73939133——“我穿越了无数条世界线,却看不到我要的未来”

探讨了在10^18范围内最大的雪球素数73939133,这是一种特殊的素数,其任何非空子串都是素数。通过分析这一数学现象,文章进一步延伸到对未来可能性的哲学思考。

“我穿越了无数条世界线,却看不到我要的未来”

这大概是许多时间回溯类作品的一个通用主题吧。不过比较*蛋的是最后他们大多都还是迎来了好结局(某门:呵呵)。

我不知道怎么引入这个主题,让我们先从它一个直观的象征开始吧。

在那之前让我们暂时抛开未来注定论,让薛定谔和他的量子理论遮住这片未知的天空吧,让我们觉得我们的手可以改变一切——事实上这套常识性的理论和未来注定论并不冲突,只是视角上的不同而已。

那么我要开始了。

一、739391

求1018以内最大的雪球素数,雪球素数被定义为一个正整数,满足这个数的任何一个非空前缀都是一个素数。

举个例子,313的所有前缀是{3,31,313},它们都是素数,故313满足条件,是一个雪球素数。

如果你是一名职业的OI选手(好吧我承认能看到这篇blog的基本只有这种人),你大概已经开始构思算法了吧。比如如何搜索,如何剪枝,复杂度该是多少之类的。

那么开始思考吧,答案是多少?

=====少女思考中=====

其实答案已经写在上面了。

73939133。

你可能会诧异,“这只有八位数啊?”

嗯,确实只有八位数,因为由所有雪球素数构成的Trie树在深度为8的时候就截止了。

你可以尝试在这个数字后面添加一个1或者3,但是很容易验证,它们都不是素数。

事实上这是一个令人很意想不到的结果——我在题目中限定了“1018”以内,这意味着可能这样的数有无穷多个,我需要把大小限制在这样一个范围之内才的得到有意义的最大值——

然而当看到这个结果时,上面的一切想法该沉默了。

这个数字没有按照我们期望的无穷无尽地走下去,它在开始时满怀希望,“我的最高位应该是多少呢?是2呢?是3呢?还是5呢?先走走7试试看吧!”

可到了73939133的时候,它发现自己再也走不下去了。

出发时的一切幻想与悸动,都在此刻终止于这个不算大的八位数上,回想自己还是一个不到10的家伙的时候,自己对于无限的未来的憧憬,都在此刻化为泡影……

象征着收束与终结的数字,73939133。

二、7393913

似乎我脑洞太大了。这只是个数字。

让我们回到现实来吧。

既然常识告诉我们我们能够用自己的力量改变周遭,那么我们不妨列举一下我们能做的事情吧。

比如说,我叫凤凰院凶真冈部伦太郎,我的目标是拯救嘟嘟噜椎名真由理,那么列举一下我现在能做的事情吧:

0.把嘟嘟噜的怀表弄停掉

1.带着嘟嘟噜坐地铁

2.开一瓶Dr.pepper冷静一下

3.开另一瓶Dr.pepper冷静一下

4.冰箱里只有两瓶Dr.pepper,那下一个选项就带着嘟嘟噜打个出租出逃吧

列举之后我们可以给所有能做的事情编个号,这个当前能做的事情的集合很可能是个无限集(不尽然,比如说某天科学家证明了人脑的输出信号可以二值化或者发现了时间可以量子化之类,或者干脆你在玩一个有限状态的游戏),这并不与我们的模型有冲突,我们不妨假设只有十件事可以做,然后标号0~9吧。

然后容易发现在我们的标号中非质数的部分会导致嘟嘟噜【立刻死亡】,而质数的部分会迎来下一个选项。

由于事件的相关性,当下一个选项诞生时,产生的结果和第一次与第二次做出的选项都相关。因此我们不妨在标号时让第一位与第二位组合起来得到的两位数是合数的时候嘟嘟噜【立刻死亡】。

……

那么模型就建立起来了,我们的未来由我们选出的数字唯一确定,而一旦这个数字出现一个非质数的前缀,嘟嘟噜【立刻死亡】。

那么嘟嘟噜最多能活多久?

73939133。

即使回溯重来,这个数字也无法被突破。

三、73939133

我似乎在费尽口舌为石头门中“为什么嘟嘟噜在α世界线中一定会死”寻求一个合理的解释。

但是实际上这个模型的适用范围还是蛮广的。

他的最简单的一个应用就是在世界线理论(这坑我以后再填吧QAQ)

——如果世界能回溯重来,为何我穿越了一条又一条的世界线,却仍然找不到通向未来的出口?

这个数字嘲讽地看了你一眼:

凭什么,你能找到。

事实上由质数概率,令n=10length,则一个长度为length的数是质数的概率为nlnn=nlengthln10,可以建立点基于概率的数学模型——当然这已经不在我的能力范围之内了。

(如果你说一个数是否是质数并不是个概率问题,那未来注定论只能看着你笑呵呵了。在未来注定论的前提下概率根本就不存在,更别提质数了。)

从另一个角度也能阐述一下未来确定论中的“无法改变的未来”部分,但是这是一个最令人绝望的底层证明实际上未来确定论的条件比这个宽松的多因为未来注定所以我们走的只是其中的一条而已。。。

四、739391331

我蛮喜欢这个数字的,毕竟能用八个字节表达出如此令人绝望的概念的字符串并不多。

后来我思考多了之后就决定把这个数据为己有了就像kemu的6000053124710一样(讲真《人生重置键》里用gumi的声音把这个数字唱出来听得我要哭……天生对数字敏感加上中二病各种没办法啊QAQ)

啊今天各种心情复杂抛点负能量出来给看管老爷尽尽兴好了。

以上。

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
评论 11
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值