1 E7
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2024/06/21 01:38 UTC 版)
| 数の比較 |
|---|
| 1 E0（1-） |
107 - 108 （1000万 - 1億）の数のリスト
| 値 | 説明 |
|---|---|
| 1000万未満 | |
| 10,000,000 | 1000万（現行方式の命数法） |
| 京（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） | |
| 俱胝（八十華厳・四十華厳） | |
| ウィキペディア全言語版のおよその総記事数（2008年3月28日） | |
| 1005万 | ハンガリーの人口（国の人口順リスト第80位） |
| 1028万 | ソウル特別市の人口（2004年） |
| 1 264 8430 | 十六進数で書くと"C0FFEE"となり、COFFEE（コーヒー）に見えることから、プログラミングにおけるプレイスホルダとして使われることがある。 |
| 14,170,275 | 東京都の人口（推計人口、2024年5月1日、都道府県1位）。 |
| 1327万 | 上海市の人口（2001年） |
| 1383万 | 北京市の人口（2001年） |
| 14 772 512 | n=16のときのn-クイーン問題の解の数 |
| 1632万 | オランダの人口（2004年、世界第58位） |
| 1782万 | 日本人の出国数（2000年） |
| 2247万 | 朝鮮民主主義人民共和国の人口 |
| 2255万 | 近畿地方（ただし、滋賀県、京都府、大阪府、兵庫県、奈良県、和歌山県）の人口（2015年） |
| 2260万 | 中華民国の人口 |
| 2402万 | 成田空港乗降客数（2000年） |
| 2424万 | オーストラリアの人口 |
| 2500万 | 大英図書館の蔵書数 |
| 2900万 | アメリカ議会図書館の蔵書数 |
| 3097万 | 重慶市の人口（2001年、世界の都市人口第1位） |
| 3250万 | カナダの人口（2004年、世界第34位） |
| 3548万 | カリフォルニア州（アメリカ）の人口（2003年） |
| 4130万 | 関東地方（ただし、茨城県、栃木県、群馬県、埼玉県、千葉県、東京都、神奈川県）の人口（茨城2000年、他2004 - 2005年） |
| 4200万 | 全世界のウェブサイトの数（2003年7月現在、推定） |
| 4860万 | 大韓民国の人口（2004年、世界第24位） |
| 5824万 | 世界の馬の頭数（2001年） |
| 6009万 | イギリスの人口 |
| 6018万 | フランスの人口 |
| 7169万 | 日本の日刊新聞発行部数（2001年） |
| 8240万 | ドイツの人口 |
| 8462万 | フィリピンの人口（世界第12位） |
| 95 815 104 | n-17のときのn-クイーン問題の解の数 |
| 1億以上 | |
数学的に意味のある数
| 値 | 説明 |
|---|---|
| 10077696 | = 69 |
| 10609137 | レイランド数 |
| 11111111 | レピュニット、十進数の8桁の整数で最小のゾロ目数 |
| 11436171 | キース数 |
| 11485154 | マルコフ数 |
| 12752043 | リュカ数 |
| 12960000 | = 604、36002 |
| 13782649 | マルコフ数 |
| 14348907 | = 315 |
| 14352282 | レイランド数 |
| 14930352 | フィボナッチ数 |
| 15790321 | 二進数・四進数・十六進数の独自周期素数 |
| 15994428 | ペル数 |
| 16609837 | マルコフ数 |
| 16769023 | キャロル数 |
| 16777216 | = 224（2の冪） |
| 16777792 | レイランド数 |
| 16785407 | Kynea数 |
| 16797952 | レイランド数 |
| 16964653 | マルコフ数 |
| 18199284 | モツキン数 |
| 18837001 | 二進法および八進法による独自周期素数 |
| 19487171 | = 117 |
| 19680277 | ウェダーバーン・イーサーリントン数 |
| 20031170 | マルコフ数 |
| 20633239 | リュカ数 |
| 21523361 | 三進数の独自周期素数の中で、循環節が32（ |
数の比較
(1_E7 から転送)
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2025/04/19 08:20 UTC 版)
| 数量の比較 |
|---|
| 単位の換算 |
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
が含まれる。
1未満
| 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（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
| 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（ カテゴリ |
「1 E-7」の例文・使い方・用例・文例
- 1歳の娘は英語を多少は話すことができます
- 午後10時ごろ帰って来ます
- 約1か月のあいだ雨が降った
- 4人横1列になって歩く
- 数字の13が不運をもたらすと信じるのはばかげている
- 「happy」という語ではアクセントは第1音節にある
- スペードの1
- 彼は最高のピアニストの1人だと認められている
- 100エーカーのコーヒー農園
- 一律10パーセントの賃上げ
- あの家は家族が1人増えた
- この切符は1枚で2人入れます
- 18歳未満の子どもはこの映画は見られません
- このホールは1,200人収容できる
- 科学的知識は16世紀以来大いに進歩してきた
- 医者は1週間の休養をとるようにと強く勧めた
- この夏は休暇を1週間とれそうだ
- ５時15分過ぎです
- その絵を買った10年後，それが偽物だとわかった
- さらに私はもう1つ問題をかかえている
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