mathématiques

logarithme

Une fonction mathématique qui est l'inverse de l'exponentiation, utilisée ici pour linéariser les relations luminosité-distance.
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Description

Un logarithme est une fonction mathématique qui répond à la question : à quel exposant faut-il élever une base fixe pour obtenir un nombre donné ? Par exemple, le logarithme en base 10 de 1000 est 3, car 10^3 = 1000. En physique et en astronomie, les logarithmes sont indispensables pour compresser de vastes gammes de valeurs — telles que la luminosité, la distance ou la fréquence — en échelles maniables. Ils convertissent également les relations multiplicatives en relations additives, simplifiant ainsi l'analyse.

Histoire

Les logarithmes ont été introduits par John Napier en 1614 comme aide au calcul, puis perfectionnés par Henry Briggs. Ils furent rapidement adoptés par des astronomes comme Johannes Kepler pour leurs calculs.

Comment ça marche

Le logarithme d'un nombre x en base b s'écrit log_b(x). Il satisfait l'identité b^(log_b(x)) = x. Les bases courantes sont 10 (logarithme décimal), e ≈ 2,718 (logarithme népérien) et 2 (logarithme binaire). En astronomie, les magnitudes sont définies sur une échelle logarithmique : une différence de 5 magnitudes correspond à un facteur 100 en luminosité. Cela permet de comparer aisément des étoiles dont la luminosité diffère de plusieurs milliards.

En pratique

Les logarithmes sont utilisés dans l'échelle des magnitudes pour les étoiles, dans l'échelle des décibels pour le son, dans l'échelle de pH pour l'acidité, et dans l'échelle de Richter pour les tremblements de terre.

Anecdote

Le mot « logarithme » vient du grec signifiant « nombre de rapport », car Napier les a conçus à l'origine comme un moyen de transformer la multiplication en addition.

Concept graph →

Formules

$$D_{KL}(P\|Q) = \int P(x) \log \frac{P(x)}{Q(x)} dx$$
Measures difference between two probability distributions.
Ce qu'il y a dans la formule
D_{KL}variableKullback-Leibler divergence — information divergence
P(x)variableprobability density of distribution P — probability density
Q(x)variableprobability density of distribution Q — probability density
xvariablerandom variable — variable aléatoire
\intopérateursums the integrand over all values of x — opérateur intégral
\logopérateurcomputes the logarithm of the ratio — logarithme
$$P(k) = P_0(k) \left[1 + A \exp\left(-\frac{(\log k - \log k_0)^2}{\sigma^2}\right)\right]$$
A Gaussian-shaped enhancement in power spectrum.
Ce qu'il y a dans la formule
P(k)variablePerturbed power spectrum — spectre de puissance cubic metre
P_0(k)variableBackground power spectrum — spectre de puissance cubic metre
AvariableAmplitude of the bump — amplitude
kvariableWavenumber — nombre d'onde per metre
k_0variableCentral wavenumber of the bump — nombre d'onde per metre
σvariableWidth of the bump in log-k — width
expopérateurExponential function — exponential
logopérateurNatural logarithm — logarithme
$$\min_G \max_D V(D,G) = \mathbb{E}_{x \sim p_{data}}[\log D(x)] + \mathbb{E}_{z \sim p_z}[\log(1 - D(G(z)))]$$
Adversarial training objective for generative adversarial networks.
Ce qu'il y a dans la formule
xvariabledata sample — sample
zvariablelatent variable sample — latent variable
D(x)variablediscriminator output for real data — discriminator output
G(z)variablegenerator output for latent variable — generator output
V(D,G)variablevalue function of the game — value function
min_Gopérateurminimize with respect to generator parameters — minimization over generator
max_Dopérateurmaximize with respect to discriminator parameters — maximization over discriminator
E_{x~p_data}opérateurexpectation over the empirical data distribution — expectation over data distribution
E_{z~p_z}opérateurexpectation over the latent prior distribution — expectation over latent distribution
logopérateurnatural logarithm — logarithme
$$\log P(D|\theta) = -\frac{1}{2}\sum \left(\frac{(y_{\text{model}} - y_{\text{data}})^2}{\sigma^2} + \log(2\pi\sigma^2)\right)$$
Probability of data given model parameters with Gaussian errors.
Ce qu'il y a dans la formule
P(D|θ)variableprobability of data given parameters — probabilité
y_modelvariablemodel prediction — value
y_datavariableobserved data point — value
σvariablestandard deviation of Gaussian noise — écart type
logopérateurnatural logarithm — logarithme
∑opérateursum over all data points — somme
$$[X/\mathrm{H}] = \log\frac{N_X}{N_{\mathrm{H}}} + 12$$
Standard logarithmic measure of element abundance relative to hydrogen.
Ce qu'il y a dans la formule
[X/H]variableLogarithmic abundance of element X relative to hydrogen — logarithmic abundance ratio
N_XvariableNumber density of element X — number density reciprocal cubic metre
N_HvariableNumber density of hydrogen — number density reciprocal cubic metre
logopérateurBase-10 logarithm — logarithme

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