¿Por qué aprendemos logaritmos? ¿Es importante?

¡Los logaritmos son increíblemente importantes y se muestran de muchas maneras inesperadas! Algunas de estas formas son puramente por conveniencia, pero otras son fundamentalmente importantes e inevitables.

Fundamental:

1) Es la función inversa de la función exponencial, a saber, [matemática] \ ln (e ^ x) = x [/ matemática] . A primera vista, esto no parece impresionante, pero cada vez que necesitamos resolver una ecuación con una exponencial, los logaritmos aparecen de forma natural. Por ejemplo, una de las ecuaciones diferenciales más famosas del mundo, la ecuación de crecimiento o decadencia exponencial tiene una solución exponencial.

[matemáticas] \ frac {dx} {dt} = kx \ implica x (t) = Ae ^ {kt} [/ matemáticas]

A partir de esto, uno puede resolver la vida media (cuando [matemáticas] x (t) = A / 2 [/ matemáticas]), y obtener que [matemáticas] t = – \ frac {\ ln (2)} {k} [/matemáticas]. Las vidas medias implican naturalmente logaritmos, y aparecen con bastante frecuencia ya que cualquier tipo de tasa de descomposición que sea proporcional a la cantidad de cosas presentes dará lugar a esta ecuación diferencial.

2) Los logaritmos capturan el número de cálculos requeridos en los enfoques de dividir y conquistar . ¿Cómo encontrarías un nombre en una guía telefónica? Probablemente irías a algún lugar en el medio y preguntarías si el nombre está en la parte frontal del libro o en la sección posterior (ya que está ordenado alfabéticamente). Luego, si determinó que era el frente, probablemente dividiría la sección delantera en dos nuevamente y repetiría hasta encontrar a la persona que está buscando. Esto se conoce como búsqueda binaria y es uno de los algoritmos de búsqueda más rápidos para datos ordenados. Si quisiéramos conocer un límite superior en la cantidad de verificaciones requeridas para finalmente encontrar el dato que queremos, esto implica un logaritmo. Básicamente, queremos saber cuántas veces podemos dividir el conjunto de datos en 2, hasta que no podamos dividirlo más finamente. La respuesta a esto es lo que se requiere k tal que [matemática] 2 ^ k = n [/ matemática] donde n es el número total de puntos de datos. Por lo tanto, k es el logaritmo de base 2 de n. Cualquier tipo de enfoque de divide y vencerás tendrá un límite superior en el número de niveles necesarios para alcanzar la unidad mínima y esto siempre será un logaritmo. Es por eso que los logaritmos aparecen en el estudio de algoritmos en informática. Capturan la esencia de dividir y conquistar.

Conveniencia:

3) Es una función uno a uno, convierte productos en sumas ( [math] \ log (ab) = \ log (a) + \ log (b) [/ math] ) y, por lo tanto, es conveniente para la optimización. Un problema que a menudo surge en las estadísticas es maximizar la probabilidad de un conjunto de datos. Suponiendo un modelo probabilístico dado, la probabilidad de observar un conjunto de datos es la probabilidad de obtener ese conjunto de datos exactos. Dado que las pruebas en un experimento a menudo son independientes, la función de probabilidad (como una función del parámetro de un modelo que haría más o menos probable observar un conjunto de datos) es a menudo un producto de funciones. Luego nos gustaría optimizar en el espacio de parámetros para obtener la mayor probabilidad de observar el conjunto de datos, y por lo tanto necesitamos tomar derivados. La regla del producto es desagradable, ¡pero los derivados manejan sumas bastante bien! A saber, la derivada de una suma es solo la suma de las derivadas. Dado que el logaritmo es una función uno a uno, maximizar el log-verosimilitud (log of the verosimilitud) es tan bueno como maximizar la verosimilitud, pero nos brinda la conveniencia adicional de facilitar las derivadas. Esta idea también tiene aplicaciones en mecánica estadística. De hecho, la entropía se define como un logaritmo casi para esta conveniencia exacta ya que los derivados de la entropía tienen un significado físico importante.

4) Los logaritmos reducen en gran medida el tamaño de los números que los hacen más fáciles de manejar, especialmente para una computadora. La escala logarítmica se usa a menudo cuando los números son enormes. Hay una gran diferencia entre [matemática] 10 ^ 5 [/ matemática] y [matemática] 10 ^ {23} [/ matemática], y algunas propiedades abarcan tantos órdenes de magnitud. Los números de este tamaño a menudo pueden hacer que las computadoras se desborden, ya que necesitarían cantidades increíbles de memoria para almacenar números de ese tamaño. El uso del registro del número retiene la misma información (hasta una operación simple) y devuelve estos números a un rango cómodo. Tomando un registro de base 10, estos números ahora son 5 y 23, mucho más manejables. Sin embargo, siempre hay que tener cuidado con las escalas logarítmicas (por ejemplo, la escala de Richter y la escala de decibelios), ya que un aumento de 1 en cualquiera de esas escalas es un factor de aumento de 10. Es la diferencia entre [matemáticas] 10 ^ 5 [/ matemáticas] y [matemáticas] 10 ^ 6 [/ matemáticas] por ejemplo. Imagínese si un periodista tiene que decir “que el terremoto fue [matemáticas] 10 ^ 2 [/ matemáticas] y que uno fue [matemáticas] 10 ^ 8 [/ matemáticas]”. Esos números son difíciles de manejar, y es mucho mejor decir que era un 2 u 8 en una escala logarítmica.

Los logaritmos son absolutamente importantes. Por qué los aprendes depende más de ti. Cuando los aprendí originalmente (escuela secundaria, probablemente precalc), me vi obligado a sentarme en una sala de clase caliente y completar problemas matemáticos aburridos y repetitivos. Realmente, era solo álgebra con esteroides y solo tenías que pasar PEMDAS a través de una capa tras otra de tedio para obtener esa ‘A’ o ‘B’. Realmente nunca aprendí el ‘qué’ o ‘por qué’, y es una pena. Es por eso que los hice inicialmente, y dice mucho sobre cómo no enseñar matemáticas.

Pero a medida que avanzaba en mi carrera académica y comencé a ingresar en I + D, comencé a usar y ver los logaritmos mucho más. Nos permiten observar tendencias complejas, no lineales. Aparecen en la naturaleza, la música y el arte. Sabiendo que log (e ^ x) = x no es realmente tan útil, para ser honesto. Sin embargo, conocer las propiedades de los logaritmos y sus usos en diversos campos de las matemáticas, las ciencias, el arte, la música y las estadísticas es increíblemente importante. A continuación se muestra una imagen de un nautilus que muestra un patrón logarítmico que ocurre en la naturaleza, bastante salvaje.

Para responder a su pregunta es como responder “¿Por qué aprendemos matemáticas?”. Para mí, disfruto más de las matemáticas ahora que veo su aplicación en el mundo real. Desde la realización de películas hasta el análisis computacional, está literalmente en todas partes. Los logaritmos son una herramienta para observar nuestro mundo y todas sus pequeñas tendencias complejas (ciertas, de todos modos) y describirlo de manera inteligente. ¡Cómo usa esa herramienta depende de usted!

Los logaritmos son:

  1. inversos de funciones exponenciales;
  2. una transformación de escala de datos naturales que nos ayuda a comprender los datos (las líneas rectas en los gráficos log-lineales indican relaciones exponenciales entre los datos, y en los gráficos log-log indican relaciones de ley de potencia);
  3. una forma de transformar la multiplicación en suma y viceversa (realizar una operación aritmética de la manera más fácil).

Debido a 1 son indispensables (que es un lugar bastante fuerte para comenzar). Debido a 2 y 3, son simplemente indispensablemente útiles en los lugares correctos (más débiles, pero aún importantes en todas las ciencias e ingeniería, informática, a veces en programación y en todas partes para comprender las escalas de las cosas).

El tono habitual de “¿Por qué tengo que aprender X” supone que su propia vida personal no requiere ninguna matemática superior. Probablemente pueda hacer la mayoría de los trabajos sin aprender, por ejemplo, álgebra o números complejos.

No voy a llegar a situaciones artificiales en las que usarías logaritmos en la vida cotidiana. Pero el progreso de la especie humana depende del progreso de los individuos que intentan comprender las cosas. Los logaritmos son un concepto importante en casi cualquier ciencia que se me ocurra.

Se utilizan para calcular, entre otras cosas, las tasas de desintegración radiactiva, el interés financiero, los requisitos de combustible para cohetes, las tasas de reacción química, las posiciones de los trastes de guitarra, la entropía y las frecuencias históricas de guerra.

Para la mayoría de los sentidos humanos, la intensidad percibida de un estímulo es el logaritmo del poder real del estímulo. La intensidad de la luz, la intensidad del sonido, el tono del sonido, la presión, el sabor y la sensibilidad a los chiles son todos logarítmicos.

También se utilizan para describir frecuencias de uso de palabras, intensidad de terremotos, niveles de potencia y eficiencia de algoritmos informáticos.

Estoy seguro de que me perdí algo. De todos modos, lo bueno es que hace mucho tiempo, los humanos desarrollaron y aprendieron sobre logaritmos a pesar de que ninguna de estas aplicaciones se conocía en ese momento. Literalmente, no había ninguna razón para aprender logaritmos, y los aprendimos de todos modos. Esta es la verdadera respuesta en general a “¿Por qué aprendo acerca de X? ¿Es importante?”

Aquí hay algunas respuestas excelentes, así que solo daré un ejemplo simple pero útil.

Suponga que una bacteria se fisura una vez cada hora, y hay suficiente comida y espacio para que crezca. Después de una hora habrá 2 bacterias. Una hora después habrá 4 bacterias. Esto lleva a la ecuación:

[matemática] b = 2 ^ h [/ matemática] donde h es el número de horas. Por ejemplo, si h = 20 horas, habría aproximadamente un millón de bacterias.

Pero supongamos que tenemos la información opuesta. Sabemos que la bacteria se fisiona cada hora, pero ahora se nos dice cuántas bacterias hay y queremos saber cuánto tiempo llevó crecer esa colonia de bacterias.

Usaría la función inversa a la función exponencial, que se llama función logarítmica.

Podría escribirse como [math] h = log_2 {b} [/ math].

Digamos que había mil millones de bacterias y que querías saber cuánto tiempo les llevó llegar a mil millones. Conéctese a la fórmula para obtener:

[matemáticas] h = log_2 {1000000000} \ aproximadamente 30 [/ matemáticas].

Por lo tanto, tomaría alrededor de 30 horas para que 1 bacteria crezca a una colonia de mil millones.

El ejemplo más común en el que vi los logaritmos utilizados fue en problemas relacionados con el crecimiento exponencial y la descomposición en el cálculo para principiantes. Los logaritmos tienen una aplicación práctica cuando se trata de la acumulación continua de tasas de interés en las finanzas, así como cosas como problemas de semivida de la química. Los logaritmos tampoco son las cosas más complicadas del mundo, siempre y cuando esté dispuesto a abrir su mente y aprender algo nuevo.

Personalmente, creo que los logaritmos son importantes, pero hay una tonelada que se puede hacer sin el uso de logaritmos.

En parte, es equipaje histórico. Los logaritmos eran una forma de convertir los problemas de multiplicación en problemas de suma.

Debido a que [math] \ log {ab} = \ log {a} + \ log {b} [/ math], y los logaritmos eran fáciles de buscar en una tabla, permitía a las personas hacer cálculos mucho más rápidos.