การประมาณของสเตอร์ลิงสำหรับแฟกทอเรียลคืออะไร?

การประมาณของสเตอร์ลิงใช้ประมาณค่าแฟกทอเรียลขนาดใหญ่: n! ≈ √(2πn) × (n/e)^n สูตรนี้จะแม่นยำมากขึ้นเมื่อ n เพิ่มขึ้น และมีประโยชน์เมื่อค่าแฟกทอเรียลที่แน่นอนนั้นยากต่อการคำนวณ สำหรับ n = 10 จะได้ค่า 3,598,695 เมื่อเทียบกับค่าจริงที่ 3,628,800 ซึ่งแม่นยำประมาณ 99.2%

เครื่องคำนวณแฟกทอเรียล

Q: ทำไม 0 แฟกทอเรียลถึงเท่ากับ 1?

0! = 1 ตามข้อตกลงทางคณิตศาสตร์ คำนิยามนี้ทำให้สูตรทางคณิตศาสตร์หลายสูตรทำงานได้อย่างถูกต้อง โดยเฉพาะในวิชาการจัดหมู่ (combinatorics) ซึ่งจำนวนวิธีในการจัดเรียงวัตถุศูนย์ชิ้น (เซตว่าง) คือหนึ่งวิธี คือการไม่ทำอะไรเลย นอกจากนี้ยังคงคุณสมบัติการเรียกซ้ำที่ว่า n! = n × (n-1)! ดังนั้น 1! = 1 × 0! จึงต้องการให้ 0! = 1

Q: แฟกทอเรียลเติบโตเร็วแค่ไหน?

แฟกทอเรียลเติบโตเร็วกว่าฟังก์ชันเอกซ์โพเนนเชียล ในขณะที่ 10! = 3,628,800 แต่เพียงแค่ 20! ก็มีค่ามากกว่า 2 ล้านล้านล้าน (2 quintillion) ส่วน 100! มี 158 หลัก และ 1000! มี 2,568 หลัก การเติบโตแบบซูเปอร์เอกซ์โพเนนเชียลนี้เป็นเหตุผลที่แฟกทอเรียลปรากฏในทฤษฎีความซับซ้อน และทำไมอัลกอริทึมที่มีประสิทธิภาพจึงหลีกเลี่ยงการคำนวณแฟกทอเรียลขนาดใหญ่โดยตรง

Q: แฟกทอเรียลใช้ทำอะไร?

แฟกทอเรียลเป็นพื้นฐานในวิชาการจัดหมู่สำหรับการนับวิธีเรียงสับเปลี่ยน (permutations) และการจัดหมู่ (combinations) ปรากฏในทฤษฎีความน่าจะเป็น, ทฤษฎีบททวินาม, การขยายอนุกรมเทย์เลอร์ (เช่น e^x = Σ x^n/n!) และจำนวนสเตอร์ลิง แฟกทอเรียลมีความสำคัญในสถิติ, ฟิสิกส์ (กลศาสตร์ควอนตัม) และวิทยาการคอมพิวเตอร์ (การวิเคราะห์อัลกอริทึม)

Q: จะนับเลขศูนย์ลงท้ายในแฟกทอเรียลได้อย่างไร?

เลขศูนย์ลงท้ายใน n! มาจากตัวประกอบของ 10 ซึ่งต้องมีคู่ของ 2 และ 5 เนื่องจากมีตัวประกอบของ 2 มากกว่า 5 เสมอ เราจึงนับตัวประกอบของ 5 สูตรคือ: floor(n/5) + floor(n/25) + floor(n/125) + ... ตัวอย่างเช่น 100! มี floor(100/5) + floor(100/25) + floor(100/125) = 20 + 4 + 0 = 24 ตัว

คำนวณแฟกทอเรียลของจำนวนเต็มไม่เป็นลบใดๆ (n!) พร้อมการขยายทีละขั้นตอน รูปแบบสัญกรณ์วิทยาศาสตร์สำหรับตัวเลขจำนวนมาก การวิเคราะห์จำนวนหลัก และการแสดงภาพการเติบโตของแฟกทอเรียล รองรับค่าสูงสุดถึง 1 ล้าน

เครื่องคำนวณแฟกทอเรียล

Embed เครื่องคำนวณแฟกทอเรียล Widget

เกี่ยวกับ เครื่องคำนวณแฟกทอเรียล

เครื่องคำนวณแฟกทอเรียล คำนวณแฟกทอเรียลของจำนวนเต็มไม่เป็นลบ n ใดๆ เขียนแทนด้วย n! (อ่านว่า "เอนแฟกทอเรียล") แฟกทอเรียลคือผลคูณของจำนวนเต็มบวกทั้งหมดตั้งแต่ 1 ถึง n และเครื่องมือนี้รองรับการคำนวณสำหรับค่าขนาดใหญ่ถึงหนึ่งล้าน โดยแสดงผลลัพธ์ทั้งในรูปแบบเต็มและสัญกรณ์วิทยาศาสตร์

แฟกทอเรียลคืออะไร?

แฟกทอเรียลของจำนวนเต็มไม่เป็นลบ n คือผลคูณของจำนวนเต็มบวกทั้งหมดที่น้อยกว่าหรือเท่ากับ n เขียนแทนด้วย n! และนิยามว่า:

นิยามของแฟกทอเรียล

$$n! = n \times (n-1) \times (n-2) \times \ldots \times 2 \times 1$$

ตามข้อตกลง 0! ถูกกำหนดให้เท่ากับ 1 สิ่งนี้ไม่ใช่เรื่องบังเอิญ แต่เพื่อให้สูตรทางคณิตศาสตร์หลายสูตรทำงานได้อย่างถูกต้อง และรักษาความสัมพันธ์แบบเรียกซ้ำ n! = n × (n-1)!

ตัวอย่างของแฟกทอเรียล

0! = 1 (ตามนิยาม)
1! = 1
5! = 5 × 4 × 3 × 2 × 1 = 120
10! = 10 × 9 × 8 × 7 × 6 × 5 × 4 × 3 × 2 × 1 = 3,628,800

วิธีใช้เครื่องคำนวณนี้

ป้อนตัวเลขของคุณ: พิมพ์จำนวนเต็มไม่เป็นลบตั้งแต่ 0 ถึง 1,000,000 ในช่องป้อนข้อมูล หรือใช้ปุ่มเลือกด่วนสำหรับค่าที่พบบ่อย
คลิก คำนวณ: กดปุ่ม "คำนวณแฟกทอเรียล" เพื่อหาค่า n!
ดูผลลัพธ์ของคุณ: ดูค่าแฟกทอเรียล, สูตรการขยาย, จำนวนหลัก, และการวิเคราะห์เลขศูนย์ลงท้าย
ตรวจสอบทีละขั้นตอน: สำหรับค่าขนาดเล็ก (≤12) สามารถดูรายละเอียดการคูณทั้งหมดได้

ทำความเข้าใจผลลัพธ์ของคุณ

ผลลัพธ์แบบเต็ม: ค่าแฟกทอเรียลที่สมบูรณ์ (แสดงสำหรับ n ≤ 9999)
สัญกรณ์วิทยาศาสตร์: สำหรับผลลัพธ์ขนาดใหญ่ จะแสดงเป็น แมนทิสซา × 10^เลขชี้กำลัง
จำนวนหลัก: มีจำนวนกี่หลักในผลลัพธ์แฟกทอเรียล
เลขศูนย์ลงท้าย: ผลลัพธ์ลงท้ายด้วยเลขศูนย์กี่ตัว
การขยาย: สูตรการคูณ n × (n-1) × ... × 1

การประยุกต์ใช้แฟกทอเรียล

🎲 การเรียงสับเปลี่ยน

คำนวณจำนวนวิธีในการจัดเรียงวัตถุที่แตกต่างกัน n ชิ้น ตัวอย่างเช่น หนังสือ 5 เล่มสามารถจัดเรียงบนชั้นได้ 5! = 120 วิธีที่แตกต่างกัน

🎯 การจัดหมู่

หาจำนวนวิธีในการเลือกสิ่งของ k ชิ้นจาก n ชิ้นโดยใช้สูตร C(n,k) = n! / (k!(n-k)!) ซึ่งเป็นพื้นฐานในทฤษฎีความน่าจะเป็น

📐 ทฤษฎีบททวินาม

แฟกทอเรียลปรากฏในสัมประสิทธิ์ทวินามที่ใช้ในการขยายพจน์เช่น (a+b)^n ในพีชคณิตและแคลคูลัส

∑ อนุกรมเทย์เลอร์

ฟังก์ชันสำคัญหลายอย่างถูกแสดงในรูปของอนุกรมอนันต์ที่เกี่ยวข้องกับแฟกทอเรียล เช่น e^x = Σ(x^n/n!) และ sin(x)

การเติบโตของแฟกทอเรียล

แฟกทอเรียลเติบโตในอัตราซูเปอร์เอกซ์โพเนนเชียล ซึ่งเร็วว่าฟังก์ชันเอกซ์โพเนนเชียลใดๆ การเติบโตอย่างรวดเร็วนี้คือสาเหตุที่แฟกทอเรียลมีความสำคัญในทฤษฎีความซับซ้อนและการวิเคราะห์อัลกอริทึม

n	n!	จำนวนหลัก	เลขศูนย์ลงท้าย
5	120	3	1
10	3,628,800	7	2
20	2,432,902,008,176,640,000	19	4
50	≈ 3.04 × 10^64	65	12
100	≈ 9.33 × 10^157	158	24
1000	≈ 4.02 × 10^2567	2,568	249

ทำไม 0! = 1?

คำนิยาม 0! = 1 เป็นข้อตกลงทางคณิตศาสตร์ที่ทำให้สูตรหลายสูตรทำงานได้อย่างถูกต้อง:

การเรียกซ้ำ (Recursion): ความสัมพันธ์ n! = n × (n-1)! บอกเป็นนัยว่า 1! = 1 × 0! ดังนั้น 0! ต้องเท่ากับ 1
การจัดหมู่: มีวิธีเดียวในการจัดเรียงวัตถุศูนย์ชิ้น คือการไม่ทำอะไรเลย
ฟังก์ชันแกมมา: แฟกทอเรียลในรูปทั่วไป Γ(1) = 0! = 1
ผลคูณว่าง: ผลคูณของตัวเลขที่ไม่มีเลยถูกกำหนดให้เป็น 1 (เอกลักษณ์การคูณ)

เลขศูนย์ลงท้ายในแฟกทอเรียล

จำนวนเลขศูนย์ลงท้ายใน n! เท่ากับจำนวนครั้งที่ 10 หาร n! ลงตัว เนื่องจาก 10 = 2 × 5 และมีตัวประกอบของ 2 มากกว่า 5 เสมอ เราจึงนับตัวประกอบของ 5:

สูตรเลขศูนย์ลงท้าย

$$\text{เลขศูนย์ลงท้าย} = \left\lfloor\frac{n}{5}\right\rfloor + \left\lfloor\frac{n}{25}\right\rfloor + \left\lfloor\frac{n}{125}\right\rfloor + \ldots$$

การประมาณของสเตอร์ลิง

สำหรับ n ขนาดใหญ่ การคำนวณ n! ที่แน่นอนกลายเป็นเรื่องที่ทำได้ยาก การประมาณของสเตอร์ลิงให้ค่าประมาณดังนี้:

การประมาณของสเตอร์ลิง

$$n! \approx \sqrt{2\pi n} \left(\frac{n}{e}\right)^n$$

การประมาณนี้จะมีความแม่นยำเพิ่มขึ้นเรื่อยๆ เมื่อ n มีค่ามากขึ้น และมีประโยชน์สำหรับการคำนวณเชิงทฤษฎี

คำถามที่พบบ่อย

แฟกทอเรียลคืออะไร?

แฟกทอเรียล เขียนแทนด้วย n! คือผลคูณของจำนวนเต็มบวกทั้งหมดตั้งแต่ 1 ถึง n ตัวอย่างเช่น 5! = 5 × 4 × 3 × 2 × 1 = 120 โดย 0! = 1 แฟกทอเรียลเติบโตเร็วมาก โดย 20! มี 19 หลัก และ 100! มี 158 หลัก

ทำไม 0 แฟกทอเรียลถึงเท่ากับ 1?

0! = 1 ตามข้อตกลงทางคณิตศาสตร์ เพื่อให้สูตรคณิตศาสตร์ทำงานได้ถูกต้อง โดยเฉพาะในเรื่องการจัดหมู่ที่จำนวนวิธีจัดสิ่งของศูนย์ชิ้นคือหนึ่งวิธี และเพื่อให้เป็นไปตามคุณสมบัติ n! = n × (n-1)!

แฟกทอเรียลเติบโตเร็วแค่ไหน?

เติบโตเร็วกว่าฟังก์ชันเอกซ์โพเนนเชียล 10! คือสามล้านกว่า แต่ 20! เกินสองล้านล้านล้าน 100! มี 158 หลัก และ 1000! มี 2,568 หลัก การเติบโตที่รวดเร็วนี้สำคัญมากในทฤษฎีความซับซ้อน

แฟกทอเรียลใช้ทำอะไร?

ใช้ในวิชาการจัดหมู่เพื่อนับวิธีจัดเรียงและเลือกสิ่งของ ใช้ในทฤษฎีความน่าจะเป็น, ทฤษฎีบททวินาม, อนุกรมเทย์เลอร์ และจำเป็นในสถิติ, ฟิสิกส์ และวิทยาการคอมพิวเตอร์