Usando aproximaciones conocidas para la longitud y número de ceros finales de n!, y haciendo la suposición razonable de que los ceros internos aparecen con una frecuencia $\frac{1}{10}$, obtenemos la siguiente aproximación del número total de ceros, t, en n!:
$t = \lfloor \frac{1}{10}(\frac{\log (2 \Pi n)}{2}+n\log (\frac{n}{e})- \frac{n}{4}+ \log(n)) + \frac{n}{4} - log(n)\rfloor $
Lo cual se simplifica a:
$t = \lfloor \frac{n (9 \ln (10)-4)+4 (n-9) \ln (n)+2 \ln(2 \Pi n)}{40 \ln(10)} \rfloor$
Esta aproximación parece funcionar bien para n de al menos 10,000.
100!, con una longitud de dígitos de 158, tiene menos ceros internos, 6, con 24 finales, que la expectativa normal para un total de 30, con t=36.
98! es "cero-perfecto", es decir, los ceros internos aparecen con una frecuencia exactamente de $1/10$, con un total real de ceros de 35 y $t = 35$
Otros ejemplos de factoriales cero-perfectos son: 1009!, 1097!, 1112!, 2993!, 6128!, ....
Parece haber una fuerte correlación de n teniendo solo 0-3 factores primos en {2, 3, 5} si n! es cero-perfecto. N impar a menudo es un número primo si n! es cero-perfecto.
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Para 100!, como dices, se puede simplemente calcularlo. Pero si definimos $Z(n)$ como el número de ceros no triviales en la expansión decimal de $n!$, es decir, ignorando los que provienen de los factores de 5 en $n!$, entonces no veo una manera fácil de calcular, o incluso estimar con precisión, $Z(n)$. ¿Es interesante preguntar cómo, aparte de los ceros no significativos, están distribuidos los dígitos de $n!$? No es tan difícil, creo, demostrar que los dígitos principales están distribuidos según Benford, es decir, logarítmicamente uniforme.
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Hola, Joe Silverman. ¿Quieres decir que no hay forma de determinar los ceros en 100! sin calcular el número completo?
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@Chuck: Decir que "no hay manera de determinar ..." implicaría una prueba de que no existe un algoritmo. Ciertamente no sé cómo probar que no se puede determinar el número de ceros en 100! en significativamente menos tiempo del que se tarda en calcular 100!. Todo lo que quería decir es que no veo una manera fácil de hacerlo. (Y eso ni siquiera significa que no haya una manera fácil; hay muchas personas que son mucho más inteligentes que yo). Por otro lado, Gerhard Paseman está dispuesto a apostar a que nadie encontrará un algoritmo fácil en los próximos dos años. Por cierto, podrías intentar calcular una tabla de $Z(n)$ y ver cómo se ve.
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El enlace de m.se es math.stackexchange.com/questions/142126/…
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Aquí hay un enlace a una prueba de que los dígitos principales de $ n! $ cumplen con la ley de Benford: williams.edu/go/math/sjmiller/public_html/BrownClasses/197/… Creo que Benford también conjeturó que la frecuencia de un dígito dado en $ n! $ tiende a $ 1/10 $ cuando $ n \to \infty $, pero esto probablemente está fuera de alcance...
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Esta es la secuencia oeis.org/A027869, la cual no cuenta con citas interesantes.
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Por cierto, la función Mathematica Zeroes[n_]:=Count[IntegerDigits[n!,10],0] tarda solo unos 10 segundos en mi vieja computadora portátil en discernir que $10^6!$ tiene exactamente 782336 ceros. Por lo tanto, aparentemente hay algunos trucos para calcular factoriales.
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@KevinO'Bryant: Y el programa Maple equivalente tardó 17 segundos en mi computadora portátil. Maple utiliza la biblioteca GMP para calcular factoriales. Solo le llevó aproximadamente 3.8 segundos calcular (10^6)!. Se gastaron 13.3 segundos en convertir ese número en una cadena, y 0.02 segundos en contar las ocurrencias de "0" en esa cadena.
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Para ver los "trucos" que GMP utiliza en el cálculo del factorial, consulte la página 105 de gmplib.org/gmp-man-5.0.5.pdf
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Con respecto a la convergencia de la frecuencia de ceros internos de n ! , no veo evidencia de una fuerte convergencia a $\frac{1}{10}$ para $n \to \infty$ . Para n de hasta 10000, mi análisis muestra una convergencia débil, lo que significa una alta variación individual, pero la desviación acumulada de la frecuencia de $\frac{1}{10}$ varía significativamente con una media de cero.