我的世界观为什么建立在数学基础之上
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贝叶斯公式为什么是乘法
文档 贝叶斯公式为什么是乘法 你问的是:在贝叶斯公式中,为什么“先验概率”与“似然”之间是相乘的关系,而不是相加或其他操作?这个问题本质上是关于概率论中联合概率的定义与分解方式。 一、从联合概率出发:
在素数表的基础上因式分解
在素数表的基础上 如果先求出一个数开方整数部分以内所有素数,对该数 因式分解是否有助益? 是的,先求出一个数 nn 的开方整数部分(即 ⌊n⌋⌊n ⌋)以内的所有素数,对 nn 的因式分解确实有助益。
高效生成大范围质数算法
要生成从1到小于2^32(即4294967295)的所有质数,由于范围很大(超过40亿个数),直接使用简单的埃拉托斯特尼筛法(Eratosthenes Sieve)会占用过多内存(约4GB),因此需要
0.9,循环节是 9,和1相等吗?
0.9,循环节是 9,和1相等吗? 在数学定义和严格证明中,0.9(循环节为 9)与 1 完全相等。 这一结论可通过以下两种基础方法简单验证: 代数方程法:设 x = 0.999...,两边同时乘以
lcg生成一个8位数的随机数和lcg生成1位数的随机数然后生成8次凑成8位数,这两种方法产生伪随机数在统计特性上有什么分别?
Q:lcg生成一个8位数的随机数和lcg生成1位数的随机数然后生成8次凑成8位数,这两种方法产生伪随机数在统计特性上有什么分别? Deepseek20250903不联网深度思考218秒思考过程 结论
如何验证一个数是不是另一个数的原根?
验证一个数是否另一个数的原根
解释 pow(g, exp, p)
在 Python 中,pow(g, exp, p) 是一个内置函数,用于计算模幂运算。具体来说,它计算的是: text g^exp mod p 即 g 的 exp 次幂对 p 取模的结果。 为什么这在
如果我要求100000000到100000100之间的质数,有什么高效的算法?
要高效地找到100000000到100000100之间的质数,由于这个范围很小(只有101个数),推荐使用试除法(trial division)结合预计算的小质数列表。具体步骤如下: 预计算所有小于等
Pollard's Rho算法
Pollard's Rho 算法:高效整数分解的核心工具 Pollard's Rho 算法是数论中一种概率性的高效整数分解算法,由约翰・波拉德(John Pollard)于 1975