logarithm

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    如何證明使用斯特林近似? log(n!)=Θ(nlogn) 任何想法?

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    有沒有更有效的方法來做到以下幾點,有什麼感覺錯了嗎?我正在尋找以對數方式進行日誌記錄的最省時的方法。 public bool Read() { long count = Interlocked.Increment(ref _count); switch (count) { case 1L: case 10L:

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    我正在使用線性插值,我必須計算: p' = \lambda_1*p_1 + \lambda_2*p_2 + \lambda_3*p_3。 但是,p_1,p_2和p_3是聯合概率,因此不能表示爲由於下溢引起的浮點數。所以我在日誌空間工作,服用log2(p_1),log2(p_2)和log2(p_3)。 鑑於概率的對數,我不太確定如何計算p'或log2(p')。如有必要,我也可以計算log2(p_1*

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    代碼 x=[1e-4 1e-3 1e-2 1e-1]; y=[10 3 100 25]; figure;area(x,y) 返回以下輸出: 這是正確的。但設置y軸的刻度爲對數使用 set(gca,'yscale','log'); 使填充顏色消失: 我不明白爲什麼。有沒有零可以搞砸日誌操作,那爲什麼呢?

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    lgstar(1,0). lgstar(N,Answer):- (N = 2**x while x is int -> N > 1, N1 is N/2, logbN(N1,2,A), Answer is A + 1 ). 在上面的程序中,我試圖得到lgstar的答案,當N是一個2的冪數時,即我希望的輸出是lgstar(8, x)

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    有人可以解釋一下,對於某些常數c,階乘(floor(log(n)))是否是Big O(n^c)?而且,如何證明上述答案?

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    我正在研究項目,我需要對光譜分析進行可視化以設置一些精確的參數。現在我正在將分箱轉換爲屏幕空間,因爲在線性空間中,較低頻率的大小被壓縮在一起。這是我在C++代碼: float windowSize = 640; float windowHeight = 480; for (size_t i = 0; i < bins; i++) { float m = audioIn.getSpe

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    log2(I,E):- I is 2.0**E, E is log(I)/log(2). 我正在嘗試使用Prolog來計算功率2被提升到'I'還是2提升到'E'功率等於'I'。我對這種語言非常陌生,根據我的理解,它根據所提供的信息推斷出答案。 Queries: log2(I,3). -->false. log2(I,3.0). -->I = 8.0. log2

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    我有點卡住柵格與對數刻度。考慮此情節,例如: ggplot(faithfuld, aes(waiting, eruptions)) + geom_raster(aes(fill = density)) 但如何使用數比例與此GEOM?通常的方法都不是非常令人滿意: ggplot(faithfuld, aes(waiting, log10(eruptions))) + geom_ras

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    如何計算python中對數正態累積分佈函數的反函數?我試圖從翻譯Excel中使用函數[LOGINV][1] 例如 LOGINV(0,005;2;0,5) yields 2,0382373 其中0,005的概率是一些功能,2是LN平均值和0,5是LN性病。 scipy.stats是否有類似的功能,我可以申請?