Logarithme

Résumé

vignette|Tracés des fonctions logarithmes en base 2, e et 10. En mathématiques, le logarithme (de logos : rapport et arithmos : nombre) de base d'un nombre réel strictement positif est la puissance à laquelle il faut élever la base pour obtenir ce nombre. Dans le cas le plus simple, le logarithme compte le nombre d'occurrences du même facteur dans une multiplication répétée : comme 1000 = 10×10×10 = 10, le logarithme en base 10 de 1000 est 3. Le logarithme de en base est noté \log_b x : \log_{10} 1000 = 3. John Napier a développé les logarithmes au début du . Pendant trois siècles, la table de logarithmes et la règle à calcul ont servi pour le calcul numérique, jusqu'à leur remplacement, à la fin du , par des calculatrices. Trois logarithmes sont remarquables :

Le logarithme naturel (ou népérien), souvent noté ln, est fondamental en analyse mathématique car il est la primitive de la fonction x\mapsto\tfrac1x s’annulant en 1 et la fonctio

Source officielle

https://fr.wikipedia.org/wiki/Logarithme

À propos de ce résultat

Cette page est générée automatiquement et peut contenir des informations qui ne sont pas correctes, complètes, à jour ou pertinentes par rapport à votre recherche. Il en va de même pour toutes les autres pages de ce site. Veillez à vérifier les informations auprès des sources officielles de l'EPFL.

Publications associées (53)

Publications associées

Chargement

Personnes associées (4)

Personnes associées

Chargement

Unités associées (2)

Unités associées

Chargement

Concepts associés (246)

Concepts associés

Chargement

Cours associés (111)

Cours associés

Chargement

Séances de cours associées (228)

Séances de cours associées

Chargement

The Hausdorff measure of the range and level sets of Gaussian random fields with sectorial local nondeterminism

Cheuk Yin Lee

We determine the exact Hausdorff measure functions for the range and level sets of a class of Gaussian random fields satisfying sectorial local nondeterminism and other assumptions. We also establish a Chung-type law of the iterated logarithm. The results can be applied to the Brownian sheet, fractional Brownian sheets whose Hurst indices are the same in all directions, and systems of linear stochastic wave equations in one spatial dimension driven by space-time white noise or colored noise.

INT STATISTICAL INST2022

Chargement

Propriétés fines des trajectoires du mouvement brownien fractionnaire

Driss Baraka

Let X = {X(t); t ∈ RN} be a (N,d) fractional Brownian motion in Rd of index H ∈ (0,1). We study the local time of X for all temporal dimensions N and spatial dimensions d for which local time exist. We obtain two main results : R1. If we denote by Lx(I) the local time of X at x on I ⊂ RN, then there exists a positive finite constant c such that mφ(X-1(0) ∩ [0,1]N) = c L0([0,1]N), where φ(r) = rN-dH (log log 1/r)dH/N and mφ(E) is the Hausdorff φ-measure of E. This solves the problem of the relationship between the local time and the exact Hausdorff measure of zero set for X. R2. We refine results of Xiao (1997) for the local times of (N,d) fractional Brownian motion. We prove the law of iterated logarithm and global Hölder condition for the local time for our process. These results establish interesting properties which were only partially proved in the literature. This literature began with the work of Taylor and Wendel (1966) and Perkins (1981) for the first result; Kesten (1965) and Perkins (1981) for the second on the Brownian motion. It continued with several works of which that of Xiao (1997) on the locally nondeterministic processes with stationnary increments including the (N,d) fractional Brownian motion. An intermediate result is found to solve the case N > 1. We generalize the result of Kasahara et al. (1999) on the tail probability of local time.

EPFL2008

Chargement

Propagation of singularities for the stochastic wave equation

Cheuk Yin Lee

We study the existence and propagation of singularities of the solution to a one-dimensional linear stochastic wave equation driven by an additive Gaussian noise that is white in time and colored in space. Our approach is based on a simultaneous law of the iterated logarithm and general methods for Gaussian processes. (C) 2021 TheAuthor(s). Published by ElsevierB.V.

ELSEVIER2022

Chargement