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コラッツの問題 Collatz problem を python で描画してみる。

Last updated at Posted at 2021-12-30

はじめに

12/28~30 PythonBootCamp内で作成した関数を少しブラッシュアップして記事にしました。

コラッツの問題 Collatz problem とは

コラッツの問題は非常に単純な問題ながら、いまだ自然数 n に対しての証明がなされていない。
2の68乗まではコンピューターで計算をして正しいことは確認ができているらしい。

任意の正の整数 n をとり、

n が偶数の場合、n を 2 で割る
n が奇数の場合、n に 3 をかけて 1 を足す

という操作を繰り返すと、どうなるか

というものである。「どんな初期値から始めても、有限回の操作のうちに必ず 1 に到達する(そして 1→4→2→1 というループに入る)」という主張が、コラッツの予想である。

正確な定義などはWikipediaを参照してください。

コラッツの問題(コラッツのもんだい、Collatz problem)は、数論の未解決問題のひとつである。1937年にローター・コラッツが問題を提示した。問題の結論の予想を指してコラッツの予想と言う。固有名詞に依拠しない表現としては3n+1問題とも言われ、初期にこの問題に取り組んだ研究者の名を冠して、角谷の問題、米田の予想、ウラムの予想、他にはSyracuse問題などとも呼ばれる。数学者ポール・エルデシュは「数学はまだこの種の問題に対する用意ができていない」と述べ、解決した人に500ドルを提供すると申し出た。 ジェフリー・ラガリアスは2010年に、コラッツの予想は「非常に難しい問題であり、現代の数学では完全に手が届かない」と述べた。
コンピュータを用いた計算により、2の68乗までには反例がないことが確かめられている。 また、2011年度大学入試センター試験数学IIB第6問に題材として取り上げられた。

コラッツの問題を描画する Plotly.express で

import plotly.graph_objects as go
import plotly.express as px

def collatz(num):
    n = num
    k = 0                               # 引数を変数に格納。
    lst = [n]                           # リストを準備 引数を最初に入れておく。
    while n > 1:                        # While文をまわす。1になったら終了。
        if n % 2 == 0:                  # 偶数・奇数を判定
            n = n /2
            lst.append(int(n))
            k += 1                      # 計算が1回終わったらリストに格納していく。
        elif n % 2 == 1:
            n = n * 3 + 1
            lst.append(int(n))
            k += 1
    print("試行回数:",k)
    fig = px.line(y=lst,)
    fig.update_layout(title="コラッツ問題をPlotlyで描画してみる",
                      width=1000,
                      height=400,
                      template="plotly_dark",
                      font={
                          "family":"Meiryo",
                          "size":10
                          }
                      )
    fig.update_xaxes(title_text='試行回数')
    fig.update_yaxes(title_text='数値')
    fig.show()
    print(lst)

python collatz(126)

126をコラッツの問題の通り数字を計算していくと、最大値 9232 を通り、計算108回行うと最後は1に収束していきます。

image.png

指定数間の試行回数を描画する

import pandas as pd

def collatz_num(n, m):
    lst = list(range(n,m+1))
    k_lst = []
    for i in lst:
        k = 0
        while i > 1:
            if i % 2 == 0:
                i = i / 2
                k += 1
            elif i % 2 == 1:
                i = i * 3 + 1
                k += 1
        k_lst.append(k)
    df = pd.DataFrame(k_lst, columns=["試行回数"])
    df["指定数"] = lst
    print("試行回数 最大値:",df["試行回数"].max())
    fig = px.line(y = k_lst, x = lst)
    fig.update_layout(title="必要試行数",
                      width=1000,
                      height=400,
                      template="plotly_dark",
                      font={
                          "family":"Meiryo",
                          "size":10
                          }
                      )
    fig.update_xaxes(title_text='指定数')
    fig.update_yaxes(title_text='試行回数')
    fig.show()

python collatz_num(1, 50000)

初期値が大きければ試行回数が増えていくわけでもない。

image.png

1~50,000の間では、x = 35,655 で試行回数がMAXになることがわかる。

確認をする

collatz(35655)

35,000台ではじまった計算がとちゅうで 410,000超 まで増加していることがわかる。
その後一気に減ったかと思うとまた400,000に迫るところまで数を増やしながら、最終的にはもちろん1に収束。

image.png

こどもと遊ぶ

我が家では、小6・小3の子どもに紙とえんぴつを渡し、下記の数値で計算をしてみました。

親 初期値 128 試行回数 7回
子 初期値 129 試行回数 121回

速攻計算が終わる親。
初期値129からはじまったのに、途中で1万に迫る数になりビビる子ども。
紙とえんぴつでなんとか計算しきりました。なんだかんだ盛り上がりました。

image.png

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