Как оказалось, простые числа образуют вполне повторяющиеся узоры из диагональных линий. В более высоком разрешении изображение выглядит так (картинка с сайта http://ulamspiral.com):
В общем, можно предположить что далеко не все тайны простых чисел раскрыты и до сих пор.
Кстати, самым большим известным на момент написания книги простым числом, является число Мерсенна 274207281 - 1, содержащее 22 338 618 знаков. А совсем недавно, в августе 2017 года, участники проекта распределенных вычислений PrimeGrid нашли простое число 9194441048576 + 1, содержащее 6 253 210 знаков.
6. Совершенные числа
Еще одно удивительное свойство мира чисел было доказано еще Евклидом: если число вида 2p-1 является простым (уже известное нам число Мерсенна), то число 2P-1(2p-1) является совершенным, т.е. равно сумме всех его делителей.
Рассмотрим пример для p=13:
213-1 = 8191. Как показывает приведенная ранее программа, 8191 - действительно простое число.
212*(213-1) = 33550336.
Чтобы найти все делители числа и их сумму, напишем небольшую программу:
def is_perfect(n):
sum = 0
for i in range(1, int(n/2)+1):
if n % i == 0:
sum += i
print(i)
print("Сумма",sum)
return sum == n
is_perfect(33550336)
Действительно, 33550336 делится на числа 1, 2, 4, 8, 16, 32, 64, 128, 256, 512, 1024, 2048, 4096, 8191, 16382, 32764, 65528, 131056, 262112, 524224, 1048448, 2096896, 4193792, 8387584, 16775168. И сумма этих чисел равна искомому 33550336.
Совершенные числа встречаются довольно-таки редко, их последовательность согласно Википедии, образует вид:
6,
28,
496,
8128,
33 550 336,
8 589 869 056,
137 438 691 328,
2 305 843 008 139 952 128,
2 658 455 991 569 831 744 654 692 615 953 842 176,
Кстати, еще Эйлер доказал, что все совершенные числа имеют только вид 2p-1(2p-1). А вот нечетных совершенных чисел пока не обнаружено, но и не доказано что их не существует. Интересно проверить этот факт практически. Совершенное число 137438691328 обнаружил еще немецкий математик Иоганн Мюллер в 16 веке. Сегодня такое число несложно проверить на компьютере.
Во-первых, слегка оптимизируем приведенную выше программу. Как нетрудно видеть, если число N делится нацело на P, то мы “автоматом” сразу находим и второй делитель N/P. Например, если 10 делится нацело на 2, то оно делится и на 10/2=5. Это позволяет заметно сократить число вариантов перебора. Во-вторых, используем тип чисел Decimal, позволяющий использовать большие числа. Обновленная программа выглядит так:
from decimal import *
def is_perfect(n):
s = Decimal(1)
p = Decimal(2)
while p < n.sqrt()+1:
if n % p == 0:
s += p
if p != n/p: s += n/p
p += 1
return s == n
print(is_perfect(Decimal('137438691328')))
Запускаем, программа работает - число '137438691328' действительно является совершенным. Оно делится на 1, 2, 4, 8, 16, 32, 64, 128, 256, 512, 1024, 2048, 4096, 8192, 16384, 32768, 65536, 131072, 262144, 524287, 1048574, 2097148, 4194296, 8388592, 16777184, 33554368, 67108736, 134217472, 268434944, 536869888, 1073739776, 2147479552, 4294959104, 8589918208, 17179836416, 34359672832 и 68719345664, сумма этих чисел равна 137438691328. Однако, на моем компьютере проверка “совершенности” данного числа заняла … 54 секунды. Это конечно быстро по сравнению с 16м веком, но совершенно недостаточно чтобы проверить все числа, хотя бы до миллиарда. Значит пора использовать более тяжелую артиллерию - перепишем программу на языке Си. Все-таки Python это интерпретатор, и работает заметно медленнее. Получаемый код не намного сложнее:
#include <string.h>
#include <math.h>
#include <stdbool.h>
#include <stdint.h>
bool isPerfect(unsigned long long int n)
{
unsigned long long int sum = 1, i;
for(i=2; i<=sqrt(n)+1; i++)
{
if (n%i==0) {
sum += i;
if (i != n/i) {
sum += n/i;
}
}
}
return sum == n;
}
int main()
{
unsigned long long int n = 137438691328LL;
bool res = isPerfect(n);
printf("%d\n", res);
return 0;
}
Компилируем программу с помощью компилятора gcc, запускаем получившийся exe-файл: время выполнения меньше секунды, уже гораздо лучше. Теперь несложно поменять функцию main для перебора всех чисел от 1 до 200000000000. В код также добавлен вывод промежуточных результатов каждые 1000000 итераций, чтобы видеть ход выполнения программы.
int main()
{
unsigned long long int MAX = 200000000000LL;
unsigned long long int p;
for (p=1; p<MAX; p++) {
if (isPerfect(p))
printf(" %llu ", p);
if (p % 1000000 == 0)
printf("*%llu,%llu*", 100*p/MAX, p);
}
}
Увы, прогноз относительно скорости расчетов оказался слишком оптимистичным. Примерно за час работы программы, было перебрано лишь 100млн вариантов, а для перебора всех 200млрд понадобился бы не один день. Желающие могут продолжить процесс самостоятельно, однако с уверенностью можно сказать что в диапазоне от 1 до 100000000 действительно нет совершенных чисел кроме 6, 28, 496, 8128 и 33550336.
Проверка числа 2 305 843 008 139 952 128 является непростой задачей даже для современного домашнего компьютера - во-первых, в языке C/C++ нет встроенных типов данных для столь большого числа, а во-вторых, число вариантов перебора весьма велико.
Разумеется, выше было приведено самое простое решение “в лоб”, можно оптимизировать и саму программу, например разбить вычисление на несколько процессорных ядер, однако данная задача выходит за рамки этого материала. Немного про параллельные вычисления будет рассказано в конце книги.
7. Магический квадрат
Еще одна старинная математическая головоломка - магический квадрат. Магическим называют квадрат, заполненный неповторяющимися числами так, что суммы чисел по горизонталям, вертикалям и диагоналям одинаковы. Такие квадраты известны давно, самым старым из известных является магический квадрат Ло Шу, изображенный в Китае в 2200г до нашей эры.
Если подсчитать количество точек, то можно перевести квадрат в современный вид, изображенный справа.
Магический квадрат 4х4 был обнаружен в индийских надписях 11 века:
И наконец, известный квадрат 4х4, изображенный на гравюре немецкого художника Дюрера “Меланхолия”. Этот квадрат изображен не просто так, 2 числа 1514 указывают на дату создания гравюры.
Как можно видеть, уже математики прошлого умели строить магические квадраты разной размерности. Интересно рассмотреть их свойства.
Сумма чисел магического квадрата размера NxN зависит только от N, и определяется формулой:
Это несложно доказать, т.к. сумма всех чисел квадрата равна сумме ряда 1..N2. Действительно, для квадрата Дюрера M(4) = 34, что можно посчитать на картине. Для квадратов разной размерности суммы равны соответственно: M(3) = 15, M(4) = 34, M(5) = 65, M(6) = 111, M(7) = 175, M(8) = 260, M(9) = 369, M(10) = 505.
Напишем программу для построения магических квадратов размерности N. Первый подход будет “в лоб”, напрямую. Создадим массив, содержащий все числа от 1 до N2 и получим все возможные перестановки этого массива. Их число довольно-таки велико, и составляет 1*2*..*N = N! вариантов. Также для каждого массива необходимо проверить, является ли он “магическим”, т.е. выполняется ли требование равенства сумм.
Для получения всех перестановок воспользуемся алгоритмом, описанным здесь - https://prog-cpp.ru/permutation/.
Код программы приведен ниже:
def swap(arr, i, j):
arr[i],arr[j] = arr[j],arr[i]
def next_set(arr, n):
j = n - 2
while j != -1 and arr[j] >= arr[j + 1]: j -= 1
if j == -1:
return False
k = n - 1
while arr[j] >= arr[k]: k -= 1
swap(arr, j, k)
l = j + 1
r = n - 1
while l < r:
swap(arr, l, r)
l += 1
r -= 1
return True
def is_magic(arr, n):
for i in range(0, n):
sum1 = 0
sum2 = 0
sum3 = 0
sum4 = 0
for j in range(0, n):
sum1 += arr[i*n + j]
sum2 += arr[j*n + i]
sum3 += arr[j*n + j]
sum4 += arr[(n-j-1)*n + j]
if sum1 != sum2 or sum1 != sum3 or sum1 != sum4 or sum2 != sum3 or sum2 != sum4 or sum3 != sum4:
return False
return True
def show_squares(n):
N = n*n
arr = [i+1 for i in range(N)]
cnt = 0
while next_set(arr, N):
if is_magic(arr, n):
print(arr)
cnt += 1
return cnt
# Требуемая размерность
cnt = show_squares(3)
print("Число вариантов:", cnt)
Программа выдала 8 вариантов для N=3, время вычисления составило 2 секунды:
[2, 7, 6, 9, 5, 1, 4, 3, 8] [6, 1, 8, 7, 5, 3, 2, 9, 4]
[2, 9, 4, 7, 5, 3, 6, 1, 8] [6, 7, 2, 1, 5, 9, 8, 3, 4]
[4, 3, 8, 9, 5, 1, 2, 7, 6] [8, 1, 6, 3, 5, 7, 4, 9, 2]
[4, 9, 2, 3, 5, 7, 8, 1, 6] [8, 3, 4, 1, 5, 9, 6, 7, 2]
Действительно, как известно, существует только 1 магический квадрат 3х3:
Остальные являются лишь его поворотами или отражениями (очевидно что при повороте квадрата его свойства не изменятся).
Теперь попробуем вывести квадраты 4х4. Запускаем программу… и ничего не видим. Как было сказано выше, число вариантов перебора для 16 цифр равняется 16! или 20922789888000 вариантов. На моем компьютере полный перебор такого количества занял бы 1089 дней!
Однако посмотрим на магический квадрат еще раз:
Суммы всех элементов по горизонтали и вертикали равны. Из этого мы легко можем записать равенство его членов:
x11 + x12 + x13 + x14 = x21 + x22 + x23 + x24
x11 + x12 + x13 + x14 = x14 + x24 + x34 + x44
x11 + x12 + x13 + x14 = x13 + x23 + x33 + x43
x11 + x12 + x13 + x14 = x12 + x22 + x32 + x42
x11 + x12 + x13 + x14 = x11 + x21 + x33 + x44
x11 + x12 + x13 + x14 = x31 + x32 + x33 + x34
И наконец, общая сумма: т.к. квадрат заполнен числами 1..16, то если сложить все 4 строки квадрата, то получаем 4S = 1+..+16 = 136, т.е. S=34 (что соответствует приведенной в начале главы формуле).
Это значит, что мы легко можем выразить последние элементы через предыдущие:
x14 = S - x11 - x12 - x13
x24 = S - x21 - x22 - x23
x34 = S - x31 - x32 - x33
x41 = S - x11 - x21 - x31
x42 = S - x12 - x22 - x32
x43 = S - x13 - x23 - x33
x44 = S + x14 - x14 - x24 - x34
Что это дает? Очень многое. Вместо перебора 16 вариантов суммарным количеством 16!=20922789888000 мы должны перебрать лишь 9 вариантов, что дает 9!=362880 вариантов, т.е. в 57657600 раз меньше! Как нетрудно догадаться, мы фактически выразили крайние строки квадрата через соседние, т.е. уменьшили размерность поиска с 4х4 до 3х3. Это же правило будет действовать и для квадратов большей диагонали.
Обновленная программа выглядит более громоздко (в ней также добавлены проверки на ненулевые значения и проверки на уникальность элементов), зато расчет происходит в разы быстрее. Здесь также используется возможность работы со множествами в языке Python, что легко позволяет делать перебор нужных цифр в цикле:
set(range(1,16+1)) - множество чисел [1..16]
set(range(1,16+1)) - set([x11]) - множество чисел [1..16] за исключением x11.
Также добавлена простая проверка на минимальность суммы: очевидно, что сумма всех элементов не может быть меньше чем 16+1+2+3 = 22.
digits = set(range(1,16+1))
cnt = 0
for x11 in digits:
for x12 in digits - set([x11]):
for x13 in digits - set([x11, x12]):
for x14 in digits - set([x11, x12, x13]):
s = x11 + x12 + x13 + x14
if s < 22: continue
for x21 in digits - set([x11, x12, x13, x14]):
for x22 in digits - set([x11, x12, x13, x14, x21]):
for x23 in digits - set([x11, x12, x13, x14, x21, x22]):
x24 = s - x21 - x22 - x23
if x24 <= 0 or x24 in [x11, x12, x13, x14, x21, x22, x23]: continue
for x31 in digits - set([x11, x12, x13, x14, x21, x22, x23, x24]):
for x32 in digits - set([x11, x12, x13, x14, x21, x22, x23, x24, x31]):
for x33 in digits - set([x11, x12, x13, x14, x21, x22, x23, x24, x31, x32]):
x34 = s - x31 - x32 - x33
x41 = s - x11 - x21 - x31
x42 = s - x12 - x22 - x32
x43 = s - x13 - x23 - x33
x44 = s - x14 - x24 - x34