ビッグナンバー
任意の大きな整数に対して算術演算を実行する
ビッグナンバーの使い方
- 1通常の計算機の制限を超えた複数の大きな整数を入力します。
- 2操作を選択:追加、マイナス、マルチプライまたは比較。
- 3科学的な丸みのない正確な結果を表示します。
大型デジタル操作
操作は精密整数標準的なアルゴリズムに続きます通常の浮動小数点タイプは、約15-16ビット後に精度を上回るか失いますので、多数の工具は精度を維持するために任意の精度を使用します。
これは、暗号化、組み合わせ数学、すべての人が正しいことを必要とする任意の計算のために不可欠です。
数値を扱うための最も実用的なツールは、科学的アルゴリズムです。数字は、×10n(1≦10)で書かれています。 その利点は、単純な書き込み以上のものです - ** 倍率の順序を与えます。** 3.2 x 109 と 7.5 x 108 を比較すると、インデックスはすぐに後者の 4 回以上、数字は 3.2 百万 と 7.5 百万 で要求されます。
大量の数字の人間の本能は悪く、進化の理由があります。私たちの祖先は数十と数百のスケールに対処する必要があります。 1つの方法は、大規模な数字を時間に変換することです。 1万秒、11.6日、1億秒、31.7年。 「ビルライオンズ」のスケールを聞くと、抽象的な数字を想像以上に「30年」を考える。 国の予算や企業評価などの情報理解に役立ちます。
| お名前 (必須) | バリュー | 科学モード | 直感的なアナログ |
|---|---|---|---|
| 千万日元 | 1,000 | 10³ | 太い約10cmの千枚。 |
| ミリオンズ | 1,000,000 | 10⁶ | 11日半 |
| 100億ドル | 1,000,000,000 | 10⁹ | 連続32年 |
| 数千万トン。 | 10¹² | 10¹² | 30,000年連続 |
| ゴグル。 | 10¹⁰⁰ | 10¹⁰⁰ | 観測された宇宙原子の総数(約1080) |
共通の大きい数対照
よくある質問
なぜ科学を使わないのですか?
アルゴリズムは近似のみで、すべてのキー、ID、シミュレーションは正確でなければなりません。
どんなに処理できますか?
精度は、メモリ制限の対象となる数千の場所を処理することができます。
通常よりも遅いですか?
はい、大きな整数は重くなっていますが、精度が誤りにならない場合に不可欠です。
中国語の単語「trillion」と英語の単語「trillion」?
同じではありませんが、言語を渡る多数の数字を読んでいるのは間違いです。 中国語の言語は「変復調」です。(トリリオン、十億、トリリオン)と英語(それぞれ3つの場所の1つ:千、百万、億、兆)。 中国では、「100万」 = 108 = 100百万; 中国 = 1012 = 1億。 一方、100億 = 109 = 億中国。 金融や技術ニュースの翻訳は、定量的な方法で行われる必要があります。
コンピュータ上の大きな数字は上に移動しますか?
はい。 プログラミング言語の整数型は、記号整数で32ビットが約2.1億 (231-1)、約64ビット 9.22 x 1018です。 何度も、こぼれはマイナスまたは誤りになることができます(有名な「2038問題」は32ビットUnixタイムスプラッシュです)。 占星術数や高精度計算を処理する場合、大規模な整数ライブラリ(例: Python のプライマリ int が自動的に拡大し、Java の BigInteger)またはフローティングポイント(ただし精度の損失)が必要です。