математика

логарифм

Математическая функция, обратная возведению в степень, используемая здесь для линеаризации соотношений яркость-расстояние.
7 статей · 5 формул

Описание

Логарифм — это математическая функция, которая отвечает на вопрос: в какую степень нужно возвести фиксированное основание, чтобы получить данное число? Например, десятичный логарифм числа 1000 равен 3, потому что 10^3 = 1000. В физике и астрономии логарифмы незаменимы для сжатия огромных диапазонов значений — таких как яркость, расстояние или частота — в удобные шкалы. Они также преобразуют мультипликативные соотношения в аддитивные, упрощая анализ.

История

Логарифмы были введены Джоном Непером в 1614 году как вычислительное средство, а позже усовершенствованы Генри Бриггсом. Они были быстро приняты астрономами, такими как Иоганн Кеплер, для вычислений.

Как это работает

Логарифм числа x по основанию b записывается как log_b(x). Он удовлетворяет тождеству b^(log_b(x)) = x. Распространённые основания: 10 (десятичный логарифм), e ≈ 2.718 (натуральный логарифм) и 2 (двоичный логарифм). В астрономии звёздные величины определяются по логарифмической шкале: разница в 5 величин соответствует изменению яркости в 100 раз. Это позволяет легко сравнивать звёзды, светимость которых различается в миллиарды раз.

Где применяется

Логарифмы используются в шкале звёздных величин, в шкале децибел для звука, в шкале pH для кислотности и в шкале Рихтера для землетрясений.

Любопытный факт

Слово «логарифм» происходит от греческого и означает «число-отношение», потому что Непер первоначально задумывал их как способ превратить умножение в сложение.

Граф понятий →

Формулы

$$D_{KL}(P\|Q) = \int P(x) \log \frac{P(x)}{Q(x)} dx$$
Измеряет различие между двумя распределениями вероятностей.
Что в формуле
D_{KL}переменнаярасхождение Кульбака-Лейблера — information divergence
P(x)переменнаяплотность вероятности распределения P — probability density
Q(x)переменнаяплотность вероятности распределения Q — probability density
xпеременнаяслучайная величина — случайная величина
\intоператорсуммирует подынтегральное выражение по всем значениям x — интегральный оператор
\logоператорвычисляет логарифм отношения — логарифм
$$P(k) = P_0(k) \left[1 + A \exp\left(-\frac{(\log k - \log k_0)^2}{\sigma^2}\right)\right]$$
Гауссово усиление в спектре мощности.
Что в формуле
P(k)переменнаяВозмущенный спектр мощности — спектр мощности м³
P_0(k)переменнаяФоновый спектр мощности — спектр мощности м³
AпеременнаяАмплитуда пика — амплитуда
kпеременнаяВолновое число — волновое число 1/м
k_0переменнаяЦентральное волновое число пика — волновое число 1/м
σпеременнаяШирина пика в log-k — width
expоператорЭкспоненциальная функция — exponential
logоператорНатуральный логарифм — логарифм
$$\min_G \max_D V(D,G) = \mathbb{E}_{x \sim p_{data}}[\log D(x)] + \mathbb{E}_{z \sim p_z}[\log(1 - D(G(z)))]$$
Состязательная целевая функция для обучения генеративно-состязательных сетей.
Что в формуле
xпеременнаявыборка данных — sample
zпеременнаявыборка скрытой переменной — latent variable
D(x)переменнаявыход дискриминатора для реальных данных — discriminator output
G(z)переменнаявыход генератора для скрытой переменной — generator output
V(D,G)переменнаяфункция ценности игры — value function
min_Gоператорминимизация по параметрам генератора — minimization over generator
max_Dоператормаксимизация по параметрам дискриминатора — maximization over discriminator
E_{x~p_data}операторматематическое ожидание по эмпирическому распределению данных — expectation over data distribution
E_{z~p_z}операторматематическое ожидание по априорному распределению скрытых переменных — expectation over latent distribution
logоператорнатуральный логарифм — логарифм
$$\log P(D|\theta) = -\frac{1}{2}\sum \left(\frac{(y_{\text{model}} - y_{\text{data}})^2}{\sigma^2} + \log(2\pi\sigma^2)\right)$$
Вероятность данных при заданных параметрах модели с гауссовыми ошибками.
Что в формуле
P(D|θ)переменнаявероятность данных при заданных параметрах — вероятность
y_modelпеременнаяпредсказание модели — value
y_dataпеременнаянаблюдаемая точка данных — value
σпеременнаястандартное отклонение гауссова шума — стандартное отклонение
logоператорнатуральный логарифм — логарифм
∑операторсумма по всем точкам данных — суммирование
$$[X/\mathrm{H}] = \log\frac{N_X}{N_{\mathrm{H}}} + 12$$
Стандартная логарифмическая мера содержания элемента относительно водорода.
Что в формуле
[X/H]переменнаяЛогарифмическое содержание элемента X относительно водорода — logarithmic abundance ratio
N_XпеременнаяПлотность числа частиц элемента X — number density 1/м³
N_HпеременнаяПлотность числа частиц водорода — number density 1/м³
logоператорДесятичный логарифм — логарифм

Статьи по теме · 7

Когда частицы шепчут на прощание: квантовые хвосты в многомерных мирах
Два заряженных шарика столкнулись и разлетелись в разные стороны. Казалось бы, всё позади — но свет от их прощания ещё долго бродит по пространству. В обычном мире это давно известный эффект: ускоренный заряд всегда излучает электромагнитные волны.
Мозаика на горизонте: как чёрная дыра хранит информацию
Чёрная дыра поглощает всё, даже свет, но не нарушает фундаментальных законов физики. Один из них — рост энтропии, меры скрытой информации, которую объект «помнит» о своём внутреннем устройстве.
Мир в мерцаниях: как событийная камера восстанавливает изображение по вспышкам яркости
В отличие от традиционных камер, которые захватывают полный кадр с фиксированной частотой, событийные сенсоры действуют иначе: каждый пиксель независимо реагирует лишь тогда, когда локальная яркость изменяется — становится заметно больше или меньше. Результат — не привычный снимок, а непрерывный поток событий, своего рода «вспышек» с координатами, временем и знаком изменения.
Машинное обучение2026-07-141 минarXiv:2607.12417экспресс
Нейросеть, воспринимающая фазу: от слуха к квантовым вычислениям
Звуковой сигнал удобно представлять комплексным числом: его модуль (амплитуда) отражает громкость, а аргумент (фаза) — положение волны во времени, её мгновенный сдвиг. Традиционные нейросети расщепляют это единое описание на две независимые координаты — грубо говоря, задают адрес в декартовой сетке: «два шага на восток, один на север».
Вселенная не хочет сходиться в цифрах
У Вселенной есть скорость, с которой она раздувается, — её называют постоянной Хаббла. Проблема в том, что два самых точных способа её измерить дают разные числа. Один метод, использующий ранний свет Вселенной (реликтовое излучение), говорит об одном значении. Другой, основанный на наблюдении далёких звёзд в наше время, — о другом, чуть более высоком.
Комбинаторика2026-05-171 минarXiv:2605.17594экспресс
Ключи, которые не пересекаются
Можно ощупать незнакомый предмет вдоль, поперёк, по диагонали — каждый раз получая новую информацию. Но что, если один способ ощупывания не говорит ровным счётом ничего о том, что покажет другой? Именно так устроены взаимно несмещённые базисы в квантовой механике: измерение в одном из них оставляет нас в полном неведении относительно исхода в другом.
Геофизика2026-05-141 минarXiv:2605.14670экспресс
Река как зеркало Вселенной
Форма речного русла — не случайный каприз ландшафта, а точное воплощение уравнения, описывающего рост Вселенной с отрицательной кривизной. В лабораторных условиях вода, текущая по песку, самопроизвольно вытачивает поперечный профиль, совпадающий с решением для модели Анти-де Ситтера — пространства-времени с отрицательной кривизной, где Вселенная…