أعداد كبيرة

الأعداد الكبيرة هي أعدادٌ أكبر بكثير من تلك التي نصادفها في حياتنا اليومية، مثل العدّ البسيط أو المعاملات المالية. تظهر هذه الكميات بشكلٍ بارز في الرياضيات وعلم الكونيات وعلم التشفير والميكانيكا الإحصائية . يدرس علم الأعداد الكبيرة (Googology) اصطلاحات التسمية وخصائص هذه الأعداد الهائلة. [ 1 ] [ 2 ]

نظرًا لأنّ الصيغة العشرية المعتادة للأعداد الكبيرة قد تكون طويلة، فقد تمّ ابتكار أنظمة أخرى تسمح بتمثيلها بشكل مختصر. على سبيل المثال، يُكتب المليار بعشرة أرقام (1,000,000,000) في الصيغة العشرية، بينما يُكتب بثلاثة أرقام فقط (10⁹ ) عند التعبير عنه بالصيغة الأسية . أما التريليون ، فيُكتب بثلاثة عشر رقمًا في الصيغة العشرية، بينما يُكتب بأربعة أرقام فقط (10¹² ) في الصيغة العلمية . ويمكن تمثيل القيم التي تتفاوت بشكل كبير ومقارنتها بيانيًا باستخدام مقياس لوغاريتمي .

ترقيم اللغة الطبيعية

يُستخدم نظام الترقيم باللغة الطبيعية لتمثيل الأعداد الكبيرة باستخدام الأسماء بدلاً من سلسلة من الأرقام. على سبيل المثال، قد يكون مصطلح " مليار " أسهل فهمًا لبعض القراء من مصطلح "1,000,000,000". أحيانًا يُختصر باستخدام لاحقة، على سبيل المثال 2,340,000,000 = 2.34 مليار (حيث B = مليار). قد تكون القيمة العددية طويلة عند التعبير عنها بالكلمات، على سبيل المثال، "2,345,789" تعني "مليونان وثلاثمائة وخمسة وأربعون ألفًا وسبعمائة وتسعة وثمانون". [ 3 ]

الترميز العلمي

تم ابتكار الترميز العلمي لتمثيل النطاق الواسع من القيم التي تُصادف في البحث العلمي، وذلك بصيغة أكثر إيجازًا من الصيغ التقليدية، مع الحفاظ على دقة عالية عند الحاجة. [ 4 ] تُمثل القيمة بكسر عشري مضروب في قوة من قوى العدد 10. [ 4 ] يهدف هذا العامل إلى تسهيل فهم المقروء مقارنةً بسلسلة طويلة من الأصفار. على سبيل المثال، 1.0 × 10يمثل الرقم 9 مليارًا ناقص واحد متبوعًا بتسعة أصفار. أما مقلوبه ، أي جزء من مليار، فهو 1.0 × 10-9 . أحيانًا يُستبدل الأس بالحرف e ، على سبيل المثال، قد يُكتب مليار واحد على الصورة 1e9 بدلًا من 1.0 × 109 .

أمثلة

أمثلة على الأعداد الكبيرة التي تصف أشياء من العالم الحقيقي:

Astronomical

In astronomy and cosmology large numbers for measures of length and time are encountered. For instance, according to the prevailing Big Bang model, the universe is approximately 13.8 billion years old (equivalent to 4.355×1017 seconds). The observable universe spans 93 billion light years (approximately 8.8×1026 meters) and hosts around 5×1022 stars, organized into roughly 125 billion galaxies (as observed by the Hubble Space Telescope). As a rough estimate, there are about 1080 atoms within the observable universe.[10]

According to Don Page, physicist at the University of Alberta, Canada, the longest finite time that has so far been explicitly calculated by any physicist is[11]

10101010101.1 years{\displaystyle 10^{10^{10^{10^{10^{10^{1.1}}}}}{\mbox{ سنوات}}}

(which corresponds to the scale of an estimated Poincaré recurrence time for the quantum state of a hypothetical box containing a black hole with the estimated mass of the entire universe, observable or not, assuming a certain inflationary model with an inflaton whose mass is 10−6Planck masses), roughly 10^10^1.288*10^3.884 T [12][13] This time assumes a statistical model subject to Poincaré recurrence. A much simplified way of thinking about this time is in a model where the universe's history repeats itself arbitrarily many times due to properties of statistical mechanics; this is the time scale when it will first be somewhat similar (for a reasonable choice of "similar") to its current state again.

تُنتج العمليات التوافقية أعدادًا هائلة. وتنمو دالة المضروب ، التي تُحدد عدد التباديل لمجموعة ثابتة من العناصر، نموًا فائقًا مع ازدياد عدد العناصر. وتُقدم صيغة ستيرلنغ تعبيرًا تقاربيًا دقيقًا لهذا النمو السريع. [ 14 ]

في الميكانيكا الإحصائية، تصل الأعداد التوافقية إلى مقادير هائلة لدرجة أنها غالباً ما يتم التعبير عنها باستخدام اللوغاريتمات .

أعداد غودل ، إلى جانب تمثيلات مماثلة لسلاسل البتات في نظرية المعلومات الخوارزمية ، هائلة - حتى بالنسبة للعبارات الرياضية ذات الطول المتوسط. ومن اللافت للنظر أن بعض الأعداد الشاذة تتجاوز حتى أعداد غودل المرتبطة بالمقولات الرياضية النموذجية. [ 15 ]

قدم عالم المنطق هارفي فريدمان مساهمات كبيرة في دراسة الأعداد الكبيرة جدًا، بما في ذلك العمل المتعلق بنظرية كروسكال الشجرية ونظرية روبرتسون-سيمور . [ 16 ]

"ملايين ومليارات"

لمساعدة مشاهدي برنامج "كوزموس " على التمييز بين "الملايين" و"المليارات"، شدد عالم الفلك كارل ساغان على حرف "ب". مع ذلك، لم يقل ساغان قط " مليارات ومليارات ". وقد ارتبطت هذه العبارة في أذهان العامة باسم ساغان من خلال فقرة كوميدية في برنامج "تونايت شو" . حيث سخر جوني كارسون من أسلوب ساغان قائلاً "مليارات ومليارات". [ 17 ] لكن العبارة أصبحت الآن رقمًا وهميًا فكاهيًا يُعرف باسم " وحدة ساغان ". انظر أيضًا : وحدة ساغان .

نظام كتابة موحد

إن الطريقة الموحدة لكتابة الأعداد الكبيرة جدًا تسمح بفرزها بسهولة بترتيب تصاعدي، ويمكن للمرء أن يحصل على فكرة جيدة عن مدى كبر عدد ما مقارنة بعدد آخر.

لمقارنة الأعداد المكتوبة بالصيغة العلمية، مثلاً 5×10⁴ و 2×10⁵ ، نقارن الأسس أولاً، في هذه الحالة 5 > 4، لذا 2×10⁵ > 5×10⁴ . إذا تساوى الأسّان، نقارن الجزء الكسري (أو المعامل)، وبالتالي 5×10⁴ > 2×10⁴ لأن 5 > 2.

التكرار باستخدام الأساس 10 يعطي المتتالية10↑ ↑ن=10ن2=(10)ن1{\displaystyle 10\uparrow \uparrow n=10\to n\to 2=(10\uparrow )^{n}1}، أبراج الطاقة ذات الرقم 10، حيث(10)ن{\displaystyle (10\uparrow )^{n}}يشير إلى قوة وظيفية للدالةو(ن)=10ن{\displaystyle f(n)=10^{n}}(الوظيفة معبر عنها أيضًا باللاحقة "-plex" كما في googolplex، انظر عائلة googol ).

هذه أعداد صحيحة تقريبًا، يمثل كل منها رتبة مقدارية معينة. إحدى الطرق البسيطة لتحديد حجم العدد هي تحديد أي عددين يقع بينهما في هذه المتتالية.

وبشكل أدق، يمكن التعبير عن الأرقام الواقعة بينهما بالشكل التالي(10)نأ{\displaystyle (10\uparrow )^{n}a}أي، مع برج طاقة مكون من 10 أرقام، ورقم في الأعلى، ربما بالصيغة العلمية، على سبيل المثال10101010104.829=(10)54.829{\displaystyle 10^{10^{10^{10^{10^{4.829}}}}}=(10\uparrow )^{5}4.829}رقم بين10↑ ↑5{\displaystyle 10\uparrow \uparrow 5}و10↑ ↑6{\displaystyle 10\uparrow \uparrow 6}(لاحظ أن10↑ ↑ن<(10)نأ<10↑ ↑(ن+1){\displaystyle 10\uparrow \uparrow n<(10\uparrow )^{n}a<10\uparrow \uparrow (n+1)}لو1<أ<10{\displaystyle 1<a<10}(انظر أيضًا امتداد المعايرة إلى الارتفاعات الحقيقية .)

وبالتالي فإن غوغولبلكس هو1010100=(10)2100=(10)32{\displaystyle 10^{10^{100}}=(10\uparrow )^{2}100=(10\uparrow )^{3}2}.

مثال آخر:

2↑ ↑ ↑4=22...2   65،536 نسخ من 2(10)65،531(6×1019،728)(10)65،5334.3{\displaystyle 2\uparrow \uparrow \uparrow 4={\begin{matrix}\underbrace {2_{}^{2^{{}^{.\,^{.\,^{.\,^{2}}}}}}} \\\qquad \quad \ \ \ 65,536{\mbox{ نسخة من }}2\end{matrix}}\approx (10\uparrow )^{65,531}(6\times 10^{19,728})\approx (10\uparrow )^{65,533}4.3}(بين10↑ ↑65،533{\displaystyle 10\uparrow \uparrow 65,533}و10↑ ↑65،534{\displaystyle 10\uparrow \uparrow 65,534})

وبالتالي، يمكن وصف "رتبة المقدار" لعدد ما (على نطاق أوسع من المعتاد) بعدد المرات ( ن ) التي يجب فيها أخذلoز10{\displaystyle log_{10}}للحصول على عدد بين 1 و10. وبالتالي، فإن العدد يقع بين10↑ ↑ن{\displaystyle 10\uparrow \uparrow n}و10↑ ↑(ن+1){\displaystyle 10\uparrow \uparrow (n+1)}كما هو موضح، فإن الوصف الأكثر دقة للرقم يحدد أيضًا قيمة هذا الرقم بين 1 و 10، أو الرقم السابق (بأخذ اللوغاريتم مرة واحدة أقل) بين 10 و 10 ، أو الرقم التالي، بين 0 و 1.

لاحظ أن

10(10)نx=(10)ن10x{\displaystyle 10^{(10\uparrow )^{n}x}=(10\uparrow )^{n}10^{x}}

أي، إذا كان العدد x كبيرًا جدًا بحيث لا يمكن تمثيله(10)نx{\displaystyle (10\uparrow )^{n}x}يمكن زيادة ارتفاع برج القوة بمقدار واحد، باستبدال x بـ log 10 x ، أو إيجاد x من تمثيل البرج السفلي للوغاريتم 10 للعدد الصحيح. إذا احتوى برج القوة على عدد واحد أو أكثر يختلف عن 10، فإن الطريقتين ستؤديان إلى نتائج مختلفة، وهذا يتوافق مع حقيقة أن إضافة 10 في أسفل برج القوة لا يُعادل إضافتها في أعلاه (ولكن، بالطبع، تنطبق ملاحظات مماثلة إذا كان برج القوة بأكمله يتكون من نسخ من نفس العدد، تختلف عن 10).

إذا كان ارتفاع البرج كبيرًا، فيمكن تطبيق طرق تمثيل الأعداد الكبيرة المختلفة على الارتفاع نفسه. أما إذا كان الارتفاع مُعطى تقريبًا فقط، فإن إعطاء قيمة عند القمة لا معنى له، لذا يُستخدم رمز السهم المزدوج (مثلًا:10↑ ↑(7.21×108){\displaystyle 10\uparrow \uparrow (7.21\times 10^{8})}يمكن استخدام ) . إذا كانت القيمة التي تلي السهم المزدوج عددًا كبيرًا جدًا بحد ذاتها، فيمكن تطبيق ما سبق بشكل متكرر على تلك القيمة.

أمثلة:

10↑ ↑1010103.81×1017{\displaystyle 10\uparrow \uparrow 10^{\,\!10^{10^{3.81\times 10^{17}}}}}(بين10↑ ↑ ↑2{\displaystyle 10\uparrow \uparrow \uparrow 2}و10↑ ↑ ↑3{\displaystyle 10\uparrow \uparrow \uparrow 3})
10↑ ↑10↑ ↑(10)497(9.73×1032)=(10↑ ↑)2(10)497(9.73×1032){\displaystyle 10\uparrow \uparrow 10\uparrow \uparrow (10\uparrow )^{497}(9.73\times 10^{32})=(10\uparrow \uparrow )^{2}(10\uparrow )^{497}(9.73\times 10^{32})}(بين10↑ ↑ ↑4{\displaystyle 10\uparrow \uparrow \uparrow 4}و10↑ ↑ ↑5{\displaystyle 10\uparrow \uparrow \uparrow 5})

وبالمثل، إذا كان أس(10){\displaystyle (10\uparrow )}إذا لم يتم تحديد القيمة بدقة، فإن إعطاء قيمة على اليمين لا معنى له، وبدلاً من استخدام صيغة القوة لـ(10){\displaystyle (10\uparrow )}، من الممكن إضافة1{\displaystyle 1}إلى أس(10↑ ↑){\displaystyle (10\uparrow \uparrow )}للحصول على سبيل المثال(10↑ ↑)3(2.8×1012){\displaystyle (10\uparrow \uparrow )^{3}(2.8\times 10^{12})}.

إذا كان أس(10↑ ↑){\displaystyle (10\uparrow \uparrow )}إذا كان الأس كبيرًا، فيمكن تطبيق مختلف تمثيلات الأعداد الكبيرة على هذا الأس نفسه. أما إذا لم يُعطَ هذا الأس بدقة، فإن إعطاء قيمة على اليمين لا معنى له، وبدلاً من ذلك، يُستخدم ترميز القوة.(10↑ ↑){\displaystyle (10\uparrow \uparrow )}من الممكن استخدام عامل السهم الثلاثي، على سبيل المثال10↑ ↑ ↑(7.3×106){\displaystyle 10\uparrow \uparrow \uparrow (7.3\times 10^{6})}.

إذا كانت الوسيطة اليمنى لمعامل السهم الثلاثي كبيرة، فإن ما سبق ينطبق عليها، فنحصل على سبيل المثال10↑ ↑ ↑(10↑ ↑)2(10)497(9.73×1032){\displaystyle 10\uparrow \uparrow \uparrow (10\uparrow \uparrow )^{2}(10\uparrow )^{497}(9.73\times 10^{32})}(بين10↑ ↑ ↑10↑ ↑ ↑4{\displaystyle 10\uparrow \uparrow \uparrow 10\uparrow \uparrow \uparrow 4}و10↑ ↑ ↑10↑ ↑ ↑5{\displaystyle 10\uparrow \uparrow \uparrow 10\uparrow \uparrow \uparrow 5}). يمكن القيام بذلك بشكل متكرر، لذا من الممكن الحصول على قوة عامل السهم الثلاثي.

ثم يصبح من الممكن المضي قدماً باستخدام عوامل التشغيل ذات عدد أكبر من الأسهم، المكتوبةن{\displaystyle \uparrow ^{n}}.

قارن هذا الترميز مع عامل التشغيل الفائق وتدوين سهم كونواي المتسلسل :

أنب{\displaystyle a\uparrow ^{n}b}= ( abn ) = hyper( a , n + 2, b )    

تتمثل إحدى مزايا الطريقة الأولى في أنه عند اعتبارها دالة لـ b ، يوجد ترميز طبيعي لقوى هذه الدالة (تمامًا كما هو الحال عند كتابة الأسهم n ):(أن)كب{\displaystyle (a\uparrow ^{n})^{k}b}. على سبيل المثال:

(102)3ب{\displaystyle (10\uparrow ^{2})^{3}b}= ( 10 → ( 10 → ( 10 → b → 2 ) → 2 ) → 2 )

ولا يتم اختصار تدوين السلسلة المتداخلة الطويلة إلا في حالات خاصة؛ لأن"ب"=1{\displaystyle ''b''=1}يحصل على:

1033=(102)31{\displaystyle 10\uparrow ^{3}3=(10\uparrow ^{2})^{3}1}= ( 10 → 3 → 3 )

وبما أن قيمة b يمكن أن تكون كبيرة جدًا أيضًا، فإنه يمكن كتابتها بشكل عام كرقم مع سلسلة من القوى.(10ن)كن{\displaystyle (10\uparrow ^{n})^{k_{n}}}مع قيم متناقصة لـ n (مع أسس صحيحة معطاة بالضبط)كن{\displaystyle {k_{n}}}) مع رقم في النهاية مكتوب بالصيغة العلمية العادية. كلماكن{\displaystyle {k_{n}}}إن قيمتها كبيرة جدًا بحيث لا يمكن تحديدها بدقة، فقيمةكن+1{\displaystyle {k_{n+1}}}يتم زيادتها بمقدار 1 وكل شيء على يمينها(ن+1)كن+1{\displaystyle ({n+1})^{k_{n+1}}}تمت إعادة كتابتها.

لوصف الأعداد تقريبًا، لا حاجة إلى الانحرافات عن الترتيب التنازلي لقيم n . على سبيل المثال،10(10↑ ↑)5أ=(10↑ ↑)6أ{\displaystyle 10\uparrow (10\uparrow \uparrow )^{5}a=(10\uparrow \uparrow )^{6}a}، و10(10↑ ↑ ↑3)=10↑ ↑(10↑ ↑10+1)10↑ ↑ ↑3{\displaystyle 10\uparrow (10\uparrow \uparrow \uparrow 3)=10\uparrow \uparrow (10\uparrow \uparrow 10+1)\approx 10\uparrow \uparrow \uparrow 3}وهكذا يتم الحصول على النتيجة غير البديهية إلى حد ما وهي أن العدد x يمكن أن يكون كبيرًا جدًا لدرجة أن x و 10 x "متساوون تقريبًا" (للاطلاع على حساب الأعداد الكبيرة، انظر أيضًا أدناه).

إذا كان الرقم العلوي للسهم المتجه للأعلى كبيرًا، فيمكن تطبيق مختلف تمثيلات الأعداد الكبيرة على هذا الرقم العلوي نفسه. أما إذا لم يكن هذا الرقم العلوي مُعطى بدقة، فلا جدوى من رفع العامل إلى قوة معينة أو تعديل القيمة التي يعمل عليها، بل يمكن ببساطة استخدام قيمة قياسية على اليمين، ولتكن 10، فيختزل التعبير إلى10ن10=(1010ن){\displaystyle 10\uparrow ^{n}10=(10\to 10\to n)}مع قيمة تقريبية لـ n . بالنسبة لهذه الأرقام، لم تعد ميزة استخدام رمز السهم لأعلى قائمة، لذلك يمكن استخدام رمز السلسلة بدلاً من ذلك.

يمكن تطبيق ما سبق بشكل متكرر على هذا العدد n ، لذا فإن الترميزن{\displaystyle \uparrow ^{n}}يتم الحصول عليها في أعلى السهم الأول، وما إلى ذلك، أو باستخدام تدوين السلسلة المتداخلة، على سبيل المثال:

(10 → 10 → (10 → 10 →3×105{\displaystyle 3\times 10^{5}}) )= ) )10103×1051010{\displaystyle 10\uparrow ^{10\uparrow ^{3\times 10^{5}}10}10}

إذا أصبح عدد المستويات كبيرًا جدًا بحيث يصعب استخدامه، يُستخدم ترميز يُكتب فيه عدد المستويات كرقم (مثل استخدام رمز السهم العلوي بدلًا من كتابة أسهم متعددة). تقديم دالةو(ن)=10ن10{\displaystyle f(n)=10\uparrow ^{n}10}= (10 → 10 → n )، تصبح هذه المستويات قوى وظيفية للدالة f ، مما يسمح لنا بكتابة عدد على الصورةوم(ن){\displaystyle f^{m}(n)}حيث m معطى بدقة و n عدد صحيح قد يكون معطى بدقة أو لا (على سبيل المثال:و2(3×105){\displaystyle f^{2}(3\times 10^{5})}إذا كانت قيمة n كبيرة، فيمكن استخدام أي من الطرق المذكورة أعلاه للتعبير عنها. وأكثر هذه الأعداد "تقريبًا" هي تلك التي تأخذ الشكل f m (1) = (10→10→ m →2). على سبيل المثال،(101032)=101010101010{\displaystyle (10\to 10\to 3\to 2)=10\uparrow ^{10\uparrow ^{10^{10}}10}10}

قارن تعريف عدد غراهام: فهو يستخدم الرقم 3 بدلاً من 10، ويحتوي على 64 مستوى سهم، والرقم 4 في الأعلى؛ وبالتاليجي<33652<(1010652)=و65(1){\displaystyle G<3\rightarrow 3\rightarrow 65\rightarrow 2<(10\to 10\to 65\to 2)=f^{65}(1)}ولكن أيضًاجي<و64(4)<و65(1){\displaystyle G<f^{64}(4)<f^{65}(1)}.

إذا كان m فيوم(ن){\displaystyle f^{m}(n)}نظرًا لكبر حجمها، يمكن تحديدها بدقة، لذا يُمكن استخدام قيمة ثابتة لـ n ، مثل n = 1، وتطبيق ما سبق بشكل متكرر على m ، أي أن عدد مستويات الأسهم الصاعدة يُعبَّر عنه برمز السهم الصاعد المرتفع، وهكذا. باستخدام رمز القوة الوظيفية لـ نحصل على مستويات متعددة من f . بإدخال دالةز(ن)=ون(1){\displaystyle g(n)=f^{n}(1)}تصبح هذه المستويات قوى وظيفية للدالة g ، مما يسمح لنا بكتابة عدد على الصورةزم(ن){\displaystyle g^{m}(n)}حيث m قيمة محددة بدقة، و n عدد صحيح قد يكون محددًا بدقة أو غير محدد. على سبيل المثال، إذا كان (10→10→ m →3) = g m (1). إذا كان n كبيرًا، فيمكن استخدام أي من الطرق المذكورة أعلاه للتعبير عنه. وبالمثل، يمكن تعريف دالة h ، إلخ. إذا لزم وجود العديد من هذه الدوال، فيمكن ترقيمها بدلًا من استخدام حرف جديد في كل مرة، مثلًا كرمز سفلي، بحيث يكون هناك عدد من الشكلوكم(ن){\displaystyle f_{k}^{m}(n)}حيث k و m معطيتان بدقة، و n عدد صحيح قد يكون معطياً بدقة أو لا. باستخدام k = 1 للدالة f أعلاه، و k = 2 للدالة g ، وهكذا، نحصل على (10→10→ nk ) =وك(ن)=وك-1ن(1){\displaystyle f_{k}(n)=f_{k-1}^{n}(1)}إذا كانت قيمة n كبيرة، فيمكن استخدام أي من الصيغ المذكورة أعلاه للتعبير عنها. وبالتالي، نحصل على تداخل في الصيغ.وكمك{\displaystyle {f_{k}}^{m_{k}}}حيث يتناقص k عند التوجه للداخل ، ومع وجود سلسلة من القوى كوسيط داخلي(10ن)صن{\displaystyle (10\uparrow ^{n})^{p_{n}}}مع قيم متناقصة لـ n (حيث تكون جميع هذه الأرقام أعدادًا صحيحة معطاة بالضبط) مع رقم في النهاية مكتوب بالصيغة العلمية العادية.

عندما تكون قيمة k كبيرة جدًا بحيث لا يمكن تحديدها بدقة، يمكن التعبير عن العدد المعني على النحو التالي:ون(10){\displaystyle {f_{n}}(10)}=(10→10→10→ n ) حيث n قيمة تقريبية . لاحظ أن عملية الانتقال من المتتالية10ن{\displaystyle 10^{n}}=(10→ n ) إلى المتتالية10ن10{\displaystyle 10\uparrow ^{n}10}إن الصيغة (10→10→ n ) تشبه إلى حد كبير الانتقال من الصيغة الأخيرة إلى المتتاليةون(10){\displaystyle {f_{n}}(10)}=(10→10→10→ n ): هي العملية العامة لإضافة العنصر 10 إلى السلسلة في تدوين السلسلة؛ ويمكن تكرار هذه العملية (انظر أيضًا القسم السابق). يمكن وصف عدد باستخدام الدوال، وذلك بترقيم الإصدارات اللاحقة لهذه الدالة.وqكمqك{\displaystyle {f_{qk}}^{m_{qk}}}، مرتبة ترتيبًا معجميًا حيث q هو الرقم الأكثر أهمية، ولكن بترتيب تنازلي لـ q و k ؛ حيث ينتج عن الوسيط الداخلي سلسلة من القوى(10ن)صن{\displaystyle (10\uparrow ^{n})^{p_{n}}}مع قيم متناقصة لـ n (حيث تكون جميع هذه الأرقام أعدادًا صحيحة معطاة بالضبط) مع رقم في النهاية مكتوب بالصيغة العلمية العادية.

بالنسبة لعدد كبير جدًا بحيث لا يمكن كتابته باستخدام ترميز الأسهم المتسلسلة لكونواي، يمكن وصف حجمه بطول تلك السلسلة، على سبيل المثال باستخدام العناصر 10 فقط في السلسلة؛ بعبارة أخرى، يمكن تحديد موقعه في التسلسل 10، 10→10، 10→10→10، .. إذا كان الموقع في التسلسل عددًا كبيرًا أيضًا، فيمكن تطبيق نفس التقنيات مرة أخرى.

ملاحظات أخرى

بعض الرموز المستخدمة للأعداد الكبيرة للغاية:

تُعدّ هذه الرموز في جوهرها دوالاً لمتغيرات عددية صحيحة، تتزايد بسرعة كبيرة مع تلك الأعداد. ويمكن بسهولة إنشاء دوال تتزايد بسرعة متزايدة بشكل متكرر عن طريق تطبيق هذه الدوال مع أعداد صحيحة كبيرة كمعاملات.

إن الدالة ذات الخط التقاربي الرأسي ليست مفيدة في تعريف عدد كبير جدًا، على الرغم من أن الدالة تزداد بسرعة كبيرة: يجب تعريف وسيط قريب جدًا من الخط التقاربي، أي استخدام عدد صغير جدًا، وبناء ذلك يعادل بناء عدد كبير جدًا، على سبيل المثال المقلوب.

مقارنة القيم الأساسية

يوضح الشكل التالي تأثير استخدام أساس مختلف عن 10، وهو الأساس 100. كما يوضح تمثيلات الأرقام والعمليات الحسابية.

10012=1024{\displaystyle 100^{12}=10^{24}}، مع الأساس 10، يتضاعف الأس.

10010012=102*1024{\displaystyle 100^{100^{12}}=10^{2*10^{24}}}، كذلك.

1001001001210102*1024+0.30103{\displaystyle 100^{100^{100^{12}}}\approx 10^{10^{2*10^{24}+0.30103}}}، أعلى أس هو أكثر بقليل من الضعف (زيادة بمقدار log 10 2).

  • 100↑ ↑2=10200{\displaystyle 100\uparrow \uparrow 2=10^{200}}
  • 100↑ ↑3=102×10200{\displaystyle 100\uparrow \uparrow 3=10^{2\times 10^{200}}}
  • 100↑ ↑4=(10)2(2×10200+0.3)=(10)2(2×10200)=(10)3200.3=(10)42.3{\displaystyle 100\uparrow \uparrow 4=(10\uparrow )^{2}(2\times 10^{200}+0.3)=(10\uparrow )^{2}(2\times 10^{200})=(10\uparrow )^{3}200.3=(10\uparrow )^{4}2.3}
  • 100↑ ↑ن=(10)ن-2(2×10200)=(10)ن-1200.3=(10)ن2.3<10↑ ↑(ن+1){\displaystyle 100\uparrow \uparrow n=(10\uparrow )^{n-2}(2\times 10^{200})=(10\uparrow )^{n-1}200.3=(10\uparrow )^{n}2.3<10\uparrow \uparrow (n+1)}(وبالتالي، إذا كانت قيمة n كبيرة، فمن المنطقي القول إن100↑ ↑ن{\displaystyle 100\uparrow \uparrow n}يساوي تقريبًا10↑ ↑ن{\displaystyle 10\uparrow \uparrow n})
  • 100↑ ↑ ↑2=(10)98(2×10200)=(10)1002.3{\displaystyle 100\uparrow \uparrow \uparrow 2=(10\uparrow )^{98}(2\times 10^{200})=(10\uparrow )^{100}2.3}
  • 100↑ ↑ ↑3=10↑ ↑(10)98(2×10200)=10↑ ↑(10)1002.3{\displaystyle 100\uparrow \uparrow \uparrow 3=10\uparrow \uparrow (10\uparrow )^{98}(2\times 10^{200})=10\uparrow \uparrow (10\uparrow )^{100}2.3}
  • 100↑ ↑ ↑ن=(10↑ ↑)ن-2(10)98(2×10200)=(10↑ ↑)ن-2(10)1002.3<10↑ ↑ ↑(ن+1){\displaystyle 100\uparrow \uparrow \uparrow n=(10\uparrow \uparrow )^{n-2}(10\uparrow )^{98}(2\times 10^{200})=(10\uparrow \uparrow )^{n-2}(10\uparrow )^{100}2.3<10\uparrow \uparrow \uparrow (n+1)}(يقارن10↑ ↑ ↑ن=(10↑ ↑)ن-2(10)101<10↑ ↑ ↑(ن+1){\displaystyle 10\uparrow \uparrow \uparrow n=(10\uparrow \uparrow )^{n-2}(10\uparrow )^{10}1<10\uparrow \uparrow \uparrow (n+1)}وبالتالي، إذا كانت قيمة n كبيرة، فمن المنطقي القول إن100↑ ↑ ↑ن{\displaystyle 100\uparrow \uparrow \uparrow n}يساوي تقريبًا10↑ ↑ ↑ن{\displaystyle 10\uparrow \uparrow \uparrow n})
  • 100↑ ↑ ↑ ↑2=(10↑ ↑)98(10)1002.3{\displaystyle 100\uparrow \uparrow \uparrow \uparrow 2=(10\uparrow \uparrow )^{98}(10\uparrow )^{100}2.3}(يقارن10↑ ↑ ↑ ↑2=(10↑ ↑)8(10)101{\displaystyle 10\uparrow \uparrow \uparrow \uparrow 2=(10\uparrow \uparrow )^{8}(10\uparrow )^{10}1})
  • 100↑ ↑ ↑ ↑3=10↑ ↑ ↑(10↑ ↑)98(10)1002.3{\displaystyle 100\uparrow \uparrow \uparrow \uparrow 3=10\uparrow \uparrow \uparrow (10\uparrow \uparrow )^{98}(10\uparrow )^{100}2.3}(يقارن10↑ ↑ ↑ ↑3=10↑ ↑ ↑(10↑ ↑)8(10)101{\displaystyle 10\uparrow \uparrow \uparrow \uparrow 3=10\uparrow \uparrow \uparrow (10\uparrow \uparrow )^{8}(10\uparrow )^{10}1})
  • 100↑ ↑ ↑ ↑ن=(10↑ ↑ ↑)ن-2(10↑ ↑)98(10)1002.3{\displaystyle 100\uparrow \uparrow \uparrow \uparrow n=(10\uparrow \uparrow \uparrow )^{n-2}(10\uparrow \uparrow )^{98}(10\uparrow )^{100}2.3}(يقارن10↑ ↑ ↑ ↑ن=(10↑ ↑ ↑)ن-2(10↑ ↑)8(10)101{\displaystyle 10\uparrow \uparrow \uparrow \uparrow n=(10\uparrow \uparrow \uparrow )^{n-2}(10\uparrow \uparrow )^{8}(10\uparrow )^{10}1}(إذا كانت قيمة n كبيرة، فهذا يساوي تقريبًا)

دقة

لعدد10ن{\displaystyle 10^{n}}تغيير وحدة واحدة في n يغير النتيجة بمعامل 10. في عدد مثل106.2×103{\displaystyle 10^{\,\!6.2\times 10^{3}}}بما أن 6.2 هي نتيجة التقريب الصحيح باستخدام الأرقام المعنوية، فقد تكون القيمة الحقيقية للأس أقل أو أكثر بمقدار 50. لذا، قد تكون النتيجة عاملاً.1050{\displaystyle 10^{50}}كبير جدًا أو صغير جدًا. يبدو هذا وكأنه دقة ضعيفة للغاية، ولكن بالنسبة لمثل هذا العدد الكبير، قد يُعتبر مقبولًا (قد يكون الخطأ الكبير في عدد كبير "صغيرًا نسبيًا" وبالتالي مقبولًا).

بالنسبة للأعداد الكبيرة جدًا

في حالة تقريب عدد كبير للغاية، قد يكون الخطأ النسبي كبيرًا، ومع ذلك قد يظل هناك شعور بأن المرء يريد اعتبار الأعداد "متقاربة في الحجم". على سبيل المثال، لنفترض

1010{\displaystyle 10^{10}}و109{\displaystyle 10^{9}}

الخطأ النسبي هو

1-1091010=1-110=90%{\displaystyle 1-{\frac {10^{9}}{10^{10}}}=1-{\frac {1}{10}}=90\%}

خطأ نسبي كبير. ومع ذلك، يمكن أيضًا النظر في الخطأ النسبي في اللوغاريتمات؛ في هذه الحالة، اللوغاريتمات (للأساس 10) هي 10 و9، لذا فإن الخطأ النسبي في اللوغاريتمات هو 10% فقط.

الفكرة هي أن الدوال الأسية تضخم الأخطاء النسبية بشكل كبير – إذا كان الخطأ النسبي لـ a و b صغيرًا،

10أ{\displaystyle 10^{a}}و10ب{\displaystyle 10^{b}}

الخطأ النسبي أكبر، و

1010أ{\displaystyle 10^{10^{a}}}و1010ب{\displaystyle 10^{10^{b}}}

سيكون هناك خطأ نسبي أكبر. يصبح السؤال إذن: على أي مستوى من اللوغاريتمات المتكررة تتم مقارنة عددين؟ هناك وجهة نظر قد يرغب المرء في التفكير فيها

101010{\displaystyle 10^{10^{10}}}و10109{\displaystyle 10^{10^{9}}}

أن تكون "متقاربة في المقدار". الخطأ النسبي بين هذين الرقمين كبير، والخطأ النسبي بين لوغاريتماتهما لا يزال كبيرًا؛ ومع ذلك، فإن الخطأ النسبي في لوغاريتماتهما المتكررة للمرة الثانية صغير:

سجل10(سجل10(101010))=10{\displaystyle \log _{10}(\log _{10}(10^{10^{10}}))=10}وسجل10(سجل10(10109))=9{\displaystyle \log _{10}(\log _{10}(10^{10^{9}}))=9}

تُعد هذه المقارنات للوغاريتمات المتكررة شائعة، على سبيل المثال، في نظرية الأعداد التحليلية .

الصفوف الدراسية

أحد حلول مشكلة مقارنة الأعداد الكبيرة هو تعريف فئات للأعداد، مثل النظام الذي ابتكره روبرت مونافو [ 18 ] ، والذي يعتمد على مستويات إدراك مختلفة لدى الشخص العادي. الفئة 0 - الأعداد بين صفر وستة - تُعرَّف بأنها تضم ​​الأعداد التي يسهل تمييزها بصريًا ، أي الأعداد التي تظهر بكثرة في الحياة اليومية ويمكن مقارنتها بشكل فوري تقريبًا. أما الفئة 1 - الأعداد بين ستة ومليون (10⁶ ) - فتُعرَّف بأنها تضم ​​الأعداد التي يسهل تمييز تعبيراتها العشرية بصريًا، أي الأعداد التي يسهل مقارنتها ليس من حيث العدد ، بل "بنظرة سريعة" عند معرفة التمثيل العشري.

تُعرَّف كل فئة بعد هذه الفئات من خلال تكرار عملية الرفع الأسي للأساس 10، لمحاكاة تأثير "تكرار" آخر لعدم القدرة على التمييز البشري. على سبيل المثال، تُعرَّف الفئة 5 لتشمل الأعداد بين 10 و10 و 10 و10 و10 و 10 و 10 و10 و10 و 10 ، وهي أعداد يصبح عندها X غير قابل للتمييز البشري عن [ 19 ] (يؤدي أخذ اللوغاريتمات المتكررة لمثل هذا X إلى عدم القدرة على التمييز أولاً بين log( X ) و2log( X )، وثانياً بين log(log( X )) و1+log(log( X ))، وأخيراً إلى امتداد عشري طويل للغاية لا يمكن تقريب طوله).

الحساب التقريبي

توجد بعض القواعد العامة المتعلقة بالعمليات الحسابية المعتادة التي تُجرى على أعداد كبيرة جدًا:

  • إن مجموع وحاصل ضرب عددين كبيرين جداً يساويان "تقريباً" العدد الأكبر.
  • (10أ)10ب=10أ10ب=1010ب+سجل10أ{\displaystyle (10^{a})^{\,\!10^{b}}=10^{a10^{b}}=10^{10^{b+\log _{10}a}}}

لذلك:

  • عدد كبير جدًا مرفوعًا إلى قوة كبيرة جدًا يساوي تقريبًا القيمة الأكبر من القيمتين التاليتين: القيمة الأولى و10 مرفوعة إلى القوة الثانية. على سبيل المثال، بالنسبة لعدد كبير جدًان{\displaystyle n}هنالكنن10ن{\displaystyle n^{n}\approx 10^{n}}(انظر على سبيل المثال حساب الميغا ) وأيضًا2ن10ن{\displaystyle 2^{n}\approx 10^{n}}. هكذا2↑ ↑6553610↑ ↑65533{\displaystyle 2\uparrow \uparrow 65536\approx 10\uparrow \uparrow 65533}انظر الجدول .

إنشاء تسلسلات متزايدة السرعة بشكل منهجي

بفرض وجود متتالية/دالة أعداد صحيحة متزايدة تمامًاو0(ن){\displaystyle f_{0}(n)}( n ≥ 1)، من الممكن إنتاج تسلسل أسرع نموًاو1(ن)=و0ن(ن){\displaystyle f_{1}(n)=f_{0}^{n}(n)}(حيث يشير الرمز العلوي n إلى القوة الوظيفية رقم n ). يمكن تكرار ذلك أي عدد من المرات عن طريق وضعوك(ن)=وك-1ن(ن){\displaystyle f_{k}(n)=f_{k-1}^{n}(n)}حيث ينمو كل تسلسل أسرع بكثير من التسلسل الذي يسبقه. وبالتالي، من الممكن تعريفوω(ن)=ون(ن){\displaystyle f_{\omega }(n)=f_{n}(n)}والتي تنمو بشكل أسرع بكثير من أيوك{\displaystyle f_{k}}بالنسبة لقيم k المحدودة (حيث ω هو أول عدد ترتيبي لانهائي ، يمثل نهاية جميع الأعداد المحدودة k). هذا هو الأساس للتسلسل الهرمي سريع النمو للدوال، حيث يتم توسيع الفهرس السفلي إلى أعداد ترتيبية أكبر باستمرار.

على سبيل المثال، بدءًا من f 0 ( n ) = n + 1:

  • f 1 ( n ) = f 0 n ( n ) = n + n = 2 n
  • f 2 ( n ) = f 1 n ( n ) = 2 n n > (2 ↑) n لـ n ≥ 2 (باستخدام ترميز سهم كنوت لأعلى )
  • f 3 ( n ) = f 2 n ( n ) > (2 ↑) n n ≥ 2 ↑ 2 n لـ n ≥ 2
  • f k +1 ( n ) > 2 ↑ k n لـ n ≥ 2، k < ω
  • f ω ( n ) = f n ( n ) > 2 ↑ n – 1 n > 2 ↑ n − 2 ( n + 3) − 3 = A ( n , n ) لـ n ≥ 2، حيث A هي دالة أكرمان (التي f ω هي نسخة أحادية منها)
  • f ω+1 (64) > f ω 64 (6) > عدد غراهام (= g 64 في المتتالية المعرفة بواسطة g 0 = 4، g k +1 = 3 ↑ g k 3)
    • ويترتب على ذلك ملاحظة أن f ω ( n ) > 2 ↑ n – 1 n > 3 ↑ n – 2 3 + 2، وبالتالي f ω ( g k + 2) > g k +1 + 2
  • f ω ( n ) > 2 ↑ n – 1 n = (2 → nn -1) = (2 → nn -1 → 1) (باستخدام ترميز الأسهم المتسلسلة لكونواي )
  • f ω+1 ( n ) = f ω n ( n ) > (2 → nn -1 → 2) (لأنه إذا كان g k ( n ) = X → nk فإن X → nk +1 = g k n (1))
  • و ω+ ك ( ن ) > (2 → نن -1 → ك +1) > ( ننك )
  • و ω2 ( n ) = f ω+ n ( n ) > ( nnn ) = ( nnn → 1)
  • و ω2+ ك ( ن ) > ( نننك )
  • و ω3 ( ن ) > ( نننن )
  • f ω k ( n ) > ( nn → ... → nn ) (سلسلة من k +1 n' s)
  • f ω 2 ( n ) = f ω n ( n ) > ( nn → ... → nn ) (سلسلة من n +1 n' s)

في بعض المتتاليات غير القابلة للحساب

دالة "القندس المشغول " Σ مثالٌ على دالة تنمو أسرع من أي دالة قابلة للحساب . قيمتها هائلة حتى مع مدخلات صغيرة نسبيًا. قيم Σ( n ) عندما n = 1، 2، 3، 4، 5 هي 1، 4، 6، 13، 4098 [ 20 ] (المتتالية A028444 في OEIS ) . قيمة Σ(6) غير معروفة، لكنها على الأقل 10↑↑15.

أعداد لا نهائية

على الرغم من أن جميع الأعداد المذكورة أعلاه كبيرة جدًا، إلا أنها تبقى أعدادًا محدودة . تُعرّف بعض فروع الرياضيات الأعداد اللانهائية والأعداد المتسامية . على سبيل المثال، ألف-صفر هو عدد عناصر مجموعة الأعداد الطبيعية اللانهائية ، وألف-واحد هو العدد الأساسي التالي الأكبر.ج{\displaystyle {\mathfrak {c}}}هي عدد عناصر مجموعة الأعداد الحقيقية . والفرضية هي أنج=1{\displaystyle {\mathfrak {c}}=\aleph _{1}}يُعرف باسم فرضية الاستمرارية ، والتي لا يمكن إثبات صحتها أو خطئها من البديهيات المعتادة لنظرية المجموعات .

انظر أيضاً

مراجع

  1. دارلينج، ديفيد؛ بانيرجي، أغنيجو (2018-01-01). الرياضيات الغريبة: على حافة اللانهاية وما وراءها . هاربر كولينز . ​​ISBN 978-93-5277-990-1.
  2. نولان، روبرت أ. (9 أبريل 2017). "الفصل 14: الكبير والصغير" (ملف PDF) . رواد الرياضيات: المشكلات التي حلّوها، وأهميتها، وما يجب أن تعرفه عنها . دار بريل للنشر (صدر عام 2019). ص 220. ISBN  978-94-6300-892-1.
  3. كوب، بي إي (2020). ابتكار الأرقام: تاريخ الاختراع في الرياضيات . دار نشر أوبن بوك. كامبريدج، المملكة المتحدة: دار نشر أوبن بوك. رقم ISBN 978-1-80064-097-9.
  4. 1 2 إيرل، ريتشارد؛ نيكلسون، جيمس (2021). قاموس أكسفورد المختصر للرياضيات . مطبعة جامعة أكسفورد. ISBN 978-0-19-884535-5.
  5. "اكتشاف أعداد ميرسين الأولية - 2^136279841 عدد أولي!" . بحث رائع على الإنترنت عن أعداد ميرسين الأولية .
  6. بيانكوني، إيفا؛ بيوفيسان، أليسون. فاشين، فيديريكا؛ بيرودي، ألينا؛ كاسادي، رافاييلا؛ فرابيتي، فلافيا؛ فيتالي، لورنزا؛ بيليري، ماريا كيارا؛ تاساني ، سيمون (نوفمبر-ديسمبر 2013). "تقدير عدد الخلايا في جسم الإنسان" . حوليات علم الأحياء البشري . 40 (6): 463-471 . دوى : 10.3109 / 03014460.2013.807878 . اتش دي ال : 11585/152451 . ردمك 1464-5033 . بميد 23829164 . S2CID 16247166 .   
  7. لاندنمارك، إتش كيه، فورغان، دي إتش، كوكل، سي إس (يونيو 2015). "تقدير إجمالي الحمض النووي في المحيط الحيوي" . مجلة PLOS Biology . 13 (6) e1002168. doi : 10.1371/journal.pbio.1002168 . PMC 4466264. PMID 26066900 .  
  8. نوير ر (18 يوليو 2015). "إحصاء جميع الحمض النووي على الأرض" . صحيفة نيويورك تايمز . نيويورك. ISSN 0362-4331 . تاريخ الاسترجاع 18 يوليو 2015 . 
  9. شانون، كلود (مارس 1950). "22. برمجة الحاسوب للعب الشطرنج" (ملف PDF) . المجلة الفلسفية . السلسلة 7. 41 (314). مؤرشف من الأصل (ملف PDF) بتاريخ 2010-07-06 . تم الاطلاع عليه بتاريخ 2019-01-25 .
  10. الذرات في الكون . موقع يونيفرس توداي. 30-07-2009. تاريخ الاسترجاع: 02-03-2013.
  11. بيج، دون ن. (9 يناير 2007). "تحدي ساسكيند لاقتراح هارتل-هوكينغ بعدم وجود حدود والحلول الممكنة" . مجلة علم الكونيات وفيزياء الجسيمات الفلكية . 2007 (1): 004-004 . arXiv : hep-th/0610199 . doi : 10.1088/1475-7516/2007/01/004 . ISSN 1475-7516 . 
  12. فقدان المعلومات في الثقوب السوداء و/أو الكائنات الواعية؟، دون ن. بيج، تقنيات نواة الحرارة والجاذبية الكمومية (1995)، تحرير س. أ. فولينج، ص 461. خطابات في الرياضيات وتطبيقاتها، العدد 4، قسم الرياضيات بجامعة تكساس إيه آند إم. arXiv : hep-th/9411193 . ISBN 0-9630728-3-8.
  13. كيفية الحصول على جوجل بليكس
  14. ميرمين، ن. ديفيد (1984). "صيغة ستيرلينغ!". المجلة الأمريكية للفيزياء . 52 (4): 362-365 .
  15. داوسون، جون دبليو. (1999). "غودل وحدود المنطق". مجلة ساينتفك أمريكان . 280 (6): 76-81 .
  16. فريدمان، هارفي م. (2023). "بعض نتائج الاستقلال المتعلقة بالأشجار المحدودة". معاملات الجمعية الملكية أ . 381 .
  17. كارل ساجان يستجيب لأسئلة أكثر من كلمته الرئيسية بعنوان "الدهشة والشك" في مؤتمر CSICOP عام 1994، أرشيف Skeptical Inquirer، 21 ديسمبر 2016، على موقع Wayback Machine
  18. "أعداد كبيرة في MROB" . www.mrob.com . تم الاطلاع عليه بتاريخ 13 مايو 2021 .
  19. "الأعداد الكبيرة (الصفحة 2) في MROB" . www.mrob.com . تم الاطلاع عليه بتاريخ 13-05-2021 .
  20. " [ 2 يوليو 2024 ] لقد أثبتنا أن "BB(5) = 47,176,870"" تحدي القندس المشغول " . 2024-07-02 . تم الاطلاع عليه بتاريخ 2024-07-04 .