数学中国

 找回密码
 注册
搜索
热搜: 活动 交友 discuz
查看: 11963|回复: 65

特大偶数强哥猜数的估算

[复制链接]
发表于 2022-9-21 09:07 | 显示全部楼层 |阅读模式
本帖最后由 yangchuanju 于 2022-9-21 13:46 编辑

特大偶数强哥猜数的估算
使用稍小于某偶数x的哈李对数计算式估算x的素数对(哥猜数)公式是:r2=2c*x/ln(x)^2*k,式中k——波动因子,k≥1;
c——哈李常数0.6601618158468695739278121100145557784326233602847334133194484233354056423…
当x小于10的308次方时,可套入公式直接计算其素数对数,计算值稍小于真实值;如果波动因子k不知或无法求取,则计算值更小一些;
此计算值可作为该偶数附近偶数的素数对数的下限值看待和使用。
理论研究表明,当x趋近于无穷大时,哈李对数式计算值趋近于真实值。

当x大于10的308次方后,对数式不能直接计算,需再取常用对数才能计算,令x=10^n则:
lg(r2)=lg(2c)+lg(x)-lg[ln(x)]*2+lg(k)=lg(2c)+n-lg[n*ln(10)]*2+lg(k)=0.120680397+n-2*lg(n)-0.362215689*2+lg(k)=n-2*lg(n)-0.603750980866042+lg(k)
或lg(r1)=lg(c)+lg(x)-lg[ln(x)]*2+lg(k)=n-2*lg(n)-0.90478097650023+lg(k)
算出r2或r1的常用对数后取它的反对数即可。
c=0.6601618158468695739278121100145557784326233602847334133194484233354056423…
lg(2c)        0.120680396532885         lg(c)        -0.180349599131096
ln(10)        2.302585092994050         ln(10)        2.302585092994050
lg(ln(10))        0.362215688699463         lg(ln(10))        0.362215688699463
lg(2c)-2*lg(ln(10))        -0.603750980866042         lg(2c)-2*lg(ln(10))        -0.904780976530023
 楼主| 发表于 2022-9-21 09:07 | 显示全部楼层
本帖最后由 yangchuanju 于 2022-9-21 13:51 编辑

当略去lg(k)不计时,lg(r2)及lg(r1)的估算值如下:                       
指数n        n-2*lg(n)        lg(r2)        lg(r1)
300        295.0457574906         294.4420065097         294.1409765140
400        394.7958800173         394.1921290365         393.8910990408
500        494.6020599913         493.9983090105         493.6972790148
600        594.4436974992         593.8399465184         593.5389165227
700        694.3098039200         693.7060529391         693.4050229434
800        794.1938200260         793.5900690452         793.2890390495
900        894.0915149811         893.4877640003         893.1867340046
1000        994.0000000000         993.3962490191         993.0952190235
1100        1093.9172146297         1093.3134636488         1093.0124336532
1200        1193.8416375079         1193.2378865270         1192.9368565314
1300        1293.7721132954         1293.1683623145         1292.8673323189
1400        1393.7077439286         1393.1039929478         1392.8029629521
1500        1493.6478174819         1493.0440665010         1492.7430365054
1600        1593.5917600347         1592.9880090538         1592.6869790582
1700        1693.5391021572         1692.9353511764         1692.6343211807
1800        1793.4894549898         1792.8857040089         1792.5846740133
1900        1893.4424927981         1892.8387418172         1892.5377118216
2000        1993.3979400087         1992.7941890278         1992.4931590321
2100        2093.3555614105         2092.7518104297         2092.4507804340
2200        2193.3151546384         2192.7114036575         2192.4103736618
2300        2293.2765443280         2292.6727933471         2292.3717633514
2400        2393.2395775166         2392.6358265357         2392.3347965401
2500        2493.2041199827         2492.6003690018         2492.2993390061
2600        2593.1700533041         2592.5663023232         2592.2652723275
2700        2693.1372724717         2692.5335214908         2692.2324914952
2800        2793.1056839373         2792.5019329565         2792.2009029608
2900        2893.0752040042         2892.4714530233         2892.1704230277
3000        2993.0457574906         2992.4420065097         2992.1409765140
3100        3093.0172766123         3092.4135256315         3092.1124956358
3200        3192.9897000434         3192.3859490625         3192.0849190668
3300        3292.9629721202         3292.3592211394         3292.0581911437
3400        3392.9370421659         3392.3332911851         3392.0322611894
3500        3492.9118639113         3492.3081129304         3492.0070829348
3600        3592.8873949985         3592.2836440176         3591.9826140219
3700        3692.8635965519         3692.2598455710         3691.9588155753
3800        3792.8404328068         3792.2366818259         3791.9356518302
3900        3892.8178707860         3892.2141198051         3891.9130898094
4000        3992.7958800173         3992.1921290365         3991.8910990408
4100        4092.7744322866         4092.1706813057         4091.8696513100
4200        4192.7535014192         4192.1497504383         4191.8487204427
4300        4292.7330630888         4292.1293121080         4291.8282821123
4400        4392.7130946470         4392.1093436662         4391.8083136705
4500        4492.6935749725         4492.0898239916         4491.7887939959
4600        4592.6744843366         4592.0707333558         4591.7697033601
4700        4692.6558042841         4692.0520533033         4691.7510233076
4800        4792.6375175253         4792.0337665444         4791.7327365487
4900        4892.6196078399         4892.0158568591         4891.7148268634
5000        4992.6020599913         4991.9983090105         4991.6972790148
5100        5092.5848596478         5091.9811086669         5091.6800786713
5200        5192.5679933127         5191.9642423319         5191.6632123362
5300        5292.5514482608         5291.9476972799         5291.6466672843
5400        5392.5352124804         5391.9314614995         5391.6304315038
5500        5492.5192746210         5491.9155236402         5491.6144936445
5600        5592.5036239460         5591.8998729651         5591.5988429695
5700        5692.4882502887         5691.8844993078         5691.5834693121
5800        5792.4731440129         5791.8693930320         5791.5683630363
5900        5892.4582959767         5891.8545449959         5891.5535150002
6000        5992.4436974992         5991.8399465184         5991.5389165227
6100        6092.4293403300         6091.8255893491         6091.5245593535
6200        6192.4152166210         6191.8114656401         6191.5104356445
6300        6292.4013189011         6291.7975679202         6291.4965379246
6400        6392.3876400520         6391.7838890712         6391.4828590755
6500        6492.3741732867         6491.7704223059         6491.4693923102
6600        6592.3609121289         6591.7571611481         6591.4561311524
6700        6692.3478503946         6691.7440994137         6691.4430694181
6800        6792.3349821746         6791.7312311937         6791.4302011981
6900        6892.3223018185         6891.7185508377         6891.4175208420
7000        6992.3098039200         6991.7060529391         6991.4050229434
7100        7092.2974833026         7091.6937323217         7091.3927023260
7200        7192.2853350071         7191.6815840263         7191.3805540306
7300        7292.2733542798         7291.6696032989         7291.3685733032
7400        7392.2615365605         7391.6577855797         7391.3567555840
7500        7492.2498774732         7491.6461264924         7491.3450964967
7600        7592.2383728154         7591.6346218346         7591.3335918389
7700        7692.2270185497         7691.6232675688         7691.3222375731
7800        7792.2158107946         7791.6120598138         7791.3110298181
7900        7892.2047458174         7891.6009948366         7891.2999648409
8000        7992.1938200260         7991.5900690452         7991.2890390495
8100        8092.1830299622         8091.5792789814         8091.2782489857
8200        8192.1723722952         8191.5686213144         8191.2675913187
8300        8292.1618438153         8291.5580928344         8291.2570628387
8400        8392.1514414279         8391.5476904470         8391.2466604513
8500        8492.1411621486         8491.5374111677         8491.2363811720
8600        8592.1310030975         8591.5272521167         8591.2262221210
8700        8692.1209614948         8691.5172105139         8691.2161805182
8800        8792.1110346557         8791.5072836748         8791.2062536792
8900        8892.1012199867         8891.4974690058         8891.1964390102
9000        8992.0915149811         8991.4877640003         8991.1867340046
9100        9092.0819172154         9091.4781662345         9091.1771362388
9200        9192.0724243453         9191.4686733644         9191.1676433688
9300        9292.0630341029         9291.4592831220         9291.1582531264
9400        9392.0537442928         9391.4499933119         9391.1489633163
9500        9492.0445527894         9491.4408018086         9491.1397718129
9600        9592.0354575339         9591.4317065531         9591.1306765574
9700        9692.0264565315         9691.4227055506         9691.1216755549
9800        9792.0175478486         9791.4137968678         9791.1127668721
9900        9892.0087296108         9891.4049786299         9891.1039486343
10000        9992.0000000000         9991.3962490191         9991.0952190235
20000        19991.3979400087         19990.7941890278         19990.4931590321
30000        29991.0457574906         29990.4420065097         29990.1409765140
40000        39990.7958800173         39990.1921290365         39989.8910990408
50000        49990.6020599913         49989.9983090105         49989.6972790148
60000        59990.4436974992         59989.8399465184         59989.5389165227
70000        69990.3098039200         69989.7060529391         69989.4050229434
80000        79990.1938200260         79989.5900690452         79989.2890390495
90000        89990.0915149811         89989.4877640003         89989.1867340046
100000-5个0        99990.0000000000         99989.3962490191         99989.0952190235
200000        199989.397940009         199988.794189028         199988.493159032
300000        299989.045757491         299988.442006510         299988.140976514
400000        399988.795880017         399988.192129036         399987.891099041
500000        499988.602059991         499987.998309010         499987.697279015
600000        599988.443697499         599987.839946518         599987.538916523
700000        699988.309803920         699987.706052939         699987.405022944
800000        799988.193820026         799987.590069045         799987.289039050
900000        899988.091514981         899987.487764000         899987.186734005
1000000-6        999988.000000000         999987.396249019         999987.095219024
2000000        1999987.39794001         1999986.79418903         1999986.49315903
3000000        2999987.04575749         2999986.44200651         2999986.14097651
4000000        3999986.79588002         3999986.19212904         3999985.89109904
5000000        4999986.60205999         4999985.99830901         4999985.69727901
6000000        5999986.44369750         5999985.83994652         5999985.53891652
7000000        6999986.30980392         6999985.70605294         6999985.40502294
8000000        7999986.19382003         7999985.59006905         7999985.28903905
9000000        8999986.09151498         8999985.48776400         8999985.18673400
10000000-7        9999986.00000000         9999985.39624902         9999985.09521902
20000000        19999985.3979400         19999984.7941890         19999984.4931590
30000000        29999985.0457575         29999984.4420065         29999984.1409765
40000000        39999984.7958800         39999984.1921290         39999983.8910990
50000000        49999984.6020600         49999983.9983090         49999983.6972790
60000000        59999984.4436975         59999983.8399465         59999983.5389165
70000000        69999984.3098039         69999983.7060529         69999983.4050229
80000000        79999984.1938200         79999983.5900691         79999983.2890390
90000000        89999984.0915150         89999983.4877640         89999983.1867340
100000000-8        99999984.0000000         99999983.3962490         99999983.0952190
200000000        199999983.397940         199999982.794189         199999982.493159
300000000        299999983.045757         299999982.442006         299999982.140976
400000000        399999982.795880         399999982.192129         399999981.891099
500000000        499999982.602060         499999981.998309         499999981.697279
600000000        599999982.443697         599999981.839947         599999981.538916
700000000        699999982.309804         699999981.706053         699999981.405023
800000000        799999982.193820         799999981.590069         799999981.289039
900000000        899999982.091515         899999981.487764         899999981.186734
1000000000-9        999999982.000000         999999981.396249         999999981.095219
2000000000        1999999981.39794         1999999980.79419         1999999980.49316
3000000000        2999999981.04576         2999999980.44201         2999999980.14098
4000000000        3999999980.79588         3999999980.19213         3999999979.89110
5000000000        4999999980.60206         4999999979.99831         4999999979.69728
6000000000        5999999980.44370         5999999979.83995         5999999979.53892
7000000000        6999999980.30980         6999999979.70605         6999999979.40502
8000000000        7999999980.19382         7999999979.59007         7999999979.28904
9000000000        8999999980.09151         8999999979.48776         8999999979.18673
10000000000-10        9999999980.00000         9999999979.39625         9999999979.09522
20000000000        19999999979.3979         19999999978.7942         19999999978.4932
30000000000        29999999979.0458         29999999978.4420         29999999978.1410
40000000000        39999999978.7959         39999999978.1921         39999999977.8911
50000000000        49999999978.6021         49999999977.9983         49999999977.6973
60000000000        59999999978.4437         59999999977.8399         59999999977.5389
70000000000        69999999978.3098         69999999977.7061         69999999977.4050
80000000000        79999999978.1938         79999999977.5901         79999999977.2890
90000000000        89999999978.0915         89999999977.4878         89999999977.1867
100000000000-11         99999999978.0000         99999999977.3963         99999999977.0952
200000000000         199999999977.398         199999999976.794         199999999976.493
300000000000         299999999977.046         299999999976.442         299999999976.141
400000000000         399999999976.796         399999999976.192         399999999975.891
500000000000         499999999976.602         499999999975.998         499999999975.697
600000000000         599999999976.444         599999999975.840         599999999975.539
700000000000         699999999976.310         699999999975.706         699999999975.405
800000000000         799999999976.194         799999999975.590         799999999975.289
900000000000         899999999976.092         899999999975.488         899999999975.187
1000000000000-12         999999999976.000         999999999975.396         999999999975.095
2000000000000         1999999999975.40         1999999999974.79         1999999999974.49
3000000000000         2999999999975.05         2999999999974.44         2999999999974.14
4000000000000         3999999999974.80         3999999999974.19         3999999999973.89
5000000000000         4999999999974.60         4999999999974.00         4999999999973.70
6000000000000         5999999999974.44         5999999999973.84         5999999999973.54
7000000000000         6999999999974.31         6999999999973.71         6999999999973.41
8000000000000         7999999999974.19         7999999999973.59         7999999999973.29
9000000000000         8999999999974.09         8999999999973.49         8999999999973.19
10000000000000-13        9999999999974.00         9999999999973.40         9999999999973.10
20000000000000         19999999999973.4         19999999999972.8         19999999999972.5
30000000000000         29999999999973.0         29999999999972.4         29999999999972.1
40000000000000         39999999999972.8         39999999999972.2         39999999999971.9
50000000000000         49999999999972.6         49999999999972.0         49999999999971.7
60000000000000         59999999999972.4         59999999999971.8         59999999999971.5
70000000000000         69999999999972.3         69999999999971.7         69999999999971.4
80000000000000         79999999999972.2         79999999999971.6         79999999999971.3
90000000000000         89999999999972.1         89999999999971.5         89999999999971.2
100000000000000-14         99999999999972.0         99999999999971.4         99999999999971.1
回复 支持 反对

使用道具 举报

发表于 2022-9-21 09:15 | 显示全部楼层
哈李公式的余项的阶不可估是仅百年来的共识,现在如果说x趋向于无穷时,哈李渐近式就说真实值,未免太荒唐了!
回复 支持 反对

使用道具 举报

发表于 2022-9-21 09:18 | 显示全部楼层
尽管计算机可以进一步验证,但这一理论是有明确化的:余项的阶不可估。

我们唯一可以回答的是r2(N^x)是增函数,至于无穷时要获得真值是徒劳的!

恕我直言!
回复 支持 反对

使用道具 举报

发表于 2022-9-21 12:02 | 显示全部楼层
本帖最后由 大傻8888888 于 2022-9-21 12:05 编辑

根据现有数据当x大于400亿亿时,在知道波动因子k时,可套入公式r2=2c*x/ln(x)^2*k,式中k——波动因子,k≥1;直接计算其素数对数,计算时可以保证计算值达到实际值的95%以上。
回复 支持 反对

使用道具 举报

发表于 2022-9-21 14:37 | 显示全部楼层
在近似公式上作文章研究哥猜,是浪费时间,浪费资源,但作为研究计算技术,另当别论
回复 支持 反对

使用道具 举报

 楼主| 发表于 2022-9-21 18:54 | 显示全部楼层
(接二楼)
偶数再大一些
指数为10的14次方时n-2*lg(n)的值为14个9减28,lg(r2)的值为14个9减28.6,lg(r1)的值为14个9减28.9;
指数为10的15次方时n-2*lg(n)的值为15个9减30,lg(r2)的值为15个9减30.6,lg(r1)的值为15个9减30.9;
指数为10的300次方时n-2*lg(n)的值为300个9减600,lg(r2)的值为300个9减600.6,lg(r1)的值为300个9减600.9;
指数为10的3000次方时n-2*lg(n)的值为3000个9减6000,lg(r2)的值为3000个9减6000.6,lg(r1)的值为3000个9减6000.9;
指数为10的30000次方时n-2*lg(n)的值为30000个9减60000,lg(r2)的值为30000个9减60000.6,lg(r1)的值为30000个9减60000.9;
指数为10的m次方时n-2*lg(n)的值为m个9减2m,lg(r2)的值为m个9减2m再减0.6,lg(r1)的值为m个9减2m再减0.9。
回复 支持 反对

使用道具 举报

 楼主| 发表于 2022-9-21 19:05 | 显示全部楼层
2楼、7楼所给数字均没有考虑波动因子,因表中所涉及的偶数都是10的正整数次方,它们只含有素因子2和5,波动因子是明确的,即4/3=1.3333,lg(4/3)=0.124938736608300 ,在估算这些偶数的素数对时需将表中所给lg(r2)或lg(r1)数值加上0.124938736608300 ,之后再求其反对数。亦或先求其反对数,再乘以1.3333...。

若偶数不是10的正整数次方,其波动因子另当别论。

回复 支持 1 反对 0

使用道具 举报

 楼主| 发表于 2022-9-21 21:23 | 显示全部楼层
本帖最后由 yangchuanju 于 2022-9-22 12:35 编辑

双筛法求哥猜数误差分析
用双筛法求哥猜数的误差由三部分构成:
1、由于1当前不再看作是素数,而双筛法不一定能将1+(x-1)和(x-1)+1筛除掉,故在筛余数对中应减去未被筛除的这2个数对;
如用3筛除偶数38的非素数对时,双筛法筛不掉1+37和37+1;用3筛除偶数40的非素数对时,双筛法将1+39和39+1筛掉了。
2、当用素数3,5,7……双筛特定偶数x的非素数对时,有可能将是素数对的3+(x-3)、(x-3)+3;5+(x-5)、(x-5)+5;7+(x-7)、(x-7)+7……一并筛除了,
故在筛余数对中应加上可能是素数对的那些素数对;如用3筛除偶数40的非素数对时,双筛法将有效的素数对3+37和37+3一并筛除了。
3、当用素数3,5,7……双筛特定偶数x的非素数对时,由于x不一定同时是3,5,7……的倍数,双筛法筛余的数对不正好是x*(3-2)/3*(5-2)/5*(7-2)/7*……,
当用3单独筛除时最大误差±2/3,当用5单独筛除时最大误差±4/5,当用7单独筛除时最大误差±6/7,……单独素数p筛除时最大误差±(p-1)/p;
当用几个素数共同筛除某偶数的非素数对时,各个素数的误差是相加的关系,由于各个素数的误差有正有负,各素数的误差一般要抵消一部分;
极端情况下也有可能出现绝对值累加的情况,但总误差不超过x平方根以内所有素数的个数。

三种误差的处理:误差1——不论该不该减,都减2;
误差2——不论该不该加,都不加;
误差3——取极端情况,令总误差等于x平方根以内的素数个数。
据此三种误差之和最大为x平方根以内素数个数,再加2。
当x=10^m时,x平方根内的素数个数等于x^0.5/ln(x^0.5)=10^(m/2)/ln(10^(m/2))=10^(m/2)/[m/2*ln(10)]=0.434294482*2*10^(m/2)/m=0.868588964/m*10^(m/2);
极端之极端情况下综合误差为0.868588964/m*10^(m/2)+2,再取大一点改为1/m*10^(m/2)+2怎么样。
而哈李对数式计算值2c*x/ln(x)^2*k=2c*10^m/ln(10^m)^2*k=2c*10^m/m^2/ln(10)^2*4/3=0.332037974*10^m/m^2

m        哈李对数式计算值        综合误差        误差/哈李值
10        33203797.4        10002        0.000301231
20        8.300949E+16        500000002        6.023407E-09
30        3.689311E+26        3.333333E+13        9.035111E-14
40        2.075237E+36        2.500000E+18        1.204681E-18
50        1.328152E+46        2.000000E+23        1.505852E-23
60        9.223277E+55        1.666667E+28        1.807022E-28
70        6.776285E+65        1.428571E+33        2.108193E-33
80        5.188093E+75        1.250000E+38        2.409363E-38
90        4.099234E+85        1.111111E+43        2.710533E-43
100        3.320380E+95        1.000000E+48        3.011704E-48
200        8.300949E+194        5.000000E+97        6.023407E-98
300        3.689311E+294        3.333333E+147        9.035111E-148
相对于主项来说,综合误差小的很,怎么能说“余项(即误差)的阶不可估”呢?

补充和更正:
误差3不是双筛法引起的,双筛法只产生误差1和误差2,按照双筛理论求筛余的素数对应使用连减法,连减法计算复杂无规律,于是人们改用连乘法,由连减改为连乘过程中产生了误差3。

说双筛法产生了三种误差,有点冤枉了双筛法,在此拨乱反正——为双筛法平反昭雪;误差3不是双筛法引起的,误差3是由连乘积计算式引起的!

点评

错了  发表于 2022-9-21 22:34
回复 支持 1 反对 0

使用道具 举报

发表于 2022-9-21 22:33 | 显示全部楼层
yangchuanju 发表于 2022-9-21 21:23
双筛法求哥猜数误差分析
用双筛法求哥猜数的误差由三部分构成:
1、由于1当前不再看作是素数,而双筛法不 ...

请明白双筛法没有任何误差!
存在误差的说法是哈李渐进式,
哈李渐进式早已被他们自己否定!
在错误的方向上是越走越远的!
回复 支持 反对

使用道具 举报

您需要登录后才可以回帖 登录 | 注册

本版积分规则

Archiver|手机版|小黑屋|数学中国 ( 京ICP备05040119号 )

GMT+8, 2025-5-22 15:17 , Processed in 0.108585 second(s), 25 queries .

Powered by Discuz! X3.4

Copyright © 2001-2020, Tencent Cloud.

快速回复 返回顶部 返回列表