Logaritm iterat

Un logaritm iterativ în matematică și informatică este definit ca o funcție întreagă egală cu numărul de logaritmi iterativi ai argumentului necesar pentru a face rezultatul mai mic sau egal cu 1 . Această funcție este definită pentru toate numerele pozitive, dar în aplicații argumentul este de obicei un număr natural . Un logaritm mai strict iterat este definit de formula recursivă:

Logaritmul iterat este definit pentru bazele A073229 . Dacă este pozitiv , atunci secvența recursivă care o definește converge către un număr mai mare decât 1. În informatică, se folosește de obicei logaritmul binar iterat.

Această funcție crește la nesfârșit, dar extrem de lent. Pentru toate argumentele imaginabile în practică, ar putea fi înlocuită cu o constantă, dar pentru formulele definite pe toată axa numerică, o astfel de notație ar fi eronată. Valorile logaritmului binar iterat pentru toate argumentele practic interesante nu depășesc 5 și sunt date mai jos.

n
(−∞, 1] 0
(12] unu
(2, 4] 2
(4, 16] 3
(16, 65536] patru
(65536, 2 65536 (~10 19660 )] 5

Aplicație

Logaritmul iterat apare în analiza unor algoritmi în estimări ale complexității lor computaționale [5][4][3]]2 []1[  - [6]

Note

  1. Olivier Devillers, „Randomization yields simpli O(n log* n) algoritmi for dificil ω(n) problems.” International Journal of Computational Geometry & Applications 2:01 (1992), pp. 971-11.
  2. Noga Alon și Yossi Azar, „Găsirea unui maxim aproximativ”. SIAM Journal of Computing 18 :2 (1989), pp. 2582-67.
  3. Despre Separatoare, Segregatoare și Timp versus spațiu . Preluat la 31 august 2015. Arhivat din original la 25 iunie 2012.
  4. Robert Sedgewick - Robert Sedgewick . Preluat la 31 august 2015. Arhivat din original la 8 martie 2021.
  5. Schneider, J. (2008), A log-star distributed maximal independent set algorithm for growth-bounded graphs , Proceedings of the Symposium on Principles of Distributed Computing Arhivat la 30 iulie 2013 la Wayback Machine 
  6. ^ Richard Cole și Uzi Vishkin : „Deterministic coin tossing with applications to optimal parallel list ranking”, Information and Control 70:1 (1986), pp. 325-3.