[原创]偶数哥猜解分布实测数据图隐藏的奥秘

qdxy

[这个贴子最后由qdxy在 2013/01/04 05:42pm 第 3 次编辑]

[watermark]    偶数哥猜解分布实测数据图隐藏的奥秘
国外用电子计算机花费好几年时间对Goldbach猜想验证提供的两个图(g,P(g)),(g,D(g)),
(g,P(g))图与青岛 王新宇的Goldbach猜想直观解,4.3位数有4.3-2lg(4.3)-0.74=(4.3-2)=2.3位数的哥下限解。20位数可有20-2lg(20)-0.74=20-2.69-0.74=17位数的哥下限解。ln10≈2.3,g=(2.3m)^2,p(g)=10^m,哥下限解=p(g)/g≈(10^m)/(2.3m)^2≈(10^m)/(5.3*m^2)≈10^(m-2Lgm-0.74)≈10^{m-Lg(g)}，相符合
。成果图的下界函数≈N/(LnN)^2≈P(g)/g≈(10^m)/(2.3m)^2≈10^{m-Lg(g)}.
P(g)=10^m,g≈(2.3m)^2,P(g)=10^4.3时,g≈(2.3*4.43429)^2≈10^2≈100
P(g)=10^16.9时,g≈(2.3*16.9)^2≈(38.9)^2≈1510。
(g,P(g))图隐藏的奥秘是：P(g)是对称分布素数的中心的两倍，即P(g)=用常用对数表示数量的自给偶数(等效于距离)，g是对应的两素数的间隔(等效于步距)，D(g)是用常用对数表示的对称分布素数的数量(等效于步数)。因为：
距离=步距*步数，步数=距离/步距，lg(步数)=lg(距离)-lg(步距)。
隐藏的奥秘是：D(g)中的指数=P(g)中的指数-g隐含的指数。
对称分布素数的数量中的指数=偶数中的指数-对称分布素数间距对应的指数。
隐藏的奥秘是：青岛王新宇推荐的“高级幂的指数差的计算法”，计算法的关键是换底成底数一致，让运算参数等级一致。即：凡是用不小于两元参数的偶数哥猜解公式，都应该转到“高级幂的指数差的计算式”。两种公式“概念表达一样，路程数随步距增大，步数变少”。但后者隐含“步距增大微小，步数增多与路程增大一致。”下面提供“两个图(g,P(g)) ,(g,D(g))的关系图”,
  两个图(g,P(g)) ,(g,D(g))的关系图：
关系图表达了：lg(对称素数量)=lg(偶数值)-lg(对称素数间距)。
g一致时,D(g)中的m参数=lg(D(g))=lg{P(g)}-lg(g)=P(g)中的m参数-lg(g)。
关系图的组成：将两图都翻砖90度，将(g,P(g))上下翻砖，将两水平轴重合，(g,D(g))右移lg(g),附带上下拉窄些,上图加一条小直角边。
    上图近似为斜边平躺的三角形，斜边是给定偶数，高的左边是对称素数间距，高的右边是对称素数量，斜边要不断增大，三角形不断增大。
偶数哥猜解就是三角形斜边高的右边的线段。如该线段=0，图就全空了。
   青岛 王新宇
   2012.1.3
下面图中符号更正：S(p)应该是P(g),p应该是g，
[/watermark]

qdxy

[这个贴子最后由qdxy在 2013/01/03 08:39pm 第 1 次编辑]

   首尾解的两个实测的数据图的关系图
  首尾两个平方根数区域内的对称分布的素数,其素数间隔等效于强化的远大于主体区对称分布的素数的间隔的极限间隔，可等效于扩展求解强化的极限少的对称素数数量。
首尾解的两个实测的数据图如下：(P,D(p)),(p,S(p))
p=最小对称素数值，p=近边界对称素数间隔,D(p)为扩展到全界的对称素数数量,极限少的对称素数的数量。
S(p)为对称素数中心的2倍数=边界偶数。隐藏的奥秘是：D(P)中的指数=S(P)中的指数-P隐含的指数。D(P)等于“P(P))用P变小”,等效于强化的极限少的对称素数数量。
  前面介绍的主体解的两个实测的数据图的关系图,近似等于偶数全体的主体区域内的对称分布的素数,两个实测的数据图：(g,P(g)),(g,D(g)),P(g)是对称分布素数的中心的两倍，P(g)为边界偶数，g为对称素数的间隔，D(g)为对称分布素数的数量。隐藏的奥秘是：D(g)中的指数=P(g)中的指数-g隐含的指数。D(g)等于“P(g))用g变小”,等效于对称素数数量的近似解。
  请注意，本贴数学符号采用国外文献用的符号，与国内常用符号不一样。
   青岛 王新宇
    2012.1.3

qdxy

    偶数哥猜解分布实测数据对应公式隐藏的奥秘
国外用电子计算机花费好几年时间对Goldbach猜想验证提供的实测数据，
(g,P(g))图数据与青岛 王新宇的哥猜解的下限解公式相符合。,ln10≈2.3,g=(2.3m)^2,p(g)=10^m,哥下限解=下p(g)/g≈10^{m-Lg(g)}≈10^{m-Lg[(2.3m)^2]}。下P(g)=10^4.34时,g≈(2.3*4.434)^2≈10^2≈100，
下P(g)=10^16.9时,g≈(2.3*16.9)^2≈(38.9)^2≈1510。
(g,P(g))数据隐藏的奥秘是：P(g)是用常用对数表示数量的自给偶数(等效于距离)，g是对应的两素数的间隔(等效于步距)，(g,D(g))数据图，D(g)是用常用对数表示的对称素数的数量(等效于步数)。步数=距离/步距，lg(步数)=lg(距离)-lg(步距)。(g,P(g))对应公式隐藏的奥秘：
                         0.5|                           0.5
                  0.5   g   |                    0.5   g
P_min(g) = 0.12  g     e    | P_max(g) = 30.83  g     e

因“路程增大与步距增大一致。”[P_min(g)]/[P_max(g)]=[min(g)]/[max(g)]=0.12/30.83, 距离相等，步数=距离/步距。 (g,D(g))公式应该是：
                        0.5|                           0.5
                  -1   g   |                    -1   g
D_min(g) = 0.12  g   e     | D_max(g) = 30.83  g   e   
P(g)等效于路程,g等效于步距,D(g)等效于步数。偶数是2的自然数次幂的D_min(g)等效于等效于儿童走路,偶数是顺序素数连乘积的D_max(g)等效于大人走路,筛法理论有2∏[p/(p-1)]≈ln(x)≈ln(10^m)≈2.3m,将：1.32≈2∏[1-1/(p-1)^2]≈2∏[p/(p-1)]∏[(p-2)/(p-1)]≈[1/ln(10^m)]∏[(p-2)/(p-1)]≈[1/(2.3m)]∏[(p-2)/(p-1)]，g=(2.3m)^2,代入下式：
D_min(g)=0.12*[g^(-1)]*{e^[g^(0.5)]}
=(1.32/11)(e^(2.3m))/(2.3m)^2
=(1/11)2∏[1-1/(p-1)^2]{10^m}/(2.3m)^2=等效于儿童的步数,同样：
D_max(g)=30.83*[g^(-1)]*e^[g^(0.5)]=(1.32(23))(10^m)/(2.3m)^2,
=23*2∏[1-1/(p-1)^2]{10^m}/(2.3m)^2=等效于大人的步数,
令x=10^m,ln(x)≈ln(10^m)≈2.3m,(2.3m)^2=ln^2(x),代入上面公式：
D_min(g)≈(1/11)2∏[1-1/(p-1)^2]{x/ln^2(x)},p参数>√x,使D偏小。
D_max(g)≈(23)2∏[1-1/(p-1)^2]{x/ln^2(x)},整除x的p参数，使D偏大
D_趋近(g)≈(有残缺的){2∏[p/(p-1)]∏[(p-2)/(p-1)]}{x/ln^2(x)},
≈{∏部分[(p-1)/(p-2)]}2∏[1-1/(p-1)^2]{x/ln^2(x)},
≈2{∏[|p-1)/|p-2)}∏[1-1/(p-1)^2]{x/ln^2(x)}≈哥猜趋近(步数)解。
∏[1-1/(p-1)^2]，p参数不该采用大于√x,超减了;部分p参数,该不参入减。
2{∏[|p-1)/|p-2)}∏[1-1/(p-1)^2]使哥猜解数量波动，只可求解边限。
(g,D(g))公式隐藏的奥秘：就是把哈代首创的，数学家一直使用的哥猜趋近解公式。采用了e底幂指数形式公式，青岛 王新宇推进到10底幂指数形式公式，10底幂指数对应数的书写位数，用书写位数的整数位表示数量，尾数位数误差可忽略不计。解决了计算公式没有精确解的问题。
     青岛 王新宇
      2013.1.5

尚九天

好帖，好图，好文采！

qdxy

[这个贴子最后由qdxy在 2013/01/06 07:31pm 第 2 次编辑]

    偶数哥猜解分布实测数据对应公式隐藏的奥秘(续三)
国外用电子计算机花费好几年时间对Goldbach猜想验证提供的实测数据，
(P,S(P`))图数据对应的公式：(英文原文对符号的含义没有细说,很费解)
                         0.4|                            0.4
                  0.4   P`   |                     0.4   P`
S_min(P) = 0.06  P`     e    | S_max(P) = 11.05  P`     e
以下内容是青岛 王新宇首创:
S(P)是用常用对数表示数量的自给偶数(等效于距离)，P是距两边界等距的素数(等效于大步距)，
(P,S(P`))图数据与青岛 王新宇的哥猜解的强化下限解公式相符合。,ln10≈2.3,2.3/√1.32≈2.3(0.87)≈2,P`=[2(m+1)]^2.5,S(g)=10^m,
{P,S(P`)}={[2(m+1)]^2.5 , 10^m},
S(P`)=10^6.924时,p`≈(2(6.924+1))^2.5≈(15.848)^2.5≈1000。
S(p`)=10^12.5时,p≈(2(12.5+1))^2.5≈(27)^2.5≈3800。
S(p`)=10^18.5,p≈(2(18.5+1))^2.5≈(39)^2.5≈9498。
S(p`)=10^19时,p≈(2(19+1))^2.5≈(40)^2.5≈10119。
分析S(P`),因lg(0.06)=-1.222,lg(11.05)=1.0433,|-1.222|+1.0433=2.265,解区域上下差2.265格。S(P`)下边界=S(P`)-10^1.22,S(P`)上边界=S(P`)+10^1.043,D(P`)上边界=D(P`)+10^1.043,D(P`)下边界=D(P`)-10^1.22。步距,步数的近似解趋都近于上下边界中间。
(P,D(P`))数据图，D(P`)是用常用对数表示的距两边界等距的素数的数量(等效于小步数)。小步数=距离/大步距，lg(小步数)=lg(距离)-lg(大步距)。
因“路程增大与步距增大一致。”[S_min(P`)]/[S_max(P`)]=[min(P`)]/[max(P`)]=0.06/11.05, 距离相等，步数=距离/步距。 (P,D(P`))公式应该是：
                        0.5|                           0.5
                  -1   P`   |                    -1   P`
D_min(P) = 0.06  P`   e     | D_max(P) = 11.05  P`   e   
S(P`)等效于路程,P`等效于大步距,D(P`)等效于小步数。D(p`)≈10^{m-Lg(P)}≈10^{m-Lg[(2(m+1))^2.5]}。
S(P`)等效于路程,P`等效于大步距,D(P`)等效于小步数。S_min(P`)等效于等效于儿童走路,S_max(P`)等效于大人走路,2∏[p/(p-1)]≈ln(x)≈ln(10^m)≈2.3m,将：1.32≈2∏[1-1/(p-1)^2]≈2∏[p/(p-1)]∏[(p-2)/(p-1)]≈[1/ln(10^m)]∏[(p-2)/(p-1)]≈[1/(2.3m)]∏[(p-2)/(p-1)]，P`=(2m+2)^2.5,代入下式：
D_min(P`)=0.06*[P`^(-1)]*{e^[P`^(0.5)]}
=(1.32/22)(e^(2.3m))/(2.3m)^2
=(1/22)2∏[1-1/(p-1)^2]{10^m}/(2m+2)^2.5=等效于儿童的小步数,同样：
D_max(p`)=11.05*[g^(-1)]*e^[g^(0.5)]=(1.32(8.37))(10^m)/(2.3m)^2,
=8.37*2∏[1-1/(p-1)^2]{10^m}/(2m+2)^2.5=等效于大人的小步数,
令x=10^m,ln(x)≈ln(10^m)≈2.3m,1.32/ln^2(x)=(2.3m)^2,边界m该等于高一级的(m+1),指数2该增大(0.5/0.4)倍,代入上面公式：
D_min(p`)≈(1/22)2∏[1-1/(p-1)^2]{(10^m)x/ln^(2.5)(10^(m+1))}≈(1/22)(10^m)/(2m+2)^2.5, 因内含参数p>√x,使D偏小。
D_max(p`)≈(8.37)2∏[1-1/(p-1)^2]{(10^m)x/ln^(2.5)(10^(m+1))}≈(8.37)(10^m)/(2m+2)^2.5,因内含参数p整除x,使D偏大。
D_趋近(p`)≈(有残缺的){2∏[p/(p-1)]∏[(p-2)/(p-1)]}{x/ln^(2.5)(x)},
≈{∏部分[(p-1)/(p-2)]}2∏[1-1/(p-1)^2]{x/ln^(2.5)(x)},
≈2{∏[|p-1)/|p-2)}∏[1-1/(p-1)^2]{x/ln^(2.5)(x)}≈边界条件哥猜(小步数)解。
2{∏[|p-1)/|p-2)}∏[1-1/(p-1)^2]使哥猜解数量波动，只可求解边限。
(P,D(P))公式隐藏的奥秘：就是把哈代首创的，数学家一直使用的哥猜趋近解公式的e底幂指数形式，因“g”采用了强化的高一级的“g”，得到了强化的下限解，青岛 王新宇推进到10底幂指数形式公式，极大地简化了含“10底幂指数”参数公式的计算。常用对数尾数不影响整数位数。解决了计算公式数量解的精确度问题。青岛 王新宇在本贴(首创)推出偶数哥猜解中“首尾解(小步数)”计算公式，加上多次发表的成熟的“主体解(趋近步数)边界”计算公式，完整了偶数哥猜解,偶数等效于路程,与偶数中心对称分布的素数的平均间隔等效于步距,偶数含素数因子的不同,等效于步距有大有小。对称素数的数量,等效于于步数。路程规律增大,大步距,小步数数量就是任给偶数的对称素数的数量的下限。 偶数哥猜就等效于“任给偶数的对称素数的数量大于一”。
   附图表示：符号“P`”表示“最小的满足“偶数=小素数+大素数”中的小素数”，大素数可用“p跟一个数字”表示,数字值即表示“大素数书写位数”又表示“偶数值”的书写位数。即：小素数只改变低端数码。符号“S(P`)”表示与“P`”对应的“偶数”。“P`”是步距最大的数，是给定路程步数最少的数。“P`”只分布在最小和最大的两个偶数平方根数区域内，[(√x)-2]/(√x)个偶数平方根数的区域的步距都小于“P`”，即：采用“P`”可得到极限少“步数”。
     青岛 王新宇
      2013.1.6

尚九天

此图更妙，三只小猫叫：妙妙妙！

qdxy

[这个贴子最后由qdxy在 2013/01/09 04:58pm 第 1 次编辑]

    偶数哥猜解分布实测数据图隐藏的奥秘(续五)
  国外用电子计算机花费好几年时间对Goldbach猜想验证提供的数据图(g,P(g))和(g,D(g))。(g,P(g))图与青岛 王新宇的Goldbach猜想下界函数,相符合。Goldbach下界函数≈N/(LnN)^2≈P(g)/g≈(10^m)/(2.3m)^2≈10^{m-Lg(g)},P(g)=10^m,g≈(2.3m)^2,P(g)=10^4.3时,g≈(2.3*4.3)^2≈100，P(g)=10^16.9时,g≈(2.3*16.9)^2≈(38.9)^2≈1510。
P(g)=用常用对数表示的偶数(简称距离)，g是对称素数的平均间距(简称步距)，D(g)是用常用对数表示的对称素数的数量(简称步数)。步数=距离/步距，lg(步数)=lg(距离)-lg(步距)。lg[D(g)]=lg{P(g)}-lg(g)。
步数D(X;g)与X/g一致。“步距相同时，步数中的指数z=偶数中的指数m-步距转换成的指数。”简写为“z=m-lg(g)”,对应“10^z≈(1.32*10^m)/(5.3m^2)≈10^{m-lg(4*m^2)}”,有“D(X;g)中,内含的指数,一正一负。即：g的指数为负时,D(X;g)中X的指数为负负得正。”
z=m-lg(g)”,不含1.32参数时，g=[(2.3m)^2],m=(g^0.5)/2.3={[(2.3m)^2]^0.5}/2.3=2.3m/2.3
10^z≈10^{m-lg[g]}=10^{[(g^0.5)/2.3]-lg[g]}
10^z≈10^{m-lg[100]}=10^{[(100^0.5)/2.3]-2}=10^{4.3-2)=10^2.3
10^z≈10^{m-lg[200]}=10^{[(200^0.5)/2.3]-2.3}=10^{6.1-2.3)=10^3.9
10^z≈10^{m-lg[400]}=10^{[(400^0.5)/2.3]-2.6}=10^{8.7-2.6)=10^6.1
10^z≈10^{m-lg[800]}=10^{[(800^0.5)/2.3]-2.9}=10^{12.3-2.9)=10^7.7
10^z≈10^{m-lg[1200]}=10^{[(1200^0.5)/2.3]-3.1}=10^{15.1-3.1)=10^12
z=m-lg(g)”,含1.32参数时，g=[(5.3/1.32)m^2]=(2m)^2,m=(g^0.5)/2={[(2m)^2]^0.5}/2=2m/2
10^z≈10^{m-lg[g]}=10^{[(g^0.5)/2]-lg[g]}
10^z≈10^{m-lg[100]}=10^{[(100^0.5)/2]-2}=10^{5-2)=10^3
10^z≈10^{m-lg[200]}=10^{[(200^0.5)/2]-2.3}=10^{7-2.3)=10^4.7
10^z≈10^{m-lg[400]}=10^{[(400^0.5)/2]-2.6}=10^{10-2.6)=10^7.4
10^z≈10^{m-lg[800]}=10^{[(800^0.5)/2]-2.9}=10^{14.1-2.9)=10^11.2
10^z≈10^{m-lg[1200]}=10^{[(1200^0.5)/2]-3.1}=10^{17.3-3.1)=10^14.2
10^z≈10^{m-lg[g]}=10^{[(g^0.5)/2]-lg[g]}。
偶数含3因子，解的指数下移lg(2)=0.3,偶数含3,5,7因子，指数下移lg(2*1.33*1.2)=0.3+0.12+0.08=0.5,偶数含素数因子种类越多，指数下移越多,实际数据带大于前面公式解就是此原因。前面公式还把作为分母的参数“ln(x)[ln(x)-2]”简化成了“ln^2(x)”，也是实际数据大于前面公式解的原因。10^z=10^{m-lg(g)}是数据上移的极限,对应大步距的小步数的极限,正适合强化解偶数哥猜下限。
    青岛 王新宇
     2013.1.7

qdxy

          偶数哥猜解分布实测数据图隐藏的奥秘(续六)
(g,P(g))对应公式隐藏的奥秘：偶数哥猜数量实测数据(间隔,上界对应图)
                         0.5 |                          0.5
                  0.5   g    |                   0.5   g
P_min(g) = 0.12  g     e     |P_max(g) = 30.83  g     e
(g,D(g))公式该是: 以间隔作步距,上界作距离的(步距,步数对应图)
                        0.5|                           0.5
                  -1   g   |                    -1   g
D_min(g) = 0.12  g   e     | D_max(g) = 30.83  g   e  
D_min(g)=0.12*[g^(-1)]*{e^[g^(0.5)]}
=(1.32/11)(e^(2.3m))/(2.3m)^2
=(1/11)2∏[1-1/(p-1)^2]{10^m}/(2.3m)^2=等效于儿童的步数,同样：
D_max(g)=30.83*[g^(-1)]*e^[g^(0.5)]=(1.32(23))(10^m)/(2.3m)^2,
=23*2∏[1-1/(p-1)^2]{10^m}/(2.3m)^2=等效于大人的步数,  
分析P(g)：因lg(11)=1.04,lg(23)=1.362,1.04+1.362=2.4,解区域上下差
2.4格。小P(g)=S(g)-10^1.04,大P(g)=S(g)+1.36，小D(g)=S(g)-1.04,
大D(g)=S(g)+1.36。
z=m-lg(g)”,含1.32参数时,g=[(5.3/1.32)m^2]=(2m)^2,m=(g^0.5)/2
={[(2m)^2]^0.5}/2=2m/2,
10^z≈10^{m-lg[g]}=10^{[(g^0.5)/2]-lg[g]}
10^z≈10^{m-lg[100]}=10^{[(100^0.5)/2]-2}=10^{5-2)=10^3
10^z≈10^{m-lg[1200]}=10^{[(1200^0.5)/2]-3.1}=10^{17.3-3.1)=10^14.2
10^小z≈10^(3-1.04)≈10^2，
10^大z≈10^(14.2+1.36)≈10^15.56,
小{100，10^2},大{1200,10^15.3}两公式解与(g,D(g))数据图吻合。
   青岛 王新宇
     2013.1.8

qdxy

[这个贴子最后由qdxy在 2013/01/09 04:57pm 第 1 次编辑]

     偶数哥猜解分布实测数据图隐藏的奥秘(续七)
  国外用电子计算机花费好几年时间对Goldbach猜想验证提供的实测数据:
(P,S(P))图数据对应的公式：(英文原文对符号的含义没有细说,很费解)
                         0.4|                            0.4
                  0.4   P`   |                     0.4   P`
S_min(P) = 0.06  P`     e    | S_max(P) = 11.05  P`     e
S(P)是用常用对数表示数量的自变偶数(简称为距离)，P是距两边界等距的素数
(等效于稀疏区域对称素数的间距，简称为大步距)，
(P,S(P))图数据就是偶数哥猜中的首尾(边缘)解,
与哥猜解的强化下限解公式相符合。
ln10≈2.3, 2.3/√1.32≈2.3(0.87)≈2 ,P=[2(m+1)]^2.5, S(P)=10^m,
{P,S(P)}函数为{[2(m+1)]^2.5 , 10^m},
S(P)=10^6.924时,p≈(2(6.924+1))^2.5≈(15.848)^2.5≈1000。
S(p)=10^19时,p≈(2(19+1))^2.5≈(40)^2.5≈10119。
(P,D(P))公式应该是：超儿童,超大人的(大步距,小步数对应图)
                        0.5|                          0.5
                  -1   P   |                    -1   P
D_min(P) = 0.06  P   e     | D_max(P) = 11.05  P   e   
D_min(P)=0.06*[P^(-1)]*{e^[P`^(0.5)]}
=(1.32/22)(e^(2.3m))/(2.3m)^2
=(1/22)2∏[1-1/(p-1)^2]{10^m}/(2m+2)^2.5=等效于超儿童的小步数,同样：
D_max(p`)=11.05*[P^(-1)]*e^[P^(0.5)]=(1.32(8.37))(10^m)/(2.3m)^2,
=8.37*2∏[1-1/(p-1)^2]{10^m}/(2m+2)^2.5=等效于超大人的小步数,
分析S(P),因lg(22)=1.34,lg(8.37)=0.92,1.34+0.92=2.26,解区域上下差2.26格。
小S(P)=S(P)-10^1.34,大S(P)=S(P)+0.92，小D(P)=D(P)-10^0.92,
大D(P=D(P)+1.36。
(P,D(P))数据图，D(P)是用常用对数表示的距两边界等距的素数的数量
(简称为小步数)。小步数=距离/大步距，lg(小步数)=lg(距离)-lg(大步距)。
因“路程增大与步距增大一致”,[D_min(P)]/[D_max(P)]=[min(P)]/[max(P)]=0.06/11.05,
距离相等,步数=距离/步距。(P,D(P))公式该是：
                        0.5|                          0.5
                  -1   P   |                    -1   P
D_min(P) = 0.06  P   e     | D_max(P) = 11.05  P   e   
D(p)≈10^{m-Lg(P)}≈10^{m-Lg{[(2(m+1)]^2.5}。
符号“P”表示“最小的满足“偶数=小素数+大素数”中的小素数”，
却对应步距最大的数，
可以用于求给定路程时步数最少的步数。
    “步距相同时，小步数中的指数z=偶数中的指数m-lg(大步距)。”
简写为“z=m-lg(P)”,
“D(X)中,内含的指数,一正一负。即：P的指数为负时,D(X)中X的指数
为负负得正。
“z=m-lg(P)”,g=[2(m+1)]^2.5,m=[(g^0.4)/2]-1={[2(m+1)]^2.5^0.4}/2-1
=2(m+1)/2-1=m。
10^z≈10^{{[(g^0.4)/2]-1}-lg[g]}。
10^z≈10^{m-lg[1000]}=10^{[(1000^0.4)/2-1]-3}=10^{6.9-3)=10^3.9
10^z≈10^{m-lg[2000]}=10^{[(2000^0.4)/2-1]-3.3}=10^{9.45-3.3)=10^6.2
10^z≈10^{m-lg[4000]}=10^{[(4000^0.4)/2-1]-3.6}=10^{12.8-3.6)=10^9.2
10^z≈10^{m-lg[8000]}=10^{[(8000^0.4)/2]-1]-3.9}=10^{17.2-3.9)=10^13.3
10^小z=10^3.9-10^0.92=10^3,10^大z=10^13.3+10^1.36=10^14.7,约等于
10^z=10^{m-lg(g)}数据线上移一点。正适合求强化的偶数哥猜下限解。
偶数含3因子，解的指数下移lg(2)=0.3,偶数含3,5,7因子，
指数下移lg(2*1.33*1.2)
=0.3+0.12+0.08=0.5,偶数含素数因子种类越多，指数下移越多,
实际数据带大于前面公式解就是此原因。
前面公式还把作为分母的参数“ln(x)[ln(x)-2]”简化成了“ln^2(x)”，也是
实际数据大于前面公式解的原因。“P`”只分布在最小和最大的两个偶数
平方根数区域内，其他占{[(√x)-2]/(√x)}个偶数x平方根数的主体大区域的
步距都小于“P”，即：D(P)是“P”参数对应的“极限小步数”。
10^z=10^{m-lg(g)}是数据上移的极限,是强化的偶数哥猜下限解。
  青岛 王新宇
     2013.1.9
附：{P，D(X)}数据图。