Zeta调律:修订间差异

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'''Zeta调律'''是衡量[[平均律]]逼近'''所有'''有理音程的方式。
'''Zeta调律'''是衡量[[平均律]]逼近'''所有'''有理音程的方式。


== 定义 ==
== 概念 ==
考虑ned2(n>0),这就是一步为<math> 2^{1/n}</math>的平均律。有理音程c/d在这一律制下的直接近似是离<math>n \log_2{c/d} </math>最近的整数步。因此,<math>n \log_2{c/d} </math>离整数越近(如3.97或11.02),ned2对音程c/d就逼近得越好。
考虑ned2(n>0),这就是一步为<math> 2^{1/n}</math>的平均律。有理音程c/d在这一律制下的直接近似是离<math>n \log_2{c/d} </math>最近的整数步。因此,<math>n \log_2{c/d} </math>离整数越近(如3.97或11.02),ned2对音程c/d就逼近得越好。


函数<math>f(x)=1-\cos(2\pi x)</math>在整数取0,且x离整数越近,f(x)越小。因此,函数f可以用于衡量ned2对c/d的逼近:<math>f(x)=1-\cos(2\pi n \log_2{c/d})</math>越小,逼近就越好。
函数<math>f(x)=1-\cos(2\pi x)</math>在整数取0,且x离整数越近,f(x)越小。因此,函数f可以用于衡量ned2对c/d的[[平均律#相对误差 |相对误差]]:<math>f(x)=1-\cos(2\pi n \log_2{c/d})</math>越小,逼近就越好。


[[文件:3212345.png|居中|缩略图|f(x)的图像]]
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根据[https://mathworld.wolfram.com/RiemannZetaFunction.html  黎曼Zeta函数]的表达式,上式等于 <math>\Re (\zeta (s-2\pi i n / \ln 2 )  \zeta (s+2\pi i n / \ln 2 )) = |\zeta (s+2\pi i n / \ln 2 )|^2 </math>, 因此Zeta函数的模长越大,ned2就越准确。
根据[https://mathworld.wolfram.com/RiemannZetaFunction.html  黎曼Zeta函数]的表达式,上式等于 <math>\Re (\zeta (s-2\pi i n / \ln 2 )  \zeta (s+2\pi i n / \ln 2 )) = |\zeta (s+2\pi i n / \ln 2 )|^2 </math>, 因此Zeta函数的模长越大,ned2就越准确。


黎曼Zeta函数只在<math>\Re(s)>1</math>时是收敛的。尽管如此,我们也可以使用实部等于甚至是小于1的s.
黎曼Zeta函数的级数表示只在<math>\Re(s)>1</math>时是收敛的。尽管如此,我们也可以使用s=1/2,因为Zeta函数在Re(s)=1/2上有零点。
 
== 定义 ==
 
== Zeta峰调律一览 ==
 
== Zeta调律反问题 ==
 
文献[https://ac.inf.elte.hu/Vol_048_2018/053_48.pdf 【1】]提到了RS-Peak算法,其核心思想是寻找整数k使得<math>k \ln p_i / \ln 2 </math>对于尽可能多的质数<math>p_i</math>接近于整数,这样的k能够产生模长较大的Zeta值。换句话说,我们不仅能用Zeta函数在临界线上的较大值寻找优秀的整数平均律,我们还可以用优秀的整数平均律产生Zeta函数在临界线上较大的值。

2026年3月17日 (二) 10:58的最新版本

Zeta调律是衡量平均律逼近所有有理音程的方式。

考虑ned2(n>0),这就是一步为21/n的平均律。有理音程c/d在这一律制下的直接近似是离nlog2c/d最近的整数步。因此,nlog2c/d离整数越近(如3.97或11.02),ned2对音程c/d就逼近得越好。

函数f(x)=1cos(2πx)在整数取0,且x离整数越近,f(x)越小。因此,函数f可以用于衡量ned2对c/d的相对误差f(x)=1cos(2πnlog2c/d)越小,逼近就越好。

f(x)的图像

为了计算ned2对所有有理数的逼近,最简单的想法是计算c=1d=1(1cos(2πnlog2c/d)). 可惜,这个和是发散的,因此需要加上衰减因子1csds.

现在的指标是c=1d=11csds(1cos(2πnlog2c/d)). 考虑到这个式子是在s固定而n变化的条件下使用的,我们可以删掉括号里的1:c=1d=11csds(cos(2πnlog2c/d)),ned2对所有有理数的逼近越好。

根据三角函数与虚指数函数的关系cos(x)=(exp(ix)), c=1d=11csds(cos(2πnlog2(c/d)))=c=1d=11csds(exp(2πinlog2(c/d)))

=(c=1d=11csdsexp(2πinlog2(c/d)))

=(c=1d=11csdsexp(2πinlog2c2πinlog2d))

=(c=1d=11csdsexp(2πinlog2c)/exp(2πinlog2d))

=(c=1d=11csdsc2πin/ln2/d2πin/ln2)

=(c=1d=1c2πin/ln2sd2πin/ln2s)

=(c=1c2πin/ln2sd=1d2πin/ln2s)

根据黎曼Zeta函数的表达式,上式等于 (ζ(s2πin/ln2)ζ(s+2πin/ln2))=|ζ(s+2πin/ln2)|2, 因此Zeta函数的模长越大,ned2就越准确。

黎曼Zeta函数的级数表示只在(s)>1时是收敛的。尽管如此,我们也可以使用s=1/2,因为Zeta函数在Re(s)=1/2上有零点。

Zeta峰调律一览

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Zeta调律反问题

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文献【1】提到了RS-Peak算法,其核心思想是寻找整数k使得klnpi/ln2对于尽可能多的质数pi接近于整数,这样的k能够产生模长较大的Zeta值。换句话说,我们不仅能用Zeta函数在临界线上的较大值寻找优秀的整数平均律,我们还可以用优秀的整数平均律产生Zeta函数在临界线上较大的值。