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你能在日历中圈出一个数列上相邻的3个数,使他们的和是15吗?为什么?请注意,是日历上的竖列,不好意思,打错了.
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设第一个圈为X号,则下面那个圈是X+7号,再下面一个是X+14号所以,x+x+7+x+14=153x=-6x=-2因为日期没有-2日,所以舍去,所以此题无解,所以不能.
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0<x<83x+21=yx=1
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在排成7天的日历上,用方框框出4个数,它们的和可能是78吗?如果能,求出这四个数；如果不可能,说明理由
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方框来框四个数,要么是一排的四个数,要么就是上面两个加下面两个.一排的四个数是等差数列,78/4＝19.5.那么这四个数是18、19、20、21.如果是上面两个加下面两个,下面两个与上面两个比,每个都多7.（78-7*2）/2＝32,32不可能等于两个连续的自然数的和.因此不可能.
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设第一个数为X，则另外三个数位：X+1,X+7,X+8X+X+1+X+7+X+8=784X=69X=17.25因为X为整数所以不可能
可能有三种圈法：1，横行四个数字2，纵列四个数字3，两行+两列的四个数字分别计算：1，假设第一个数字为x，这一行的数字分别为x+1、x+2、x+3。x+(x+1)+(x+2)+(x+3)=78x=18圈下的四个数字是：18、19、20、21。2，假设第一个数字为x，这一列的数字分别为x+7、x+14、x+21...
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代数式那一单元的,日历上同一列上的数（如8,15,22）22+8=30,是15的二倍,问为什么会这样.
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是中间是x则上一个是x-7下一个是x+7和是x-7+x+7=2x所以是中间的2倍
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是中间是x则上一个是x-7下一个是x+7和是x-7+x+7=2x所以是中间的2倍
日历是7天一编排的，从数学角度看那是等差数列，等差数列相邻三个数字，一、三两数字之和等于中间数字两倍。随便假设一天为a，它下面的一天就是a+7，再下面就是a+14，很明显a+a+14=2（a+7）
是中间是x则上一个是x-7下一个是x+7和是x-7+x+7=2x所以是中间的2倍
设日历上一列的数字分别为x，x+7，x+14.x+x+14=2x+14=2(x+7)所以.......就是那样了
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日历是七天为一周，是一个周期，如果六天一个周期，怎么排列日历？
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上班，三班两运转，两天白班，两天夜班，两天休息。正好六天一个周期。平常人上班或者上学一般是7天一个周期。要实现能看出哪天休息哪天上白班，哪天上晚班，想了很久一点头绪都没有& &各位大神赐教下吧
没注意，现在好了
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没注意，现在好了
热心帮助他人，荣誉+1，希望继续努力(*^__^*) 嘻嘻
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楼主在干啥
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没听懂 - - 本人语文比较差
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正常日历是一个星期横向是7个天
我想要横向6天
这样说不知道是否明白呢
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但是那样多出一个星期天，没地方写啊
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但是那样多出一个星期天，没地方写啊
不用考虑星期几，只要有日期就行了
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用超级列表框显示可以么？...
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用超级列表框显示可以么？...
恩，可以的
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LZ可不可以告诉我你的QQ号，我加你明天给你传，今天太晚了，真抱歉.....如果明天还没人弄这个我就帮你弄
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粤公网安备 25卧槽，这个世界为什么会允许第一数字定律这种黑理论的存在？！_刘慈欣吧_百度贴吧
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卧槽，这个世界为什么会允许第一数字定律这种黑理论的存在？！
第一数字定律定律简述第一数字定律描述的是自然数1到9的使用频率，公式为F(d) = log[1 + (1/d)]（d为自然数），其中1使用最多接近三分之一，2为17.6%，3为12.5%，依次递减，9的频率是4.6%。科学家们仔细研究第一数字定律后，无法对这种现象做出合理解释。定律的主要奠基人Frank Benford对人口出生率、死亡率、物理和化学常数、素数数字等各种现象进行统计分析后发现，由度量单位制获得的数据都符合第一数字定律。当然彩票上随机数据并不符合。第一数字定律在许多方面都得到了应用，但对于这种数字奇异现象人们依旧是迷惑不解。本图表中的几个数据范例来自于西班牙，数据是按照本对数定律统计的。然而，按照彩票获得的数据是随机的和统一的。
黄蜂得分超过100分，对...
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我要搜的是，怎么把奥迪...
到底是啥情况啊，妈的，...
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海河天津女排赢了西湖队...
2017年在职研究生有没有取消，具体的政策有什么变化
定律统计根据该定律统计，约三分之一的住宅号码是以1作为其首个数字的。其它许多几乎没有任何共通性的地区也有相同的情况：比如道琼斯指数的历史数据、个人电脑中文件储存的大小排列顺序、世界主要河流的长度、报纸头版头条的数字及其它许多事情。定律发现该定律根据其第二位奠基人.本的名字被命名为本福特定律。物理学家本福特于1935年发现了这一定律。该定律告诉人们在各种各样不同数据库中每个数字（从1到9）作为首个重要的频率。除数字1始终占据约三分之一的出现频率外，数字2的出现频率为17.6%，3出现的频率为12.5%，依次递减，9的出现频率是4.6%。在数学术语中，这一定律的公式为F(d) = log[1 + (1/d)]，此公式中F代表频率，D代表待求证数字。这一现象让人觉得很奇怪，来自科尔多瓦大学的科学家杰赫斯.托里斯、桑索利斯.费尔罗德滋、安东尼奥.迦米洛和安东尼奥.索拉同样也如此认为。科学家们在《欧洲物理杂志》上发表了一篇题为“数字如何开始？（第一数字定律）”的文章，该文章对这一定律进行了简要的历史回顾。他们的论文同时还对第一数字定律的有效应用进行了阐述，并对为何没有人能够对这一数字出现频率现象做出合理解释的原因进行了阐述。专家托里斯说，“自从我了解本定律以来，它一直是我很感兴趣的问题之一。在统计物理学课堂上，我一直将此定律作为一个令人惊奇的范例来激发学生们的好奇心。”
深入研究本对此疑问的观察要比纽库姆更深入一些。他开始对其它数字进行调查，发现各个完全不相同的数据，比如人口、死亡率、物理和化学常数、棒球统计表、放射性同位数、物理书中的答案、素数数字和斐波纳契数列数字中均有“第一数字定律”现象的出现。换句话说就是只要是由度量单位制获得的数据都符合这一定律。不符特例另一方面，任意获得的和受限数据通常都不符合本定律。比如，彩票数字、电话号码、汽油价格、日期和一组人的体重或者身高数据是比较随意的，或者是任意指定的，并不是由度量单位制获得的。正如托里斯和他的同事所解释的，数十年来科学家紧随本对这一数字现象进行研究，但是除了发现更多的例子外，他们几乎没有发现有关比第一数字定律本身更多的东西。然而科学家们还是发现一些奇特现象。比如当对数据库中的第二重要数字进行调查时，该定律仍然发挥着作用，但是第二重要数字的重要性却降低。同样，第三和第四重要数字所展现出来的特征就开始变得相同起来，第五重要数字的频率为10%，刚好是平均数。第二个奇特现象引发了更多的科学兴趣：科学家们在他们所发表的文章中写到，“1961年，皮克汉姆发现了首个常规相关结论，该结论显示本定律是一个尺度不变原理，同时也是唯一一个提出数字尺度不变原理的定律。那就是说，由于是以公里来表示世界河流的长度，因此它满足本福特定律，同样以、、或者其它长度单位数字都会满足这一定律。”
其他说明托里斯同时还解释到，在二十世纪晚期，一些重要的预测理论（基数恒定性及唯一性等）被特德.希尔和其它数学家证实。虽然一些范例（比如住宅地址号几乎总是以数字1开头，低位数总是出现在高位数之前）得到了解释，但是目前仍然没有找到任何能解释各种范例的能用判断标准。科学家们同时还解释到，没有任何优先标准能够告诉我们什么时候应当或者不应当遵守这一定律设置数字。托里斯说，“现在对该定律的研究取得了许多理论成果，但是一些理论成果仍然是前途未明。为什么一些数字设置，比如通用物理学恒量会如此完美地符合这一定律？我们不仅要了解这一定律的数学原因，还要掌握这一套实验数据的特征。比如他们的连接点是什么？他们来自哪里？很显然，他们是相当独立的。我希望将来能够找到这一定律的总体必然性和充分条件。很多人都对这一定律感兴趣，特别是经济学家。但是我也知道这一定律也许有可能是永远都不可能的事。”
实践应用然而，科学家们已经使用该定律进行了许多实践应用。比如，一个公司的年度账目数据应当是满足这一定律，经济学家可以根据这一定律查找出伪造数据。因为伪造数据很难满足这一定律。（非常有趣的是，科学家发现数字5和6，而不是1是最流行的数字，这表明伪造者试图在账目中间“隐藏”数据。）本福特定律最近还用于选举投票欺诈发现。科学家依据这一定律发现了2004年美国总统选举中佛罗里达州的投票欺诈行为，2004年委内瑞拉的投票欺诈和2006年墨西哥投票欺诈。托里斯说，“有关第一数字定律是通过脏书页发现的故事是完全不可信的。本福特定律不可否认已经得到应用。当这一定律被发现是其能够带来的好处并不明朗。对我而言，它仿佛仅仅只是一个数字奇异现象。这就是简单中可能蕴涵有意想不到神奇之处的典型范例。”
看见数学就晕
这定律怎么看都觉得一阵超乎直觉的极端诡异的感觉啊
这有什么可奇怪的，仔细一想 就明白了吧 简单的统计学规律啊
和我直觉相符。明天再说今天想不到的话，直觉转语言很难。
2017年在职研究生专科报考条件、本科报考条件
西部人民还在吃草！LZ居然有心情发这种帖子！！
把自然数一到一百统计一下
哥德尔不完备定理更黑理论啊
我加了一下，概念总和还真是1，有道理
这个理论不错啊。我正缺少数据真伪检验方法。
这有什么好稀奇的啊。避免大的数字是人的习惯啊。1,2用的多很正常。你一次吃多少葡萄？没有说99个的。【2嘟噜】你一次吃多少饭？没有说999粒的。【一晚】度量衡本来的目的就在于此。人只有在夸张或凑运气的时候才用5以上的数。
比较大，比较正式的公司的数字流水账目应该不符合这个规律。
用各种进制表示一下这些数据，再画统计图，很可能找出这一定律成立的原因
我觉得把直觉上肯定如此我试图把这种直觉翻译出来——因为这里有个“摇数”和“数（三声）数”的区别，数数的话，倾向性就明显了，因为大家都不愿意数太多从主动性和随机性来说我觉得即使是度量衡数据，也是“主动统计”型的数据，不能完全消弭主动性而既然有主动性了，那么就会向着“数数”的统计特征靠拢又或者，怎么说呢——从度量衡本身的非自然——也就是仍然包含主动性上来说人类这么设计度量衡肯定是有相对于人类统计的“合适”尺度的考虑的，也就是人类把单位设计成这么大，就是因为设计成这么大容易“数数”，而且不同场合不同度量衡也正好在随着“数数”的要求在改变，比如我妈以前是卖布的，如果客人要做那种庆典用的小布穗儿之类的东西，我们的计量单位就是尺，如果是做小件来裁布，我们的计量单位往往是米，如果是做被褥，我们计量单位往往是米，如果是大活儿比如说治丧的白凌子，那就是丈也就是说度量衡为数数服务，而数数天然愿意往简单了数
百度百科了一下，跟我想的一样，不过语言描述比较明确本福德定律的含义如下：一组随机发生的数字，各个数字的首位存在一定规律，越小的数字出现的比率越高，既0出现的概率是100%（实际上首位不可能是0，因此我们可以认为其出现的概率是100%），1出现的概率是31%，2出现的概率是18%，依次类推，9出现的概率只有不到5%。其实，本福德定律也服从大数法则和中心极限定理，但是其证明比较复杂，这里不赘述。下图是美国物理学家 T. P. Hill 于月试验本福德定律的概率图：本福德定律的应用条件是：（1）数据不能是规律排序的，比如发票编号、身份证号码等；（2）数据不能经过人为修饰。一组平均增长的数据开始时，增长得较慢，由最初的数字a增长到另一个数字a + 1起首的数的时间，必然比a + 1起首的数增长到a + 2，需要更多时间，所以出现率就更高了。从数数目来说，顺序从1开始数，1,2,3,...,9，从这点终结的话，所有数起首的机会似乎相同，但9之后的两位数10至19，以1起首的数又大大抛离了其他数了。而下一堆9起首的数出现之前，必然会经过一堆以2,3,4,...,8起首的数。若果这样数法有个终结点，以1起首的数的出现率一般都比9大。这个定律的严格证明，可以参见Hill, T. P. "A Statistical Derivation of the Significant-Digit Law." Stat. Sci. 10, 354-363, 1996.
这个世界本质就是二进制的
手机号都是1开头的，绝大部分人的生日也是1开头的
等下上英语课的时候仔细看
好久没看到这种让人高潮的东西了。
我好像用Excel模拟出来了：第一列：=INT(100*RAND())第二列：=INT((1+0.1)^A1)自动填充了300个，把第二列中的数粘贴到Notepad++里，统计1的个数是152，9的个数是52。中间的数不是严格递减的。如果把第二列的int换成round的话会出现不同的结果。太TM有意思了。
&html&&head&&title&本福特定律&/title&&/head&&body onload="lawCalc();"&&a href=""&百科解释&/a&&br /&随机数基准：&br /&&input type="text" id="rndBaseID" value="0" /&&br /&随机数偏差：&br /&&input type="text" id="rndDeviationID" value="100" /&&br /&增长率：&br /&&input type="text" id="incRateID" value="0.1" /&&br /&&input type="button" value="计算" onclick="lawCalc();" /&&br /&&script&function lawCalc(){var strBuff = "";var rndBase = parseFloat( document.getElementById("rndBaseID").value );var rndDeviation = parseFloat( document.getElementById("rndDeviationID").value );var incRate = parseFloat( document.getElementById("incRateID").value );var digitalCount = new Array( 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0 );var digitalCountRange,digitalCountMvar tmpStmpStr = "y=(1+" + incRate + ")^(" + rndBase + "+" + rndDeviation + "*X)
注：X为取值范围为0-1的随机数";strBuff += tmpSstrBuff += "\n\n";for( var i = 0; i & 10000; i++ ){strBuff += Math.pow(
1 + incRate, rndBase + Math.random() * rndDeviation ).toExponential(10);strBuff += "\n";}for( var i = 0; i & strBuff. i++ ){if( !isNaN( strBuff[ i ] ) &&
strBuff[ i ] != "0" ){digitalCount[ strBuff[ i ] - 1 ] ++;}}digitalCountMin = Math.min.apply( null, digitalCount );digitalCountRange = Math.max.apply( null, digitalCount ) - digitalCountMdocument.getElementById('output').innerText = strBvar c=document.getElementById("myCanvas");var ctx=c.getContext("2d");ctx.fillStyle="#FF0000";ctx.clearRect(0,0,400,280);for( var i = 0; i & digitalCount. i++ ){ctx.beginPath();ctx.arc( 40*(i+1),240-200*(digitalCount[i]-digitalCountMin)/digitalCountRange,5,0,2*Math.PI);ctx.closePath();ctx.fill();}}&/script&&canvas id="myCanvas" width="400" height="280" style="border:1px solid #c3c3c3;"&Your browser does not support the canvas element.&/canvas&&br /&&textarea id="output" rows="10" cols="100"&&/textarea&&/body&&/html&保存到记事本里改名为.htm文件。手贱还是写了个程序。写了好久，很多函数都是现查的，好久没碰js了
姿势贴好评!
这个问题不难理解啊，网上都有详细的解说。这个问题可以解释为 : 人类社会倾向于用较小的数字描述事物。数字越小，越容易理解。大数字往往都和精度有关。一台电脑，一部手机，因为1经常用于表达“有与无”和“整体”，频率当然是最高的。为什么9最少，因为到了这种程度，人们喜欢进位，而且较少事物能达到9的。9个雪糕，我们喜欢用一堆雪糕形容。河流长度同样也是，应该是河流的长度本身就不符合平均分布导致的。短河流明显比长河流容易出现。所以10米的比20米的多，100米比200米的多，1000的比2000的多。当然，你肯定会问，那90的也比100的多，900的也比100的多啊。但是明显，10米比20米多的部分比90和100的差要多。因为越往后越少嘛，取决于这河流长度的函数是先凹函数还是凸函数（不是很准确，只能算是凹凸函数的一边）
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