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本帖最后由 愚工688 于 2017-6-1 11:27 编辑
依据实验数据,谈谈在x→∞的过程中,素数发生概率 1/lnx 与π(1-1/p)的变化趋势
通常素数的出现概率有二种表示方法:
1,依据素数定理的表示方法:
素数定理:
在x→∞时,x之内的素数数量有
π(x)=x/lnx ;(式1)
把(式1)的两边除以x,
就是π(x)/x=1/lnx;
左边就是素数实际发生率;右边就是依据素数定理的素数理论发生率;
根据素数定理,x→∞时,π(x)→∞,这是实际能够观察到的现象。
但是,依据素数定理,能否得出素数发生率 1/lnx趋向无穷小吗?
《数论导引》(华罗庚编著)93页定理:x→∞时 π(X)/x →0;
也就是说:x→∞时 1/lnx→0;
可是实际上 x与lnx是完全不同类型的两类数,怎么能把x→∞时1/x→0的极限硬搬到1/lnx上面,轻易得出在x→∞时1/lnx→0 的结论?
x值与lnx的对比:
当x取10^n的指数形式时,由换底公式,lnx=lgx/lge,
即 1/lnx=lge/n ≈0.4342944819/n
因此有:
1/lnx=0.1;n≈4.342944819;lnx/x ≈1/10^3.342944819;
1/lnx=0.01;n≈43.42944819 ;lnx/x ≈1/10^41.42944819;
1/lnx=0.001;n≈434.2944819 ;lnx/x ≈1/10^431.2944819;
1/lnx=0.0001;n≈4342.944819 ;lnx/x ≈1/10^4338.944819;
……
试问:当lnx在x中的比率急剧减小→0的情况下,怎么能够说lnx随x趋向无穷大?
因此只能说在x→∞时lnx的增大是非常有限的,是不可能趋向无穷大的,也就是1/lnx是不可能趋向无穷小。
这也正是素数定理所证明的:
x→∞时, x/lnx=π(x)→∞.
就是说,一个无穷大的数x,除以一个有限大的数lnx,得到一个相比x值低阶的无穷大的商π(x);
而不是:
一个无穷大数x,除以一个低阶无穷大的数lnx,得到一个低阶的无穷大的商π(x)。——当然我们也不可能看到lnx趋向无穷大。
比如:
x=10^4.342944819时,π(x)≈10^3.342944819,略低于x值增大,而lnx仅仅等于10。
x=10^43.42944819时,π(x)≈10^41.42944819,略低于x值增大,而lnx仅仅非常有限的增大到100。
显然lnx的增大是非常有限的,是不可能随x趋向无穷大的;而我们只能观察到π(x)随x增大而趋向无穷大。
2,由概率方法所导出的素数发生率:
对于数x , √x以下最大的素数为p,那么x内的数不能被≤p的所有素数整除的数即为素数,1除外。
因此可以用一个计算式近似的计算x内的素数的数量:
S(x)≈(x -√x)×(1-1/2)×(1-1/3)×(1-1/5)×……×(1-1/p) + π(√x) ;(式2)
也有这样计算素数数量:
S(x)≈x×(1-1/2)×(1-1/3)×(1-1/5)×……×(1-1/p);(式3)
上述(式2)、(式3)两个式子计算值的相对误差在小数时相差也不大,在数趋大时则更接近。
例1:x:100,p=97, π(p-1)/p ≈π(1-1/p) ≈ .120317 ;计算10000内的素数数量:[π(10^4)=1229]
按照(式1):(10000-100)* .120317+π(100) ≈1108;Δ≈-0.09845;
按照(式2): 10000* .120317≈1203;Δ≈-0.02116;
例2:x= 1E+08 , p= 99999989, π(1-1/p) ≈ .031868;π(10^16)=279238341033925
按照(式1)计算10^16内的素数:(10^16-10^8)* .031868+5761455=318,680,002,574,655;Δ≈0.1412473;
按照(式2)计算10^16内的素数: 10^16* .031868=318,680,000,000,000;Δ≈0.1412473;
两式的计算值非常接近,相对误差基本一致。
当然这π(1-1/p)计算的误差问题不是本文的关注重点。
因此依据概率原理的素数发生率 p(x),有
p(x) ≈ π(1-1/p) ,(式4)
式中 p是√x 内的最大素数 ;p(x)值是包含p的全部素数的连乘积值。
素数发生率 p(x) 显然是个递减的函数值,随着√x 内的最大素数p的增大而逐渐减小。
对于π(1-1/p)的极限值,当前数学界的主流观点是:
在x→∞时π(1-1/p)的极限值→0.(见王元《谈谈素数》章节12. 素数的出现概率为零)
为什么在 x→∞时,π(x)→∞的情况下,素数的出现概率为零?令人不解!
也许王教授通过高深的数学方法证明了π(1-1/p)的极限值→0,
但是任何间接方法都是有误差的,其得出的结论经得起原式 π(1-1/p)的验证吗?
下面重点通过对π(1-1/p) 、其倒数π[p/(p-1)]的实验计算数据来验证的真相,看看它们的变化趋势如何?
(倒数形式π[p/(p-1)]>1是为了便于与素数p的增大作比较)
实验数据:为了提高计算结果的精确性,采用高精度的计算模式;
数据摘录:
p(n)--表示第n个素数;
p1--表示从2起到n位素数的π[p/(p-1)]的连乘值;相当于素数定理中的lnx的地位;
π(n)——表示n个素数因子π(1-1/p)的连乘值,就是素数概率发生率计算值,也就是p1的倒数。
p( 1 )= 2 , p1= 2 , π( 1 )= .5
p( 2 )= 3 , p1= 3 , π( 2 )= .3333333333333333
p( 3 )= 5 , p1= 3.75 , π( 3 )= .2666666666666667
p( 4 )= 7 , p1= 4.375 , π( 4 )= .2285714285714286
p( 5 )= 11 , p1= 4.8125 , π( 5 )= .2077922077922078
小素数阶段,p1与素数p(n)同样的起步,从第三个素数起的p1增大速率比素数增大速率慢一点;每个素数都使得素数发生率π(1-1/p)明显下降。
p( 6 )= 13 , p1= 5.213541666666667 , π( 6 )= .1918081918081918
p( 7 )= 17 , p1= 5.539388020833334 , π( 7 )= .1805253569959452
p( 8 )= 19 , p1= 5.847131799768519 , π( 8 )= .1710240224172113
p( 9 )= 23 , p1= 6.112910517939816 , π( 9 )= .1635881953555934
p( 10 )= 29 , p1= 6.331228750723381 , π( 10 )= .1579472231019522
……
p( 100 )= 541 , p1= 11.26762038958268 ,π( 100 )= 8.874988377532984D-02 ,
p( 1000 )= 7919 , p1= 16.00855677936198 , π( 1000 )= 6.246659294666633D-02 ,
p( 10000 )= 104729 , p1= 20.59351703447172 , π( 10000 )= 4.855897117166011D-02 ,
p( 100000 )= 1299709 , p1= 25.0748126240785 , π( 100000 )= 3.988065693618515D-02 ,
p( 1000000 )= 15485863 , p1= 29.48664645332186 ,π( 1000000 )= 3.391365652866394D-02
p( 3001000 )= 49997891 , p1= 31.57421373494428 , π( 3001000 )= 3.167141416076698D-02
p( 3002000 )= 50015963 , p1= 31.57484513978735 , π( 3002000 )= 3.167078082482504D-02
p( 3003000 )= 50033491 , p1= 31.57547633268255 , π( 3003000 )= 3.167014772679563D-02
……
p( 5761000 )= 99991609 , p1= 32.808549323109020 , π( 5761000 )= 3.047986029957023D-02
p( 5761455 )= 100000001 , p1= 32.80869860873386 , π( 5761455 )= 3.047972161058888D-02
p( 5762000 )= 100009837 , p1= 32.80887740799719 , π( 5762000 )= 3.047955550457975D-02
p( 5763000 )= 100028779 , p1= 32.80920543515780 , π( 5763000 )= 3.047925076931069D-02
……
p( 11077000 )= 199963483 , p1= 34.04287524225468 , π( 90781000 )= 2.93747221080404D-02
p( 11078000 )= 199982351 , p1= 34.04304548004313 , π( 90782000 )= 2.937457521496253D-02
p( 11078937 )= 200000001 , p1= 34.04320497918645 , π( 90782937 )= 2.937443758927226D-02
可以看到:
在素数p比较大(1亿以上)时,即使每1000个素数因子(1-1/p)的连乘值,也仅仅使得素数发生率值的小数点后十万分位发生变化;p1值的增大也是极其缓慢。
并且随着数x的增大,p1值的增大的速率还将变小,同样素数发生率的下降速率也必然更加缓慢。
从上面数据中可以看到:
当素数p由100000001增大到200000001几乎翻倍的情况下,p1仅仅增大了1.24不到,仅仅增大到了34.1不到。
大家想一想,√x内的最大素数p=200000001时,x该是多少?而且p1值增大的速率随素数p增大必然还要不断下降趋于0,它有能力随x趋向无穷吗?
因此,所谓的【在x→∞时π(1-1/p)的极限值→0.】的命题是不能成立的,它不符合客观的事实。
谨以此文,阐述我对在x→∞时素数发生率→0的质疑,虽然我的观点违背了当前数学界的主流观点,但是我的观点没有违背实际的素数发生情况。
其中包含对 x→∞时 1/lnx →0与π(1-1/p)→0两个极限的质疑。
希望有识之士,共同讨论与评判。
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