Технологии не стоят на месте. Да что уж там — они с невероятной скоростью обгоняют время и продолжают делать нашу жизнь более удобной и простой, каждый день предоставляя вниманию новинки в области электроники. 7 января 2016 года технологии сделали еще один прорыв. С помощью невероятно мощного компьютеры было открыто новое самое большое простое число. Кто это сделал и как, узнайте далее.
Технологии не стоят на месте. Да что уж там — они с невероятной скоростью обгоняют время и продолжают делать нашу жизнь более удобной и простой, каждый день предоставляя вниманию новинки в области электроники и техники. 7 января 2016 года технологии сделали еще один прорыв. С помощью большого количества компьютеров по всему миру было открыто новое самое большое простое число. Кто это сделал и как, узнайте далее.
Герой нашего времени и этого материала — американский математик из университета Миссури, Кертис Купер. Именно он открыл это число, которое равно 274207281 минус 1. В его состав входит 22 338 618 цифр. Об этом достижении сообщает издание New Scientist.
Напомним, что простое число — это натуральное число, которое имеет всего два делителя: себя и единицу. Как и ранее, в 2013 году, когда было открыто прошлое простое число, в этот раз Купер использовал технические ресурсы проекта GIMPS (Great Internet Mersenne Prime Search). С помощью GIMPS, в котором принимают участие тысячи пользователей интернета, было найдено последние 15 простых чисел. Прошлое простое число принесло Кертису Куперу 3 тысячи долларов, которые были выплачены этим же проектом. С недавних времен GIMPS принимает пожертвования, которые пойдут на саморазвитие, поэтому каждый желающий может принять участие в технологическом прогрессе.
В настоящее время известно 49 простых чисел Мерсенна (когда степень исходного числа 2 также является простым числом). Однако, количество всех простых чисел бесконечно, как собственно и наша Вселенная. Их нахождение это не только отображение нынешнего состояния технологий и мощности вычислительных систем компьютеров, но и возможность диагностировать ошибки в работе процессоров при больших нагрузках.