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Fakultät-Rechner n! berechnen.

0! bis 170! sofort berechnen – mit Permutations- und Kombinatorik-Erklärungen

KostenlosKeine AnmeldungDSGVO-konform

Fakultät-Rechner

n! berechnen – von 0! bis 170!

Ergebnis

120

5! = 120

Die Fakultät – Grundlagen und Anwendungen

Von der Definition bis zur Kombinatorik und Wahrscheinlichkeitsrechnung

Die Fakultät n! (gesprochen: „n Fakultät") ist das Produkt aller positiven ganzen Zahlen von 1 bis n. Die Werte wachsen enorm schnell: 5! = 120, 10! = 3.628.800, 20! ≈ 2,43 × 10¹⁸ – das übertrifft die Anzahl der Sekunden seit dem Urknall. Kein Wunder, dass die Fakultät in der Kombinatorik so wichtig ist: Sie zählt Anordnungsmöglichkeiten (Permutationen) von n unterscheidbaren Objekten.

Das wichtigste Beispiel: Wie viele Möglichkeiten gibt es, 5 Personen an einem Tisch anzuordnen? Die erste Person kann auf 5 Stühlen sitzen, die zweite auf 4 verbleibenden, usw. Das ergibt 5 × 4 × 3 × 2 × 1 = 5! = 120. Dieselbe Logik gilt für Permutationen in der Statistik, Reihenfolgeoptimierung (Travelling Salesman Problem) und die Berechnung von Binomialkoeffizienten: (n über k) = n! / (k! × (n-k)!).

Der Sonderfall 0! = 1 ist per mathematischer Konvention definiert und folgt aus der Rekursionsformel n! = n × (n−1)!: Für n = 1 gilt 1! = 1 × 0! = 1, also muss 0! = 1 sein. Auch intuitiv ergibt es Sinn: Es gibt genau eine Möglichkeit, null Elemente anzuordnen – die leere Anordnung. Ohne diese Konvention würden Formeln wie der Binomialkoeffizient für k = 0 und k = n nicht funktionieren.

In der Wahrscheinlichkeitsrechnung bestimmt die Fakultät, wie viele Ergebnisse beim Ziehen ohne Zurücklegen möglich sind. Wenn 6 Lose aus 49 gezogen werden (Lotto), berechnet man die Anzahl der Möglichkeiten mit dem Binomialkoeffizienten (49 über 6) = 49! / (6! × 43!) ≈ 13.983.816. Die riesigen Zahlen entstehen, weil Faktoren wie 49! astronomisch groß werden, sich aber im Bruch weitgehend kürzen. Unser Rechner berechnet Fakultäten iterativ, was für Zahlen bis 170 präzise IEEE-754-Ergebnisse liefert.

Rechenbeispiele

5! berechnen

5! berechnen
PositionBetrag
n5
Formel5 × 4 × 3 × 2 × 1
Ergebnis120

0! und 1! (Sonderfälle)

0! und 1! (Sonderfälle)
PositionBetrag
0! per Definition1
1! = 1 × 0!1 × 1 = 1

Häufige Fragen zum Fakultät-Rechner

Definitionen, Anwendungen und mathematische Hintergründe

Die Fakultät einer nicht-negativen ganzen Zahl n (geschrieben n!) ist das Produkt aller positiven ganzen Zahlen von 1 bis n. Formal: n! = 1 × 2 × 3 × … × n. Beispiele: 5! = 120, 10! = 3.628.800. Sonderfälle: 0! = 1 und 1! = 1 (per Definition). Die Fakultät wächst extrem schnell: 20! ≈ 2,4 × 10¹⁸.

Die Konvention 0! = 1 ergibt sich aus mehreren mathematischen Konsistenzgründen: (1) Die Rekursionsformel n! = n × (n−1)! für n=1 liefert 1! = 1 × 0! = 1, also muss 0! = 1 sein. (2) Es gibt genau eine Möglichkeit, 0 Elemente anzuordnen (die leere Anordnung). (3) Viele Formeln in der Kombinatorik, z. B. der Binomialkoeffizient, ergeben nur mit 0! = 1 sinnvolle Werte.

Die Fakultät ist zentral in der Kombinatorik: Die Anzahl der Möglichkeiten, n verschiedene Elemente anzuordnen (Permutationen), beträgt n!. Zum Beispiel können 3 Bücher auf 3! = 6 verschiedene Arten ins Regal gestellt werden. Der Binomialkoeffizient (n über k) = n! / (k! × (n−k)!) zählt, wie viele k-elementige Teilmengen eine n-elementige Menge hat. Das ist grundlegend für Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik.

JavaScript und die meisten Programmiersprachen verwenden 64-Bit-Gleitkommazahlen (IEEE 754 Double). Der maximale darstellbare Wert ist ca. 1,8 × 10³⁰⁸. 170! ≈ 7,26 × 10³⁰² liegt noch darunter, aber 171! ≈ 1,24 × 10³⁰⁵ – ebenfalls noch darstellbar. 171! × 172 ≈ 2,14 × 10³⁰⁸ übersteigt dann Infinity. Unser Rechner begrenzt die Eingabe bei 170, um exakte Ergebnisse zu garantieren.

Für sehr große n gibt die Stirling-Approximation einen guten Näherungswert: n! ≈ √(2πn) × (n/e)ⁿ. Für n=10: 10! = 3.628.800, Stirling liefert ca. 3.598.696 (Fehler ≈ 0,8 %). Die Approximation wird mit wachsendem n genauer. Sie ist wichtig in der Thermodynamik (Entropie), Informationstheorie und für asymptotische Analysen in der Algorithmik.

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