Fast-growing hierarchy

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목차
1. 개요2. 정의 및 설명3. 계산 예시4. 큰 수의 서열5. FGH의 단계
5.1. 오메가 이전 단계5.2. 오메가 단계 1(선형~다항식 단계)5.3. 오메가 단계 2(지수화 단계 이상)5.4. 엡실론 단계5.5. 제타-에타 단계5.6. 베블런 함수 단계
5.6.1. 일변수 파이 단계5.6.2. 감마 단계5.6.3. 다변수 파이 단계
5.7. 서수 붕괴 함수 단계
5.7.1. 바흐만의 프사이 함수 단계 15.7.2. 바흐만의 프사이 함수 단계 2
6. 왜 3이 기준인가?7. 관련 항목

1. 개요 [편집]

큰 수들의 크기를 비교할 때 쓰이는 계층구조. FGH는 커지면 커질수록 뭔가가 더 붙는 다른 큰 수 함수들과는 다르게 간결하고 매우 강력하여 큰 수들을 비교할때 요긴하게 쓰인다.

2. 정의 및 설명 [편집]

  1. f0(n)=n+1 f_0(n) = n+1
  2. 서수 α \alpha 에 대해 fα+1(n)=fαn(n) f_{\alpha +1}(n) = f_{\alpha}^n (n)
  3. α \alpha 가 극서수라면 fα(n)=fα[n](n) f_{\alpha}(n) = f_{\alpha [n]}(n)
이해를 돕기 위해서 정의를 풀어서 다시 쓰면 다음과 같다.
  1. 서수 0에 해당하는 함수는 '다음 수'라는 연산이다.
  2. 서수가 다른 서수 α\alpha의 다음 서수인 경우, α\alpha에 대응하는 함수를 nn번 합성한다.
  3. 서수가 더 작은 서수들의 극한서수인 경우, 그 서수를 정의하는 더 작은 서수들의 수열(fundamental sequence)에서 nn번째 서수를 대입한다.
각 단계는 하나의 함수를 가리킨다. 정의 (2)에 의해서 같은 단계의 함수에 더 큰 수를 집어넣는 것보다 단계를 높이는 것이 결과값을 훨씬 크게 만든다. 서수가 조금만 커져도 우주 원자 수 정도는 가뿐히 넘는다. 대신 1, 2를 대입한다면 매우 큰 가산서수를 가져와도 값이 3을 넘지 못하는 경우가 있기 때문에 높은 단계의 크기를 체감하고 싶을 때에는 보통 nn에 3을 대입하는 경우가 많다.

3. 계산 예시 [편집]

정의에 의해 서수 0에 해당하는 함수는 '다음 수'라는 연산이다. f0(n)=n+1, f0(100)=101 f_0(n) = n+1,\ f_0(100)=101

서수 1에 해당하는 함수는 '다음 수'를 nn번 반복한 것이므로 n+n=2n n+n=2n 이다. f1(n)=2n, f1(100)=200 f_1(n) = 2n,\ f_1(100)=200

서수 2에 해당하는 함수는 2배하기를 nn번 반복하는 것이므로[1] 2×2×...×2×n=n×2n2 \times 2 \times ... \times 2 \times n = n \times 2^n이다. f2(n)=n×2n, f2(100)=100×21001.267f_2(n) = n \times 2^n,\ f_2(100)=100 \times 2^{100} \sim 1.267

서수 3에 해당하는 함수는 n×2n,(n×2n)×2(n×2n),... n \times 2^n, (n \times 2^n) \times 2^{(n \times 2^n)}, ... 이런식으로 nn번 합성하는 것이다.[2]줄임표를 사용하지 않고 정확하게 나타내기는 힘들고 근삿값은 (2n)(2n)...(2n) (2^n)^{(2^n)^{...^{(2^n)}}} 으로 2nn 2^n \uparrow \uparrow n 과 같다. \uparrow \uparrow 의 의미는 커누스 윗화살표 표기법 참고.

서수 4에 해당하는 함수는 위의 함수를 n n 번 합성한 것이므로 근삿값으로 22..n 2 \uparrow \uparrow 2 \uparrow \uparrow.. \uparrow \uparrow n 이고 이것은 2n 2 \uparrow \uparrow \uparrow n보다 크다.

서수 5에 해당하는 함수는 위의 함수를 nn번 합성한 것이므로 근삿값으로 222...n2 \uparrow \uparrow \uparrow 2 \uparrow \uparrow \uparrow 2 \uparrow \uparrow \uparrow ... \uparrow \uparrow \uparrow n이고 이것은 2n2 \uparrow \uparrow \uparrow \uparrow n보다 크다. 즉 유한 서수 a+1a+1에 대한 함수는 대략 크누스의 윗 화살표 표기법으로 화살표가 aa개 있는 것과 비슷하다. (화살표 앞뒤에 붙는 수의 크기는 2 이상이기만 하면 크게 중요하지 않다.)

그러면 윗화살표 표기법만 가지고 모든 단계를 근사할 수 있을까? 아니다. 아직 정의 (3)은 쓰지도 않았다. 여기서 가장 작은 극서수인 ω\omega가 등장한다.

서수 ω\omega에 해당하는 함수는 정의(3)에 의해 ω\omega에 n을 대입해서 n단계 함수가 된다. ω\omega의 fundamental sequence의 nn번째 항은 nn이기 때문이다. 즉 fω(100)=f100(100)f_{\omega}(100)=f_{100}(100)이다.

서수 ω+1\omega+1 에 해당하는 함수 fω+1(n)f_{\omega+1}(n)은 절대 fn+1(n)f_{n+1}(n)아니다. ω+1\omega+1은 극서수가 아니기 때문에 정의 (2)에 의하여 fω+1(n)f_{\omega+1}(n)fω(n)f_{\omega}(n)nn번 중첩하는 것인데, f100(100)f_{100}(100)을 계산해서 나오는 엄청 큰 수를 AA라고 하면 서수 AA에 해당하는 함수인 fA(A)f_A(A)를 계산해야 하고 그 결과를 또 단계에 넣고 하는 것을 100번 반복해야 fω+1(100)f_{\omega+1}(100)이 나온다.

fω2(n)f_{\omega2}(n)ω2\omega2가 서수의 수열 ω+1,ω+2,\omega+1, \omega+2, \cdots로 정의되기 때문에, 정의 (3)에 의해 fω+n(n)f_{\omega+n}(n)와 같다.[3] 이를 반복하면 fω(m+1)(n)f_{\omega (m+1)}(n)fωm+nf_{\omega m+n}가 된다.

fω2(n)f_{\omega^2}(n)는 같은 원리로 정의 (3)을 사용하여 fωn(n)f_{\omega n}(n)가 되고, fωω(n)f_{\omega^\omega}(n)fωn(n)f_{\omega^n}(n)이 된다.

이제 몇몇 큰 수들을 이 표기법으로 어떻게 나타낼 수 있는지 알아보자.

구골의 경우, 약간의 계산을 거치면 f2(323)=323×2323<10100<324×2324=f2(324)f_{2}(323)=323\times2^{323}\lt10^{100}\lt324\times2^{324}=f_{2}(324)임을 알 수 있다. 하지만 서수 3에 대한 함수로는 f3(2)=2048<10100<f3(3)f_{3}(2)=2048\lt10^{100}\lt f_{3}(3)이 되어, 비교하는 의미가 없어진다.

스큐스 수의 경우, 대략 f3(4)<eee79<f3(5)<f4(2)f_3(4)\lt e^{e^{e^{79}}}\lt f_3(5)\lt f_4(2)이다.

그레이엄 수의 경우, 윗 화살표가 g63g_{63}개이므로 유한 서수로 나타내기에는 너무 크다. 대신, g1=33<f64(64)g_{1}=3\uparrow\uparrow\uparrow\uparrow3\lt f_{64}(64)에서 시작하여 g2<ff64(64)(f64(64))g_{2}\lt f_{f_{64}(64)}(f_{64}(64))를 보이고, 이 과정을 64번 반복하면 g64<fω+1(64)g_{64}\lt f_{\omega+1}(64)인 것을 알 수 있다.[4]

이처럼 큰 수들은 그 크기에 "대응"하는 서수를 가지는 경우가 많기 때문에, 큰 수들의 크기를 편리하게 비교할 수 있다.

4. 큰 수의 서열 [편집]

5. FGH의 단계 [편집]

5.1. 오메가 이전 단계 [편집]

  • f0(n)=n+1f_{0}(n) = n+1
  • f1(n)=n+n=2nf_{1}(n) = n+n = 2n
  • f2(n)=f1n(n)=2(2(...2(2n)))=2nn>2n=2nf_{2}(n) = f{_{1}^{n}}(n) = 2(2(...2(2n))) = 2^{n}n>2 \uparrow n = 2^{n}
  • f3(n)2nn>2nf_{3}(n) \approx 2^{n} \uparrow \uparrow n > 2 \uparrow \uparrow n
  • f4(n)f3(n)n(2nn)nf_{4}(n) \approx f_{3}(n) \uparrow\uparrow\uparrow n \geq (2^{n} \uparrow \uparrow n) \uparrow\uparrow\uparrow n
  • fm(n)fm1(n)m1n((...(2n)2n)3n)...)m1nf_{m}(n) \approx f_{m-1}(n) \uparrow^{m-1} n \geq ((...(2\uparrow n)\uparrow^2n)\uparrow^3n)...)\uparrow^{m-1} n [6]

5.2. 오메가 단계 1(선형~다항식 단계) [편집]

  • fω(n)fn1(n)n1n((...(2n)2n)3n)...)n1nf_{ω}(n)\approx f_{n-1}(n) \uparrow^{n-1} n \geq ((...(2\uparrow n)\uparrow^2n)\uparrow^3n)...)\uparrow^{n-1} n
  • fω+1(n)=fω(fω(fω(...fω(n)...)))nf_{ω+1}(n)=\underbrace {f_{ω}(f_{ω}(f_{ω}(...f_{ω}(n)...)))}_{n}
  • fω+a+1(n)=fω+a(fω+a(fω+a(...fω+a(n)...)))nf_{ω+a+1}(n)=\underbrace {f_{ω+a}(f_{ω+a}(f_{ω+a}(...f_{ω+a}(n)...)))}_{n}
  • fω2(n)=fω+ω(n)=fω+n(n)f_{ω2}(n)=f_{ω+ω}(n)=f_{ω+n}(n)
  • fω3(n)=fω2+ω(n)=fω2+n(n)=fω2+n1(fω2+n1(fω2+n1(...fω2+n1(n)...)))nf_{ω3}(n)=f_{ω2+ω}(n)=f_{ω2+n}(n)=\underbrace {f_{ω2+n-1}(f_{ω2+n-1}(f_{ω2+n-1}(...f_{ω2+n-1}(n)...)))}_{n}

5.3. 오메가 단계 2(지수화 단계 이상) [편집]

  • fω2(n)=fωω(n)=fωn(n)=fω(n1)+ω(n)f_{ω^2}(n)=f_{ωω}(n)=f_{ωn}(n)=f_{ω(n-1)+ω}(n)
  • fω3(n)=fω2×ω(n)=fω2×n(n)=fω2×(n1)+ω2(n)f_{ω^3}(n)=f_{ω^2×ω}(n)=f_{ω^2×n}(n)=f_{ω^2×(n-1)+ω^2}(n)
  • fωω(n)=fωn(n)=fωn1×ω(n)=fωn1×n(n)=fωn1×(n1)+ωn1(n)f_{ω^ω}(n)=f_{ω^n}(n)=f_{ω^{n-1}×ω}(n)=f_{ω^{n-1}×n}(n)=f_{ω^{n-1}×(n-1)+ω^{n-1}}(n)
  • fωω+1(n)=fωω×ω(n)=fωω×n(n)=fωω×(n1)+ωω(n)f_{ω^{ω+1}}(n)=f_{ω^ω×ω}(n)=f_{ω^ω×n}(n)=f_{ω^ω×(n-1)+ω^ω}(n)
  • fωω2(n)=fωω+ω(n)=fωω+n(n)=fωω+(n1)×ω(n)=fωω+(n1)×n(n)=fωω+(n1)×(n1)+ωω+(n1)(n)f_{ω^{ω2}}(n)=f_{ω^{ω+ω}}(n)=f_{ω^{ω+n}}(n)=f_{ω^{ω+(n-1)}×ω}(n)=f_{ω^{ω+(n-1)}×n}(n)=f_{ω^{ω+(n-1)}×(n-1)+ω^{ω+(n-1)}}(n)
  • fωω2(n)=fωωω(n)=fωωn(n)=fωω(n1)+ω(n)f_{ω^{ω^2}}(n)=f_{ω^{ωω}}(n)=f_{ω^{ωn}}(n)=f_{ω^{ω(n-1)+ω}}(n)
  • fωωω(n)=fωωn(n)=fωωn1×ω(n)f_{ω^{ω^ω}}(n)=f_{ω^{ω^n}}(n)=f_{ω^{ω^{n-1}×ω}}(n)

5.4. 엡실론 단계 [편집]

ϵ0\epsilon_0{1,ω,ωω,ωωω,}\{1,ω,ω^ω,ω^{ω^ω},\cdots\}의 극서수이고, ϵa+1\epsilon_{a+1}{ϵa+1,ωϵa+1,ωωϵa+1,}\{\epsilon_a+1,ω^{\epsilon_a+1},ω^{ω^{\epsilon_a+1}},\cdots\}의 극서수이다.
  • fϵ0(n)=fω(n1)(n)f_{\epsilon_0}(n)=f_{ω↑↑(n-1)}(n)
  • fϵa+1(n)=fωωϵa+1(n)f_{\epsilon_{a+1}}(n)=f_{ω^{ω^{\cdot^{\cdot^{\cdot^{\epsilon_a+1}}}}}}(n) (ωωn1n-1개)[7]

5.5. 제타-에타 단계 [편집]

  • fζ0(n)=fϵϵ...ϵ0(n)f_{\zeta_0}(n)=f_{\epsilon_{\epsilon_{._{._{._{\epsilon_0}}}}}}(n) (ϵ\epsilonn1n-1개)
  • fζa+1(n)=fϵϵ...ζa+1(n)f_{\zeta_{a+1}}(n)=f_{\epsilon_{\epsilon_{._{._{._{\zeta_a+1}}}}}}(n) (ϵ\epsilonn1n-1개)
  • fη0(n)=fζζ...ζ0(n)=fζη0(n)f_{\eta_0}(n)=f_{\zeta_{\zeta_{._{._{._{\zeta_0}}}}}}(n)=f_{\zeta_{\eta_0}}(n) (ζ\zetan1n-1개)
  • fηa+1(n)=fζζ...ηa+1(n)f_{\eta_{a+1}}(n)=f_{\zeta_{\zeta_{._{._{._{\eta_a+1}}}}}}(n) (ζ\zetan1n-1개)

5.6. 베블런 함수 단계 [편집]

그리스 문자는 무한하지 않기 때문에, 다음 단계로 나아가기 위해 앞의 극서수들을 일반화한 베블런 함수 φ(n)\varphi(n)을 사용한다.
1. φ0(a)=ωa\varphi_0(a)=\omega^a
2. 서수 α\alpha에 대해, φα(0)[n]=φα1n(0)\varphi_\alpha(0)[n]=\varphi^n_{\alpha-1}(0)
3. φα(m)[n]=φα1n(φα(m1)+1)\varphi_\alpha(m)[n]=\varphi^n_{\alpha-1}(\varphi_\alpha(m-1)+1)
4. α\alpha가 극서수라면, φα(0)[n]=φn(0)\varphi_\alpha(0)[n]=\varphi_n(0)
5. φα(m)[n]=φn(φα(m1)+1)\varphi_\alpha(m)[n]=\varphi_n(\varphi_\alpha(m-1)+1)

5.6.1. 일변수 파이 단계 [편집]

  • fφ0(a)(n)=fωa(n)f_{\varphi_0(a)}(n)=f_{\omega^a}(n)
  • fφ1(a)(n)=fϵa(n)f_{\varphi_1(a)}(n)=f_{\epsilon_a}(n)
  • fφ2(a)(n)=fζa(n)f_{\varphi_2(a)}(n)=f_{\zeta_a}(n)
  • fφ3(a)(n)=fηa(n)f_{\varphi_3(a)}(n)=f_{\eta_a}(n)
  • fφ4(0)(n)=fηη...η0(n)f_{\varphi_4(0)}(n)=f_{\eta_{\eta_{._{._{._{\eta_0}}}}}}(n) (η\etan1n-1개)
  • fφα+1(0)(n)=fφα(φα(...φα(0)...))(n)f_{\varphi_{\alpha+1}(0)}(n)=f_{\varphi_{\alpha}(\varphi_{\alpha}(...\varphi_{\alpha}(0)...))}(n) (φα\varphi_\alphan1n-1개)
  • fφα+1(β+1)(n)=fφα(φα(...φα+1(β)...))(n)f_{\varphi_{\alpha+1}(\beta+1)}(n)=f_{\varphi_{\alpha}(\varphi_{\alpha}(...\varphi_{\alpha+1}(\beta)...))}(n) (φα\varphi_\alphan1n-1개)
  • fφα(β)(n)=fφ(α,β)(n)f_{\varphi_{\alpha}(\beta)}(n)=f_{\varphi(\alpha,\beta)}(n)

5.6.2. 감마 단계 [편집]

  • fΓ0(n)=fφ(1,0,0)=fφφφ...φ0(0)...(0)(0)(0)(n)f_{\Gamma_0}(n)=f_{\varphi(1,0,0)}=f_{\varphi_{\varphi_{\varphi_{...\varphi_{0}(0)...}(0)}(0)}(0)}(n) (φ\varphin1n-1개) =fφ(φ(φ(...φ(0,0)...,0),0),0)=f_{\varphi(\varphi(\varphi(...\varphi(0,0)...,0),0),0)}) (φ\varphin1n-1개)

5.6.3. 다변수 파이 단계 [편집]

  • fφ(a,b,c...d,e+1)(n)=fφ(a,b,c...d1,φ(a,b,c...d1,φ(a,b,c...d1,φ(a,b,c...d,e)...))(n)f_{\varphi(a,b,c...d,e+1)}(n)=f_{\varphi(a,b,c...d-1,\varphi(a,b,c...d-1,\varphi(a,b,c...d-1,\varphi(a,b,c...d,e)...))}(n) (φ\varphin1n-1개)
  • fφ(a,b,c...d+1,0,0,0...0)(n)=fφ(a,b,c...d,φ(a,b,c...d,φ(a,b,c...d,...φ(a,b,c...d,0,0,0...0)...)0,0...0)0,0...0)(n)f_{\varphi(a,b,c...d+1,0,0,0...0)}(n)=f_{\varphi(a,b,c...d,\varphi(a,b,c...d,\varphi(a,b,c...d,...\varphi(a,b,c...d,0,0,0...0)...)0,0...0)0,0...0)}(n) (φ\varphin1n-1개)
  • fφ(0,0,0....0,a,b,0,c)(n)=fφ(a,b,0,c)(n)f_{\varphi(0,0,0....0,a,b,0,c)}(n)=f_{\varphi(a,b,0,c)}(n)
  • φ(1,0,0,0)\varphi(1,0,0,0)을 아커만 서수라고 하고, φ(1,0,0,...,0,0)ω\varphi(\underbrace{1,0,0,...,0,0)}_\omega를 작은 베블런 서수라고 한다.

5.7. 서수 붕괴 함수 단계 [편집]

이 문서에서는 서수 붕괴 함수가 어떻게 커지는지만 중점적으로 다룬다. 자세한 원리는 서수(수학)/큰 가산서수 문서의 5번째 문단 참고.

5.7.1. 바흐만의 프사이 함수 단계 1 [편집]

  • fψ(0)(n)=fϵ0(n)f_{\psi(0)}(n)=f_{\epsilon_0}(n)
  • fψ(1)(n)=fϵ1(n)f_{\psi(1)}(n)=f_{\epsilon_1}(n)
  • fψ(ω)(n)=fϵω(n)f_{\psi(\omega)}(n)=f_{\epsilon_\omega}(n)
  • fψ(Ω)(n)=fζ0(n)f_{\psi(\Omega)}(n)=f_{\zeta_0}(n)
  • fψ(Ω+1)(n)=fϵζ0+1(n)f_{\psi(\Omega+1)}(n)=f_{\epsilon_{\zeta_0+1}}(n)
  • fψ(Ω+a)(n)=fϵζ0+a(n)f_{\psi(\Omega+a)}(n)=f_{\epsilon_{\zeta_0+a}}(n)
  • fψ(Ω2)(n)=fψ(Ω+Ω)(n)=fζ1(n)f_{\psi(\Omega2)}(n)=f_{\psi(\Omega+\Omega)}(n)=f_{\zeta_1}(n)
  • fψ(Ω3)(n)=fζ2(n)f_{\psi(\Omega3)}(n)=f_{\zeta_2}(n)
  • fψ(Ω2)(n)=fψ(Ω×Ω)(n)=fη0(n)=fφ3(0)(n)f_{\psi(\Omega^2)}(n)=f_{\psi(\Omega×\Omega)}(n)=f_{\eta_0}(n)=f_{\varphi_3(0)}(n)
  • fψ(Ω22)(n)=fψ(Ω2+Ω2)=fη1(n)f_{\psi({\Omega^2}2)}(n)=f_{\psi(\Omega^2 +\Omega^2)}=f_{\eta_1}(n)
  • fψ(Ω3)=fφ4(0)(n)f_{\psi(\Omega^3)}=f_{\varphi_4(0)}(n)
  • fψ(Ωω)(n)=fφω(0)(n)=fφ(ω,0)(n)f_{\psi(\Omega^\omega)}(n)=f_{\varphi_\omega(0)}(n)=f_{\varphi(\omega,0)}(n)
  • fψ(ΩΩ)(n)=fφ(1,0,0)(n)=fΓ0(n)f_{\psi(\Omega^\Omega)}(n)=f_{\varphi(1,0,0)}(n)=f_{\Gamma_0}(n)
  • fψ(ΩΩ2)(n)=fφ(1,0,0,0)(n)f_{\psi(\Omega^{\Omega^2})}(n)=f_{\varphi(1,0,0,0)}(n)
  • fψ(ΩΩω)(n)=fφ(1,0,0,...,0,0)ω(n)f_{\psi(\Omega^{\Omega^\omega})}(n)=f_{\varphi(1,\underbrace{0,0,...,0,0)}_\omega}(n)

더 나아가
  • fψ(ΩΩΩ)(n)f_{\psi(\Omega^{\Omega^\Omega})}(n)
를 생각 할 수 있고, 이 밑첨자를 큰 베블런 서수(Large Veblen Ordinal)라고 한다.

5.7.2. 바흐만의 프사이 함수 단계 2 [편집]

  • fψ1(0)(n)=fψ(ϵΩ+1)(n)=fψ(ΩΩΩ...)(n)f_{\psi_1(0)}(n)=f_{\psi(\epsilon_{\Omega+1})}(n)=f_{\psi(\Omega^{\Omega^{\Omega^{^{.^{.^.}}}}})}(n)
  • fψ1(1)(n)=fψ(ϵΩ+2)(n)f_{\psi_1(1)}(n)=f_{\psi(\epsilon_{\Omega+2})}(n)
  • fψ1(Ω)(n)=fψ(ζΩ+1)(n)f_{\psi_1(\Omega)}(n)=f_{\psi(\zeta_{\Omega+1})}(n)
  • fψ1(Ω2)(n)=fψ(ηΩ+1)(n)f_{\psi_1(\Omega^2)}(n)=f_{\psi(\eta_{\Omega+1})}(n)
  • fψ1(ΩΩ)(n)=fψ(ΓΩ+1)(n)f_{\psi_1(\Omega^{\Omega})}(n)=f_{\psi(\Gamma_{\Omega+1})}(n)
  • fψ2(0)(n)=fψ1(ϵΩ+1)(n)=fψ1(ΩΩΩ...)(n)f_{\psi_2(0)}(n)=f_{\psi_1({\epsilon_{\Omega+1}})}(n)=f_{\psi_1(\Omega^{\Omega^{\Omega^{^{.^{.^.}}}}})}(n)
  • fψψ(0)(0)(n)=fψϵ0(0)(n)=fψωωω...(0)(n)f_{\psi_{\psi(0)}(0)}(n)=f_{\psi_{\epsilon_0}(0)}(n)=f_{\psi_{\omega^{\omega^{\omega^{.^{.^.}}}}}(0)}(n)
  • fψψ1(0)(0)(n)=fψψ(ϵΩ+1)(0)(n)=fψψ(ΩΩ...)(0)(n)f_{\psi_{\psi_1(0)}(0)}(n)=f_{\psi_{\psi(\epsilon_{\Omega+1})}(0)}(n)=f_{\psi_{\psi(\Omega^{\Omega^{.^{.^.}}})}(0)}(n)
  • fψψψ(0)(0)(0)(n)=fψψϵ0(0)(0)(n)f_{\psi_{\psi_{\psi(0)}(0)}(0)}(n)=f_{\psi_{\psi_{\epsilon_0}(0)}(0)}(n)

6. 왜 3이 기준인가? [편집]

Γ0\Gamma_0에 대해, fΓ0(2)f_{\Gamma_0}(2)를 구해보자. 이 서수는 {1,φ1(0),φφ1(0)(0),φφφ1(0)(0)(0),}\{1, \varphi_1(0), \varphi_{ \varphi_1(0)}(0), \varphi_{ \varphi_{ \varphi_1(0)}(0)}(0), \cdots\}의 극서수이므로 이것은 fφ1(0)(2)=fϵ0(2)f_{\varphi_1(0)}(2)=f_{\epsilon_0}(2)과 같다. ϵ0\epsilon_0{1,ω,ωω,ωωω}\{1, \omega, \omega^\omega, \omega^{\omega^\omega} \cdots\}의 극서수라서, 이것은 fω(2)f_{\omega}(2)와 같고, fω(2)=f2(2)=8f_{\omega}(2)=f_{2}(2)=8이 된다. 이렇듯 많은 극서수를 정의하는 수열이 1부터 시작하므로, 2 이하의 수는 계산이 너무 쉽게 끝나게 된다. 만약 Γ0+1\Gamma_0+1과 같이 극서수가 아니라 따름서수라면 fΓ0+1(2)=fΓ0(fΓ0(2))=fΓ0(8)f_{\Gamma_0+1}(2)=f_{\Gamma_0}(f_{\Gamma_0}(2))=f_{\Gamma_0}(8)처럼 재귀를 통해 값이 3 이상이 되어 그나마 낫다.

나아가서 1을 넣으면 서수가 무엇이든 결과값이 2로 고정된다. fundamental sequence가 1로 시작하는 극서수[8]α\alpha에 대해 fα(1)f_\alpha(1)를 계산하면 f1(1)=f0(1)=2f_1(1)=f_0(1)=2가 된다. α\alpha가 따름서수라도 한번만 재귀하게 되어 fα(1)=fα1(1)f_{\alpha}(1)=f_{\alpha-1}(1)이므로 재귀를 통해 값을 늘릴 수도 없다.

7. 관련 항목 [편집]

[1] nnnn번 더하는게 아니라 '자기 자신을 더하는 것'을 nn번 반복하는 것임에 유의해야 한다.[2] 예를 들어 f3(3)f_3(3)(3×23)×2(3×23))×2((3×23)×2(3×23)))(3×2^3)×2^{(3×2^3)})×2^{((3×2^3)×2^{(3×2^3)})})과 같고 이는 24×224×224×22424×2^{24}×2^{24×2^{24}} 이므로 약 6.89×101212106946.89×10^{121210694}이다.[3] 2×ω2 \times \omega라고 쓰면 안된다. 서수 연산에서는 교환법칙이 성립하지 않아서, 2×ω 2 \times \omegaω \omega가 같다.[4] 더 정확히는 fω63(4)f^{63}_{\omega}(4)로 근사할 수 있다.[5] 정작 유명한 TREE(3)은 정확한 크기가 측정되지 않았다.[6] 여기서 m1\uparrow^{m-1}은 윗방향 화살표가 m1m-1개 있다는 뜻이다.[7] ϵa\epsilon_a다음에 나오는 +1+1의 위치에 유의한다.[8] 그렇지 않은 극서수도 있다. 예를 들어 ω2\omega2ω+1\omega+1로 시작한다. 그러나 이렇게 따름서수가 되더라도 ω+1\omega+1에서 +1+1은 사라지고 값은 늘리지 못한채 더 작은 극서수(이 경우에는 ω\omega)가 되어 끝내는 1이 된다.

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