增长函数 |
$x$ |
$x^2$ , $x^3$ ,… |
$2^x$ , $e^x$ , $10^x$ ,… |
$x!$ , $x^x$ ,… |
增长方式 |
线性增长 |
多项式增长 |
指数增长 |
阶乘增长 |
增长数量级 |
$10^3$ |
$10^6$ , $10^9$ ,… |
$10^{300}$ , $10^{434}$ , $10^{1000}$ ,… |
$10^{2566}$ , $10^{3000}$ ,… |
取对数 |
$3$ |
$6$ , $9$ ,… |
$300$ , $434$ , $1000$ ,… |
$2566$ , $3000$ ,… |
上表中,将 $x=1000$ 带入式子后,得到了增长的数量级,表格中是教授估算的值,我用计算器算了一遍,发现跟表中的值略有差异,不过表示增长的数量级是没问题的。 |
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衰减函数就是增长函数的倒数:
衰减函数 |
$\frac{1}{x}$ |
$\frac{1}{x^2}$ , $\frac{1}{x^3}$ ,… |
$\frac{1}{2^x}$ , $\frac{1}{e^x}$ , $\frac{1}{10^x}$ ,… |
$\frac{1}{x!}$ , $\frac{1}{x^x}$ ,… |
带入 $x=1000$ 再取对数后,分别是: $-3,-6,-9$ 等等。 |
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对数尺度下 $0$ 和 $10$ 的中点是 $10^{1/2}$ ;将 $2$ 的乘幂( $0\quad1\quad2\quad4\quad8\quad16\quad\cdots$ )排列,发现其是等距排列的( $n\log 2$ ); $0$ 在对数尺度上没有对应值,处于对数轴的无穷远端。
例:幂函数 $y=Ax^n$ ,两边同时求对数得到: $\log y = \log A + n\log x$ ,下面画出 $y=x^{1.5}$ 的图像以及对数图。
画出图像后,发现原来的图拟合比较复杂;对数图是直线的,拟合比较容易,斜率也容易找。
指数函数 $y=B10^{cx}$ ,两边同时求对数得到: $\log y = \log B + cx$ ,这里纵轴用对数尺度,横轴用普通尺度。
例:比较瞬时斜率和平均斜率之差: $error E=\frac{\operatorname d f}{\operatorname d x}-\frac{\Delta f}{\Delta x}\approx A(\Delta x)^n$ ; $\frac{f(x+\Delta x)-f(x)}{\Delta x}$ 的误差为: $A(\Delta x)^1$( $n=1$ ); $\frac{f(x+\Delta x)-f(x-\Delta x)}{2\Delta x}$ 的误差为: $A(\Delta x)^2$( $n=2$ ),准确度比原来大大提升了。