前几天考某门试的时候心中实在是纠结（写不出来），于是就拿出了我心爱的计算器按了起来。
我先算了，这个结果等于0.7943。
于是好奇心又起，算了，这次算出来的结果却等于0.1606。
这让我倒是蛮好奇的，于是我就写了一段matlab程序来算这个过程，结果如下：
这看起来是个震荡过程，于是我又算了当0.2，0.3……0.9的情况，如下：
这里可以看出随着数字逐渐增大，振荡幅度也逐渐减小。总体来看，他们都是过阻尼的振荡。
有意思的是最终稳定下来之后这几个数字的最终结果：
0.398955561646642
0.469621922935406
0.528956448442948
0.585043171974400
0.641185744504986
0.699534509194732
0.762013430810717
0.830784948663237
0.908699313091737
当然这些数不是仅仅算了10次，他们算了100次，基本全都稳定下来。这样看似乎看不出什么端倪。
然后我又蛋疼的算了一下每个数字最后的稳定振荡结果和原数字的比值。
| 基数 | 100次幂结果 | 除数 |
|---|---|---|
| 0.1 | 0.398955562 | 3.989555616 |
| 0.2 | 0.469621923 | 2.348109615 |
| 0.3 | 0.528956448 | 1.763188161 |
| 0.4 | 0.585043172 | 1.46260793 |
| 0.5 | 0.641185745 | 1.282371489 |
| 0.6 | 0.699534509 | 1.165890849 |
| 0.7 | 0.762013431 | 1.088590615 |
| 0.8 | 0.830784949 | 1.038481186 |
| 0.9 | 0.908699313 | 1.009665903 |
看起来这里的除数似乎代表了整个数据的波动性，不知道有什么深层次的含义。
这看起来似乎很厉害的样子…………