Задача о коллекционере купонов

Для своего курса по теории вероятностей и математической статистики, я написал небольшую программу, котороя решает известную Задачу о коллекционере купонов: “Производитель кукурузных хлопьев предлагает купоны, спрятанные в каждой упаковке хлопьев. Всего существует K видов таких купонов. Коллекционер хочет собрать их полный набор (все К таких купонов). Вычислить вероятность P(N,K), что ему понадобиться купить точно N упаковок хлопьев, чтобы собрать полную коллекцию в которой будет хотя бы по одному купону каждого вида?”

Вы можете загрузить наше приложение здесь (только для Windows 64-bit). Приложение использует длинную арифметику с целыми числами и работает для любых значений K и N. Точное решение было отдельно подтверждено числовым моделированием. Наслаждайтесь!

Выпущена новая версия “Chebyshev’s Bias Visualizer” для Linux

Мы выпускаем новую версию “Chebyshev’s Bias Visualizer” (версия 2.0) для Linux.

Вы можете загрузить ее по следующей ссылке: cbv2_linux64_setup.

Данная версия была проверена на Ubuntu 16.04, Ubuntu 18.04 и Gentoo Linux.

Модифицированный парадокс дней рождений

Для своего курса по теории вероятностей и математической статистики, я написал небольшую программу, котороя симулирует и решает модифицированный парадокс дней рождений: “Какова вероятность того, что при N людях, находящихся в комнате, будет K дней, в каждом из которых совпадут дни рождения у 1, 2, 3, 4 или более пар людей?”

Вы можете загрузить наше приложение здесь (Windows, Linux и MacOS, только 64-bit). Наслаждайтесь!

Выпущена вторая версия “Chebyshev’s Bias Visualizer”

Мы выпускаем вторую версию “Chebyshev’s Bias Visualizer” – программы, которая позволяет наглядно продемонстрировать математический феномен открытый более 165 лет назад блестящим российским ученым Пафнутием Львовичем Чебышёвым и связанный с Обобщенной гипотезой Римана.

Вторая версия программы имеет улучшенный пользовательский интерфейс и ряд новых функций, включая возможность перемещения по графику и его увеличения или уменьшения.

Вы можете загрузить новую версию для Windows 64-bit по следующей ссылке:  cbv_win64_setup

Версии для других платформ будут выпущены позже.

Выпущена версия “Chebyshev’s Bias Visualizer” для MacOS

Мы выпускаем версию “Chebyshev’s Bias Visualizer” для MacOS.

Вы можете загрузить ее по следующей ссылке: cbv_macos64_setup.

Данная версия была протестирована на MacOS Catalina только на виртуальной машине.

Выпущена версия “Chebyshev’s Bias Visualizer” для Linux

Мы выпускаем версию “Chebyshev’s Bias Visualizer” для Linux.

Вы можете загрузить ее по следующей ссылке: cbv_linux64_setup (более новая версия 2.0 размещена для загрузки, см. Выпущена новая версия «Chebyshev’s Bias Visualizer» для Linux).

Данная версия была проверена на Ubuntu 16.04, Ubuntu 18.04 и Gentoo Linux.

Выпущен “Chebyshev’s Bias Visualizer”

Мы выпускаем первую версию “Chebyshev’s Bias Visualizer” – программы, которая позволяет наглядно продемонстрировать математический феномен открытый более 165 лет назад блестящим российским ученым Пафнутием Львовичем Чебышёвым и связанный с Обобщенной гипотезой Римана.

Вы можете загрузить версию для Windows 64-bit по следующей ссылке:  cbv_win64_setup (более новая версия 2.0 размещена для загрузки, см. Выпущена вторая версия «Chebyshev’s Bias Visualizer»).

Читать далее

Вероятность невыпадения K орлов подряд при N бросках монетки

Для своего курса по теории вероятностей и математической статистики, я написал небольшую программу, котороя решает старую и хорошо известную задачу: “Какова вероятность того, что про N бросках монетки не выпадет K орлов подряд?”

Читать далее

“Chebyshev’s Bias Visualizer” будет скоро выпущен

Мы завершаем разработку “Chebyshev’s Bias Visualizer” – копьютерной программы, позволяющей наглядно и в графическом виде увидеть математический эффект, известный как гипотеза Чебышева, тесно связанный с обобщенной гипотезой Римана.

Программа позволяет создавать графики для любых гонок простых чисел с требуемым разрешением и детализацией, а также сохранять данный для будущего использования с другими графическими приложениями и программами для анализа данных.

Читать далее

Данные по функции Коллатца для 2^82589933 – 1 (#1 мегапростое число)

Мы публикуем наши первые данные по поведению функции Коллатца для  числа 282589933 – 1 (#1 известное мегапростое число) и его 2 нечетных соседей, расположенных на расстоянии ±2 от него.

Читать далее

Данные по функции Коллатца для 2^74207281 – 1 (#3 мегапростое число)

Мы публикуем наши первые данные по поведению функции Коллатца для  числа 274207281 – 1 (#3 известное мегапростое число) и его 2 нечетных соседей, расположенных на расстоянии ±6 от него.

Читать далее

Данные по функции Коллатца для 2^57885161 – 1 (#4 мегапростое число)

Мы публикуем наши первые данные по поведению функции Коллатца для  числа 257885161 – 1 (#4 известное мегапростое число) и его 2 нечетных соседей, расположенных на расстоянии ±8 от него.

Читать далее

Программа “Easy Rule 30” была обновлена

Наша программа “Easy Rule 30” была обновлена. Вы можете загрузить обновленную версию по следующим ссылкам:

Windows 64-bit version

Windows 32-bit version

Linux 64-bit version

MacOS 32/64-bit version

Данные по функции Коллатца для 2^43112609 – 1 (#5 мегапростое число)

Мы публикуем наши первые данные по поведению функции Коллатца для  числа 243112609 – 1 (#5 известное мегапростое число) и его 2 нечетных соседей, расположенных на расстоянии ±10 от него.

Читать далее

Дополнительные данные по функции Коллатца для 2^42643801 – 1 (#6 мегапростое число)

Мы публикуем дополнительные данные по функции Коллатца для  242643801 – 1  (#6 известное мегапростое число) и его 2 нечетных соседей, расположенных на расстоянии ±12 от него.

Из графика видно, что после достижения максимума скорость падение логарифма функции Коллатца является одной и той же для всех проверенных чисел и приблизительно равна -0.096.