1_E7とは? わかりやすく解説

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

107 - 108 (1000万 - 1億)の数のリスト

説明
1000万未満
10,000,000 1000万(現行方式の命数法)
(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

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
11436171 キース数英語版
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独自周期素数英語版
15994428 ペル数
16609837 マルコフ数
16769023 キャロル数
16777216 = 2242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英語版
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)

数の比較では、比較できるよう、昇順にする。ここでは原則として実数のみを扱う。

ここで扱う「数」には

が含まれる。

1未満

比較
因数 SI接頭語 説明
10−10123 1×10−10123 初期宇宙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x87MC68881、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2-1491.40129846×10−45)。
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 , 1 ppt
1×10−11
1×10−10
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 , 1 ppb
1×10−8
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2-245.9605×10−8)。
1×10−7
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、, 1 ppm
10−5 0.00001、, 10 ppm
10−4 0.0001、, 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 , 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 , 1 % (パーセント)
0.01745329... 角度1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 [注 7]
0.110001... リウヴィル数
0.12345678910... 0小数点のあとに自然数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... ii主値 (ii 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 xx を満たす唯一の実数解)
0.91596559... カタランの定数 G

1以上

比較
因数 SI接頭語 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

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