1_E6

ウィキペディア

1 E6

出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2024/05/04 14:10 UTC 版)

数の比較
1 E0（1-） 1 E1（10-） 1 E2（100-） 1 E3（1000-） 1 E4（1万-） 1 E5（10万-） 1 E6（100万-） 1 E7（1000万-） 1 E8（1億-） 1 E9（10億-） 1 E12（1兆-） 1 E15（1000兆-） 1 E18（100京-）

10⁶ - 10⁷ （100万 - 1000万）の数のリスト

値	説明
100万未満
1,000,000	100万（現行方式の命数法）
	兆（下数：現在は使われていない歴史的な命数法の方式の一つ）
	SI接頭語 メガ(M)
	Million
110.4万	トリニダード・トバゴの人口（国の人口順リスト第151位）
1,414,431	ウィキペディア日本語版の項目数（2024年5月5日現在）
140万	名前の付けられている生物種（World Resources Instituteによる）
166万	英語版ウィキペディアのおよその項目数（2007年2月）
172.6万	日本の乳牛の飼育頭数（2001年）
185万	日本の登録外国人数（2002年）
2,279,184	n=15のときのn-クイーン問題の解の数
2,598,960	ポーカーで配られる5枚のカードの全組み合わせ数
280.4万	日本の肉牛の飼育頭数（2001年）
347万	新宿駅の一日の乗降客数（世界一）
367万	英語版ウィキペディアのおよそのユーザ数（2007年2月）
3,767,635	神奈川県横浜市の人口（推計人口、2024年4月1日）。横浜市は人口最大の市。
384万	四国4県 (徳島県、香川県、愛媛県、高知県) の人口 (2015年国勢調査)
577万	日本の入国外国人数（2002年）
600万	ホロコーストにおいてナチとその協力者によって殺害されたユダヤ系人民の標準的な推定数
6,270,470	千葉県の人口（推計人口、2024年4月1日、都道府県6位）。
7,365,000	Pennsylvania 6-5000（ザ・ペンシルベニア・ホテルの旧式の電話番号であり、ポップソングの題名にもなった）
768万	中国地方5県(鳥取県、島根県、岡山県、広島県、山口県)の人口 (2004年)
800万	八百万（やおよろず） -- 日本神話などで「数が非常に多いこと」を表す
812.4万	国立国会図書館の蔵書数（東京本館・関西館あわせて）
8,675,309	Tommy Tutoneによる1981年のポップソング「867-5309/Jenny」
9,218,071	神奈川県の人口（推計人口、2024年4月1日、都道府県2位）。
978.5万	日本の豚の飼育頭数（2001年）
992.5万	チュニジアの人口（世界第81位）
1000万以上

数学上意味のある数

値	説明
1,046,527	キャロル数
1,048,576	= 2の20乗、 2116角数、8740角数、174764角数、1メビバイト
1,048,976	レイランド数
1,050,623	Kynea数
1,058,576	レイランド数
1,084,051	キース数（英語版）
1,089,270	調和数
1,111,111	レピュニット、7桁の整数で最小のゾロ目数
1,136,689	ペル数、マルコフ数
1,149,857	リュカ数
1,234,567	Smarandche consecutive number (base 10 digits are in numerical order)
1,234,321	= 11112
1,278,818	マルコフ数
1,342,269	フィボナッチ数
1,346,269	マルコフ数
1,367,631	= 1113
1,421,280	調和数
1,441,440	colossally abundant number
1,441,889	マルコフ数
1,539,720	調和数
1,563,372	ウェダーバーン・イーサーリントン数（英語版）
1,594,323	= 313
1,596,520	レイランド数
1,647,086	レイランド数
1,679,616	= 68
1,686,049	マルコフ数
1,728,000	= (5!)3
1,771,561	= 116 = 13312。SFテレビドラマ「宇宙大作戦」にて、スポック副長が算出したトリブルの推定繁殖数。
1,860,498	リュカ数
1,941,760	レイランド数
1,953,125	= 59
2,012,674	マルコフ数
2,097,152	= 221
2,012,174	レイランド数
2,124,679	ウォルステンホルムの素数
2,178,309	フィボナッチ数
2,222,222	ゾロ目数
2,356,779	モツキン数
2,423,525	マルコフ数
2,674,440	カタラン数
2,744,210	ペル数
2,796,203	ワグスタッフ素数
2,922,509	マルコフ数
2,985,984	= 126
3,010,349	リュカ数
3,200,000	= 205
3,263,442	シルベスター数列(Sylvester's sequence)の5番目
3,263,443	シルベスター数列の6番目
3,276,509	マルコフ数
3,301,819	交互階乗(alternating factorial)
3,333,333	ゾロ目数
3,524,578	フィボナッチ数、マルコフ数
3,626,149	ウェダーバーン・イーサーリントン数
3,628,800	= 10!
4,037,913	最初の10個の階乗の総和
4,190,207	キャロル数
4,194,304	= 222
4,194,788	レイランド数
4,198,399	Kynea数
4,208,945	レイランド数
4,213,597	ベル数
4,400,489	マルコフ数
4,444,444	ゾロ目数
4,782,969	= 314
4,785,713	レイランド数
4,826,809	= 136
4,870,847	リュカ数
5,200,081	四十八進変換前における独自周期素数（英語版）
5,306,113	四十八進・二千三百四進変換前における独自周期素数
5,308,417	四十八進・二千三百四進変換前における独自周期素数
5,555,555	ゾロ目数
5,702,887	フィボナッチ数
5,764,801	= 78
6,536,382	モツキン数
6,568,801	七進変換前における独自周期素数
6,625,109	ペル数、マルコフ数
6,666,666	ゾロ目数
7,453,378	マルコフ数
7,777,777	ゾロ目数
7,861,953	レイランド数
7,881,196	リュカ数
7,913,837	キース数
7,962,624	= (4!)5
8,388,608	= 223
8,389,137	レイランド数
8,399,329	マルコフ数
8,436,379	ウェダーバーン・イーサーリントン数
8,888,888	ゾロ目数
8,946,176	基数 8の自己記述数
9,227,465	フィボナッチ数、マルコフ数
9,369,319	ニューマン–シャンクス–ウィリアムズ素数
9,647,009	マルコフ数
9,694,845	カタラン数
9,765,625	= 510
9,865,625	レイランド数
9,999,991	7桁の整数で最大の素数
9,999,999	7桁の整数で最大のゾロ目数

関連項目

• 1 E6 m - 1 E6 s

数の比較

出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2025/04/19 08:20 UTC 版)

この項目には、JIS2004で規定された文字が含まれています（詳細）。

数量の比較
圧力 エネルギー 温度 音量 角速度 加速度 硬さ 辛さ 時間 仕事率 質量 磁場 周波数 照度 数 静電容量 体積 力 データ量 電圧 電荷 電流 電気抵抗率 透磁率 長さ 粘度 速さ 半減期 比熱容量 放射能 密度 面積 立体角
単位の換算
物理単位 SI SI基本単位 SI組立単位 SI接頭語 自然単位系
表 話 編 歴

数の比較では、数を比較できるよう、昇順に表にする。ここでは原則として正の実数のみを扱う。

ここで扱う「数」には

• 数学定数
• 物理定数のうち無次元数
• 命数

が含まれる。

1未満

数の比較

因数	SI接頭語	値	説明
10−10123		1×10−10123	初期宇宙の特異点が我々の宇宙と全く同じに発展する確率[1]
10−301 029 995 664		1.0442×10−301 029 995 664	コイン1兆回投げて、全て表が出る確率[注 1]
10−30 103 000		2.7139×10−30 103 000	コイン1億回投げて、全て表が出る確率[注 2]
10−78984		2.2480×10−78984	八倍精度浮動小数点数（英語版）（binary256）で扱える正の最小の数 (IEEE 754の非正規化数)[注 3]。
10−4966		6.4752×10−4966	四倍精度浮動小数点数（binary128）で扱える正の最小の数 (IEEE 754の非正規化数)[注 4]。
10−4951		3.6452×10−4951	拡張倍精度浮動小数点数（x87やMC68881、10バイト）で扱える正の最小の数 (IEEE 754の非正規化数)[注 5]。
10−3011		5.0124×10−3011	コインを10000回投げて、全て表が出る確率2−10000
10−324		4.9407×10−324	倍精度浮動小数点数（binary64）で扱える正の最小の数 (IEEE 754の非正規化数)[注 6]。
10−322		1×10−322	地球と全く同じ鉱物種を含む惑星が生成される確率[2]
10−123		1×10−123	暗黒エネルギー密度[3]
10−68		1.2397×10−68	ジョーカーを除く52枚のトランプを2組用意し、それぞれシャッフルしたとき、双方の並びが全く一致する確率 (= 1/52!)。
10−45		1.4013×10−45	単精度浮動小数点数（binary32）で扱える正の最小の数（IEEE 754の非正規化数、正確には2-149 ≒ 1.40129846×10−45）。
10−31		3.74×10−31	ベルの不等式の破れが偶然である確率[4]
		7.889×10−31	コインを100回投げて、全て表が出る確率 2−100
10−30	クエクト (q)	1×10−30
		2.5×10−30	ペンゲーのデノミネーション[5]
		8.078×10−28	コインを90回投げて、全て表が出る確率 2−90
10−27	ロント (r)	1×10−27
		8.272×10−25	コインを80回投げて、全て表が出る確率 2−80
10−24	ヨクト (y)	1×10−24
		8.47×10−22	コインを70回投げて、全て表が出る確率 2−70
10−21	ゼプト (z)	1×10−21	清浄、空
		1×10−20	虚空、空虚、虚
		1×10−19	六徳
		8.674×10−19	コインを60回投げて、全て表が出る確率 2−60
10−18	アト (a)	1×10−18	刹那
		1×10−17	弾指
		1×10−16	瞬息
		8.882×10−16	コインを50回投げて、全て表が出る確率 2−50
10−15	フェムト (f)	1×10−15	須臾, 1 ppq
		1×10−14	逡巡
		1×10−13	模糊
		9.095×10−13	コインを40回投げて、全て表が出る確率 2−40
10−12	ピコ (p)	1×10−12	漠, 1 ppt
		1×10−11	渺
		1×10−10	埃
		9.313×10−10	コインを30回投げて、全て表が出る確率 2−30
10−9	ナノ (n)	1×10−9	塵, 1 ppb
		1×10−8	沙
		5.9605×10−8	半精度浮動小数点数（binary16）で扱える正の最小の数（IEEE 754の非正規化数、正確には2-24 ≒ 5.9605×10−8）。
		1×10−7	繊
		9.537×10−7	コインを20回投げて、全て表が出る確率 2−20
10−6	マイクロ (μ)	10−6	0.000001、微, 1 ppm
		10−5	0.00001、忽, 10 ppm
		10−4	0.0001、糸, 100 ppm
		0.0009765625	コインを10回投げて、全て表が出る確率 2−10
10−3	ミリ (m)	0.001	毛, 1 ‰ (パーミル)
		0.00335281...	地球の扁平率
		0.007297...	微細構造定数 α = 7.2973525693(11)×10−3
10−2	センチ (c)	0.01	厘, 1 % (パーセント)
		0.01745329...	角度1度をラジアンで表した値 (= π/180)。
		0.05192...	10人のジャンケンが1度で決まる確率
		0.081819191...	地球の離心率
10−1	デシ (d)	0.1	分、割[注 7]
		0.110001...	リウヴィル数
		0.12345678910...	0 と小数点のあとに自然数を 1 から小さい順に並べた十進小数表示をもつ実数（チャンパーノウン定数）
		0.2078795763...	i の i 乗の主値 (i の i 乗は無限にあるがすべて正の実数である)
		0.5	コインを1回投げて、表が出る確率。また、コインを2回投げて、同じ側が出る確率。
		0.5671...	オメガ定数 Ω
		0.5772...	オイラーの定数 γ
		0.739085...	ドッティ数（方程式 cos x − x を満たす唯一の実数解）
		0.91596559...	カタランの定数 G

1以上

数の比較

因数	SI接頭語	値	説明
100	（なし）	1	一（いち）、ひと
			one
		1.0000097...	ほとんど1 (5φe/7π)
		1.08366...	ルジャンドル定数（${\displaystyle B,B_{L}^{\prime }}$ カテゴリ