Google Treasure Hunt 2008---Find the Smallest Prime Number

本文介绍了一个使用VB6编写的程序,该程序旨在找到一个最小的质数,它同时可以表示为不同数量连续质数之和,并且本身也是一个质数。通过筛选质数并计算连续质数之和的方式,最终找到了符合条件的最小质数。

Question:
Find the smallest number that can be expressed as
the sum of 3 consecutive prime numbers,
the sum of 11 consecutive prime numbers,
the sum of 25 consecutive prime numbers,
the sum of 171 consecutive prime numbers,
the sum of 1225 consecutive prime numbers,
and is itself a prime number.


For example, 41 is the smallest prime number that can be expressed as
the sum of 3 consecutive primes (11 + 13 + 17 = 41) and
the sum of 6 consecutive primes (2 + 3 + 5 + 7 + 11 + 13 = 41).

Your answer:

My solution with VB6

  1. Dima(100000000)AsByte,p(10000000)AsLong,numAsLong,nAsLong
  2. SubGetprimes()
  3. Dimi&,j&,k
  4. p(0)=2'The1stprime
  5. k=10000'sqrarerootof10^8
  6. n=100000000'10^8
  7. Fori=3TokStep2
  8. Ifa(i)=0Then
  9. num=num+1
  10. p(num)=i
  11. Forj=i*iTonStep2*i'Eractosthenes
  12. a(j)=100'Notprimenumber
  13. Next
  14. EndIf
  15. Next
  16. Fori=k+1TonStep2'Listallprimenumberstoarrayp()
  17. Ifa(i)=0Then
  18. num=num+1
  19. p(num)=i
  20. EndIf
  21. Next
  22. EndSub
  23. PrivateSubCommand1_Click()
  24. DimsAsString,tmAsSingle
  25. s=InputBox("Pleaseenternumbers:","Info","3,11,25,171,1225")'Inputallnumbersthequestionhaslisted
  26. tm=Timer
  27. Getprimes
  28. s=minprime(s)
  29. tm=Timer-tm
  30. Clipboard.Clear
  31. Clipboard.SetTextCStr(s)'CopytheanswertoClipboard
  32. MsgBox"Itcostmeabout"&Format(tm,"0.0000")&"secondstofindtheanswer:"&s&vbCrLf&"Andithasbeencopiedtotheclipboard"
  33. EndSub
  34. Functionminprime(myprimesAsString)AsLong
  35. Dimi&,j&,sum()AsLong,countAsLong,primedata
  36. primedata=Split(myprimes,",")
  37. count=UBound(primedata)
  38. ReDimsum(count)
  39. Fori=0Tocount
  40. Forj=1Toprimedata(i)'Smallsumofcontinuousprimenumbers
  41. sum(i)=sum(i)+p(j)
  42. Next
  43. Ifa(sum(i))<100Thena(sum(i))=a(sum(i))+1'Meetoneoftheconditions
  44. Forj=primedata(i)+1Tonum
  45. sum(i)=sum(i)+p(j)-p(j-primedata(i))
  46. Ifsum(i)>nThenExitFor
  47. Ifa(sum(i))<100Thena(sum(i))=a(sum(i))+1'Meetoneoftheconditions
  48. Ifa(sum(i))=count+1Thenminprime=sum(i):ExitFunction'Meetalloftheconditions,Ok
  49. Next
  50. Next
  51. EndFunction

It returns:

6954293

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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