這是數學界一個充滿神秘的難題。這個看似簡單的問題,卻一直困擾著數學家們,至今尚無法找到一個滿意的解答。
這個問題的核心內容是這樣的:從任意一個正整數開始,如果這個數是偶數,就將其除以2;如果是奇數,則乘以3再加1。然后對所得的結果重復以上步驟。關于這個問題的猜想認為,無論我們從哪個正整數出發,最終都會達到數字1。舉個例子,任意選一個數字,比如7。應用這兩個規則:
如果數字是奇數,我們乘以3再加1,所以3乘以7是21,加1是22。
如果數字是偶數,我們除以2,所以22除以2是11。
繼續應用這兩個規則。11是奇數,所以乘以3得到33,再加1得到34。偶數除以2得到17。奇數乘以3得到51,加1得到52。偶數除以2得到26,還是偶數除以2得到13。奇數乘以3得到39,加1得到40,偶數除以2得到20,除以2得到10,除以2得到5。奇數乘以3得到15,加1得到16,除以2得到8,然后是4、2和1。
7→22→11→34→17→52→26→13→40→20→10→5→16→8→4→2→1
1是奇數,所乘以3再加1,結果等于4。然后4可以變成2,2可以變成1,從而進入了一個4,2,1的循環。
這個猜想被稱為科拉茨猜想,也被稱為3X+1猜想。通過應用3x+1得到的數字被稱為冰雹數,因為它們像雷暴云中的冰雹一樣上下起伏,但最終都會降到1。
你可以把這些數字想象成高度,表示在地面以上的高度。所以像26這樣的數字開始時離地面26米高,如果應用3x+1,它會升到40米的高度,在總共在10步內降到1。
彭博社:監管機構與加密的沖突“是這個行業有史以來發生的最好事情”:5月2日消息,彭博社發表社論,并指出監管機構與加密的沖突“是這個行業有史以來發生的最好事情”。
彭博社認為,SEC所進行的加密監管有助于行業清除市場上的不良主體。“這樣一個框架將賦予SEC和CFTC廣泛的權力,以迅速清除市場上數千個不良參與者。而這將使欺詐行為普遍減少,“有了適當的識別要求,區塊鏈網絡甚至可能比現有的銀行系統更加透明,更不利于犯罪。”(theblock)[2023/5/2 14:38:52]
所以10被稱為它的總停止時間。但是,如果選擇數字27,它就會跳來跳去,一直上升到9232,比珠穆朗瑪峰還要高,然后它也會降回地面1。總共需要111步才能讓27降到1,最終陷入4-2-1循環。不同數字的路徑變化非常大,即使是緊挨著的數字如26和27。
那么,如何解決這個問題呢?
jeffreylegarius是3x+1問題的世界權威。他告誡他的學生
如果你想要事業,那就不要研究這個問題。不要花時間寫關于這個問題的文章或發表關于這個問題的論文。先做一些實際的數學工作。
他的一個學生alexconterovich沒有聽從他的建議,研究了冰雹數的路徑,看是否有規律。顯然,所有數最終都會回到1,但是它們回到1的過程如何呢?模式是隨機的。
下面是一個隨機選擇的大數字的回到1的路徑。
BlockFi CEO:加密貸款是消費者想要的服務,相信美國希望引領這個行業:9月14日消息,BlockFi首席執行官Zac Prince認為,不管有多少州政府指責,加密貸款行業將生存下來。據悉,BlockFi的計息加密賬戶已在美國至少五個州受到審查。他在天橋資本(SkyBridge Capital)的SALT會議上表示,“我們不會根據新澤西州、德克薩斯州或其他任何一個州的做法來決定加密貸款屬于哪一類。這將取決于美國證券交易委員會(SEC)或貨幣監理署(OCC)等聯邦監管機構,為這類活動的發生開辟一條道路。”
Prince表示,聯邦政府的斗爭可能會給美國貸款業帶來更持久的裁決,“在國家層面上需要明確”。他堅持認為加密貸款是美國消費者想要的服務,并聲稱美國政府不會允許它落后。這些加密貸款從根本上對客戶和加密市場都有好處。他相信美國希望引領這個行業,即使它來得很慢。新澤西州監管機構一再推遲“停止”令,該命令將禁止其全球范圍內的新賬戶注冊。(CoinDesk)[2021/9/14 23:23:21]
圖形先是達到峰值,然后很快下降,后面的數字在這個尺度上幾乎無法看清楚。但是,如果取對數,你會發現這個曲線圖有一個向下的趨勢。
這并非巧合,它是幾何布朗運動的例子。這意味著,如果取對數并消除線性趨勢,波動是隨機的。
這就像在拋擲硬幣。如果硬幣是正面,線條上升;如果是反面,線條下降。3x+1就像股市的隨機波動,只不過長時間內股市趨勢是上升的,而3x+1趨勢是下降的。
分析3x+1的另一種方法是觀察序列中每個數字的最高位數。比如120最高位數字是1,934最高位數字是9。下面是以3為起始的冰雹數,
10→5→16→8→4→2→1
我們可以數出有多少數字以1開頭,有多少數字以2開頭,有多少數字以3開頭等等,做一個直方圖。
聲音 | 慢霧科技余弦:安全是這個加密貨幣領域生態的關鍵基礎設施之一:慢霧科技聯合創始人余弦在微博上稱,加密貨幣領域的大小會議,常見的一個話題是“如何看待未來或未來應該看什么”,除了價值提升、應用落地這些大話題及拆分出來的一堆小話題,安全很少被特別展開提及,我想表達的是:未來,攻防對抗會持續加劇(不會減弱),安全是這個生態的關鍵基礎設施之一,在這個基礎設施之上,安全衍生品可以創造更大價值,到用戶層面安全盡量做到很有安全感且自然而然的無感。[2019/10/8]
我們可以對以4為起始的序列做同樣的事情,對于以5、6和7為起始的序列,我們同樣可以統計以每個數字1到9為開頭的數字數量,并畫出直方圖。如果繼續為越來越大的數字做這個操作,最終直方圖會穩定下來。
這種分布被稱為本福特定律,它甚至可以用于檢測欺詐。如果你的所得稅表格上的所有數字都符合本福特定律,那么你可能是誠實的;如果不符合,你可能在隱藏一些事情。在選舉中,本福特定律可用于發現違規行為。當涉及的數字跨越幾個數量級時,本福特定律效果最佳,正如3x+1所涉及的數字。
但是本福特定律無法告訴我們所有的數字是否都會陷入4-2-1循環。為此,我們需要另一種分析方法。乍一看,當應用3x+1時,所有數字都應該以1為終點,這似乎很奇怪。因為,奇數和偶數的數量是相同的,但奇數增加了三倍加1,而偶數只是減半。
因此,平均來說,每個序列似乎應該增長而不是縮小。但是問題在于,每次將奇數乘以3然后加1,它總是變成偶數,這意味著下一步是除以2。所以奇數實際上并沒有通過3x+1增加三倍,它們增加了約3/2的因子。
分析 | 金色內參:這個阻力位將決定BTC后市的走勢:1、BTC挖礦情況
比特幣挖礦仍有利潤空間,可無視“已經跌破挖礦收支平衡”的猜測。
2、BTC大額轉賬
上周BTC鏈上轉賬較活躍,大戶整理資金較頻繁,但大部分是在場外進行,并無大資金流入交易所。
3、BTC相關資訊及監管
世界各地區監管正在趨嚴,短期對比特幣利空,但長期利多。
4、BTC市場情緒
恐慌情緒有所收斂,但整體處在高度恐慌中,需要時間修復。
5、BTC后市預測
6800美元是重要阻力位,一旦突破,市場做多資金會入場,屆時反彈的目標可看到11000-12000美元左右。
欲查看金色內參完整版內容,請查看“原文鏈接”。[2018/8/21]
實際上,3/2是奇數在一步內增長的最大程度。想一想從序列中的一個奇數到下一個奇數的路徑,在乘以3并加1之后,得到一個偶數,50%的情況除以2會得到一個奇數。但是有四分之一的情況,可以在得到下一個奇數之前除以4,所以有四分之一的數字,序列中的下一個數字將是其初始值的四分之三。有八分之一的情況,可以在得到下一個奇數之前除以8,有十六分之一的情況,可以在得到下一個奇數之前除以16等等。
如果取幾何平均數,你會發現平均來說,要從一個奇數到下一個奇數,需要乘以3/4,這個值小于1,
所以從統計上講,3x+1序列更可能縮小而不是增長。
以341為例,乘以3再加1,得到1024,除以2,然后再除以2,再除以2,再除以2,一共十次,直到減少到1。
可視化3x+1中數字路徑的一種方法就是簡單地展示每個數字如何連接到序列中的下一個數字,這被稱為有向圖
北大光華金融科技實驗室研究員竇佳麗人民日報刊文:抓住區塊鏈這個機遇:區塊鏈技術的出現解決了信息所有權的問題,它絕非無足輕重的領域,而是國際上的兵家必爭之地,我們必須給予足夠的重視。在其獲得實質性突破之前的這個階段是一個戰略機遇期。我們應該深耕技術,以期通過技術優勢在未來的國際區塊鏈競爭中立于不敗之地。區塊鏈的匿名性與弱中心化的架構,與現有的監管體系并不沖突,區塊鏈技術最終必然演化為“監管融入技術”的模式,區塊鏈的難以篡改、共享賬本、分布式的特性,更易于監管接入,獲得更加全面實時的監管數據。讓監管機構本身也參與到技術中去,通過技術本身實現對技術的監管,將最終化解區塊鏈與監管的沖突。[2018/2/26]
它看起來像一棵樹。如果猜想成立,這意味著每個數字都會連接到這個圖,一直到無窮大,最終都匯入到4-2-1的巨大河流中。
一些數學家通過將每個數字逆時針旋轉和順時針旋轉來修改這種可視化。然后你得到一個看起來像珊瑚或海藻的結構。通過調整奇數和偶數的旋轉角度,你可以創建出這些美麗的有機形狀。
現在,猜想可能有兩種錯誤的方式:可能存在以某個數字開始的數字序列,它們會無限增長。出于某種原因,它不遵循所有其他數字所遵循的數值規律。另一種可能性是存在一個數字序列,形成一個封閉的循環。這個循環中的所有數字都與主圖無關。
然而,到目前為止,盡管已經進行了大量嘗試,但仍未發現任何通往無窮大的序列或循環。數學家們已經暴力測試了所有小于2的68次方的數字,沒有一個能推翻這個猜想。
因此,猜想很可能是正確的,但還沒有被證明。數學家嘗試證明這一猜想的一種方法是制作散點圖,x軸表示所有的初始數字,y軸表示每個序列中的一個數字。現在,如果你可以證明在每個3x+1序列中都有一個比原始種子數字小的數字,那么你就證明了Collatz猜想,因為無論你選擇哪個數字,你都知道它在某個時候會變得更小,而這個更小的數字作為種子也會變得更小,如此重復直到1,這意味著任何序列的唯一結束方式都是4-2-1循環。
雖然尚未證明這一點,但在1976年,Rijoteras證明了幾乎所有的Collatz序列都能達到低于初始值的點。1979年,這個極限被降低,幾乎所有序列都能達到低于x的0.869次方的點。
然后在1994年,它進一步降低到小于x的0.7925次方。
在這種情況下,“幾乎所有數字”具有技術性的數學定義,意味著當你觀察的數字趨向無窮大時,落在曲線下的數字比例趨向于1。
然后在2019年,世界上最偉大的在世數學家之一,陶哲軒,證明了3x+1遵循更嚴格的標準。
他證明了幾乎所有的數字最終都會小于任意函數f(x),只要該函數在x趨向無窮大時也趨向無窮大。
但是這個函數可以增長得非常慢,例如logx或者loglogx,甚至是loglogloglogx。
這意味著對于幾乎所有的數字,可以保證在其序列中有一個任意小的數字。在2020年的一次公開演講中,陶哲軒說這已經非常接近Collatz猜想了。
然而,迄今為止,還沒有人證明為什么一個數字不能一直飆升到無窮大。而且,只需要一個這樣的數字就足以證明猜想是錯誤的。或者,某些數字集合可能是一個與主圖不相連的閉環。據我們所知,只有一個循環,即4-2-1。但是,如果包含負數,情況就變得奇怪了。在同樣應用3x+1規則的情況下,不僅有一個循環,而且有三個獨立的數字循環,它們從較低的數值,如-17和-5開始。
為什么在數軸的負數部分會出現不相連的循環,而在正數部分則沒有呢?
現在,支持猜想的最有力的證據之一是陶哲軒證明幾乎所有的數字序列中都有一個任意小的數字。但是,證明幾乎所有數字都符合這一標準,并不等于證明所有數字都符合這一標準。在1到100之間有多少個完全平方數?答案是10個。
所以,在100以內的數字中,有10%是完全平方數。在1到1000之間有多少個完全平方數?答案是31個。因此,在1000以內的數字中,只有3.1%是完全平方數。數字越大,這個百分比就越小,以至于在極限情況下,你可以說幾乎所有的數字都不是完全平方數。當x趨向無窮大時,不是完全平方數的數字比例趨向于1。
然而,我們知道有無窮多的完全平方數,并且我們知道它們分布在哪里。現在我們已經通過暴力方法測試了所有高達2的68次方的數字,并且它們都符合科拉茨猜想。但在所有數字的范圍內,2的68次方幾乎算不了什么。1919年喬治·波利亞提出的波利亞猜想認為,對于任何給定的自然數,大多數自然數具有奇數個質因數。
這個猜想最終在1958年被C·布賴恩·哈塞爾格羅夫證明是錯誤的,當時他找到了一個反例。這個反例的值是
這個數字比已經檢驗過的3x+1的最大數字大約10的340次方。這意味著,即使我們已經測試了高達2的68次方的所有數字,也不能保證這個猜想是正確的,因為在所有數字的范圍內,這個數字幾乎微不足道。
我們需要繼續探索和證明,尋找潛在的反例或者最終證明科拉茨猜想的正確性。然而,直到目前為止,這個猜想仍然是一個未解之謎。我們可以把3x+1看作是在圖靈機上運行的一個簡單程序,種子數是輸入到這臺機器的數據。
在這個例子中,2的68次方僅僅是一條68個方格長的輸入帶。你可以把它們想象成一串0和1,或者黑白方格。
這臺機器已經把所有輸入轉換到這個68格方格帶上,并將其降到1,但這說明不了什么。實際上,只要有限,計算一個表現出任意行為的數字是相當簡單的。但在如果超出了你指定的有限部分之后,你就沒有更多的控制權了。如果存在一個反例,那么有人猜到它的可能性幾乎是0,因為所有可能性的空間太大,無法通過暴力搜索來窮舉。2的1000次方不是一個可以搜索的空間。所以,如果我們要找到它,我們必須通過一種智能過程來找到它,而不是通過猜測和檢驗。
當然還有另一個可能性,那就是我們永遠無法得知這個問題是無法決定的。
1987年,約翰·康威創建了3x+1的推廣,這是一個他稱之為Fractran的數學機器。他證明了這臺機器是圖靈完備的,這意味著它可以做任何現代計算機能做的事情。但這也意味著它受到停機問題的影響,即機器永遠不會停止運行,因此不會給出輸出。
這并不能證明3x+1也受到停機問題的影響,但根據我們所知,我們可能永遠無法證明科拉茨猜想是正確的還是錯誤的。
我一直認為數字是非常規整的東西,充滿了模式、對稱和重復。但現在我才意識到數字其實是多么奇特。最明顯的例子是科拉茨猜想的Choral表示法,通過一個簡單的數學運算產生了如此復雜、有機且難以捉摸的東西。
所有的數字是否都與這個結構相連?還是有一些獨特的數字與這一切無關,或者延伸到無窮遠?為什么這么難以分辨?
我想這就是為什么保羅·埃爾德什說,對于這樣的問題,數學還不夠成熟。我喜歡3x+1問題,因為它是一個幾乎所有人都可以理解和研究的問題。實際上,自己嘗試去解決問題是學習的最好方法。
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