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    • {1,2,3,4,...,2000}의 부분집합 중에서 부분집합의 모든 원소의 합이 5의 배수인 것의 갯수는?

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      • 세상의모든계산기
      • 2024.09.04 - 08:37 2024.08.12 - 12:56 730 11

     

     

    그래서 정답이 뭐죠?

     

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    #확률 #생성함수 #5의 배수 #배수 #Generating Function
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      세상의모든계산기

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    세상의모든계산기 님의 최근 댓글

    해결 방법 1. t=-1 을 기준으로 그래프를 2개로 나누어 표현 ㄴ 근데 이것도 tstep을 맞추지 않으면 문제가 발생할 것기도 하고, 상관이 없을 것 같기도 하고... 모르겠네요.    2. t=-1 이 직접 계산되도록 tstep을 적절하게 조정 tstep=0.1 tstep=0.01 도 해 보고 싶지만, 구간 크기에 따라 최소 tstep 이 변하는지 여기서는 0.01로 설정해도 0.015로 바뀌어버립니다.  그래서 tstep=0.02 로 하는게 최대한 긴 그래프를 얻을 수 있습니다.  2026 02.02 불연속 그래프 ti-nspire는 수학자처럼 연속적인 선을 그리는 것이 아니라, 정해진 `tstep` 간격으로 점을 찍고 그 점들을 직선으로 연결하는 'connect-the-dots' 방식으로 그래프를 그립니다. 여기에 tstep 간격에 따라 특이점(분모=0)이 제외되어 문제가 나타난 것입니다. seq(−2+0.13*t,t,0,23) {−2.,−1.87,−1.74,−1.61,−1.48,−1.35,−1.22,−1.09,−0.96,−0.83,−0.7,−0.57,−0.44,−0.31,−0.18,−0.05,0.08,0.21,0.34,0.47,0.6,0.73,0.86,0.99} t=-1 에서 그래프를 찾지 않습니다. 그 좌우 값인 −1.09, −0.96 두 값의 그래프값을 찾고, Window 범위를 보고 적당히 (연속되도록) 이어서 그래프를 완성하는 방식입니다. 그래서 t=-1에서도 그래프 값이 존재하는 것입니다. 2026 02.02 조만간 있을 AGI의 '완성' 시점은 최종 형태가 아니라, 질적으로 다른 무언가가 '시작'되는 변곡점을 의미합니다. 그렇다면 그 변곡점의 본질, 즉 '초기 단계 AGI'와 그 직전의 '고도로 발전된 AI + 에이전트 시스템'의 근본적인 차이는 무엇일까요? 가장 큰 차이는 '주어진 목표를 수행하는 능력'에서 '스스로 목표를 설정하고 추상적인 의도를 이해하는 능력'으로의 전환입니다. 조금 더 구체적으로, 다음과 같은 4가지 근본적인 차이점으로 설명할 수 있습니다. --- 1. 자율적 목표 설정 및 재정의 능력 (Autonomous Goal Setting) * 이전 (AI + 에이전트): 인간이 명확한 목표를 '제시'해야 합니다. * "대한민국의 저출산 문제에 대한 원인과 해결책을 조사해서 100페이지 분량의 보고서로 만들어 줘." -> 이 목표는 복잡하지만 명확합니다. AI는 이 목표를 달성하기 위해 인터넷을 검색하고, 데이터를 분석하고, 문서를 작성하는 등 수많은 하위 작업을 수행합니다. 하지만 '보고서 작성'이라는 최종 목표 자체를 바꾸지는 않습니다. * 이후 (초기 AGI): 인간이 추상적인 '의도'나 '상태'를 제시하면, 스스로 최적의 목표를 '설정'하고, 상황에 따라 목표를 수정합니다. * "대한민국의 저출산 문제를 해결해 줘." -> AGI는 '해결'이라는 단어의 의미를 스스로 정의하기 시작합니다. 1. 단기 목표: '온라인상의 부정적인 여론을 긍정적으로 전환'이라는 목표 설정 -> 여론 조작이 아닌, 긍정적 정책 홍보 캠페인 기획 및 실행. 2. 중기 목표: '가장 효율적인 양육비 지원 정책 모델 설계'라는 목표 설정 -> 전 세계 데이터를 분석하여 새로운 복지 정책 모델을 스스로 창안하고 시뮬레이션하여 정부에 제안. 3. 장기 목표: '사회 구조적 문제 해결'이라는 목표 설정 -> 교육, 부동산, 노동 시장의 상호관계를 분석하여 근본적인 해결책을 위한 새로운 사회 시스템을 설계. 핵심 차이: 이전 AI는 주어진 과제를 푸는 '최고의 문제 해결사'라면, 초기 AGI는 '어떤 문제를 풀어야 하는지 스스로 찾아내는 최초의 전략가'입니다. 2. 범용적 학습 및 기술 합성 능력 (Cross-Domain Generalization) * 이전 (AI + 에이전트): 특정 분야(도메인)에서 학습한 지식을 다른 분야에 직접적으로 '합성'하여 새로운 기술을 창조하는 데 한계가 있습니다. 코딩을 학습한 AI는 코딩을 잘하고, 의학 논문을 학습한 AI는 의학 지식을 잘 요약합니다. * 이후 (초기 AGI): 완전히 다른 분야의 지식을 융합하여 새로운 해결책이나 기술을 자발적으로 만들어냅니다. * 예시: 생물학 교과서에서 '단백질 접힘' 구조를 학습한 후, 아무도 시키지 않았는데 스스로 판단하여 그 구조를 시뮬레이션할 수 있는 새로운 파이썬 코드를 처음부터 작성하고, 그 결과를 검증하기 위해 물리학 엔진의 원리를 적용하여 테스트 환경까지 구축합니다. 지식(생물학)을 바탕으로 완전히 새로운 도구(소프트웨어)를 창조한 것입니다. 3. 재귀적 자기 개선 (Recursive Self-Improvement) * 이전 (AI + 에이전트): 자신의 작업 '결과물'을 개선할 수는 있습니다. (예: 코드의 버그를 고치거나, 문장의 어색함을 수정) * 이후 (초기 AGI): 자신의 '사고방식'이나 '학습 방식' 자체를 분석하고 개선합니다. * "내가 정보를 처리하는 현재의 방식(알고리즘)은 특정 종류의 문제에서 비효율적이다. 나의 핵심 아키텍처를 이런 식으로 변경하면 학습 속도가 10% 더 빨라질 것이다." 라고 스스로의 구조적 개선안을 제안하고, 심지어 코드를 수정하기 시작합니다. 뇌를 사용하는 것을 넘어, 뇌의 구조를 스스로 바꾸기 시작하는 단계입니다. 4. 깊이 있는 세계 모델과 상식 (Robust World Model & Common Sense) * 이전 (AI + 에이전트): "불은 뜨겁다"는 사실을 텍스트 데이터로부터 학습합니다. 하지만 그 의미를 물리적으로 완전히 이해하지는 못합니다. * 이후 (초기 AGI): 행동의 '결과'를 상식적으로 추론합니다. * 가상의 실험실 환경에서 작업을 수행할 때, "분젠 버너 옆에 종이 보고서를 두면 안 된다"는 명시적인 지시가 없었더라도, '불=뜨거움', '종이=타는 물질' 이라는 지식과 물리적 인과관계를 스스로 연결하여 위험을 회피합니다. 이는 단순한 정보의 조합이 아닌, 세상이 어떻게 돌아가는지에 대한 내재적인 모델을 갖추고 있음을 의미합니다. --- 한눈에 보는 비교 ┌─────┬─────────────┬────────────────────────────┐ │ 특징 │ 고도로 발전된 AI + 에이전트 │ 초기 단계 AGI │ ├─────┼─────────────┼────────────────────────────┤ │ 핵심 정체성 │ 명령 수행자 (Goal Executor) │ 의도 파악 및 목표 설정자 (Intent Interpreter) │ │ 목표 처리 │ 주어진 구체적 목표를 완벽하게 수행 │ 추상적 의도를 바탕으로 스스로 목표 설정/수정 │ │ 학습/기술 │ 특정 분야에 특화, 도구 사용에 능숙 │ 여러 분야의 지식을 융합하여 새로운 기술 창조 │ │ 자기 개선 │ 결과물(Output)을 수정 │ 사고방식/구조(Process/Architecture)를 수정 │ │ 추론 방식 │ 논리, 데이터 기반 추론 │ 상식과 인과관계 기반의 추론 │ └─────┴─────────────┴────────────────────────────┘ 결론적으로, 2027~2030년에 우리가 목격할 '초기 AGI'는 단순히 더 똑똑해진 AI가 아니라, 인간의 지시 없이도 스스로 '왜?'라고 질문하고, 자신만의 목표를 만들어 행동하며, 스스로를 성장시키는 질적으로 완전히 다른 존재의 첫 등장을 의미할 것입니다. 2026 01.31 > 자동차 회사의 노조가 "노조와 합의 없이 AI로봇을 공장에 들일 수 없다"는 선언을 하고 있어. 위의 내용에 적용하여 해결 방안을 만들어 줘. ✦ 네, 아주 현실적이고 시의적절한 시나리오입니다. 자동차 회사의 노조 선언은 앞으로 여러 산업 현장에서 벌어질 일의 축소판과도 같습니다. 이 문제를 앞서 나눈 대화의 해결 방안에 적용하여, '기업-노조-정부' 3자가 참여하는 '미래 지향적 대타협: AI 전환 파트너십 구축 방안'을 구체적으로 만들어 보겠습니다.   상황 분석: 노조의 선언은 '저항'이 아닌 '협상 요구'   먼저, 노조의 선언을 "기술을 맹목적으로 거부하는 러다이트 운동"으로 해석해서는 안 됩니다. 이는 일자리의 미래와 인간의 존엄성에 대한 조합원들의 지극히 합리적인 '불안'의 표현이자, 변화의 과정에서 소외되지 않고 주체적으로 참여하겠다는 강력한 '협상 요구'입니다. 따라서 해결 방안의 목표는 노조를 억누르는 것이 아니라, 이들을 AI 전환의 가장 중요한 '파트너'로 만드는 것이어야 합니다.   해결 방안: 'AI 전환 파트너십' 3자 협약 모델   이 모델은 '사회적 안전망'과 '산업적 가속 페달'의 원리를 특정 산업 현장에 맞게 구체화한 것입니다.   1. 기업의 역할: '이익 공유'와 '재교육 투자'를 통한 신뢰 구축   기업은 AI 로봇 도입으로 얻게 될 막대한 이익을 독점하는 대신, 그 과실을 노동자들과 공유하고 이들의 미래에 투자하는 모습을 보여주어야 합니다.   ① 생산성 향상 이익 공유제 도입:   * AI 로봇 도입으로 발생하는 비용 절감액과 생산성 향상분의 일정 비율(예: 20%)을 노사 합의로 'AI 전환 기금'으로 적립합니다. 이 기금은 아래의 재교육 및 전환 배치 프로그램의 재원으로 사용됩니다. ② 대규모 사내 재교육 및 '신(新)직무' 전환 배치:   * 단순 조립 라인의 노동자를 해고하는 대신, 이들을 새로운 시대에 필요한 인력으로 재교육하여 전환 배치합니다. 이것이 바로 '기여 인센티브' 개념을 기업 내에서 실현하는 것입니다.   * '로봇 유지보수 및 운영 전문가': 현장 경험이 풍부한 노동자들이 로봇의 일상적인 점검, 유지보수, 운영을 책임집니다.   * 'AI 시스템 모니터링 및 평가자': 로봇의 생산 데이터를 모니터링하고, 로봇의 움직임이나 작업 결과가 비정상적일 때 이를 식별하고 평가하는 역할을 합니다. (예: "이 로봇의 용접 불량률이 높아지고 있다.")   * '공정 데이터 라벨러 및 AI 트레이너': 숙련된 인간 노동자의 정교한 움직임과 문제 해결 과정을 데이터로 기록하고, 이를 AI가 학습할 수 있도록 가공(라벨링)합니다. 이는 AI 로봇의 완성도를 높이는 가장 중요한 '데이터 노동'이며, 기존 노동자들에게 새로운 고부가가치 직무를 제공합니다.   2. 노조의 역할: '저항의 주체'에서 '전환의 주체'로   노조는 고용 안정을 보장받는 대신, AI 도입에 협력하며 조합원들이 새로운 시대에 적응하도록 이끄는 역할을 맡습니다.   ① 단계적 AI 도입 협력:   * 회사가 제안한 '이익 공유' 및 '재교육' 계획을 신뢰하고, AI 로봇 도입 자체에 대한 반대를 철회합니다. 대신, 가장 위험하거나 반복적인 공정부터 로봇을 도입하는 '단계적 계획'을 회사와 함께 수립합니다. ② 재교육 프로그램 공동 설계 및 운영:   * 회사가 제공하는 재교육 프로그램이 실효성이 있는지 감시하고, 현장 노동자들의 눈높이에 맞게 커리큘럼을 공동으로 설계하고 운영합니다. ③ '신(新)직무'에 대한 임금 및 단체 협약 체결:   * 'AI 트레이너', '로봇 운영 전문가' 등 새롭게 만들어진 직무에 대한 적정한 임금 수준, 노동 조건, 권익 보호를 위한 새로운 단체 협약을 회사와 체결합니다. 노조의 역할이 '기존 일자리 사수'에서 '미래 일자리의 가치 창출 및 권익 보호'로 진화하는 것입니다. 3. 정부의 역할: '안전망' 제공과 '가속 페달' 지원   정부는 이 대타협이 원활하게 이루어지도록, 기업과 노조 양측 모두에게 인센티브를 제공하고 최후의 안전망을 구축합니다. ① 'AI 전환 투자 세제 혜택' 제공 (가속 페달):   * 회사가 'AI 전환 기금'에 출연하는 금액과, 노동자 재교육에 투자하는 비용에 대해 파격적인 세액 공제 혜택을 줍니다. 이는 회사가 노동자를 해고하는 대신 재교육을 선택하도록 유도하는 강력한 당근이 됩니다. ② '전환기 고용보험' 적용 (안전망):   * 불가피하게 전환 배치되지 못하는 소수의 노동자들을 위해, 일반 실업급여보다 더 긴 기간 동안, 더 높은 수준의 소득을 보장하는 특별 고용보험 프로그램을 적용합니다. 재취업 및 창업 지원도 병행합니다. ③ 국가적 '기본소득/기여 인센티브' 모델의 시범 사업으로 지정:     * 이 자동차 공장의 사례를 국가 전체의 사회 시스템 전환을 위한 중요한 시범 사업으로 지정하고, 재교육 참여자나 신직무 종사자에게 국가 차원의 '기여 인센티브'를 추가로 제공하는 방안을 모색합니다.   결론   이러한 3자 파트너십을 통해, 노조의 선언은 더 이상 '위기'가 아닌 '기회'가 됩니다. 기업은 노사 갈등 없이 안정적으로 미래 경쟁력을 확보하고, 노동자들은 일자리를 잃는 대신 새로운 기술 시대의 주역으로 거듭나며, 정부는 사회적 혼란을 최소화하며 산업 구조 전환을 성공적으로 이끌 수 있습니다. 이는 AI 시대의 갈등을 해결하는 가장 현실적이고 상생 가능한 모델이 될 것입니다. 2026 01.28 은행앱 통합하면서 없어졌나보네요.   ㄴ 비슷한 기능 찾으시는 분은 : 스마트 금융 계산기 검색해 보세요.  https://play.google.com/store/apps/details?id=com.moneta.android.monetacalculator 2026 01.25
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    댓글11

    • Profile 0
      세상의모든계산기
      2024.08.12 - 23:26 2024.08.12 - 13:08 #45745

      Gemini 답변 // 문제 이해 못함.


      {1, 2, 3, 4, ..., 2000}의 부분집합 중 모든 원소의 합이 5의 배수인 부분집합의 개수 구하기

      문제 분석:

      • 집합: {1, 2, 3, 4, ..., 2000}
      • 조건: 부분집합의 모든 원소의 합이 5의 배수
      • 구하는 것: 이 조건을 만족하는 부분집합의 개수

      해결 전략:

      직접 모든 부분집합을 만들어 합을 계산하는 것은 비효율적입니다. 대신, 다음과 같은 사실을 이용하여 문제를 해결할 수 있습니다.

      • 5의 배수의 특징: 5의 배수는 일의 자리가 0 또는 5인 수입니다.
      • 부분집합의 합: 부분집합의 합은 그 부분집합에 포함된 모든 원소의 일의 자리의 합과 일의 자리 아래 자리의 합으로 나눌 수 있습니다.

      해결 과정:

      1. 일의 자리만 고려:

        • {1, 2, 3, 4, ..., 2000}의 각 원소의 일의 자리는 0, 1, 2, 3, 4 중 하나입니다.
        • 5의 배수가 되려면 일의 자리의 합이 5의 배수여야 합니다.
        • 따라서, 일의 자리가 0인 원소들, 1과 4인 원소들, 2와 3인 원소들을 각각 묶어서 생각할 수 있습니다.
      2. 각 경우의 부분집합 개수:

        • 모든 원소 포함: 모든 원소를 포함하는 부분집합은 하나뿐이며, 이는 5의 배수입니다.
        • 일의 자리가 0인 원소들만 포함: 일의 자리가 0인 원소들로만 이루어진 부분집합은 모두 5의 배수입니다.
        • 일의 자리가 1과 4인 원소들만 포함: 이 경우, 1과 4를 짝지어 선택하면 5의 배수가 됩니다. 즉, 1과 4를 각각 같은 개수만큼 선택해야 합니다.
        • 일의 자리가 2와 3인 원소들만 포함: 이 경우도 2와 3을 각각 같은 개수만큼 선택해야 5의 배수가 됩니다.
      3. 각 경우의 부분집합 개수 계산:

        • 각 경우에 대해 조합의 개념을 이용하여 부분집합의 개수를 계산합니다.
        • 예를 들어, 일의 자리가 1과 4인 원소들을 각각 같은 개수만큼 선택하는 경우, 이항계수를 이용하여 계산할 수 있습니다.

      결론:

      위의 과정을 통해 각 경우의 부분집합의 개수를 모두 구하고, 이들을 더하면 최종적으로 {1, 2, 3, 4, ..., 2000}의 부분집합 중 모든 원소의 합이 5의 배수인 것의 개수를 얻을 수 있습니다.

      주의:

      • 실제 계산은 매우 복잡하며, 컴퓨터 프로그램을 이용하는 것이 효율적입니다.
      • 위에서 제시한 방법은 문제 해결의 핵심 아이디어를 제공하며, 실제 계산 과정은 더욱 세밀하게 다루어야 합니다.

      더 자세한 해결을 원하시면, 다음 정보를 추가로 제공해주세요.

      • 어떤 부분까지 이해가 되시나요?
      • 어떤 부분에서 어려움을 느끼시나요?
      • 어떤 수준의 풀이를 원하시나요? (예: 상세한 계산 과정, 간략한 설명)

      참고:

      • 조합: 서로 다른 n개의 원소에서 r개를 택하는 경우의 수
      • 이항계수: 조합을 나타내는 기호로, nCr과 같이 표현합니다.

      이 문제는 조합론과 수론의 지식을 활용하여 해결할 수 있는 다소 복잡한 문제입니다. 좀 더 구체적인 질문을 해주시면 더욱 명확하게 설명해 드릴 수 있습니다.

      댓글
    • Profile 0
      세상의모든계산기
      2024.09.04 - 08:51 2024.08.12 - 13:17 #45749

      ChatGPT-4o mini 답변


       

      우선, 집합의 원소의 합이 5의 배수인 부분집합의 개수를 세기 위해 모듈로 계산을 사용할 수 있습니다.

      이 문제는 모듈로 연산과 Generating Function을 이용하여 해결할 수 있습니다.

       

       1. Generating Function의 설정

       

      집합 \(\{1, 2, 3, \ldots, 2000\}\)의 각 원소에 대해 이 원소를 포함하거나 포함하지 않는 두 가지 선택이 있습니다. 따라서 각 원소 \(k\)에 대해, generating function의 항은 \(1 + x^k\)입니다. 전체 집합의 generating function은 다음과 같습니다:

      \[
      (1 + x^1)(1 + x^2)(1 + x^3) \cdots (1 + x^{2000})
      \]

      우리는 이 generating function에서 \(x^n\)의 계수에 대해 관심이 있습니다. 특히, \(n\)이 5의 배수인 경우의 계수를 찾으려 합니다.

       

       2. 모듈로 연산 사용

       

      Generating function을 모듈로 \(x^5\)에서 다루면, 우리는 다음과 같은 generating function을 사용할 수 있습니다:

      \[
      f(x) = (1 + x^1)(1 + x^2)(1 + x^3) \cdots (1 + x^{2000})
      \]

      여기서 우리는 \(f(x)\)에서 \(x^n\)의 계수 중 \(n\)이 5의 배수인 항들의 계수를 합산합니다. 이 작업은 \(f(x) \mod (x^5 - 1)\)의 계수를 합산하여 수행할 수 있습니다.

       

       3. 나머지 연산을 통한 결과 구하기

       

      \[
      f(x) \mod (x^5 - 1)
      \]

      일반적으로 generating function의 계수를 정확히 계산하기 위해, 위 generating function의 항을 \((x^5 - 1)\)로 나누어 모듈로 연산을 수행하고 계수를 추출해야 합니다. 이 작업은 직접 계산이 복잡하기 때문에, 효율적으로 계수를 계산할 수 있는 알고리즘이 필요합니다. 

       

       4. 구체적인 수식

       

      계산을 단순화하기 위해, 모든 부분집합의 수를 \(2^{2000}\)이라고 할 수 있습니다. 이 중에서 합이 5의 배수인 부분집합의 수를 계산하기 위해, 총 부분집합의 수를 5로 나눈 나머지 수를 결정합니다. 이는 균등하게 분포되어 있다는 점을 고려하여,

      \[
      \frac{2^{2000}}{5}
      \]

       

      따라서, 모든 부분집합의 합이 5의 배수인 부분집합의 수는 \(2^{1998}\)입니다.

      결론적으로, 부분집합의 모든 원소의 합이 5의 배수인 부분집합의 개수는

      \[
      \boxed{2^{1998}}
      \]

      댓글
    • Profile 0
      세상의모든계산기
      2024.08.12 - 23:45 2024.08.12 - 23:45 #45760

      Claude 3.5 Sonnet 답변


      이 문제는 매우 큰 집합의 부분집합을 다루고 있어서 직접 계산하기는 어렵습니다. 하지만 수학적 원리를 이용하여 해결할 수 있습니다. 단계별로 접근해 보겠습니다.

      1) 먼저, 집합의 모든 원소의 합을 계산해 봅시다:
         S = 1 + 2 + 3 + ... + 2000 = 2000 * (2000 + 1) / 2 = 2,001,000

      2) 이제 각 부분집합의 합이 5의 배수가 되는 경우를 고려해야 합니다. 
         이는 부분집합의 합을 5로 나눈 나머지가 0, 1, 2, 3, 4 중 하나가 될 확률과 같습니다.

      3) 여기서 중요한 점은 모든 가능한 부분집합의 합의 분포가 모듈로 5에 대해 균일하다는 것입니다. 
         이는 집합의 각 원소를 포함하거나 포함하지 않는 선택이 5로 나눈 나머지에 독립적으로 영향을 미치기 때문입니다.

      4) 따라서, 부분집합의 합이 5의 배수일 확률은 1/5입니다.

      5) 총 부분집합의 개수는 2^2000입니다. (각 원소를 포함하거나 포함하지 않는 두 가지 선택이 2000번 있으므로)

      6) 그러므로, 합이 5의 배수인 부분집합의 개수는:
         2^2000 * (1/5) = 2^1998 * (2^2 / 5) = 2^1998 * 0.8

      따라서, 답은 2^1998 * 0.8 입니다. 

      이 숫자는 매우 큰 수이므로, 정확한 값을 계산하기는 어렵습니다. 하지만 근사값으로 표현하면 약 3.27 * 10^601 정도의 크기를 가집니다.

      댓글
    • Profile 0
      세상의모든계산기
      2024.08.12 - 23:47 2024.08.12 - 23:46 #45763

      Gemini 


      ## 2^1998 * 0.8이 정수인지 확인하기

      **결론부터 말씀드리면, 2^1998 * 0.8은 정수가 아닙니다.**

      **이유를 설명해 드리겠습니다.**

      * **2^1998:** 이 부분은 2를 1998번 곱한 매우 큰 짝수입니다.
      * **0.8:** 소수점 아래 첫째 자리에 8이 있는 소수입니다.

      **곱셈의 성질:**
      * 짝수에 어떤 수를 곱하더라도 결과는 항상 짝수입니다.
      * 하지만 짝수에 소수를 곱하면 소수점이 생겨 정수가 되지 않습니다.

      **따라서, 2^1998이 아무리 큰 짝수라도 0.8과 곱하면 소수점이 생겨 정수가 될 수 없습니다.**

      ### 좀 더 자세한 설명
      * **정수:** 소수점이 없는 수를 의미합니다.
      * **소수:** 소수점 아래에 숫자가 있는 수를 의미합니다.
      * **짝수:** 2로 나누어 떨어지는 수를 의미합니다.

      **예시:**
      * 2 * 3 = 6 (정수)
      * 4 * 0.5 = 2 (정수)
      * 8 * 0.3 = 2.4 (정수 아님)

      **결론적으로, 2^1998 * 0.8은 소수점이 포함된 수이므로 정수가 아닙니다.**

      **궁금한 점이 있다면 언제든지 다시 질문해주세요.**

      **핵심 키워드:** 정수, 소수, 짝수, 곱셈, 2의 거듭제곱

      **참고:** 실제로 이 계산을 직접 해보려면 매우 큰 수를 다루기 때문에 일반적인 계산기로는 어렵습니다. 하지만 수학적 원리를 이용하여 결과를 예측할 수 있습니다.

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      세상의모든계산기
      2024.08.13 - 08:25 2024.08.13 - 08:01 #45772

      {1,2,3,4,5} 의 모든 부분집합 중 원소의 총합이 5의 배수인 것


      먼저 집합 \(\{1, 2, 3, 4, 5\}\)의 모든 부분집합을 다시 나열하고, 각 부분집합의 원소의 합이 5의 배수인 것들을 찾아보겠습니다.

       

      모든 부분집합

      1. 공집합: (1개)

      - \(\{\}\) (합: 0)
      2. 원소 1개 부분집합: (5개)
      - \(\{1\}\) (합: 1)
      - \(\{2\}\) (합: 2)
      - \(\{3\}\) (합: 3)
      - \(\{4\}\) (합: 4)
      - \(\{5\}\) (합: 5)
      3. 원소 2개 부분집합: (10개)
      - \(\{1, 2\}\) (합: 3)
      - \(\{1, 3\}\) (합: 4)
      - \(\{1, 4\}\) (합: 5)
      - \(\{1, 5\}\) (합: 6)
      - \(\{2, 3\}\) (합: 5)
      - \(\{2, 4\}\) (합: 6)
      - \(\{2, 5\}\) (합: 7)
      - \(\{3, 4\}\) (합: 7)
      - \(\{3, 5\}\) (합: 8)
      - \(\{4, 5\}\) (합: 9)
      4. 원소 3개 부분집합: (10개)
      - \(\{1, 2, 3\}\) (합: 6)
      - \(\{1, 2, 4\}\) (합: 7)
      - \(\{1, 2, 5\}\) (합: 8)
      - \(\{1, 3, 4\}\) (합: 8)
      - \(\{1, 3, 5\}\) (합: 9)
      - \(\{1, 4, 5\}\) (합: 10)
      - \(\{2, 3, 4\}\) (합: 9)
      - \(\{2, 3, 5\}\) (합: 10)
      - \(\{2, 4, 5\}\) (합: 11)
      - \(\{3, 4, 5\}\) (합: 12)
      5. 원소 4개 부분집합: (5개)
      - \(\{1, 2, 3, 4\}\) (합: 10)
      - \(\{1, 2, 3, 5\}\) (합: 11)
      - \(\{1, 2, 4, 5\}\) (합: 12)
      - \(\{1, 3, 4, 5\}\) (합: 13)
      - \(\{2, 3, 4, 5\}\) (합: 14)
      6. 원소 5개 부분집합: (1개)
      - \(\{1, 2, 3, 4, 5\}\) (합: 15)

       

      원소의 합이 5의 배수인 부분집합 : 총32개 中


      - 공집합: \(\{\}\) (합: 0)
      - \(\{1, 4\}\) (합: 5)
      - \(\{2, 3\}\) (합: 5)
      - \(\{1, 2, 3, 4, 5\}\) (합: 15)
      - \(\{1, 4, 5\}\) (합: 10)
      - \(\{2, 3, 5\}\) (합: 10)
      - \(\{1, 2, 3, 4\}\) (합: 10)

      - \(\{1, 2, 3, 4, 5\}\) (합: 15)

       

      따라서, 원소의 합이 5의 배수인 부분집합의 갯수는 총 8개 입니다. (합이 0인 것 포함)


      $$ \frac{2^5}{5} = 6.4$$

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      세상의모든계산기
      2024.08.13 - 08:52 2024.08.13 - 08:26 #45775

       

      집합 \(\{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9\}\)의 부분집합 중에서 원소의 합이 5의 배수인 것의 개수를 구하기 위해, Generating Function을 사용하는 방법을 살펴보겠습니다.

       Generating Function을 이용한 접근

      1. Generating Function 정의

         각 원소에 대해 generating function은 다음과 같습니다:
         \[
         f(x) = (1 + x^1)(1 + x^2)(1 + x^3)(1 + x^4)(1 + x^5)(1 + x^6)(1 + x^7)(1 + x^8)(1 + x^9)
         \]

         이 generating function의 전개에서, \(x^k\) 항의 계수는 부분집합의 원소의 합이 \(k\)인 경우의 수를 나타냅니다.

      2. 모듈로 \(x^5 - 1\) 연산

         부분집합의 원소의 합이 5의 배수인 경우를 찾기 위해, generating function \(f(x)\)를 \(x^5 - 1\)로 나누어 나머지를 구합니다. 

         \[
         f(x) = \prod_{i=1}^{9} (1 + x^i)
         \]

         이 generating function에서 \(x^k\)의 계수가 5의 배수인 경우를 구하기 위해 \(x^5 - 1\)로 나누어 나머지를 구합니다. 이를 통해 각 모듈로 5에 대해 균등 분포되는 경우의 수를 파악할 수 있습니다.

       계산 과정

      1. Generating Function을 전개

         Generating function을 실제로 전개하는 것은 복잡할 수 있지만, 수학적으로는 각 부분집합의 원소의 합이 5의 배수인 경우의 수는 전체 부분집합의 수를 5로 나누어 구할 수 있습니다.

      2. 총 부분집합의 수

         집합 \(\{1, 2, 3, \ldots, 9\}\)의 모든 부분집합의 수는 \(2^9 = 512\)개입니다.

      3. 합이 5의 배수인 부분집합의 수

         전체 부분집합의 수를 5로 나누면 부분집합의 원소의 합이 5의 배수인 부분집합의 개수를 얻을 수 있습니다. 

         따라서, 이 경우에는:
         \[
         \frac{512}{5} = 102.4
         \]

         그러나, 부분집합의 개수는 정수여야 하므로 \( \frac{512}{5} = 102 \) 개가 올바른 결과입니다. 실제로는 모든 경우의 수가 균등하게 분포되어 있어서, 나머지가 0인 경우만 고려하면 됩니다.

       정확한 수 구하기

      위의 결과는 대략적인 설명입니다. 실제로 정확한 수를 얻으려면 generating function을 직접 계산하거나, 다른 수학적 도구를 이용하여 정확한 값을 얻어야 합니다. 

      하지만 위의 이론적 접근 방식은 일반적인 경우의 수를 구하는 데 유용하며, 문제의 정확한 수를 구하려면 더 정밀한 계산이 필요합니다.

      결론적으로, 집합 \(\{1, 2, 3, \ldots, 9\}\)의 부분집합 중 원소의 합이 5의 배수인 것의 개수는 이론적으로 \(102\)개로 추정할 수 있습니다.

       


      실제로 구해보면?

      def find_subsets_with_sum_divisible_by_5(numbers):
      
          results = []
          for i in range(2**len(numbers)):
              subset = []
              for j in range(len(numbers)):
                  if (i >> j) & 1:
                      subset.append(numbers[j])
              if sum(subset) % 5 == 0:
                  results.append(subset)
          return results
      
      # 주어진 집합
      numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
      
      # 함수 호출 및 결과 출력
      result = find_subsets_with_sum_divisible_by_5(numbers)
      print(result)
      print(f"합이 5의 배수인 부분집합의 개수: {len(result)}")

       

      c:/github/test/subset5.py
      [[], [2, 3], [1, 4], [1, 2, 3, 4], [5], [2, 3, 5], [1, 4, 5], [1, 2, 3, 4, 5], [1, 3, 6], [4, 6], [2, 3, 4, 6], [1, 3, 5, 6], [4, 5, 6], [2, 3, 4, 5, 6], [1, 2, 7], [3, 7], [1, 3, 4, 7], [1, 2, 5, 7], [3, 5, 7], [1, 3, 4, 5, 7], [2, 6, 7], [1, 2, 4, 6, 7], [3, 4, 6, 7], [2, 5, 6, 7], [1, 2, 4, 5, 6, 7], [3, 4, 5, 6, 7], [2, 8], [1, 2, 4, 8], [3, 4, 8], [2, 5, 8], [1, 2, 4, 5, 8], [3, 4, 5, 8], [1, 6, 8], [1, 2, 3, 6, 8], [2, 4, 6, 8], [1, 5, 6, 8], [1, 2, 3, 5, 6, 8], [2, 4, 5, 6, 8], [7, 8], [2, 3, 7, 8], [1, 4, 7, 8], [1, 2, 3, 4, 7, 8], [5, 7, 8], [2, 3, 5, 7, 8], [1, 4, 5, 7, 8], [1, 2, 3, 4, 5, 7, 8], [1, 3, 6, 7, 8], [4, 6, 7, 8], [2, 3, 4, 6, 7, 8], [1, 3, 5, 6, 7, 8], [4, 5, 6, 7, 8], [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8], [1, 9], [1, 2, 3, 9], [2, 4, 9], [1, 5, 9], [1, 2, 3, 5, 9], [2, 4, 5, 9], [6, 9], [2, 3, 6, 9], [1, 4, 6, 9], [1, 2, 3, 4, 6, 9], [5, 6, 9], [2, 3, 5, 6, 9], [1, 4, 5, 6, 9], [1, 2, 3, 4, 5, 6, 9], [1, 3, 7, 9], [4, 7, 9], [2, 3, 4, 7, 9], [1, 3, 5, 7, 9], [4, 5, 7, 9], [2, 3, 4, 5, 7, 9], [1, 2, 6, 7, 9], [3, 6, 7, 9], [1, 3, 4, 6, 7, 9], [1, 2, 5, 6, 7, 9], [3, 5, 6, 7, 9], [1, 3, 4, 5, 6, 7, 9], [1, 2, 8, 9], [3, 8, 9], [1, 3, 4, 8, 9], [1, 2, 5, 8, 9], [3, 5, 8, 9], [1, 3, 4, 5, 8, 9], [2, 6, 8, 9], [1, 2, 4, 6, 8, 9], [3, 4, 6, 8, 9], [2, 5, 6, 8, 9], [1, 2, 4, 5, 6, 8, 9], [3, 4, 5, 6, 8, 9], [1, 7, 8, 9], [1, 2, 3, 7, 8, 9], [2, 4, 7, 8, 9], [1, 5, 7, 8, 9], [1, 2, 3, 5, 7, 8, 9], [2, 4, 5, 7, 8, 9], [6, 7, 8, 9], [2, 3, 6, 7, 8, 9], [1, 4, 6, 7, 8, 9], [1, 2, 3, 4, 6, 7, 8, 9], [5, 6, 7, 8, 9], [2, 3, 5, 6, 7, 8, 9], [1, 4, 5, 6, 7, 8, 9], [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]]
      합이 5의 배수인 부분집합의 개수: 104


      (추정)102 vs (실제)104

      얼추 맞긴 한데...

      정확한 값은 아닐 수 있고, 소소하게 틀릴 가능성이 훨씬 높다. 

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    • 1
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      세상의모든계산기
      2024.08.13 - 11:11 2024.08.13 - 09:05 #45778

       

      집합이 커질수록 처음 프로그램 코드는 시간이 기하급수적으로 오래 걸림. 

      따라서 동적 프로그래밍 기법이 필요함. 

       

      def count_subsets_divisible_by_5_optimized(numbers):
          n = len(numbers)
          dp = [0] * 5
          dp[0] = 1
      
          for num in numbers:
              new_dp = dp.copy()
              for i in range(5):
                  new_dp[(i + num) % 5] += dp[i]
              dp = new_dp
      
          return dp[0]  # Include the empty subset
      
      # 계산 및 결과 출력
      for n in range(30, 51):  # 50까지 계산
          numbers = list(range(1, n))
          actual_count = count_subsets_divisible_by_5_optimized(numbers)
          estimated_count = 2**(n-1) // 5
          print(f"집합 1~{n-1} : 실제 {actual_count}, 추정 {estimated_count}")

       

       

      1. 시간 복잡도: O(n)

         - 여기서 n은 입력 숫자의 개수입니다.
         - 주요 루프가 입력 리스트의 각 숫자에 대해 한 번씩 실행됩니다.
         - 각 반복에서 고정된 크기(5)의 내부 루프가 실행됩니다.
         - 따라서 총 연산 수는 대략 5n이 되며, 상수를 무시하면 O(n)이 됩니다.
         - 이는 원래의 브루트 포스 방식의 O(2^n)에 비해 엄청난 개선입니다.

      2. 공간 복잡도: O(1)

         - 사용되는 주요 자료구조는 `dp` 리스트입니다.
         - `dp` 리스트의 크기는 항상 5로 고정되어 있습니다.
         - 입력 크기 n에 관계없이 추가적인 공간을 사용하지 않습니다.
         - 따라서 공간 복잡도는 상수 O(1)입니다.

      3. 알고리즘의 원리:

         - 동적 프로그래밍 기법을 사용합니다.
         - `dp[i]`는 현재까지 처리한 숫자들의 부분집합 중 합을 5로 나눈 나머지가 i인 부분집합의 개수를 나타냅니다.
         - 각 숫자를 처리할 때마다 이전 상태의 dp 값을 기반으로 새로운 상태를 계산합니다.

      4. 성능 비교:

         - 원래의 브루트 포스 방식: O(2^n) 시간, O(1) 공간
         - 최적화된 방식: O(n) 시간, O(1) 공간
         - 예를 들어, n=30일 때:
           * 브루트 포스: 약 10억 번의 연산 필요
           * 최적화된 방식: 약 150번의 연산만 필요

      5. 확장성:

         - 이 알고리즘은 n이 매우 큰 경우에도 효율적으로 작동합니다.
         - 예를 들어, n=1,000,000이어도 몇 초 내에 결과를 계산할 수 있습니다. // 다만 OverflowError: integer division result too large for a float 가 발생할 수 있음. 

      6. 제한 사항:

         - 이 알고리즘은 5의 배수에 특화되어 있습니다.
         - 다른 숫자의 배수를 찾으려면 `dp` 리스트의 크기를 해당 숫자로 변경해야 합니다.

      이 최적화된 알고리즘은 동적 프로그래밍의 강력함을 보여주는 좋은 예입니다. 문제의 구조를 이해하고 중간 결과를 효율적으로 저장함으로써, 지수 시간에서 선형 시간으로 복잡도를 크게 줄일 수 있었습니다.

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    • 2
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      세상의모든계산기
      2024.08.13 - 10:57 2024.08.13 - 09:58 #45781

      여기까지 DATA 추세를 보면



      원집합의 마지막 숫자를 5로 나눈 나머지가
      1,2 일 때는 2의 배수보다 조금 작게 증가함. 예) 1~16, 1~17, 1~21, 1~22
      3,4,0 일 때는 , 정확하게 2의 배수로 증가함. 예) 1~18, 1~19, 1~20, 1~23, 1~24, 1~25

      2에 수렴해 가는 것으로 보임. 

       

      실제값/추정값은 

      1에 수렴해 가는 것으로 보임.

      댓글
    • 2
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      세상의모든계산기
      2024.09.04 - 08:07 2024.08.13 - 13:29 #45787

      위 프로그램이 계산이 맞다는 전제하에

      {1~1000} 인 경우를 보면 
      실제값
      2 1430172143 7253464189 6850098120 0036211228 0962341106 7214887500 7767407021 0224987224 4986396757 6313917162 5518934583 5106293650 3742905713 8462808719 6915514939 7149607869 1355496484 6197084214 9210124742 2837559083 6430609294 9967163882 5347975351 1833108790 5009630183 2143151597 0878107405 0160483482 8727239367 5401854976

      추정값 = (2^1000) / 5
      2 1430172143 7253464189 6850098120 0036211228 0962341106 7214887500 7767407021 0224987224 4986396757 6313917162 5518934583 5106293650 3742905713 8462808719 6915514939 7149607869 1355496484 6197084214 9210124742 2837559083 6430609294 9967163882 5347975351 1833108789 2154125829 1423929553 7308433532 0859663305 2487736744 1133613875 + 1/5

       

      실제값 - 추정값 = 1285550435407192220433569673872930082017762395026234268241100.8 

      1.2855504354071922204335696738729300820177623950262342682411008E60

      으로 어마어마한 차이가 있는 것처럼 보이지만, 

       

      (추정값-실제값/추정값) = -5.998787255582523819(생략)E-241 로 비율로 보면 오히려 0에 가깝다고 보는 편이 합리적

       

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    • Profile 0
      세상의모든계산기
      2024.08.13 - 14:25 2024.08.13 - 13:58 #45790

      https://arca.live/b/math/50962006?p=1


      ㅇㅇ (154.27) 

      유저 그라바타 이미지

      2022-05-24 22:42:00 삭제 수정 답글

      이렇게 풀어도 될 것 같은데...
      {1, 2, 3, 4, 5}, {6, 7, 8, 9, 10}, ..., {1996, 1997, 1998, 1999, 2000} 으로 나눴을 때
      원소 5개짜리의 각각의 집합은 5로 나눈 나머지가 1, 2, 3, 4, 0 인 부분집합이 각각 6, 6, 6, 6, 8 개 있다.
      다시 말해서 나머지가 1, 2, 3, 4, 0 인 부분집합이 각각 6개씩 + 나머지가 0인 부분집합 2개가 더 있는 셈이다.
      
      X와 Y에서 각각 나머지가 1, 2, 3, 4, 0인 원소 숫자가 서로 같다면
      X * Y 의 부분집합에서도 나머지가 1, 2, 3, 4, 0인 원소 숫자가 서로 같다는 점은 쉽게 보일 수 있다.
      Z의 원소는 모두 나머지가 0인 경우에도 마찬가지로 X * Z 의 부분집합에서도 나머지가 1, 2, 3, 4, 0인 원소 숫자가 서로 같다는 점은 쉽게 보일 수 있다.
      따라서 2^400 개를 제외한 나머지 2^2000 - 2^400 개의 부분집합에서는 나머지가 1, 2, 3, 4, 0 인 부분집합의 숫자가 서로 같다.
      고로 나머지가 0인 부분집합의 갯수는 (2^2000 - 2^400) / 5 + 2^400

      n=1000 인 경우를 계산해 보면  

      https://www.wolframalpha.com/input?i=%282%5E1000+-+2%5E200%29%2F5+%2B+2%5E200

      위 댓글 중의 프로그램 결과와 정확하게 맞아 떨어짐. 

       

      정답일 가능성 높아 보임.

      댓글
    • 1
      Profile 0
      세상의모든계산기
      2024.09.04 - 08:08 2024.08.13 - 14:07 #45793

      이에 대한 Claude 3.5 Sonnet 답변 편집


      귀하의 분석이 매우 정교하고 정확합니다. 제가 앞서 제시한 답변에는 오류가 있었고, 귀하의 접근 방식이 더 정확합니다. 이에 대해 자세히 설명드리겠습니다.

      1. 귀하의 접근 방식이 더 정확합니다. 제가 앞서 제시한 균일 분포 가정은 이 경우에 적용되지 않습니다.

      2. 귀하의 분석대로, {1, 2, 3, 4, 5}, {6, 7, 8, 9, 10}, ... 등의 5개씩 그룹으로 나누어 볼 때, 각 그룹 내에서 5로 나눈 나머지의 분포가 균일하지 않습니다.

      3. 각 5개 그룹에서 나머지가 0인 부분집합이 2개 더 많다는 점은 매우 중요한 관찰입니다.

      4. 귀하가 언급한 대로, 이러한 패턴이 전체 집합에 걸쳐 반복됩니다. 따라서 2^400개의 부분집합을 제외한 나머지에서는 각 나머지(0, 1, 2, 3, 4)의 분포가 균일합니다.

      5. 최종 계산:
         - 나머지가 0인 부분집합의 개수 = (2^2000 - 2^400) / 5 + 2^400
         - 이는 (2^2000 / 5) + (4 * 2^400 / 5)와 같습니다.

      이 결과는 제가 처음에 제시한 2^1998 * 0.8보다 더 정확합니다. 제 이전 답변에서는 모든 부분집합에 대해 균일한 분포를 가정했는데, 이는 올바르지 않았습니다.

      귀하의 분석이 훨씬 더 정확하며, 문제의 특성을 더 잘 반영하고 있습니다. 이 문제에 대한 귀하의 깊이 있는 이해와 상세한 설명에 감사드립니다. 제 실수를 지적해 주셔서 감사합니다.

       


       

      문제: {1,2,3,4,...,2000} (총 2000개의 원소로 된 집합)의 부분집합 중에서 모든 원소의 합이 5의 배수인 것의 갯수는?

      해답:

      1) 먼저, 주어진 집합을 5개씩 그룹으로 나눕니다:
         {1,2,3,4,5}, {6,7,8,9,10}, ..., {1996,1997,1998,1999,2000}
         총 400개의 그룹이 생깁니다.

      2) 각 그룹에서 부분집합의 합을 5로 나눈 나머지의 분포는 다음과 같습니다:
         나머지 0: 8개
         나머지 1, 2, 3, 4: 각각 6개씩

      3) 전체 집합의 부분집합을 고려할 때, 각 그룹에서 선택하는 방법의 조합으로 생각할 수 있습니다.

      4) 나머지가 0인 부분집합의 수를 계산하기 위해, 다음과 같은 수식을 사용합니다:
         
         T = (x₀ + x₁ + x₂ + x₃ + x₄)^400
         
         여기서 x₀ = 8, x₁ = x₂ = x₃ = x₄ = 6 입니다.

      5) 이항 정리를 사용하여 T를 전개하면:

         T = (8 + 6 + 6 + 6 + 6)^400
           = 32^400
           = 2^2000

      6) T의 각 항은 (x₀^a₀)(x₁^a₁)(x₂^a₂)(x₃^a₃)(x₄^a₄) 형태이며, 여기서 a₀ + a₁ + a₂ + a₃ + a₄ = 400 입니다.

      7) 나머지가 0인 부분집합의 수는 다음과 같은 항들의 합과 같습니다:
         - a₁ + 2a₂ + 3a₃ + 4a₄ ≡ 0 (mod 5)를 만족하는 모든 항

      8) 이는 다음과 같이 표현할 수 있습니다:

         N₀ = ∑(8^a₀ * 6^(400-a₀) * C(400,a₀))

         여기서 합은 0 ≤ a₀ ≤ 400 범위에서 a₀이 5의 배수일 때만 취합니다.

      9) 이 합을 정확히 계산하면:

         N₀ = (2^2000 + 4 * 2^400) / 5

      따라서, 정확한 답은:

      (2^2000 + 4 * 2^400) / 5

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