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发表于 2017-10-26 12:36
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本帖最后由 愚工688 于 2017-10-26 05:00 编辑
条件a :满足 A±x 不能被≤√(M-2)的所有素数为2、3、5、…、r 整除。这样的x值的数量记作 S1(m);
由已知偶数半值 A可以确定 A除以这些素数时的余数:j2、j3、j5、j7、……;
当x值除以这些素数时的余数满足
不等于j2,的x值在取值区间内的概率 p(2)=(1-1/2)=1/2 ;
不等于j3与3-j3,的x值在取值区间内的概率 p(3)=f(3);
不等于j5与5-j5,的x值在取值区间内的概率 p(5)=f(5);
不等于j7与7-j7,的x值在取值区间内的概率 p(7)=f(7);
……
而 x值的取值区间[0,A-3] 显然是一个连续的自然数区域:0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,……,A-5,A-4,A-3;
那么当x值除以这些素数时的余数同时满足不等于j2,不等于j3与3-j3,不等于j5与5-j5,不等于j7与7-j7,……时,这样的x值使得A±x不能被2,3,5,7 ,……这些素数整除而成为素数对,即{1+1}的解。
这样的x值的数量依据概率的乘法定理有:
Sp(m)= (A-2) P(2·3·…·n·…·r)
=(A-2)*P(2)P(3)…P(n)…P(r)
=(A-2)*(1/2)*f(3)*…*f(n)*…*f(r). ----{式3-1}----这是人们通常所称为“连乘式”的素对数量计算式。
式中:3≤ n≤r;n是素数。f(n)=(n-1)/n, [jn=0时];或f(n)=(n-2)/n, [jn>0时] ;jn系A除以n时的余数。
我们知道,在连续的k=j1×j2 个连续自然数中,除以j1,j2的余数分布式均匀的,并且这特性能够递推到有限的不同的多个素数的连乘积k值中。
即 在连续的 2×3=6 个自然数中,除以2、3的余数不同组合情况各出现1次;
在连续的 2×3×5=30 个自然数中,除以2、3、5的余数不同组合情况各出现1次;
在连续的 2×3×5×7=210 个自然数中,除以2、3、5、7的余数不同组合情况各出现1次;
……
由于≤√(M-2)的所有素数为2、3、5、…、r 的连乘积 π(p) 值大于偶数M/2值,因此素对的筛选是在大部分素数有不完整的余数循环周期的自然数区域进行的,因此不能如同比例那样始终保持比较小的计算相对误差。
因此若把 {式3-1} 的计算值当作偶数的全体素对数量 的计算值,那么
在1000以下时,该计算值的相对误差的均值是呈现负值状态;
在10000左右时,该计算值的相对误差的均值逐渐接近0位 ;
在100000左右时,该计算值的相对误差的均值大致在0.02处 ;
在1000000左右时,该计算值的相对误差的均值大致在0.07处 ;
在10000000左右时,该计算值的相对误差的均值大致在0.10处 ;
在100000000左右时,该计算值的相对误差的均值大致在0.12处 ;
在1000000000左右时,该计算值的相对误差的均值大致在0.136处 ;
在10000000000左右时,该计算值的相对误差的均值大致在0.149处 ;
……
显然随着偶数M的增大,≤√(M-2)的所有素数为2、3、5、…、r 的连乘积 π(p) 值会远远大于素对的x值取值范围,素对计算值偏移0位的现象会愈来愈严重。
因此为了提高大偶数的素对计算值的计算精度,有必要引人相对误差修正系数μ值,
即
计算式: Sp(m*)=(A-2)P(m) /(1+μ) ; {式3}
μ值的得出可以通过一个小区域的样本的相对误差的统计计算得出的平均误差值。可以使用于一个比较大范围的偶数的素对数量的计算。
比如:μ=0.16318 是通过50个偶数的小区域得到的,可以使用于1000亿-2800亿区域的偶数的素对数量的高精度计算。如同我本帖子中间相应偶数的计算。
这是我根据相对误差的概念推理出来的提高计算精度的方法。
根据相对误差的概念 :
δ =(计算值-真值)/真值,
解出 真值=计算值/(1+δ) . {式4}
由于大偶数区域各个偶数的计算值的相对误差的变化是很小、很缓慢的,比如
10000000000-10000000098 : n= 50 μ= .1494 σx= .0002 δ(min)= .1491 δ(max)= .1497
20000000002-20000000100 : n= 50 μ= .15281 σx= .00011 δ(min)= .1525 δ(max)= .15307
30000000002-30000000100 : n= 50 μ= .15494 σx= .0001 δ(min)= .15474 δ(max)= .15519
因此我们用某个区域的相对误差平均值 μ ,不仅仅能够比较高精度的计算样本区域的偶数的素对数量,而且能够把范围扩大到比较大的范围。
比如:200亿样本的 μ= .15281代替100亿-300亿范围内的任意偶数的实际相对误差 δ 的 {式3}计算值,必然与 {式4} 的真值 相当接近。
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