stringtranslate.com

Логарифмический рост

График логарифмического роста

В математике логарифмический рост описывает явление, размер или стоимость которого можно описать как логарифмическую функцию некоторого ввода. Например, y  =  C  log ( x ). Можно использовать любое основание логарифма, поскольку одно можно преобразовать в другое, умножив на фиксированную константу. [1] Логарифмический рост является обратным экспоненциальному росту и является очень медленным. [2]

Известным примером логарифмического роста является число N в позиционной записи , которое растет как log b  ( N ), где b — основание используемой системы счисления, например, 10 для десятичной арифметики. [3] В более сложной математике частичные суммы гармонического ряда

растут логарифмически. [4] При проектировании компьютерных алгоритмов логарифмический рост и связанные с ним варианты, такие как логарифмически-линейный или линейно-арифмический рост, являются весьма желательными показателями эффективности и встречаются при анализе временной сложности алгоритмов, таких как бинарный поиск . [1]

Логарифмический рост может привести к очевидным парадоксам, как в системе рулетки «Мартингейл» , где потенциальный выигрыш до банкротства растет как логарифм банкролла игрока. [5] Это также играет роль в парадоксе Санкт-Петербурга . [6]

В микробиологии быстрорастущая экспоненциальная фаза роста клеточной культуры иногда называется логарифмическим ростом. Во время этой фазы роста бактерий количество появляющихся новых клеток пропорционально популяции. Эта терминологическая путаница между логарифмическим ростом и экспоненциальным ростом может быть объяснена тем фактом, что кривые экспоненциального роста можно выпрямить, построив их с использованием логарифмической шкалы для оси роста. [7]

Смотрите также

Ссылки

  1. ^ ab Литвин, Г. (2009), Программирование на C++ и структуры данных, 1E, Vikas Publishing House Pvt Ltd, стр. AAL-9–AAL-10, ISBN 9788125915454.
  2. ^ Szecsei, Denise (2006), Calculus, Career Press, стр. 57–58, ISBN 9781564149145.
  3. ^ Саломон, Дэвид; Мотта, Г.; Брайант, Д. (2007), Сжатие данных: Полный справочник, Springer, стр. 49, ISBN 9781846286032.
  4. ^ Клоусон, Кэлвин С. (1999), Математические тайны: Красота и магия чисел, Da Capo Press, стр. 112, ISBN 9780738202594.
  5. ^ Tijms, Henk (2012), Понимание вероятности, Cambridge University Press, стр. 94, ISBN 9781107658561.
  6. ^ Фридман, Крейг; Сэндоу, Свен (2010), Обучение на основе данных, основанное на полезности, CRC Press, стр. 97, ISBN 9781420011289.
  7. ^ Барбо, Эдвард Дж. (2013), Еще больше заблуждений, недостатков и мошенничества, Математическая ассоциация Америки , стр. 52, ISBN 9780883855805.