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合数和欧拉函数

快捷方式: 差异相似杰卡德相似系数参考

合数和欧拉函数之间的区别

合数 vs. 欧拉函数

合數(也稱為合成數)是因數除了1和其本身外具有另一因數的正整數(定義為包含1和本身的因數大於或等於3個的正整數)。依照定義,每一個大於1的整數若不是質數,就會是合數。而0與1則被認為不是質數,也不是合數。例如,整數14是一個合數,因為它可以被分解成2 × 7。 起初105个合数为:4, 6, 8, 9, 10, 12, 14, 15, 16, 18, 20, 21, 22, 24, 25, 26, 27, 28, 30, 32, 33, 34, 35, 36, 38, 39, 40, 42, 44, 45, 46, 48, 49, 50, 51, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 60, 62, 63, 64, 65, 66, 68, 69, 70, 72, 74, 75, 76, 77, 78, 80, 81, 82, 84, 85, 86, 87 88, 90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 98, 99, 100, 102, 104, 105, 106, 108, 110, 111, 112, 114, 115, 116, 117, 118, 119, 120, 121, 122, 123, 124, 125, 126, 128, 129, 130, 132, 133, 134, 135, 136, 138, 140,141,142,143,144,145,146,147,148,150. 在數論中,對正整數n,歐拉函數\varphi(n)是小於或等於n的正整數中與n互質的數的數目。此函數以其首名研究者歐拉命名,它又稱為φ函數(由高斯所命名)或是歐拉總計函數(totient function,由西爾維斯特所命名)。 例如\varphi(8).

之间合数和欧拉函数相似

合数和欧拉函数有(在联盟百科)4共同点: 算术基本定理素数默比乌斯函数整数

算术基本定理

算术基本定理,又称为正整數的唯一分解定理,即:每个大于1的自然数均可写为質數的积,而且这些素因子按大小排列之后,写法僅有一種方式。例如:6936.

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素数

質--數(Prime number),又称素--数,指在大於1的自然数中,除了1和該数自身外,無法被其他自然数整除的数(也可定義為只有1與該數本身两个正因数的数)。大於1的自然數若不是質數,則稱之為合數。例如,5是個質數,因為其正因數只有1與5。而6則是個合數,因為除了1與6外,2與3也是其正因數。算術基本定理確立了質數於數論裡的核心地位:任何大於1的整數均可被表示成一串唯一質數之乘積。為了確保該定理的唯一性,1被定義為不是質數,因為在因式分解中可以有任意多個1(如3、1×3、1×1×3等都是3的有效因數分解)。 古希臘數學家歐幾里得於公元前300年前後證明有無限多個質數存在(欧几里得定理)。現時人們已發現多種驗證質數的方法。其中試除法比較簡單,但需時較長:設被測試的自然數為n,使用此方法者需逐一測試2與\sqrt之間的整數,確保它們無一能整除n。對於較大或一些具特別形式(如梅森數)的自然數,人們通常使用較有效率的演算法測試其是否為質數(例如277232917-1是直至2017年底為止已知最大的梅森質數)。雖然人們仍未發現可以完全區別質數與合數的公式,但已建構了質數的分佈模式(亦即質數在大數時的統計模式)。19世紀晚期得到證明的質數定理指出:一個任意自然數n為質數的機率反比於其數位(或n的對數)。 許多有關質數的問題依然未解,如哥德巴赫猜想(每個大於2的偶數可表示成兩個素數之和)及孿生質數猜想(存在無窮多對相差2的質數)。這些問題促進了數論各個分支的發展,主要在於數字的解析或代數方面。質數被用於資訊科技裡的幾個程序中,如公鑰加密利用了難以將大數分解成其質因數之類的性質。質數亦在其他數學領域裡形成了各種廣義化的質數概念,主要出現在代數裡,如質元素及質理想。.

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默比乌斯函数

比乌斯函数或缪比乌斯函数\mu是指以下的函數: μ(n)的首25个值: 默比乌斯函数是一個積性函數。 以狄利克雷卷積的方法表示,則是 \mu * 1.

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整数

整数,是序列中所有的数的统称,包括负整数、零(0)与正整数。和自然數一樣,整數也是一個可數的無限集合。這個集合在数学上通常表示粗體Z或\mathbb,源于德语单词Zahlen(意为“数”)的首字母。 在代數數論中,這些屬於有理數的一般整數會被稱為有理整數,用以和高斯整數等的概念加以區分。.

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上面的列表回答下列问题

合数和欧拉函数之间的比较

合数有14个关系,而欧拉函数有34个。由于它们的共同之处4,杰卡德指数为8.33% = 4 / (14 + 34)。

参考

本文介绍合数和欧拉函数之间的关系。要访问该信息提取每篇文章,请访问:

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