世界上最神奇的数字是: 142857

世界上最神奇的数字是: 142857
  看似平凡的数字,为什么说他最神奇呢?
  我们把它从1乘到6看看
  142857 × 1 = 142857, 1 × 7=7
  142857 × 2 = 285714, 2 × 7=14
  142857 × 3 = 428571, 3 × 7=21
   
  142857 × 4 = 571428, 4 × 7=28
   
  142857 × 5 = 714285, 5 × 7=35
  142857 × 6 = 857142, 6 × 7=42
   
  同样的数字,只是调换了位置,反复的出现。
  那么把它乘与7是多少呢?
  我们会惊人的发现是999999,
  而142 + 857 = 999 14 + 28 + 57 = 99 1+4+2+8+5+7=27(2+7=9)
  最后,我们用142857乘与142857答案是:20408122449前五位+上后六位的得数是多少呢?
  20408 + 122449 = 142857
  那么把他继续乘下去回发生什么呢?
  142857 × 8 = 1142856 1+142856= 142857
  142857 × 9 = 1285713 1+285713= 285714
  142857 ×10= 1428570 1+428570= 428571
  142857 ×11= 1571427 1+571427= 571428
  142857 ×12= 1714284 1+714284=714285
  142857 ×14= 1999998 1+999998= 999999
  142857 ×15= 2142855 2+142855= 142857
  142857 ×16= 2285712 2+285712= 285714
  142857 ×17=2428569 2+428569= 428571
  ..............
  我们发现 其实142857不管乘以几把得出来的数前后相加总能得到由1.4.2.8.5.7这几个数按一定的顺序组成的数字
  关于其中神奇的解答
  “142857”
  它发现于埃及金字塔内,它是一组神奇数字,它证明一星期有7天,它自我累加一次,就由它的6个数字,依顺序轮值一次,到了第7天,它们就放假,由999999去代班,数字越加越大,每超过一星期轮回,每个数字需要分身一次,你不需要计算机,只要知道它的分身方法,就可以知道继续累加的答案,它还有更神奇的地方等待你去发掘!
  也许,它就是宇宙的密码,如果您发现了它的真正神奇秘密┅┅请与大家分享!
  142857×1=142857(原数字)
  142857×2=285714(轮值)
  142857×3=428571(轮值)
  142857×4=571428(轮值)
  142857×5=714285(轮值)
  142857×6=857142(轮值)
  142857×7=999999(放假由9代班)
  7×(1~6)的积的个位排在末尾 7×7=49,积是6个9 
  142857×8=1142856(7分身,即分为头一个数字1与尾数6,数列内少了7)
  142857×9=1285713(4分身)
  142857×10=1428570(1分身)
  142857×11=1571427(8分身)
  142857×12=1714284(5分身)
  142857×13=1857141(2分身)
  142857×14=1999998(9也需要分身变大)
  7×(8~14)的个位的积的个位+1就是需要变化的数
  以上各数的单数和都是“9”。有可能藏着一个大秘密哦!
  继续算下去……
  142857除以7小数部分可以得到142857142857142857142857无限循环小数 
  把142857拆成14+28 +57 =99 ; 142+857=999; 1+4+2+8+5+7=27=2+7=9;您瞧瞧,它们的单数和竟然都是“9”。依此类推,上面各个神秘数,它们的单数和都是“9”(如142857可以挑出三段写成1+8 4+5 2+7 这都等于9)且它的双数和为27还是3的三次方. 
  而当乘数超过了7*9=63时(如64)单数和不再是27(3*9)而是36(4*9)14289的分身规律到了这里就不复存在了. 直到142857*(7*14)=100999899才恢复了规律. [副:142857*7*14=13999986 单数和为54(6*9)]很明显在这里出现了规律的"断层"但至此以后这种"断层"将不会出现,
  那142857是怎么来的呢,我们在继续计算:
  9÷7=1.2857142857142857142857142857......
  99÷7=14.142857142857142857142857142857......
  999÷7=142.7142857142857142857142857......
  9999÷7=1428.42857142857142857142857142857......
  99999÷7=14285.57142857142857142857142857......
  999999÷7=142857
  好了,142857整数出现了,6我们继续......
  9999999÷7=142857.12857142857142857142857142857......
  99999999÷7=14285714.142857142857142857142857......
  999999999÷7=142857142.7142857142857142857142857......
  9999999999÷7=1428571428.42857142857142857142857142857......
  99999999999÷7=14285714285.57142857142857142857142857......
  999999999999÷7=142857142857 (12个9,和6个9一样得到的是整数)
  9999999999999÷7=1428571428571.2857142857142857142857142857......
  13个9,小数点后的数字和9÷7相同)
  99999999999999÷7=14285714285714.142857142857142857142857......
  14个9,小数点后的数字和999÷7相同)
  .
  .
  .
  .
  如此循环,18个9除以7等于多少呢?等于142857142857142857——三组“142857”,不信的按按计算器,24个9除以7呢?是142857142857142857142857——四组“142857”.......
  还有呢:
  1÷7=0.14285714285714285
  2÷7=0.2857142857142857
  3÷7=0.42857142857142854
  4÷7=0.5714285714285714
  5÷7=0.7142857142857143
  6÷7=0.8571428571428571
  8÷7=1.1428571428571428
  ……
  ……
  ……
  14÷7=2
  28÷7=4
  57÷7=8.142857142857.......
  142857×142857 = 20408+122449=142857
  20408122449×2 = 40816+244898=285714=142857×2
  20408122449×3 = 61224+367347=428571=142857×3
  20408122449×4 = 81632+489796=571428=142857×4
  20408122449×5 = 102040+612245=714285=142857×5
  20408122449×6 = 122448+734694=857142=142857×6
  20408122449×7 = 142856+857143=999999=142857×7
  20408122449×8 = 163264+979592=1+142856=142857
  20408122449×9 = 183673+102041=285714=142857×2
  20408122449×10 = 204081+224490=428571=142857×3
  20408122449×11 = 224489+346939=571428=142857×4
  ..... 后面还有
  而这个数是如何得来的呢,大家可以试一下,只要用1除以7就可以发现0.142857142857142857……
基于据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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