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1.
数论函数 f(x) =[x]在计算机程序设计语言中又称取整函数 ,如在 fox语言里用符号 int(x)表示。它表明 :对任何实数 x,通过取整函数 int(x)后 ,x的小数部分自动舍弃。这里 x为一切实数 ,函数值称为 x的“整数部分”,由下列两个条件所描述。1 用以表征的条件(1 )对任何实数 x,[x]是整数。(2 ) [x]≤ x<[x]+1 (1 )第 2个条件说明 :[x]是不超过 x的一切整数中之最大者。所以 ,[x]又称为“不超过x的最大整数”。例如 :[3 ]=3 ,[π]=3 ,[4.1 8]=4。需要注意的是 :当 x<0时 ,[- π]=- 4 ,而非- 3 ,[- 3 .1 4]=- 4 ,亦非 - 3。与 f(x) =[x]有关的还… 相似文献
2.
计算机与数论有着十分密切的联系。一方面,计算机在数论中有着广泛的应用;另一方面,数论也在计算机科学中有着深入的应用;在本文中,我们力图提纲挈领地、简明扼要地介绍计算机在数论中的应用。具体而言,我们要介绍计算机在素数测试、整数分解、孙子定理以及哥德巴赫猜想等数论领域中的应用。 相似文献
3.
4.
本文讨论了用数论布点法与蒙特卡洛法在估算石油资源量方面的差别,包括计算时间上与精度上的差别。通过比较认为数论布点法优于蒙特卡洛法。 相似文献
5.
6.
7.
徐秋霞 《西华大学学报(自然科学版)》2017,36(6):101-104
利用初等方法和解析方法,研究Smarandache函数φ(n)、δk(n)分别与本文定义的数论函数a(n)和b(n)的混合均值,获得了4个较强的渐近进公式,从而拓展了经典的算术函数的相关研究工作。 相似文献
8.
《武汉大学学报(工学版)》2015,(5):599-607
在饱和-非饱和流的随机模拟中,传统的蒙特卡罗方法收敛速度慢,计算成本高,特别是计算的误差为概率误差,易产生较大的不确定性.引入稀疏网格配点法和数论网格点集可以获得更好的模拟效果.通过算例分析和研究得出:在某些饱和-非饱和流随机模型的模拟中,稀疏网格配点法能够极大地节省计算成本,输出水头(或水质)具有确定的表达式,但是当随机变量维度较高或者模型中被积函数光滑性较差时,其模拟效果往往并不理想,甚至有可能出现违背物理现象的错误结果;数论网格法具有更好的适用性,维数越高,其优势越突出,且相比蒙特卡罗法精度要好,误差是确定的,避免了蒙特卡罗法概率误差带来的不确定性. 相似文献
9.
用初等方法和解析方法研究类似于Smarandache减法补数的复合函数性质,获得了3个较强的均值公式,完善了加法补函数与减法补函数在数论中的研究和运用。 相似文献
10.
给出基于完全平方数的RSA密码分析算法的机理,分析满足同余式x2≡y2 (mod n)的完全平方数x和y的数域选择与算法效率的关系。通过数学证明和相关分析方法,定义RSA公钥n的素因子特征c,证明当c>2时,如果数域范围选择和构造的算法得当,则分解n的效率较高,当c<2时,使算法的运算数域增大,可以降低分解n的效率和有效性,即构造的RSA密码是安全的。 相似文献