对数基础

最新推荐文章于 2024-11-12 09:09:03 发布
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如果a^n=b，那么log(a)(b)=n。其中，a叫做“底数”，b叫做“真数”，n叫做“以a为底b的对数”。 log(a)(b)函数叫做对数函数。对数函数中b的定义域是b>0，零和负数没有对数；a的定义域是a>0且a≠1。
高等数学(预备知识之对数函数)
qq_61866637的博客
10-31 6826
对数函数
密码离散对数基础
ZBDX2113的博客
09-03 1516
生成元在一个群G中，如果g是G的生成元，即所有G中的所有元素都可以被表示成y=g**x，此时的x称为y在G中的对数。阶设m≥1,gcd(a,m)=1，使得a**d≡1(modm) 成立的最小正整数d称为a对模m的指数或者阶。一般将其计为δ**m(a)。满足a**d≡1(modm)的d一定满足d∣φ(m)。原根当δ**m(a)=φ(m) 时，称a是模m的原根，简称m的原根。只有m。
对数基础知识
Bear1998的博客
02-01 785
#include #include int main () { double a,b; a=100; b=log10(a); printf("log(%f)=%f\n",a,b); return 0; } 输出结果： log10(100) = 2.000000 #include #include int main () { double param, result;
指数，对数的基础知识
SAN_YUN的专栏
11-19 2225
指数   指数在数学中代表着次方，也叫“幂”, 指乘方运算的结果。 n^m指将n自乘m次(根据七上课本该式意义为m个n相乘）。把n^m看作乘方的结果，叫做n的m次幂。 数学中的“幂”，是“幂”这个字面意思的引申，“幂”原指盖东西布巾，数学中“幂”是乘方的结果，而乘方的表示是通过在一个数字上加上标的形式来实现的，故这就像在一个数上“盖上了一头巾”，在现实中盖头巾又有升级的意思，所以...
数学基础--对数
weixin_36020178的博客
06-09 750
数学基础--对数对数 对数 视频教程：https://www.bilibili.com/video/BV1BT4y1F7yp?p=1 什么是次方？：如2³=2*2*2=8，这里2²读作2的平方，2³读作2的3次方 什么是对数运算？：幂运算的逆运算 什么是幂运算？：幂运算其实就是指数的运算，比如2²=4，这里通过运算2的平方就成为幂运算 例子： 如下图，如果一个数的X次方等于N，这里N就是我们幂运算的结果 对于上图中幂运算结果N来说，x叫做N的对数，所以进行对数运算的时候要写出以a为底，N的对数 例子：
log对数
weixin_33910137的博客
04-27 394
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精选资源
对数运算基础练习题.pdf
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对数运算基础练习题 对数运算是数学中的一种重要运算，广泛应用于科学、工程、经济等领域。本文将通过一系列练习题，帮助读者熟悉对数运算的基础知识和应用技巧。 一、选择题 1. 对数运算基础知识 对数运算的...
基础电子中的用线性数字电位器实现对数调节
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【线性数字电位器与对数调节】 线性数字电位器是一种常见的电子元件，以其高可靠性、小型化和用户友好性而受到青睐，常用于替代传统的机械电位器，尤其是在音频设备的音量控制中。然而，人耳对声音响度的感知并非...
log(A^B) = BlogA
weixin_30325071的博客
05-29 998
令 x = logA, y = logB, z=log(AB) 。2x= A, 2y= B, 2z= AB, 则有 2z=AB = (2x)^(2y)= 2x(2^y)，有z = x*2y，即log(AB) = BlogA。 转载于:https://www.cnblogs.com/wbb2109/p/5538811.html...
对数函数图像增减性质
aidehua88的专栏
04-16 1万+
对数函数中b>0,且b≠1上图中，当b>1时，函数的自变量X增大，应变量也增大，此时函数为增函数;上图中，当0<b<1时，函数的自变量X增大，应变量y减小，此时函数为减函数。...
高等数学基础-函数
Agan__的博客
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如果。
【机器学习】数学知识：对数
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11-12 2803
对数是数学中一种重要的运算，它与指数密切相关。对数的主要功能是将乘法和除法转换为加法和减法，从而简化复杂的计算。以下是对数的基本概念、性质和应用。
对数似然比相似度
xidianycy
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最近在看mahout的相似性度量时，对其中的对数似然比相似度颇为好奇，由于书本上完全没有涉及到对数似然比相似度的计算原理，只是提供了一个函数接口，因此决定深入了解一下这个对数似然比相似度。下面mahout中的源码：public static double logLikelihoodRatio(int k11, int k12, int k21, int k22) { double r
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import math # 需要导入模块Module: math a=math.log(c,b) #计算以c为底，b的对数: a=math.log(b) # 当参数c缺省，默认取自然对数
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多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法（IEEE118节点）（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于Matlab代码实现的多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法，适用于IEEE118节点电力系统。该方法结合两阶段鲁棒模型与确定性模型，旨在应对电力系统中多源输入（如可再生能源）的不确定性，提升系统运行的安全性与经济性。文中详细阐述了分布鲁棒优化的建模思路，包括不确定性集合的构建、目标函数的设计以及约束条件的处理，并通过Matlab编程实现算法求解，提供了完整的仿真流程与结果分析。此外，文档还列举了大量相关电力系统优化研究案例，涵盖微电网调度、电动汽车集群并网、需求响应、储能配置等多个方向，展示了其在实际工程中的广泛应用价值。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事能源系统优化工作的工程师。; 使用场景及目标：①用于研究高比例可再生能源接入背景下电力系统的动态最优潮流问题；②支撑科研工作中对分布鲁棒优化模型的复现与改进；③为电力系统调度、规划及运行决策提供理论支持与仿真工具。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码与IEEE118节点系统参数进行实操演练，深入理解分布鲁棒优化的建模逻辑与求解过程，同时可参考文中提及的其他优化案例拓展研究思路。
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