世界 上 最 難 的 數學 題目

想當年數學是多少人學生生涯的噩夢啊，怎么解也解答不出來的數學題讓很多學子都崩潰過吧。但是數學可是很考驗智商的呢。想知道自己的智商有多少嗎?那就來看看TOP10排行榜網為你挑選的世界上最難的數學題吧。

人群中只有1%的人智商在140分以上;有11%的智商屬於120分～139分;18%屬於110分～119分;46%屬於90分～109分;15%屬於80分～89分;6%屬於70分～79分;另外，有3%的人智商低於70分，屬於智慧型不足者。你的智商是多少呢?先解個題吧。

【開胃菜】世界上最難的數學題

大舅去二舅家找三舅說四舅被五舅騙去六舅家偷七舅放在八舅柜子里九舅借十舅發給十一舅工資的1000元。 問：1、究竟誰是小偷? 2錢本來是誰的?

來看看網友們的答案

成功氣體：小偷是四舅，錢本是十舅的

cn#BQGfLuLapQ ：六是小偷，錢是九舅的?

小率別小看：四是偷，錢本來是九的

1傾國0：四舅是小偷，十一舅的錢

黑貓像牛奶：四舅是小偷，錢本來是九舅借給十舅的

看這么多人都還不能給出一個確切的答案，是不是覺得自己的智商下降了呢?下面是網路上盛傳的一道世界上最難的數學題。

【網傳】世界上最難的數學題

一、它的題目是這樣的

阿爾貝茨和貝爾納德想知道謝麗爾的生日，於是謝麗爾給了他們倆十個可能的日期：5月15日、5月16日、5月19日、6月17日、6月18日、7月14日、7月16日、8月14日、8月15日、8月17日。謝麗爾只告訴了阿爾貝茨她生日的月份，告訴貝爾納德她生日的日子。阿爾貝茨說：我不知道謝麗爾的生日，但我知道貝爾納德也不會知道。貝爾納德回答：一開始我不知道謝麗爾的生日，但是現在我知道了。阿爾貝茨也回答：那我也知道了。那么，謝麗爾的生日是哪月哪日?

二、它的答案是這樣的

在出現的十個日子中，只有18日和19日出現過一次，如果謝麗爾生日是18或19日，那知道日子的貝爾納德就能猜到月份，一定知道謝麗爾的生日是何月何日。為何阿爾貝茨肯定貝爾納德不知道謝麗爾的生日呢?如上述，因為5月和6月均有隻出現過一次的日子18日和19日，知道月份的阿爾貝茨就能判斷，到底貝爾納德有沒有肯定的把握，所以她的生日一定是7月或8月。貝爾納德的話也提供信息，因為在7月和8月剩下的5個日子中，只有14日出現過兩次，如果謝麗爾告訴貝爾納德她的生日是14日，那貝爾納德就沒有可能憑阿爾貝茨的一句話，猜到她的生日。所以有可能的日子，只剩下7月16日、8月15日和8月17日。在貝爾納德說話後，阿爾貝茨也知道了謝麗爾的生日，反映謝麗爾的生日月份不可能在8月，因為8月有兩個可能的日子，7月卻只有一個可能性。所以答案是7月16日。

真正世界上最難的數學題

世界上最難的數學題的其實是“1+1”,不要笑,也不要認為我是在糊弄你,其實這是真的,這個題從古到今還沒人能夠算出來。

哥德巴赫猜想(Goldbach Conjecture)：公元1742年6月7日德國的業餘數學家哥德巴赫(Goldbach)寫信給當時的大數學家歐拉(Euler),提出了以下的猜想:

(a) 任何一個n �� 6之偶數,都可以表示成兩個奇質數之和.

(b) 任何一個n �� 9之奇數,都可以表示成三個奇質數之和.

這就是著名的哥德巴赫猜想.從費馬提出這個猜想至今,許多數學家都不斷努力想攻克它,但都沒有成功.當然曾經有人作了些具體的驗證工作,例如:

6 = 3 + 3,8 = 3 + 5,10 = 5 + 5 = 3 + 7,12 = 5 + 7,14 = 7 + 7 = 3 + 11,16 = 5 + 11,18 = 5 + 13,....等等.

有人對33×108以內且大過6之偶數一一進行驗算,哥德巴赫猜想(a)都成立.但驗格的數學證明尚待數學家的努力.目前最佳的結果是中國數學家 陳景潤於1966年證明的,稱為陳氏定理(Chen‘s Theorem) �� “任何充份大的偶數都是一個質數與一個自然數之和,而後者僅僅是兩個質數的乘積.” 通常都簡稱這個結果為大偶數可表示為 “1 + 2 ”的形式.

在陳景潤之前,關於偶數可表示為 s個質數的乘積 與t個質數的乘積之和(簡稱 “s + t ”問題)之進展情況如下:

1920年,挪威的布朗(Brun)證明了 “9 + 9 ”.

1924年,德國的拉特馬赫(Rademacher)證明了 “7 + 7 ”.

1932年,英國的埃斯特曼(Estermann)證明了 “6 + 6 ”.

1937年,義大利的蕾西(Ricei)先後證明了 “5 + 7 ”,“4 + 9 ”,“3 + 15 ”和“2 + 366 ”.

1938年,蘇聯的布赫 夕太勃(Byxwrao)證明了 “5 + 5 ”.

1940年,蘇聯的布赫 夕太勃(Byxwrao)證明了 “4 + 4 ”.

1948年,匈牙利的瑞尼(Renyi)證明了 “1 + c ”,其中c是一很大的自然 數.

1956年,中國的王元證明了 “3 + 4 ”.

1957年,中國的王元先後證明了 “3 + 3 ”和 “2 + 3 ”.

1962年,中國的潘承洞和蘇聯的巴爾巴恩(BapoaH)證明了 “1 + 5 ”,

中國的王元證明了 “1 + 4 ”.

1965年,蘇聯的布赫 夕太勃(Byxwrao)和小維諾格拉多夫(BHHopappB),及 義大利的朋比利(Bombieri)證明了 “1 + 3 ”.

1966年,中國的陳景潤證明了 “1 + 2 ”.

所以現在“1+1”依舊無解，可以說是真正的世界上最難的數學題了。如果能解答出這個數學題，那可真的可以名留青史了啊。

世界七大数学难题 世界上最难的七大数学题

导语 / INTRODUCTION

数学，对于每个学生阶段的人来说都是一门痛苦的课程，每次解答一道题目都是一次折磨，然而我们经历的都只是基础课程。在数学界有七大数学难题难倒了一大片的数学家，分别是NP完全问题、霍奇猜想、庞加莱猜想、黎曼假设、杨-米尔斯存在性和质量缺口、纳卫尔-斯托可方程、BSD猜想。这七大难题也被认为是目前数学界最难的题目，甚至还专门设立一个大奖基金，每一道题目悬赏一百万美元的奖励。快和小编一起来看看吧！

有些计算问题是确定性的，比如加减乘除之类，你只要按照公式推导，按部就班一步步来，就可以得到结果。但是，有些问题是无法按部就班直接地计算出来。比如，找大质数的问题，这种问题的答案，是无法直接计算得到的，只能通过间接的“猜算”来得到结果。人们发现，所有的完全多项式非确定性问题，都可以转换为一类叫做满足性问题的逻辑运算问题。既然这类问题的所有可能答案，都可以在多项式时间内计算，人们于是就猜想，是否这类问题存在一个确定性算法，可以在多项式时间内直接算出或是搜寻出正确的答案呢？这就是著名的NP=P？的猜想。 【 详细>>】

霍奇猜想是代数几何的一个重大的悬而未决的问题。它是关于非奇异复代数簇的代数拓扑和它由定义子簇的多项式方程所表述的几何的关联的猜想。用通俗的话说，就是“再好再复杂的一座宫殿，都可以由一堆积木垒成”。用文人的话说就是:任何一个形状的几何图形，不管它有多复杂，它都可以用一堆简单的几何图形拼成。在实际工作中，我们无法在二维平面的纸上绘画出来一种复杂的多维图形，霍奇猜想就是把复杂的拓扑图形分拆成为一个个构件，我们只要按照规则安装就可以理解设计者的思想。 【 详细>>】

庞加莱猜想是法国数学家庞加莱提出的一个猜想，即“任何一个单连通的，闭的三维流形一定同胚于一个三维的球面。”简单的说，一个闭的三维流形就是一个有边界的三维空间；单连通就是这个空间中每条封闭的曲线都可以连续的收缩成一点，或者说在一个封闭的三维空间，假如每条封闭的曲线都能收缩成一点，这个空间就一定是一个三维圆球。庞加莱猜想是一个拓扑学中带有基本意义的命题，将有助于人类更好地研究三维空间，其带来的结果将会加深人们对流形性质的认识。 【 详细>>】

黎曼猜想是关于黎曼ζ函数ζ(s)的零点分布的猜想，由数学家黎曼于1859年提出。有些数具有不能表示为两个更小的整数的乘积的特殊性质，例如，2，3，5，7，等等。这样的数称为素数；它们在纯数学及其应用中都起着重要作用。在所有自然数中，这种素数的分布并不遵循任何有规则的模式。著名的黎曼假设断言，方程ζ（s)=0的所有有意义的解都在一条直线z=1/2+ib上，其中b为实数，这条直线通常称为临界线。这点已经对于开始的1500000000个解验证过。证明它对于每一个有意义的解都成立将为围绕素数分布的许多奥秘带来光明。 【 详细>>】

大约半个世纪以前，杨振宁和米尔斯发现，量子物理揭示了在基本粒子物理与几何对象的数学之间的令人注目的关系。该问题的正式表述是：证明对任何紧的、单的规范群，四维欧几里得空间中的杨米尔斯方程组有一个预言存在质量缺口的解。该问题的解决将阐明物理学家尚未完全理解的自然界的基本方面。在这一问题上的进展需要在物理上和数学上两方面引进根本上的新观念。 【 详细>>】

起伏的波浪跟随着我们的正在湖中蜿蜒穿梭的小船，湍急的气流跟随着我们的现代喷气式飞机的飞行。数学家和物理学家深信，无论是微风还是湍流，都可以通过理解纳维叶－斯托克斯方程的解，来对它们进行解释和预言。虽然这些方程是19世纪写下的，我们对它们的理解仍然极少。挑战在于对数学理论作出实质性的进展，使我们能解开隐藏在纳维叶－斯托克斯方程中的奥秘。 【 详细>>】

BSD猜想，全称贝赫和斯维纳通-戴尔猜想，它描述了阿贝尔簇的算术性质与解析性质之间的联系。给定一个整体域上的阿贝尔簇，猜想它的莫代尔群的秩等于它的L函数在1处的零点阶数，且它的L函数在1处的泰勒展开的首项系数与莫代尔群的有限部分大小、自由部分体积、所有素位的周期以及沙群有精确的等式关系。 【 详细>>】

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