, 512, etc. – todas las potencias de dos. Puede tener cualquier tamaño que desee, pero a menos que sea una potencia de 2, no está utilizando algunos bits.