| r3 vs r4 | ||
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| ... | ... | |
| 4 | 4 | |
| 5 | 5 | 입니다. 편의상 이를 [math(N)]라고 하겠습니다. |
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| 7 | 구하고자 하는 [math(p)]는 '동일 작업에서 최소 하나의 식별자 충돌이 발생할 확률'입니다. 이를 [math(p = 0.1%)]라고 두고 테일러 전개로 필요한 표본의 수 [math(k)]의 하한을 근사해 봅시다. | |
| 7 | 구하고자 하는 [math(p)]는 '동일 작업에서 최소 하나의 식별자 충돌이 발생할 확률'입니다. 이를 [math(p = 0.1%)]라고 두고 테일러 전개로 필요한 표본의 수 [math(k)]의 하한을 근사해 봅시다. 일단 자명하게 | |
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| 9 | ||<tablealign=center><tablebordercolor=transparent><tablebgcolor=transparent>[math(p = 1 - \dfrac{_N\mathrm P_k}{N^k})]|| | |
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| 11 | 이므로 어떤 함수 [math(f)]에 대해 [math(f(k) \leq 1 - p)] 를 성립시키는 가장 작은 [math(k)]를 근사하면 됩니다. | |
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| 9 | 13 | [math(k > 62,375,838,650 = 6.237583865 \times 10^{10})] |