E (số) – Wikipedia Tiếng Việt

Về các số E dành cho các phụ gia thực phẩm, xem bài Số E.

Một phần của loạt bài về
hằng số toán học e
Tính chất
Logarit tự nhiên Hàm mũ
Ứng dụng
Lãi kép Đồng nhất thức Euler Công thức Euler Chu kỳ bán rã
Định nghĩa e
Vô tỉ Biểu diễn của e Định lý Lindemann–Weierstrass
Con người
John Napier Leonhard Euler
Chủ đề liên quan
Giả thuyết Schanuel
x t s

Số e là một hằng số toán học có giá trị gần bằng 2,71828 và có thể được biểu diễn theo nhiều cách khác nhau. Nó là cơ số của logarit tự nhiên, là số duy nhất sao cho logarit tự nhiên của nó bằng 1,[1] và đồng thời là giới hạn của (1 + 1/n)n khi n tiến về vô hạn, một biểu thức nảy sinh từ việc nghiên cứu lãi kép. Nó cũng bằng tổng của chuỗi vô hạn

e = ∑ n = 0 ∞ 1 n ! = 1 1 + 1 1 + 1 1 ⋅ 2 + 1 1 ⋅ 2 ⋅ 3 + ⋯ {\displaystyle e=\sum \limits _{n=0}^{\infty }{\frac {1}{n!}}={\frac {1}{1}}+{\frac {1}{1}}+{\frac {1}{1\cdot 2}}+{\frac {1}{1\cdot 2\cdot 3}}+\cdots }

e cũng được định nghĩa là số dương a duy nhất sao cho đồ thị của hàm y = ax có hệ số góc bằng 1 tại x = 0.

Hàm mũ (tự nhiên) f(x) = ex là hàm số duy nhất có đạo hàm bằng chính nó và có giá trị ban đầu là f(0) = 1, và dễ thấy e = f(1). Logarit tự nhiên, hay logarit cơ số e, là hàm ngược của hàm mũ tự nhiên. Logarit tự nhiên của một số k > 1 được định nghĩa là diện tích hình phẳng giới hạn bởi đồ thị của hàm y = 1/x từ x = 1 đến x = k, khi đó e là giá trị của k sao cho diện tích đó bằng 1 (xem hình). e còn có nhiều cách biểu diễn khác.

e thỉnh thoảng còn được gọi là số Euler theo tên của nhà toán học người Thụy Sĩ Leonhard Euler (không nên nhầm lẫn với hằng số Euler–Mascheroni γ, còn được gọi tắt là hằng số Euler), hoặc hằng số Napier. Tuy nhiên, ký hiệu e của Euler được cho là đã được giữ lại để vinh danh ông.[2] Hằng số này được tìm ra bởi nhà toán học người Thụy Sĩ Jacob Bernoulli khi nghiên cứu về lãi kép.[3][4]

Số e có tầm quan trọng lớn trong toán học cùng với số 0, 1, π và i. Cả năm số này đều đóng vai trò không thể thiếu trong toán học và cùng xuất hiện trong một phương trình của đồng nhất thức Euler. Giống như hằng số π, e là một số vô tỉ (không thể biểu diễn thành tỉ số giữa hai số nguyên) và là số siêu việt (không phải là nghiệm của một phương trình đa thức khác không với hệ số hữu tỉ). Giá trị của e đến 50 chữ số thập phân là:

2,71828182845904523536028747135266249775724709369995... (dãy số A001113 trong bảng OEIS).

Lịch sử

[sửa | sửa mã nguồn]

Hằng số e được liên hệ lần đầu tiên vào năm 1618 ở bảng phụ lục trong công trình của John Napier về logarit, nhưng lại không nhắc đến trực tiếp về e mà chỉ liệt kê danh sách các logarit được tính từ nó.[4] Bảng này được thừa nhận là do William Oughtred viết ra. Jacob Bernoulli đã tìm ra chính hằng số e vào năm 1683 khi tìm giá trị của biểu thức[5][6]

lim n → ∞ ( 1 + 1 n ) n . {\displaystyle \lim _{n\to \infty }\left(1+{\frac {1}{n}}\right)^{n}.}

Hằng số này được sử dụng lần đầu tiên với ký hiệu là b trong bức thư của Gottfried Leibniz gửi Christiaan Huygens vào năm 1690 và 1691.[7] Leonhard Euler trong thư gửi Christian Goldbach vào ngày 25 tháng 11 năm 1731 đã gọi chữ cái e là cơ số của logarit tự nhiên.[8][9] Euler bắt đầu sử dụng chữ e để ký hiệu cho hằng số vào khoảng 1727 hoặc 1728 trong một bài báo không được xuất bản về sức nổ của súng thần công, và e chỉ xuất hiện trong xuất bản phẩm lần đầu vào năm 1736 trong cuốn Mechanica của ông.[10][11] Dù một số nhà nghiên cứu sử dụng chữ c trong những năm sau đó,[12][13] nhưng chữ e dần trở thành tiêu chuẩn về sau này.

Trong toán học, cách phổ biến nhất là viết hằng số thành chữ "e" in nghiêng, nhưng tiêu chuẩn ISO 80000-2 khuyến nghị sắp chữ các hằng số theo kiểu thẳng đứng như các chữ cái thông thường.[14]

Ứng dụng

[sửa | sửa mã nguồn]

Lãi kép

[sửa | sửa mã nguồn]

Jacob Bernoulli tìm ra hằng số e vào năm 1683 khi nghiên cứu một bài toán về lãi kép:[4]

Một tài khoản có số dư 1 đô la và nhận 100% lãi suất mỗi năm. Nếu lãi suất được tính một lần thì đến cuối năm, số dư của tài khoản đó là 2 đô la. Điều gì sẽ xảy ra khi lãi suất được tính và thanh toán thường xuyên hơn trong năm?

Nếu lãi được tính hai lần trong năm thì lãi suất cho mỗi 6 tháng sẽ là 50%, do đó 1 đô la ban đầu được nhân hai lần cho 1,5 để có 1,00 × 1,52 = 2,25 đô la vào cuối năm. Khi tính lãi theo quý thì ta có 1,00 × 1,254 = 2,4414… đô la, còn tính lãi theo tháng được 1,00 × (1 + 1/12)12 = 2,613035… đô la. Nếu có n khoảng thời gian tính lãi thì lãi suất trên mỗi khoảng là 100%/n và số dư vào cuối năm là 1,00 × (1 + 1/n)n.

Bernoulli nhận thấy chuỗi này tiến dần về một giới hạn với n càng lớn và khoảng thời gian tính lãi càng nhỏ. Tính lãi theo tuần (n = 52) được 2,692597... đô la, còn tính lãi theo ngày (n = 365) thì được 2,714567... đô la, chỉ nhiều hơn hai xu. Giới hạn khi n tăng lên chính là số e; khi tính lãi liên tục thì số dư của tài khoản tiệm cận đến 2,7182818... đô la.

Tổng quát hơn, một tài khoản có số dư ban đầu là 1 đô la và nhận lãi suất hằng năm là R thì sau t năm sẽ nhận được eRt đô la khi tính lãi liên tục.[15] (Ở đây R là một số thực bằng với lãi suất phần trăm hằng năm, do đó với lãi suất 5% thì R = 5/100 = 0,05.)

Phép thử Bernoulli

[sửa | sửa mã nguồn]

Số e cũng có ứng dụng trong lý thuyết xác suất, nảy sinh từ một vấn đề không liên quan rõ ràng với lũy thừa. Giả sử một người chơi một máy đánh bạc n lần và xác suất để thắng là một phần n. Với n lớn (chẳng hạn như một triệu) thì xác suất để người đó thua mọi lần gần bằng 1/e. Với n = 20 thì tỉ số này đã gần bằng 1/2,79.

Đó là một ví dụ về phép thử Bernoulli. Mỗi lần người đó chơi máy thì xác suất để thắng là một trên một triệu. Một triệu lần chơi như thế được mô hình hóa bằng phân phối nhị thức, vốn có liên hệ mật thiết với định lý nhị thức và tam giác Pascal. Xác suất để thắng k lần trên một triệu lần chơi là

( 10 6 k ) ( 10 − 6 ) k ( 1 − 10 − 6 ) 10 6 − k . {\displaystyle {\binom {10^{6}}{k}}\left(10^{-6}\right)^{k}\left(1-10^{-6}\right)^{10^{6}-k}.}

Đặc biệt, xác suất để người đó không thắng lần nào (k = 0) là

( 1 − 1 10 6 ) 10 6 , {\displaystyle \left(1-{\frac {1}{10^{6}}}\right)^{10^{6}},}

rất gần với giới hạn

lim n → ∞ ( 1 − 1 n ) n = 1 e . {\displaystyle \lim _{n\to \infty }\left(1-{\frac {1}{n}}\right)^{n}={\frac {1}{e}}.}

Phân phối chuẩn tắc

[sửa | sửa mã nguồn] Bài chi tiết: Phân phối chuẩn

Phân phối chuẩn với trung bình bằng 0 và độ lệch chuẩn bằng 1 được gọi là phân phối chuẩn tắc và được cho bởi hàm mật độ xác suất[16]

ϕ ( x ) = 1 2 π e − 1 2 x 2 . {\displaystyle \phi (x)={\frac {1}{\sqrt {2\pi }}}e^{-{\frac {1}{2}}x^{2}}.}

Điều kiện phương sai bằng 1 (độ lệch chuẩn bằng 1) dẫn đến phân số 1/2 trong số mũ, và điều kiện tổng diện tích dưới đường cong ϕ(x) bằng 1 dẫn đến tỷ số 1 / 2 π {\displaystyle \textstyle 1/{\sqrt {2\pi }}} . Hàm số này đối xứng quanh x = 0, tại đó nó đạt giá trị lớn nhất 1 / 2 π {\displaystyle \textstyle 1/{\sqrt {2\pi }}} , và có các điểm uốn tại x = ±1.

Hoán vị vô trật tự

[sửa | sửa mã nguồn] Bài chi tiết: Hoán vị vô trật tự

Một ứng dụng khác của e, vốn do Jacob Bernoulli và Pierre Raymond de Montmort tìm ra, nằm trong bài toán về hoán vị vô trật tự hay còn gọi là bài toán trả mũ.[17] Có n vị khách được mời đến một bữa tiệc và đều phải trả mũ của họ cho quản gia. Quản gia sẽ đặt số mũ này vào n hộp, mỗi hộp được ghi tên của một vị khách duy nhất. Nhưng quản gia lại không hỏi trước tên của các vị khách nên việc xếp mũ vào hộp được thực hiện một cách ngẫu nhiên. Bài toán của de Montmort là tìm xác suất để không có chiếc mũ nào được đặt đúng vào hộp của vị khách đó. Câu trả lời là

p n = 1 − 1 1 ! + 1 2 ! − 1 3 ! + ⋯ + ( − 1 ) n n ! = ∑ k = 0 n ( − 1 ) k k ! . {\displaystyle p_{n}=1-{\frac {1}{1!}}+{\frac {1}{2!}}-{\frac {1}{3!}}+\cdots +{\frac {(-1)^{n}}{n!}}=\sum _{k=0}^{n}{\frac {(-1)^{k}}{k!}}.}

Khi số vị khách n tiến đến vô hạn thì pn tiệm cận về 1/e. Hơn nữa, số cách xếp mũ vào hộp để biến cố trên xảy ra là n!/e (làm tròn đến hàng đơn vị) với n là số dương.[18]

Bài toán kế hoạch tối ưu

[sửa | sửa mã nguồn]

Một gậy chiều dài L bị vỡ thành n mảnh có độ dài bằng nhau. Giá trị của n để tích các độ dài này lớn nhất là[19]

n = ⌊ L e ⌋ {\displaystyle n=\left\lfloor {\frac {L}{e}}\right\rfloor } hay n = ⌊ L e ⌋ + 1 , {\displaystyle n=\left\lfloor {\frac {L}{e}}\right\rfloor +1,}

vì x − 1 ln ⁡ x {\displaystyle x^{-1}\ln x} đạt giá trị lớn nhất tại x = e {\displaystyle x=e} (bài toán Steiner, xem dưới đây). Đại lượng x − 1 ln ⁡ x {\displaystyle x^{-1}\ln x} là một độ đo lượng thông tin thu được từ một biến cố xảy ra với xác suất 1 / x {\displaystyle 1/x} , do đó phép chia tối ưu trên xuất hiện trong các bài toán kế hoạch tối ưu, chẳng hạn như bài toán thư ký.

Tiệm cận

[sửa | sửa mã nguồn]

Số e xuất hiện khi liên hệ với nhiều bài toán liên quan đến tiệm cận. Một ví dụ là công thức Stirling về tiệm cận của hàm giai thừa có sự xuất hiện của cả hai số e và π:[20]

n ! ∼ 2 π n ( n e ) n . {\displaystyle n!\sim {\sqrt {2\pi n}}\left({\frac {n}{e}}\right)^{n}.}

Từ đó

e = lim n → ∞ n n ! n . {\displaystyle e=\lim _{n\to \infty }{\frac {n}{\sqrt[{n}]{n!}}}.}

Trong vi tích phân

[sửa | sửa mã nguồn]

Cơ sở chủ yếu cho sự ra đời của số e, đặc biệt trong vi tích phân là từ các phép tính vi phân và tích phân với các hàm mũ và logarit.[21] Tổng quát, hàm mũ y = ax có đạo hàm được cho bởi giới hạn:

d d x a x = lim h → 0 a x + h − a x h = lim h → 0 a x a h − a x h = a x ⋅ ( lim h → 0 a h − 1 h ) . {\displaystyle {\begin{aligned}{\frac {d}{dx}}a^{x}&=\lim _{h\to 0}{\frac {a^{x+h}-a^{x}}{h}}=\lim _{h\to 0}{\frac {a^{x}a^{h}-a^{x}}{h}}\\&=a^{x}\cdot \left(\lim _{h\to 0}{\frac {a^{h}-1}{h}}\right).\end{aligned}}}

Giới hạn trong ngoặc ở vế phải độc lập với biến x và chỉ phụ thuộc vào cơ số a. Khi cơ số đó bằng e thì giới hạn trên bằng 1 nên e được định nghĩa tượng trưng bởi phương trình:

d d x e x = e x . {\displaystyle {\frac {d}{dx}}e^{x}=e^{x}.}

Do đó, hàm mũ cơ số e rất phù hợp cho việc tính vi tích phân, vì nó giúp đơn giản hóa nhiều phép tính liên quan đến đạo hàm.

Một cách tiếp cận khác đến từ việc tính đạo hàm của logarit cơ số a (loga x) với x > 0:[22]

d d x log a ⁡ x = lim h → 0 log a ⁡ ( x + h ) − log a ⁡ ( x ) h = lim h → 0 log a ⁡ ( 1 + h / x ) x ⋅ h / x = 1 x log a ⁡ ( lim u → 0 ( 1 + u ) 1 u ) = 1 x log a ⁡ e , {\displaystyle {\begin{aligned}{\frac {d}{dx}}\log _{a}x&=\lim _{h\to 0}{\frac {\log _{a}(x+h)-\log _{a}(x)}{h}}\\&=\lim _{h\to 0}{\frac {\log _{a}(1+h/x)}{x\cdot h/x}}\\&={\frac {1}{x}}\log _{a}\left(\lim _{u\to 0}(1+u)^{\frac {1}{u}}\right)\\&={\frac {1}{x}}\log _{a}e,\end{aligned}}}

trong đó đặt u = h/x. Logarit cơ số a của e bằng 1 nếu a bằng e, do đó

d d x log e ⁡ x = 1 x . {\displaystyle {\frac {d}{dx}}\log _{e}x={\frac {1}{x}}.}

Logarit với cơ số đặc biệt này được gọi là logarit tự nhiên và được ký hiệu là ln, giúp đơn giản hóa phép vi phân do không cần tìm các giới hạn chưa biết.

Như vậy, có hai cách để tìm một số a đặc biệt như thế. Cách thứ nhất là cho đạo hàm của hàm mũ ax bằng với ax rồi giải phương trình để tìm a. Cách thứ hai là cho đạo hàm của logarit cơ số a bằng 1/x và giải tương tự. Cả hai nghiệm a thu được thực chất là giống nhau và bằng số e.

Các cách biểu diễn khác

[sửa | sửa mã nguồn] Xem thêm: § Biểu diễn, và Biểu diễn của hàm mũ

Có nhiều cách biểu diễn số e: giới hạn của một dãy, tổng của một chuỗi vô hạn hay các biểu thức liên quan đến giải tích tích phân. Trên đây, ta đã biết được hai tính chất:

1. e là số thực dương duy nhất sao cho d d t e t = e t {\displaystyle {\frac {d}{dt}}e^{t}=e^{t}} .
2. e là số thực dương duy nhất sao cho d d t log e ⁡ t = 1 t {\displaystyle {\frac {d}{dt}}\log _{e}t={\frac {1}{t}}} .

Bốn cách biểu diễn sau cũng được chứng minh là tương tự như trên:

3. e là giới hạn e = lim n → ∞ ( 1 + 1 n ) n {\displaystyle e=\lim _{n\to \infty }\left(1+{\frac {1}{n}}\right)^{n}}

   Tương tự:[23]

   e = lim t → 0 ( 1 + t ) 1 t {\displaystyle e=\lim _{t\to 0}\left(1+t\right)^{\frac {1}{t}}}
4. e là tổng của chuỗi vô hạn e = ∑ n = 0 ∞ 1 n ! = 1 0 ! + 1 1 ! + 1 2 ! + 1 3 ! + 1 4 ! + ⋯ , {\displaystyle e=\sum _{n=0}^{\infty }{\frac {1}{n!}}={\frac {1}{0!}}+{\frac {1}{1!}}+{\frac {1}{2!}}+{\frac {1}{3!}}+{\frac {1}{4!}}+\cdots ,} với n! là giai thừa của n. (Theo quy ước, 0 ! = 1 {\displaystyle {0!}=1} .)
5. e là số thực dương duy nhất sao cho ∫ 1 e 1 t d t = 1. {\displaystyle \int _{1}^{e}{\frac {1}{t}}\,dt=1.}
6. Nếu f(t) là hàm mũ thì tỉ số τ = f ( t ) / f ′ ( t ) {\displaystyle \tau =f(t)/f'(t)} là không đổi, thỉnh thoảng được gọi là hằng số thời gian (nghịch đảo của hằng số tăng trưởng theo cấp số nhân hoặc hằng số phân rã). Hằng số thời gian là thời gian để một hàm mũ tăng e lần: f ( t + τ ) = e f ( t ) {\displaystyle f(t+\tau )=ef(t)} .

Tính chất

[sửa | sửa mã nguồn]

Vi tích phân

[sửa | sửa mã nguồn]

Hàm mũ ex rất quan trọng một phần do đây là hàm số duy nhất có đạo hàm bằng chính nó:

d d x e x = e x {\displaystyle {\frac {d}{dx}}e^{x}=e^{x}}

và do đó cũng có nguyên hàm bằng chính nó:

∫ e x d x = e x + C . {\displaystyle \int e^{x}\,dx=e^{x}+C.}

Bất đẳng thức

[sửa | sửa mã nguồn]

e là số thực duy nhất sao cho

( 1 + 1 x ) x < e < ( 1 + 1 x ) x + 1 {\displaystyle \left(1+{\frac {1}{x}}\right)^{x}<e<\left(1+{\frac {1}{x}}\right)^{x+1}}

với mọi số dương x.[24]

Đồng thời, ta cũng có bất đẳng thức

e x ≥ x + 1 {\displaystyle e^{x}\geq x+1}

với mọi số thực x, và dấu bằng xảy ra khi và chỉ khi x = 0. Hơn nữa, e là cơ số duy nhất của hàm mũ để bất đẳng thức ax ≥ x + 1 đúng với mọi x.[25] Đó là một trường hợp giới hạn của bất đẳng thức Bernoulli.

Hàm tựa mũ

[sửa | sửa mã nguồn]

Bài toán Steiner yêu cầu tìm giá trị lớn nhất của hàm số

f ( x ) = x 1 x . {\displaystyle f(x)=x^{\frac {1}{x}}.}

Giá trị lớn nhất này đạt được tại x = e. Để chứng minh, từ bất đẳng thức e y ≥ y + 1 {\displaystyle e^{y}\geq y+1} ở trên, đặt y = ( x − e ) / e {\displaystyle y=(x-e)/e} rồi rút gọn thì ta có e x / e ≥ x {\displaystyle e^{x/e}\geq x} . Do đó e 1 / e ≥ x 1 / x {\displaystyle e^{1/e}\geq x^{1/x}} với mọi số dương x.[26]

Tương tự, x = 1/e là điểm để hàm số

f ( x ) = x x {\displaystyle f(x)=x^{x}}

đạt giá trị nhỏ nhất với x là số dương. Tổng quát hơn, hàm số

f ( x ) = x x n {\displaystyle f(x)=x^{x^{n}}}

với x là số dương đạt giá trị lớn nhất tại x = 1/e khi n < 0 và đạt giá trị nhỏ nhất tại x = e−1/n khi n > 0.

Tetration vô hạn

x x x ⋅ ⋅ ⋅ {\displaystyle x^{x^{x^{\cdot ^{\cdot ^{\cdot }}}}}} hay ∞ x {\displaystyle {^{\infty }}x}

hội tụ khi và chỉ khi e−e ≤ x ≤ e1/e (hay x nằm giữa 0,0660 và 1,4447) theo một định lý của Leonhard Euler.[27]

Lý thuyết số

[sửa | sửa mã nguồn]

Số thực e là một số vô tỉ. Euler chứng minh được điều này bằng cách cho thấy liên phân số của nó có thể được mở rộng ra vô hạn.[28][29][a] Hơn nữa, theo định lý Lindemann–Weierstrass, e là một số siêu việt, có nghĩa là nó không phải là nghiệm của bất kỳ phương trình đa thức khác không với hệ số hữu tỉ. Charles Hermite chứng minh được điều này vào năm 1873.[30]

Có phỏng đoán cho rằng e là số bình thường, có nghĩa là khi e được biểu diễn trên bất kỳ hệ đếm cơ số nào thì các chữ số trong hệ đếm đó được phân bố đồng đều nhau (xuất hiện với xác suất bằng nhau trong bất kỳ chuỗi nào với độ dài cho trước).[31]

Số phức

[sửa | sửa mã nguồn]

Hàm mũ ex có thể được viết thành chuỗi Taylor:[32]

e x = 1 + x 1 ! + x 2 2 ! + x 3 3 ! + ⋯ = ∑ n = 0 ∞ x n n ! {\displaystyle e^{x}=1+{x \over 1!}+{x^{2} \over 2!}+{x^{3} \over 3!}+\cdots =\sum _{n=0}^{\infty }{\frac {x^{n}}{n!}}}

Vì chuỗi trên hội tụ với bất kỳ giá trị phức nào của x nên nó có thể được dùng để mở rộng khái niệm ex cho số phức. Cùng với chuỗi Taylor cho sin x và cos x, ta suy ra được công thức Euler đúng với mọi số phức x:

e i x = cos ⁡ x + i sin ⁡ x . {\displaystyle e^{ix}=\cos x+i\sin x.}

Trường hợp đặc biệt với x = π là đồng nhất thức Euler:

e i π + 1 = 0 , {\displaystyle e^{i\pi }+1=0,}

từ đó suy ra, trong nhánh chủ yếu của logarit,

ln ⁡ ( − 1 ) = i π . {\displaystyle \ln(-1)=i\pi .}

Hơn nữa, áp dụng các công thức lũy thừa,

( cos ⁡ x + i sin ⁡ x ) n = ( e i x ) n = e i n x = cos ⁡ ( n x ) + i sin ⁡ ( n x ) , {\displaystyle (\cos x+i\sin x)^{n}=\left(e^{ix}\right)^{n}=e^{inx}=\cos(nx)+i\sin(nx),}

đó chính là công thức de Moivre.

Biểu thức

cos ⁡ x + i sin ⁡ x {\displaystyle \cos x+i\sin x}

còn được ký hiệu là cis(x).[33]

Ta cũng suy ra được các biểu thức biểu diễn sin ⁡ x {\displaystyle \sin x} và cos ⁡ x {\displaystyle \cos x} theo các hàm mũ:

sin ⁡ x = e i x − e − i x 2 i , cos ⁡ x = e i x + e − i x 2 . {\displaystyle \sin x={\frac {e^{ix}-e^{-ix}}{2i}},\qquad \cos x={\frac {e^{ix}+e^{-ix}}{2}}.}

Phương trình vi phân

[sửa | sửa mã nguồn]

Họ các hàm số

y ( x ) = C e x , {\displaystyle y(x)=Ce^{x},}

với C là số thực, là nghiệm của phương trình vi phân

y ′ = y . {\displaystyle y'=y.}

Biểu diễn

[sửa | sửa mã nguồn] Bài chi tiết: Danh sách biểu diễn của e

Số e có thể được biểu diễn thành một số thực theo nhiều cách khác nhau: là một chuỗi vô hạn, một tích vô hạn, một liên phân số hay giới hạn của một dãy. Trong số đó, thông dụng nhất là giới hạn

lim n → ∞ ( 1 + 1 n ) n {\displaystyle \lim _{n\to \infty }\left(1+{\frac {1}{n}}\right)^{n}}

đã cho ở trên, và chuỗi

e = ∑ n = 0 ∞ 1 n ! {\displaystyle e=\sum _{n=0}^{\infty }{\frac {1}{n!}}}

có được bằng cách thay x = 1 vào chuỗi lũy thừa cho hàm mũ ex ở trên.

Một dạng khác ít phổ biến hơn là liên phân số[34]

e = [ 2 ; 1 , 2 , 1 , 1 , 4 , 1 , 1 , 6 , 1 , . . . , 1 , 2 n , 1 , . . . ] {\displaystyle e=[2;1,2,1,1,4,1,1,6,1,...,1,2n,1,...]} (dãy số A003417 trong bảng OEIS)

hoặc được viết thành

e = 2 + 1 1 + 1 2 + 1 1 + 1 1 + 1 4 + 1 1 + 1 1 + ⋱ . {\displaystyle e=2+{\cfrac {1}{1+{\cfrac {1}{2+{\cfrac {1}{1+{\cfrac {1}{1+{\cfrac {1}{4+{\cfrac {1}{1+{\cfrac {1}{1+\ddots }}}}}}}}}}}}}}.}

Nhiều cách biểu diễn khác của e dưới dạng chuỗi, dãy số, liên phân số và tích vô hạn cũng đã được tìm ra và phát triển.

Biểu diễn ngẫu nhiên

[sửa | sửa mã nguồn]

Cùng với các biểu thức giải tích chính xác, e còn có thể được tính gần đúng thông qua các kỹ thuật ngẫu nhiên. Một cách tiếp cận như thế bắt đầu từ một dãy vô hạn các biến độc lập ngẫu nhiên X1, X2,... trong một phân phối đều trên [0, 1]. Gọi V là số n nhỏ nhất để tổng của n biến đầu tiên như vậy lớn hơn 1:

V = min { n ∣ X 1 + X 2 + ⋯ + X n > 1 } . {\displaystyle V=\min \left\{n\mid X_{1}+X_{2}+\cdots +X_{n}>1\right\}.}

Khi đó giá trị kỳ vọng của V là e hay E(V) = e.[35]

Số chữ số đã biết

[sửa | sửa mã nguồn]

Số chữ số đã biết của e đã gia tăng đáng kể trong vài thập kỷ trở lại đây do sự phát triển của máy tính và thuật toán nói chung.

Số chữ số thập phân đã biết của e

Năm	Số chữ số	Tính toán thực hiện bởi
1690	1	Jacob Bernoulli[5]
1714	13	Roger Cotes[36]
1748	23	Leonhard Euler[32]
1853	137	William Shanks[37]
1871	205	William Shanks[38]
1884	346	J. Marcus Boorman[39]
1926	707	Derrick Henry Lehmer[40]
1944	808	Peder Pedersen[41]
1949	2.010	John von Neumann (trên ENIAC)[42]
1961	100.265	Daniel Shanks và John Wrench[43]
1978	116.000	Steve Wozniak trên Apple II[44]

Từ khoảng năm 2010, với sự ra đời của máy tính để bàn hiện đại tốc độ cao, việc tính toán hàng nghìn tỷ chữ số của e trong một khoảng thời gian chấp nhận được là hoàn toàn khả thi. Tính đến ngày 5 tháng 12 năm 2020, e đã được tính đến 31,4 nghìn tỷ chữ số thập phân.[45]

Trong văn hóa máy tính

[sửa | sửa mã nguồn]

Trong sự xuất hiện của văn hóa Internet, nhiều tổ chức và cá nhân đã đôi lúc tỏ lòng kính trọng và tôn vinh số e. Chẳng hạn, nhà khoa học máy tính Donald Knuth đã cho số phiên bản của phần mềm Metafont của ông tiến dần về số e. Các phiên bản lần lượt là 2, 2.7, 2.71, 2.718,...[46]

Trong đợt IPO của Google năm 2004, công ty đặt mục tiêu huy động được đúng 2.718.281.828 đô la Mỹ, tức là e tỷ đô la làm tròn đến hàng đơn vị.[47] Google cũng đã từng làm một biển quảng cáo đặt tại trung tâm thung lũng Silicon và sau đó tại Cambridge, Massachusetts, Seattle, Washington và Austin, Texas, trong đó có ghi "{first 10-digit prime found in consecutive digits of e}.com" ("{số nguyên tố có 10 chữ số đầu tiên trong dãy chữ số liên tiếp của e}.com").[48] Khi giải được bài toán này và truy cập vào trang web đã cho thì người giải được dẫn đến một bài toán khó hơn với cơ hội được vào Google Labs để làm một bản hồ sơ lý lịch trích ngang.[49] Số nguyên tố có 10 chữ số đầu tiên trong e là 7427466391, bắt đầu từ chữ số thứ 99.[50]

Xem thêm

[sửa | sửa mã nguồn]

• Pi

Chú thích

[sửa | sửa mã nguồn]

Ghi chú

[sửa | sửa mã nguồn]

1. ^ Xem thêm cách chứng minh của Fourier.

Tham khảo

[sửa | sửa mã nguồn]

1. ^ Swokowski, Earl William (1979). Calculus with Analytic Geometry. Taylor & Francis. tr. 370. ISBN 978-0-87150-268-1. Trích trang 370
2. ^ Sondow, Jonathan. “e”. Wolfram Mathworld. Wolfram Research. Truy cập ngày 2 tháng 7 năm 2020.
3. ^ Pickover, Clifford A. (2009). The Math Book: From Pythagoras to the 57th Dimension, 250 Milestones in the History of Mathematics. Sterling Publishing Company. tr. 166. ISBN 978-1-4027-5796-9. Trích tr. 166
4. ^ a b c O'Connor, John J.; Edmund F., Robertson (2001). “The number e”. Bộ lưu trữ lịch sử toán học MacTutor. Đại học St. Andrews. Lưu trữ bản gốc ngày 27 tháng 6 năm 2020. Truy cập ngày 16 tháng 5 năm 2021.
5. ^ a b Jacob Bernoulli đã xét bài toán về cộng gộp lãi suất liên tục, dẫn đến một chuỗi biểu thức cho e. Xem: Bernoulli, Jacob (1690). “Quæstiones nonnullæ de usuris, cum solutione problematis de sorte alearum, propositi in Ephem. Gall. A. 1685” [Một vài câu hỏi về lãi suất, với lời giải của một bài toán về trò chơi may mắn, đưa ra trong Journal des Savants (Ephemerides Eruditorum Gallicanæ), vào năm (anno) 1685. **]. Acta eruditorum: 219–223. Ở trang 222, Bernoulli đặt câu hỏi: "Alterius naturæ hoc Problema est: Quæritur, si creditor aliquis pecuniæ summam fænori exponat, ea lege, ut singulis momentis pars proportionalis usuræ annuæ sorti annumeretur; quantum ipsi finito anno debeatur?" (Đây là một vấn đề dạng khác: Câu hỏi là, nếu một người cho vay muốn đầu tư [một] lượng tiền nhất định [để] sinh lãi, để nó cộng dồn dần lên, sao cho [tại] bất kỳ thời điểm nào [nó] nhận được [một] phần tỷ lệ với lãi suất hàng năm; người đó sẽ bị nợ bao nhiều [vào] cuối năm?) Bernoulli xây dựng một chuỗi lũy thừa để giải quyết bài toán trên rồi viết: " … quæ nostra serie [biểu thức toán học của một chuỗi hình học] &c. major est. … si a=b, debebitur plu quam 2½a & minus quam 3a." (… mà chuỗi của ta [một chuỗi hình học] lớn hơn [so với]. … nếu a=b, [người cho vay] sẽ bị nợ nhiều hơn 2½a và ít hơn 3a.) Nếu a=b, chuỗi lũy thừa được đưa về chuỗi a × e, nên 2,5 < e < 3. (** Có liên hệ đến bài toán mà Jacob Bernoulli đặt ra và xuất hiện trong Journal des Sçavans năm 1685 ở cuối trang 314.)
6. ^ Boyer, Carl B.; Merzbach, Uta C. (1991). A History of Mathematics (ấn bản thứ 2). Wiley. tr. 419. ISBN 0-471-09763-2.
7. ^ XXIII. Leibniz an Huygens, ngày 27 tháng 1 năm 1691 trong: Gerhardt, C. J. biên tập (1899). Der Briefwechsel von Gottfried Wilhelm Leibniz mit Mathematikern. Berlin: Mayer & Müller. tr. 633. ... b estant une grandeur constante, dont le logarithme est 1, et le logarithme de 1 estant 0.
8. ^ Lettre XV. Euler à Goldbach, ngày 25 tháng 11 năm 1731 trong: Fuss, Paul H. biên tập (1843). Correspondance mathématique et physique de quelques célèbres géomètres du XVIIIème siècle [Thư từ toán học và vật lý của một số nhà hình học nổi tiếng thế kỷ 18]. 1. St. Petersburg, Nga. tr. 56–60. (đặc biệt xem tr. 58.) Trích tr. 58: "… (e denotat hic numerum, cujus logarithmus hyperbolicus est = 1), …" (…(e ký hiệu cho một số mà logarit hyperbol [tự nhiên] bằng 1)…)
9. ^ Remmert, Reinhold (1991). Theory of Complex Functions. Springer-Verlag. tr. 136. ISBN 978-0-387-97195-7.
10. ^ Euler, Leonhard (1862). “Meditatio in experimenta explosione tormentorum nuper instituta”. Opera Postuma. 2: 800–804.
11. ^ Euler, Leonhard (1736). Mechanica, sive Motus scientia analytice exposita. 1. St. Petersburg (Petropoli), Nga: Viện Hàn lâm Khoa học. tr. 68. Trích chương 2, hệ quả 11, đoạn 171, tr. 68: Erit enim d c c = d y d s r d x {\displaystyle {\frac {dc}{c}}={\frac {dyds}{rdx}}} seu c = e ∫ d y d s r d x {\displaystyle c=e^{\int {\frac {dyds}{rdx}}}} ubi e denotat numerum, cuius logarithmus hyperbolicus est 1. (Do đó nó [c, vận tốc] sẽ là d c c = d y d s r d x {\displaystyle {\frac {dc}{c}}={\frac {dyds}{rdx}}} hay c = e ∫ d y d s r d x {\displaystyle c=e^{\int {\frac {dyds}{rdx}}}} , với e ký hiệu cho một số mà logarit hyperbol [tự nhiên] bằng 1.)
12. ^ Gregory, Olinthus (1815). A Treatise of Mechanics, Theoretical, Practical, and Descriptive: Containing the theory of statics, dynamics, hydrostatics, hydrodynamics, and pneumatics (ấn bản thứ 3). London: Rivington. tr. 548. To determine t in terms of s, put c = 2.718281828;...
13. ^ Laplace, Pierre-Simon (1805). Traité de mécanique céleste. 4. Paris. tr. 243. ... c étant le nombre dont le logarithme hyperbolique est l'unité,...
14. ^ “Quantities and units – Part 2: Mathematical signs and symbols to be used in the natural sciences and technology” (PDF), International Standard ISO 80000-2 (ấn bản thứ 1), ngày 1 tháng 12 năm 2009, Section 3, Variables, functions, and operators, tr. 1, Bản gốc (PDF) lưu trữ ngày 28 tháng 2 năm 2019, truy cập ngày 28 tháng 8 năm 2020
15. ^ Boyer, Lee E.; Hippensteel, Philip J.; Luiz, J. Robert (tháng 11 năm 1974). “Mathematics applied in the modern bank”. The Mathematics Teacher. 67 (7): 611–614. Đặc biệt xem tr. 611–612.
16. ^ Grinstead & Snell 1997, tr. 325
17. ^ Grinstead, Charles M.; Snell, J. Laurie (1997). Introduction to probability theory (PDF) (ấn bản thứ 2). American Mathematical Society. tr. 85. ISBN 978-0-8218-0749-1. Bản gốc (PDF) lưu trữ ngày 10 tháng 11 năm 2013. Truy cập ngày 4 tháng 7 năm 2020.
18. ^ Knuth, Donald (1997). The Art of Computer Programming. 1. Addison-Wesley. tr. 183. ISBN 0-201-03801-3.
19. ^ Finch, Steven (2003). Mathematical Constants. Cambridge University Press. tr. 14. ISBN 0-521-81805-2.
20. ^ Eves, Howard Whitley (1969). An Introduction to the History of Mathematics. Holt, Rinehart & Winston. tr. 356. ISBN 978-0-03-029558-4.
21. ^ Kline, Morris (1998). Calculus: An intuitive and physical approach. Courier Dover Publications. tr. 337. ISBN 0-486-40453-6.
22. ^ Kline 1998, tr. 339
23. ^ Marsden, Jerrold E.; Weinstein, Alan (1985). Calculus. 1 (ấn bản thứ 2). Springer. tr. 329. ISBN 978-0-387-90974-5.
24. ^ Dorrie, Heinrich (1965). 100 Great Problems of Elementary Mathematics. New York: Dover. tr. 44–48. ISBN 978-0-486-61348-2.
25. ^ Một bài tập giải tích tiêu chuẩn sử dụng định lý giá trị trung bình; xem Apostol, Tom M. (1967). Calculus, Vol. 1: One-Variable Calculus with an Introduction to Linear Algebra. New York: Wiley. tr. 250. ISBN 978-0-471-00005-1. Mục §6.17.41.
26. ^ Dorrie 1965, tr. 359
27. ^ Euler, Leonhard (1783). “De serie Lambertina Plurimisque eius insignibus proprietatibus” (PDF). Acta Academiae Scientiarum Imperialis Petropolitanae. 2: 29–51. In lại trong Euler, Leonhard (1921). Opera Omnia, Series Prima, Vol. 6: Commentationes Algebraicae. Leipzig, Đức: Teubner. tr. 350–369.
28. ^ Euler, Leonhard (1744). “De fractionibus continuis dissertatio” [Một bài luận về liên phân số] (PDF). Commentarii academiae scientiarum Petropolitanae. 9: 98–137.
29. ^ Sandifer, C. Edward (tháng 2 năm 2006). “How Euler Did It: Who proved e is Irrational?” (PDF). MAA Online. Bản gốc (PDF) lưu trữ ngày 23 tháng 2 năm 2014. Truy cập ngày 2 tháng 7 năm 2020. In lại trong Sandifer, C. Edward (2007). How Euler Did It. Mathematical Association of America. tr. 185–195. ISBN 978-0-88385-563-8.
30. ^ Hermite, Charles (1873). “Sur la fonction exponentielle”. Comptes rendus hebdomadaires des séances de l'Académie des sciences. 77: 18–24, 74–79, 226–233, 285–293.
31. ^ Borel, Émile (1950). “Sur les chiffres décimaux de √2 et divers probléme de probabilites en chaîne”. Comptes rendus hebdomadaires des séances de l'Académie des sciences. 230: 591–593. Trong bài viết này, Émile Borel đưa ra giả thuyết rằng mọi số đại số vô tỉ, trong đó có số e, đều là số bình thường.
32. ^ a b Euler, Leonhard (1748). Introductio In Analysin Infinitorum. 1. Lausanne, Thụy Sĩ: Marc Michel Bousquet & Co. tr. 90.
33. ^ Weisstein, Eric W. (2015) [2000]. “Cis”. MathWorld. Wolfram Research. Lưu trữ bản gốc ngày 27 tháng 1 năm 2016. Truy cập ngày 18 tháng 7 năm 2020.
34. ^ Hofstadter, Douglas (1995). Fluid Concepts and Creative Analogies: Computer Models of the Fundamental Mechanisms of Thought. London: Allen Lane the Penguin Press. tr. 36. ISBN 0-7139-9155-0.
35. ^ Russell, K. G. (tháng 2 năm 1991). “Estimating the Value of e by Simulation”. The American Statistician. 45 (1): 66–68. doi:10.2307/2685243. JSTOR 2685243.
36. ^ Cotes, Roger (1714). “Logometria”. Philosophical Transactions of the Royal Society of London. 29 (338): 5–45. Trích trang 10: "Porro eadem ratio est inter 2,718281828459 &c et 1, …" (Hơn nữa, tỉ số này nằm giữa 2,718281828459… và 1, …)
37. ^ Shanks, William (1853). Contributions to Mathematics, comprising chiefly the rectification of the circle to 607 places of decimals. London, Anh: G. Bell. tr. 89.
38. ^ Shanks, William (1871). “On the numerical values of e, loge 2, loge 3, loge 5, and loge 10, also on the numerical value of M the modulus of the common system of logarithms, all to 205 decimals”. Proceedings of the Royal Society of London. 20: 27–29.
39. ^ Boorman, J. Marcus (tháng 10 năm 1884). “Computation of the Napierian base”. Mathematical Magazine. 1 (12): 204–205.
40. ^ Lehmer, Derrick Henry (tháng 4 năm 1926). “On the Value of the Napierian Base”. American Journal of Mathematics. 48 (2): 139–143. doi:10.2307/2370743.
41. ^ Pedersen, Peder (1944). “Fortsetzung der Berechnung der Grundzahl e der natürlichen Logarithmen bis zur 808. Dezimalstelle”. Meddelelse. Đan Mạch: Geodætisk Institut. 17.; 21 tr. Bình duyệt trong “Recent Mathematical Tables”. Mathematical Tables and Other Aids to Computation. American Mathematical Society. 2: 68–85. tháng 4 năm 1946. doi:10.2307/2002534. JSTOR 2002534. (đặc biệt xem tr. 68–69)
42. ^ Reitwiesner, George W. (tháng 1 năm 1950). “An ENIAC Determination of π and e to more than 2000 Decimal Places”. Mathematical Tables and Other Aids to Computation. 4 (29): 11–15. doi:10.2307/2002695. JSTOR 2002695.
43. ^ Shanks, Daniel; Wrench, John W. (1962). “Calculation of Pi to 100,000 Decimals” (PDF). Mathematics of Computation. 16 (77): 76–99 (78). doi:10.2307/2003813. JSTOR 2003813. We have computed e on a 7090 to 100,265D by the obvious program
44. ^ Wozniak, Steve (tháng 6 năm 1981). “The Impossible Dream: Computing e to 116,000 Places with a Personal Computer”. BYTE. tr. 392. Truy cập ngày 3 tháng 7 năm 2020.
45. ^ Yee, Alexander. “Records Set by y-cruncher”. numberworld.org. Truy cập ngày 27 tháng 7 năm 2020.
46. ^ Knuth, Donald (ngày 3 tháng 10 năm 1990). “The Future of TeX and Metafont” (PDF). TeX Mag. 5 (1): 145. Truy cập ngày 3 tháng 7 năm 2020.
47. ^ “Does Google feel lucky?”. BBC. 29 tháng 4 năm 2004. Truy cập ngày 3 tháng 7 năm 2020.
48. ^ “First 10-digit prime found in consecutive digits of e”. Brain Tags. 13 tháng 7 năm 2004. Bản gốc lưu trữ ngày 8 tháng 7 năm 2011. Truy cập ngày 3 tháng 7 năm 2020.
49. ^ Shea, Andrea (ngày 14 tháng 9 năm 2004). “Google Entices Job-Searchers with Math Puzzle”. NPR. Lưu trữ bản gốc ngày 31 tháng 10 năm 2004. Truy cập ngày 3 tháng 7 năm 2020.
50. ^ Kazmierczak, Marcus (29 tháng 7 năm 2004). “Google Billboard”. mkaz.blog. Bản gốc lưu trữ ngày 3 tháng 7 năm 2020. Truy cập ngày 3 tháng 7 năm 2020.

Đọc thêm

[sửa | sửa mã nguồn]

• Maor, Eli; e: The Story of a Number, ISBN 0-691-05854-7
• McCartin, Brian J. (2006). “e: The Master of All” (PDF). The Mathematical Intelligencer. 28 (2): 10–21. doi:10.1007/bf02987150.

Liên kết ngoài

[sửa | sửa mã nguồn] Wikimedia Commons có thêm hình ảnh và phương tiện truyền tải về E (số).

• Số e tới 1 triệu chữ số thập phân và 2 và 5 triệu chữ số thập phân
• e Approximations trên Wolfram MathWorld
• Earliest Uses of Symbols for Constants. Cập nhật ngày 23 tháng 6 năm 2017
• "The story of e" của Robin Wilson tại Đại học Gresham ngày 28 tháng 2 năm 2007
• e Search Engine (tìm kiếm 2 tỷ chữ số trong e, π và √2)

x t s Các số vô tỉ
Chaitin (Ω) Liouville Nguyên tố (ρ) Logarit tự nhiên của 2 Gauss (G) Căn bậc mười hai của 2 Apéry (ζ(3)) Siegel (ρ) Căn bậc hai của 2 Tỷ lệ siêu vàng (ψ) Erdős–Borwein (E) Tỷ lệ vàng (φ) Căn bậc hai của 3 Căn bậc hai của 5 Tỷ lệ bạc (δS) Euler (e) Pi (π)
Schizophrenic Siêu việt Lượng giác

"E (số)" là một bài viết tốt của Wikipedia tiếng Việt.Mời bạn xem phiên bản đã được bình chọn vào ngày 3 tháng 8 năm 2020 và so sánh sự khác biệt với phiên bản hiện tại.

Tiêu đề chuẩn	GND: 4150966-3 LCCN: sh93008168 NKC: ph114413