素数的分布(素数定理),求1~10^n 素数个数的位数

本文详细介绍了素数定理的概念、公式及其在计算1~10的n次方素数个数位数的应用。通过实例演示了如何利用n/lnn的位数来估算素数个数的位数,提供了具体的数据表作为验证。

素数定理:

素数有无穷多个,能估计出一个小于正实数x的素数有多少个,并用π(x)来表示,这就是素数定理

定理内容: 随着x的增长,π(x)/(x/lnx)=1 

具体数据见下表:

n            1e3       1e4       1e5       1e6        1e7

π(n)       168       1229     9892     78498   664579

n/ln n     145       1086     8686     72382   620421


求1~10的n次方素数个数的位数:

利用素数定理,用n/ln n的位数代替.根据位数公式 ln(n/ln n)+1就是该问题的解

int get_prime_nums(int n){  //返回1 ~ 10^n素数个数的位数
   double m=double(n-log10(n)-log10(log(10)));
   return int(m)+1;
}


### 实现素性测试的程序 为了实现对不同位数的大整数进行素性测试,可以采用基于费马小定理或其他更高效的算法(如米勒-拉宾素性测试)。以下是具体的解决方案: #### 方法概述 费马小定理指出,如果 \( p \) 是一个质数,则对于任何整数 \( a \),满足 \( 1 < a < p \),有 \( a^{p-1} \equiv 1 \mod p \)[^2]。然而,仅依赖于费马小定理可能会遇到伪素数的情况,因此推荐使用更为可靠的米勒-拉宾素性测试。 #### 米勒-拉宾素性测试原理 米勒-拉宾素性测试是一种概率性的素性检测方法,能够高效地判断大整数是否为素数。它通过分解 \( n-1 = 2^s \cdot d \) 的形式,并验证随机选取的基础 \( a \) 是否满足某些条件来完成测试[^4]。 下面是 Python 中实现米勒-拉宾素性测试的代码示例: ```python import random def miller_rabin(n, k=5): """ 使用 Miller-Rabin 测试检查 n 是否可能是素数 """ if n <= 1: return False if n <= 3: return True if n % 2 == 0: return False # 将 n-1 表达为 (2^s * d) s, d = 0, n - 1 while d % 2 == 0: d //= 2 s += 1 def trial_composite(a): x = pow(a, d, n) if x == 1 or x == n - 1: return False for _ in range(s - 1): x = pow(x, 2, n) if x == n - 1: return False return True for _ in range(k): a = random.randrange(2, n - 1) if trial_composite(a): return False return True # 对不同位数的整数进行测试 test_numbers = [ random.randint(100, 999), # 三位数 random.randint(1000, 9999), # 四位数 random.randint(10000, 99999), # 五位数 random.randint(100000, 999999)# 六位数 ] results = {num: miller_rabin(num) for num in test_numbers} for number, is_prime in results.items(): print(f"{number}: {'Prime' if is_prime else 'Not Prime'}") ``` 上述代码实现了米勒-拉宾素性测试函数 `miller_rabin` 并对其进行了多次调用以测试不同的整数范围内的数值。此方法适用于较大的整数,并具有较高的准确性。 #### 性能分析 运行时间取决于所选整数的具体性质及其因数分布情况。通常来说,较小的整数(如本例中的三到六位数)可以在极短时间内完成测试;而对于更大的整数或者特殊结构的合数,可能需要更多的时间来进行精确判断。
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