精细结构常数和素数

快捷方式: 差异，相似，杰卡德相似系数，参考。

精细结构常数和素数之间的区别

精细结构常数 vs. 素数

精细结构常数是物理学中一个重要的无量纲量，常用希腊字母α表示，精细结构指的是原子物理学中原子谱线分裂的样式。其定义为 或者:\alpha. 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。.

美国国家航空航天局

美國國家航空暨太空總署（National Aeronautics and Space Administration，縮寫为NASA）是美国联邦政府的一个独立机构，负责制定、实施美国的民用太空计划、與开展航空科學暨太空科學的研究。1958年7月29日，美国总统艾森豪威尔签署了《美国公共法案85-568》，创立了國家NASA航空和太空管理局，取代了其前身美國國家航空諮詢委員會（NACA）。於1958年10月開始運作。自此，美國國家航空暨太空總署負責了美國的太空探索，例如登月的阿波羅計劃，太空實驗室，以及隨後的航天飞机。自2006年2月，美国国家航空航天局的愿景是“開拓未來的太空探索，科學發現及航空研究”。美国国家航空航天局的使命是“理解并保护我们依賴生存的行星；探索宇宙，找到地球外的生命；启示我们的下一代去探索宇宙”。在太空计划之外，美国国家航空航天局还进行长期的民用以及军用航空航天研究。美国国家航空航天局被广泛认为是世界范围内太空机构中執牛耳者。美國國家航空暨太空總署透過地球觀測系統提升對地球的了解，透過太陽科學研究計劃精進太陽科學。美國國家航空暨太空總署注重於利用先進的機械任務探索太陽系中的的所有天體並利用天文觀測台及相關計劃研究天體物理學中的主題，例如大爆炸理論。美國國家航空暨太空總署與許多美國國內及國際的組織分享其研究數據。.

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概率

--率，舊稱--率，又称或然率、機會率或--、可能性，是数学概率论的基本概念，是一个在0到1之间的实数，是对随机事件发生之可能性的度量。 概率常用來量化對於某些不確定命題的想法"Kendall's Advanced Theory of Statistics, Volume 1: Distribution Theory", Alan Stuart and Keith Ord, 6th Ed, (2009), ISBN 978-0-534-24312-8，命題一般會是以下的形式：「某個特定事件會發生嗎？」，對應的想法則是：「我們可以多確定這個事件會發生？」。確定的程度可以用0到1之間的數值來表示，這個數值就是機率William Feller, "An Introduction to Probability Theory and Its Applications", (Vol 1), 3rd Ed, (1968),Wiley,ISBN 978-0-471-25708-0。因此若事件發生的機率越高，表示我們越認為這個事件可能發生。像丟銅板就是一個簡單的例子，正面朝上及背面朝上的兩種結果看來機率相同，每個的機率都是1/2，也就是正面朝上及背面朝上的機率各有50%。 這些概念可以形成機率論中的數學公理（參考概率公理），在像數學、統計學、金融、博弈論、科學（特別是物理）、人工智慧/機器學習、電腦科學及哲學等學科中都會用到。機率論也可以描述複雜系統中的內在機制及規律性。.

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