Двоичный логарифм

Двоичный логарифм — логарифм по основанию 2. Другими словами, двоичный логарифм числа есть решение уравнения

Двоичный логарифм вещественного числа существует, если Согласно стандарту ISO 31-11, он обозначается[1] или .

Примеры:

.
undefined

История

Исторически двоичные логарифмы нашли своё первое применение в теории музыки, когда Леонард Эйлер установил: двоичный логарифм отношения частот двух музыкальных тонов равен количеству октав, которое отделяет один тон от другого. Эйлер также опубликовал таблицу двоичных логарифмов целых чисел от 1 до 8 с точностью до семи десятичных знаков[2][3].

С созданием информатики выяснилось, что двоичные логарифмы необходимы для определения количества битов, требующихся для кодирования сообщения. Другие области, в которых часто используется двоичный логарифм, включают комбинаторику, биоинформатику, криптографию, проведение спортивных турниров и фотографию. Стандартная функция для вычисления двоичного логарифма предусмотрена во многих распространённых системах программирования.

Алгебраические свойства

В нижеследующей таблице предполагается, что все значения положительны[4]:

Формула Пример
Произведение
Частное от деления
Степень
Корень

Существует очевидное обобщение приведённых формул на случай, когда допускаются отрицательные переменные, например:

Формула для логарифма произведения без труда обобщается на произвольное количество сомножителей:

.

Связь двоичного, натурального и десятичного логарифмов:

,
.

Функция двоичного логарифма

Если рассматривать логарифмируемое число как переменную, мы получим функцию двоичного логарифма: . Она определена при всех область значений: .

График этой функции часто называется логарифмикой, она обратна для функции . Функция монотонно возрастает, непрерывна и дифференцируема всюду, где она определена. Производная для неё даётся формулой[5]:

.

Ось ординат является вертикальной асимптотой, поскольку:

.

Применение

Теория информации

Двоичный логарифм натурального числа позволяет определить число цифр во внутреннем компьютерном (битовом) представлении этого числа:

(скобки обозначают целую часть числа).

Информационная энтропия — мера количества информации, также основана на двоичном логарифме.

Сложность рекурсивных алгоритмов

Двоичный логарифм играет ключевую роль в анализе временной сложности рекурсивных алгоритмов, основанных на парадигме «разделяй и властвуй»[6]. Это обусловлено тем, что многие из них на каждом шаге делят исходную задачу на две равные части. В результате высота дерева рекурсии (количество шагов деления массива пополам до достижения базового случая из одного элемента) строго равна $\log_2 n$.

Данный процесс порождает типичные рекуррентные соотношения:

  • Двоичный поиск: $T(n) = T(n/2) + O(1)$. На каждом шаге задача уменьшается вдвое за константное время, что даёт итоговую сложность $T(n) = O(\log_2 n)$Running time of binary search (англ.). Khan Academy. Дата обращения: 28 июля 2026..
  • Сортировка слиянием: $T(n) = 2T(n/2) + O(n)$. Задача делится на две подзадачи, а этап слияния требует линейного времени, что приводит к сложности $T(n) = O(n \log_2 n)$Merge Sort – Data Structure and Algorithms Tutorials (англ.). GeeksforGeeks. Дата обращения: 28 июля 2026..

Математически в асимптотических оценках, записываемых через «О»-большое, основание логарифма не имеет значения. Согласно формуле перехода к другому основанию: $$\log_2 n = \frac{1}{\log_k 2} \cdot \log_k n$$ Поскольку множитель $\frac{1}{\log_k 2}$ является константой, по правилам асимптотического анализа он игнорируется ($O(c \cdot f(n)) = O(f(n))$). По этой причине в профильной литературе часто используют упрощённую запись $O(\log n)$, однако в контексте подсчёта точного числа шагов деления пополам всегда подразумевается именно двоичный логарифм[7].

Комбинаторика

Если двоичное дерево содержит узлов, то его высота не меньше, чем (равенство достигается, если является степенью 2)[8]. Соответственно, число Стралера — Философова для речной системы с притоками не превышает[9] .

Изометрическая размерность частичного куба с вершинами не меньше, чем Число рёбер куба не более, чем равенство имеет место, когда частичный куб является графом гиперкуба[10].

Согласно теореме Рамсея, неориентированный граф с вершинами содержит либо клику, либо независимое множество, размер которого логарифмически зависит от Точный размер этого множества неизвестен, но наилучшие в настоящий момент оценки содержат двоичные логарифмы.

Другие применения

Число кругов игры по олимпийской системе равно двоичному логарифму от числа участников соревнований[11].

В теории музыки, чтобы решить вопрос о том, на сколько частей делить октаву, требуется отыскать рациональное приближение для Если разложить это число в непрерывную дробь, то третья подходящая дробь (7/12) позволяет обосновать классическое деление октавы на 12 полутонов[12].

Примечания

  1. Иногда, особенно в немецких изданиях, двоичный логарифм обозначается (от лат. logarithmus dyadis), см. Bauer, Friedrich L. Origins and Foundations of Computing: In Cooperation with Heinz Nixdorf MuseumsForum (англ.). — Springer Science & Business Media, 2009. — P. 54. — ISBN 978-3-642-02991-2.
  2. Euler, Leonhard (1739), Chapter VII. De Variorum Intervallorum Receptis Appelationibus, Tentamen novae theoriae musicae ex certissismis harmoniae principiis dilucide expositae, Saint Petersburg Academy, с. 102—112, <http://eulerarchive.maa.org/pages/E033.html>  Архивная копия от 11 октября 2018 на Wayback Machine
  3. Tegg, Thomas (1829), Binary logarithms, London encyclopaedia; or, Universal dictionary of science, art, literature and practical mechanics: comprising a popular view of the present state of knowledge, Volume 4, с. 142–143, <https://books.google.com/books?id=E-ZTAAAAYAAJ&pg=PA142>  Архивная копия от 23 мая 2021 на Wayback Machine
  4. Выгодский М. Я. Справочник по элементарной математике, 1978, с. 187..
  5. Логарифмическая функция. // Математическая энциклопедия (в 5 томах). — М.: Советская Энциклопедия, 1982. — Т. 3.
  6. Harel, David; Feldman, Yishai A. Algorithmics: the spirit of computing. — New York: Addison-Wesley, 2004. — P. 143. — ISBN 978-0-321-11784-7.
  7. Big O Notation (англ.). MIT. Дата обращения: 28 июля 2026.
  8. Leiss, Ernst L. (2006), A Programmer's Companion to Algorithm Analysis, CRC Press, с. 28, ISBN 978-1-4200-1170-8, <https://books.google.com/books?id=E6BNGFQ6m_IC&pg=RA2-PA28>  Архивная копия от 12 августа 2020 на Wayback Machine
  9. Devroye, L. & Kruszewski, P. (1996), On the Horton–Strahler number for random tries, RAIRO Informatique Théorique et Applications Т. 30 (5): 443—456, doi:10.1051/ita/1996300504431, <https://eudml.org/doc/92635>  Архивная копия от 7 октября 2015 на Wayback Machine.
  10. Eppstein, David (2005), The lattice dimension of a graph, European Journal of Combinatorics Т. 26 (5): 585–592, DOI 10.1016/j.ejc.2004.05.001 
  11. Харин А. А. Организация и проведение соревнований. Методическое пособие. — Ижевск: УдГУ, 2011. — С. 27.
  12. Шилов Г. Е. Простая гамма. Устройство музыкальной шкалы. Архивная копия от 22 февраля 2014 на Wayback Machine М.: Физматгиз, 1963. 20 с. Серия «Популярные лекции по математике», выпуск 37.

Литература

Категории