Измеряет производительность одного потока CPU путём симуляции логистического роста популяции (модель Ферхюльста) за 8 миллионов шагов методом Эйлера. Меньше — лучше.
Модель логистического роста, предложенная Пьером Франсуа Ферхюльстом в 1838 году, описывает рост популяций в среде с ограниченными ресурсами. В отличие от простого экспоненциального роста, логистическое уравнение включает ёмкость среды K — максимальный устойчивый размер популяции. По мере приближения популяции к K рост замедляется и прекращается, формируя характерную S-образную сигмоидную кривую, наблюдаемую в системах от бактериальных колоний до национальных переписей.
Управляющее уравнение: dN/dt = r·N·(1 − N/K), где N — численность популяции, r — внутренняя скорость роста, K — ёмкость среды. Это нелинейное ОДУ имеет точное аналитическое решение, однако численное интегрирование позволяет изучать модифицированные варианты, стохастические возмущения и многовидовые системы без замкнутых решений. Оно также является пределом одного вида для моделей конкуренции Лотки-Вольтерры и эпидемиологической модели SIR.
Данный бенчмарк интегрирует уравнение Ферхюльста за 8 миллионов шагов методом Эйлера — простейшим численным интегратором первого порядка. Каждый шаг требует одного умножения, одного деления и двух сложений с плавающей точкой. Поскольку все 8 миллионов шагов последовательны и зависят от данных, задача представляет собой чистый тест пропускной способности одного потока CPU: движок JavaScript не может распараллелить её. Меньшее время означает более быстрое выполнение.