对数(log)的换算公式
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 | logαMN=logαM+logαN\log_\alpha MN=\log_\alpha M+log_\alpha NlogαMN=logαM+logαN |
换底公式 | logαx=logβxlogβα\log_\alpha x=\frac{\log_\beta x}{\log_\beta\alpha}logαx=logβαlogβx |
次方公式 | loganxm=mnlogax\log_{a^n}x^m=\frac{m}{n}\log_axloganxm=nmlogax |
互换 | MlogaN=NlogaMM^{\log_aN}=N^{\log_aM}MlogaN=NlogaM |
倒数 | logab=lnblna=1logba\log_ab=\frac{\ln b}{\ln a}=\frac{1}{\log_ba}logab=lnalnb=logba1 |
链式 | logγβlogβα=lnβlnγlnαlnβ=lnαlnγ=logγα\log_\gamma \beta\log_\beta\alpha=\frac{\ln \beta}{\ln \gamma}\frac{\ln \alpha}{\ln \beta}=\frac{\ln \alpha}{\ln \gamma}=\log_\gamma\alphalogγβlogβα=lnγlnβlnβlnα=lnγlnα=logγα |
还原 | αlogαx=x=logααx\alpha^{\log_\alpha x}=x=\log_\alpha \alpha^xαlogαx=x=logααx |
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(logN)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=1Myo,clog(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:
logeNlog2N=logkNlogke/logkNlogk2=logk2logke=loge2.\frac{\log_eN}{\log_2N}=\frac{\log_kN}{\log_ke}/\frac{\log_kN}{\log_k2}=\frac{\log_k2}{\log_ke}=\log_e2. log2NlogeN=logkelogkN/logk2logkN=logkelogk2=loge2.
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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