对数公式的换算,对于算法复杂度的推导非常重要。但是我总忘,这次特地总结一下常用的对数公式,以备后用。

名称 公式
和差 log⁡αMN=log⁡αM+logαN\log_\alpha MN=\log_\alpha M+log_\alpha Nlogα​MN=logα​M+logα​N
换底公式 log⁡αx=log⁡βxlog⁡βα\log_\alpha x=\frac{\log_\beta x}{\log_\beta\alpha}logα​x=logβ​αlogβ​x​
次方公式 log⁡anxm=mnlog⁡ax\log_{a^n}x^m=\frac{m}{n}\log_axlogan​xm=nm​loga​x
互换 Mlog⁡aN=Nlog⁡aMM^{\log_aN}=N^{\log_aM}Mloga​N=Nloga​M
倒数 log⁡ab=ln⁡bln⁡a=1log⁡ba\log_ab=\frac{\ln b}{\ln a}=\frac{1}{\log_ba}loga​b=lnalnb​=logb​a1​
链式 log⁡γβlog⁡βα=ln⁡βln⁡γln⁡αln⁡β=ln⁡αln⁡γ=log⁡γα\log_\gamma \beta\log_\beta\alpha=\frac{\ln \beta}{\ln \gamma}\frac{\ln \alpha}{\ln \beta}=\frac{\ln \alpha}{\ln \gamma}=\log_\gamma\alphalogγ​βlogβ​α=lnγlnβ​lnβlnα​=lnγlnα​=logγ​α
还原 αlog⁡αx=x=log⁡ααx\alpha^{\log_\alpha x}=x=\log_\alpha \alpha^xαlogα​x=x=logα​αx

注:公式总结自维基百科:https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%AF%B9%E6%95%B0。

基底是eee还是2的问题

在一些计算机相关的领域,书写log⁡\loglog函数时经常会省略基底(base),例如时间复杂度O(log⁡N)O(\log N)O(logN),或者在机器学习领域用来做多分类的交叉熵损失函数:Lce(x,y)=−∑c=1Myo,clog⁡(po,c)L_{ce}(x,y)=-\sum^M_{c=1}y_{o,c}\log(p_{o,c})Lce​(x,y)=−∑c=1M​yo,c​log(po,c​),这个时候我们会想知道这些log⁡\loglog函数的基底到底是数学常数eee还是2?

一般情况下,算法复杂度和信息论领域(例如交叉熵)的log⁡\loglog计算都是以2为底,但也有少部分以eee为底的情况。其实我们对log⁡\loglog的基底无需过分担心,因为以eee为底得出的结果与以2为底得出的结果比值是个常数,使用换底公式即可求得:
log⁡eNlog⁡2N=log⁡kNlog⁡ke/log⁡kNlog⁡k2=log⁡k2log⁡ke=log⁡e2.\frac{\log_eN}{\log_2N}=\frac{\log_kN}{\log_ke}/\frac{\log_kN}{\log_k2}=\frac{\log_k2}{\log_ke}=\log_e2. log2​Nloge​N​=logk​elogk​N​/logk​2logk​N​=logk​elogk​2​=loge​2.
因此,我们不应该过分关注log⁡\loglog函数的基底是eee还是2的问题,它们计算结果的比值总是一个常数,采用任何一个基底都不会对要解决的问题本身产生影响。

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