1_E6とは - わかりやすく解説 Weblio辞書 (original) (raw)

数の比較
1 E0（1-） 1 E1（10-） 1 E2（100-） 1 E3（1000-） 1 E4（1万-） 1 E5（10万-） 1 E6（100万-） 1 E7（1000万-） 1 E8（1億-） 1 E9（10億-） 1 E12（1兆-） 1 E15（1000兆-） 1 E18（100京-）

106 - 107 （100万 - 1000万）の数のリスト

値 説明
100万未満
1,000,000 100万（現行方式の命数法）
兆（下数：現在は使われていない歴史的な命数法の方式の一つ）
SI接頭語 メガ(M)
Million
110.4万 トリニダード・トバゴの人口（国の人口順リスト第151位）
1,414,431 ウィキペディア日本語版の項目数（2024年5月5日現在）
140万 名前の付けられている生物種（World Resources Instituteによる）
166万 英語版ウィキペディアのおよその項目数（2007年2月）
172.6万 日本の乳牛の飼育頭数（2001年）
185万 日本の登録外国人数（2002年）
2,279,184 n=15のときのn-クイーン問題の解の数
2,598,960 ポーカーで配られる5枚のカードの全組み合わせ数
280.4万 日本の肉牛の飼育頭数（2001年）
347万 新宿駅の一日の乗降客数（世界一）
367万 英語版ウィキペディアのおよそのユーザ数（2007年2月）
3,767,635 神奈川県横浜市の人口（推計人口、2024年4月1日）。横浜市は人口最大の市。
384万 四国4県 (徳島県、香川県、愛媛県、高知県) の人口 (2015年国勢調査)
577万 日本の入国外国人数（2002年）
600万 ホロコーストにおいてナチとその協力者によって殺害されたユダヤ系人民の標準的な推定数
6,270,470 千葉県の人口（推計人口、2024年4月1日、都道府県6位）。
7,365,000 Pennsylvania 6-5000（ザ・ペンシルベニア・ホテルの旧式の電話番号であり、ポップソングの題名にもなった）
768万 中国地方5県(鳥取県、島根県、岡山県、広島県、山口県)の人口 (2004年)
800万 八百万（やおよろず） -- 日本神話などで「数が非常に多いこと」を表す
812.4万 国立国会図書館の蔵書数（東京本館・関西館あわせて）
8,675,309 Tommy Tutoneによる1981年のポップソング「867-5309/Jenny」
9,218,071 神奈川県の人口（推計人口、2024年4月1日、都道府県2位）。
978.5万 日本の豚の飼育頭数（2001年）
992.5万 チュニジアの人口（世界第81位）
1000万以上

数学上意味のある数

値 説明
1,046,527 キャロル数
1,048,576 = 2の20乗、 2116角数、8740角数、174764角数、1メビバイト
1,048,976 レイランド数
1,050,623 Kynea数
1,058,576 レイランド数
1,084,051 キース数（英語版）
1,089,270 調和数
1,111,111 レピュニット、7桁の整数で最小のゾロ目数
1,136,689 ペル数、マルコフ数
1,149,857 リュカ数
1,234,567 Smarandche consecutive number (base 10 digits are in numerical order)
1,234,321 = 11112
1,278,818 マルコフ数
1,342,269 フィボナッチ数
1,346,269 マルコフ数
1,367,631 = 1113
1,421,280 調和数
1,441,440 colossally abundant number
1,441,889 マルコフ数
1,539,720 調和数
1,563,372 ウェダーバーン・イーサーリントン数（英語版）
1,594,323 = 313
1,596,520 レイランド数
1,647,086 レイランド数
1,679,616 = 68
1,686,049 マルコフ数
1,728,000 = (5!)3
1,771,561 = 116 = 13312。SFテレビドラマ「宇宙大作戦」にて、スポック副長が算出したトリブルの推定繁殖数。
1,860,498 リュカ数
1,941,760 レイランド数
1,953,125 = 59
2,012,674 マルコフ数
2,097,152 = 221
2,012,174 レイランド数
2,124,679 ウォルステンホルムの素数
2,178,309 フィボナッチ数
2,222,222 ゾロ目数
2,356,779 モツキン数
2,423,525 マルコフ数
2,674,440 カタラン数
2,744,210 ペル数
2,796,203 ワグスタッフ素数
2,922,509 マルコフ数
2,985,984 = 126
3,010,349 リュカ数
3,200,000 = 205
3,263,442 シルベスター数列(Sylvester's sequence)の5番目
3,263,443 シルベスター数列の6番目
3,276,509 マルコフ数
3,301,819 交互階乗(alternating factorial)
3,333,333 ゾロ目数
3,524,578 フィボナッチ数、マルコフ数
3,626,149 ウェダーバーン・イーサーリントン数
3,628,800 = 10!
4,037,913 最初の10個の階乗の総和
4,190,207 キャロル数
4,194,304 = 222
4,194,788 レイランド数
4,198,399 Kynea数
4,208,945 レイランド数
4,213,597 ベル数
4,400,489 マルコフ数
4,444,444 ゾロ目数
4,782,969 = 314
4,785,713 レイランド数
4,826,809 = 136
4,870,847 リュカ数
5,200,081 四十八進変換前における独自周期素数（英語版）
5,306,113 四十八進・二千三百四進変換前における独自周期素数
5,308,417 四十八進・二千三百四進変換前における独自周期素数
5,555,555 ゾロ目数
5,702,887 フィボナッチ数
5,764,801 = 78
6,536,382 モツキン数
6,568,801 七進変換前における独自周期素数
6,625,109 ペル数、マルコフ数
6,666,666 ゾロ目数
7,453,378 マルコフ数
7,777,777 ゾロ目数
7,861,953 レイランド数
7,881,196 リュカ数
7,913,837 キース数
7,962,624 = (4!)5
8,388,608 = 223
8,389,137 レイランド数
8,399,329 マルコフ数
8,436,379 ウェダーバーン・イーサーリントン数
8,888,888 ゾロ目数
8,946,176 基数 8の自己記述数
9,227,465 フィボナッチ数、マルコフ数
9,369,319 ニューマン–シャンクス–ウィリアムズ素数
9,647,009 マルコフ数
9,694,845 カタラン数
9,765,625 = 510
9,865,625 レイランド数
9,999,991 7桁の整数で最大の素数
9,999,999 7桁の整数で最大のゾロ目数

関連項目

数の比較では、数を比較できるよう、昇順に表にする。ここでは原則として正の実数のみを扱う。

ここで扱う「数」には

が含まれる。

1未満

数の比較

因数 SI接頭語 値 説明
10−10123 1×10−10123 初期宇宙の特異点が我々の宇宙と全く同じに発展する確率[1]
10−301 029 995 664 1.0442×10−301 029 995 664 コイン1兆回投げて、全て表が出る確率[注 1]
10−30 103 000 2.7139×10−30 103 000 コイン1億回投げて、全て表が出る確率[注 2]
10−78984 2.2480×10−78984 八倍精度浮動小数点数（英語版）（binary256）で扱える正の最小の数 (IEEE 754の非正規化数)[注 3]。
10−4966 6.4752×10−4966 四倍精度浮動小数点数（binary128）で扱える正の最小の数 (IEEE 754の非正規化数)[注 4]。
10−4951 3.6452×10−4951 拡張倍精度浮動小数点数（x87やMC68881、10バイト）で扱える正の最小の数 (IEEE 754の非正規化数)[注 5]。
10−3011 5.0124×10−3011 コインを10000回投げて、全て表が出る確率2−10000
10−324 4.9407×10−324 倍精度浮動小数点数（binary64）で扱える正の最小の数 (IEEE 754の非正規化数)[注 6]。
10−322 1×10−322 地球と全く同じ鉱物種を含む惑星が生成される確率[2]
10−123 1×10−123 暗黒エネルギー密度[3]
10−68 1.2397×10−68 ジョーカーを除く52枚のトランプを2組用意し、それぞれシャッフルしたとき、双方の並びが全く一致する確率 (= 1/52!)。
10−45 1.4013×10−45 単精度浮動小数点数（binary32）で扱える正の最小の数（IEEE 754の非正規化数、正確には2-149 ≒ 1.40129846×10−45）。
10−31 3.74×10−31 ベルの不等式の破れが偶然である確率[4]
7.889×10−31 コインを100回投げて、全て表が出る確率 2−100
10−30 クエクト (q) 1×10−30
2.5×10−30 ペンゲーのデノミネーション[5]
8.078×10−28 コインを90回投げて、全て表が出る確率 2−90
10−27 ロント (r) 1×10−27
8.272×10−25 コインを80回投げて、全て表が出る確率 2−80
10−24 ヨクト (y) 1×10−24
8.47×10−22 コインを70回投げて、全て表が出る確率 2−70
10−21 ゼプト (z) 1×10−21 清浄、空
1×10−20 虚空、空虚、虚
1×10−19 六徳
8.674×10−19 コインを60回投げて、全て表が出る確率 2−60
10−18 アト (a) 1×10−18 刹那
1×10−17 弾指
1×10−16 瞬息
8.882×10−16 コインを50回投げて、全て表が出る確率 2−50
10−15 フェムト (f) 1×10−15 須臾, 1 ppq
1×10−14 逡巡
1×10−13 模糊
9.095×10−13 コインを40回投げて、全て表が出る確率 2−40
10−12 ピコ (p) 1×10−12 漠, 1 ppt
1×10−11 渺
1×10−10 埃
9.313×10−10 コインを30回投げて、全て表が出る確率 2−30
10−9 ナノ (n) 1×10−9 塵, 1 ppb
1×10−8 沙
5.9605×10−8 半精度浮動小数点数（binary16）で扱える正の最小の数（IEEE 754の非正規化数、正確には2-24 ≒ 5.9605×10−8）。
1×10−7 繊
9.537×10−7 コインを20回投げて、全て表が出る確率 2−20
10−6 マイクロ (μ) 10−6 0.000001、微, 1 ppm
10−5 0.00001、忽, 10 ppm
10−4 0.0001、糸, 100 ppm
0.0009765625 コインを10回投げて、全て表が出る確率 2−10
10−3 ミリ (m) 0.001 毛, 1 ‰ (パーミル)
0.00335281... 地球の扁平率
0.007297... 微細構造定数 α = 7.2973525693(11)×10−3
10−2 センチ (c) 0.01 厘, 1 % (パーセント)
0.01745329... 角度1度をラジアンで表した値 (= π/180)。
0.05192... 10人のジャンケンが1度で決まる確率
0.081819191... 地球の離心率
10−1 デシ (d) 0.1 分、割[注 7]
0.110001... リウヴィル数
0.12345678910... 0 と小数点のあとに自然数を 1 から小さい順に並べた十進小数表示をもつ実数（チャンパーノウン定数）
0.2078795763... i の i 乗の主値 (i の i 乗は無限にあるがすべて正の実数である)
0.5 コインを1回投げて、表が出る確率。また、コインを2回投げて、同じ側が出る確率。
0.5671... オメガ定数 Ω
0.5772... オイラーの定数 γ
0.739085... ドッティ数（方程式 cos x − x を満たす唯一の実数解）
0.91596559... カタランの定数 G

1以上

数の比較

因数 SI接頭語 値 説明
100 （なし） 1 一（いち）、ひと
one
1.0000097... ほとんど1 (5_φe_/7_π_)
1.08366... ルジャンドル定数（ B , B L ′ {\displaystyle B,B_{L}^{\prime }} カテゴリ