Domanda

Come posso calcolare il logaritmo di un BigDecimal? Qualcuno sa di eventuali algoritmi che posso utilizzare?

Il mio Googling finora ha messo a punto con la (inutile) idea di una semplice conversione di un letto matrimoniale e utilizzando Math.log.

Mi impegno a fornire la precisione della risposta richiesta.

modifica: qualsiasi base farà. Se è più facile a base di x, lo farò.

È stato utile?

Soluzione

Java Numero Cruncher: La guida del Java Programmer calcolo numerico fornisce una soluzione che utilizza il metodo di Newton. Il codice sorgente del libro è disponibile qui . Il seguente è stata presa dal capitolo 12.5 Funzioni Big Decmial (P330 e P331):

/**
 * Compute the natural logarithm of x to a given scale, x > 0.
 */
public static BigDecimal ln(BigDecimal x, int scale)
{
    // Check that x > 0.
    if (x.signum() <= 0) {
        throw new IllegalArgumentException("x <= 0");
    }

    // The number of digits to the left of the decimal point.
    int magnitude = x.toString().length() - x.scale() - 1;

    if (magnitude < 3) {
        return lnNewton(x, scale);
    }

    // Compute magnitude*ln(x^(1/magnitude)).
    else {

        // x^(1/magnitude)
        BigDecimal root = intRoot(x, magnitude, scale);

        // ln(x^(1/magnitude))
        BigDecimal lnRoot = lnNewton(root, scale);

        // magnitude*ln(x^(1/magnitude))
        return BigDecimal.valueOf(magnitude).multiply(lnRoot)
                    .setScale(scale, BigDecimal.ROUND_HALF_EVEN);
    }
}

/**
 * Compute the natural logarithm of x to a given scale, x > 0.
 * Use Newton's algorithm.
 */
private static BigDecimal lnNewton(BigDecimal x, int scale)
{
    int        sp1 = scale + 1;
    BigDecimal n   = x;
    BigDecimal term;

    // Convergence tolerance = 5*(10^-(scale+1))
    BigDecimal tolerance = BigDecimal.valueOf(5)
                                        .movePointLeft(sp1);

    // Loop until the approximations converge
    // (two successive approximations are within the tolerance).
    do {

        // e^x
        BigDecimal eToX = exp(x, sp1);

        // (e^x - n)/e^x
        term = eToX.subtract(n)
                    .divide(eToX, sp1, BigDecimal.ROUND_DOWN);

        // x - (e^x - n)/e^x
        x = x.subtract(term);

        Thread.yield();
    } while (term.compareTo(tolerance) > 0);

    return x.setScale(scale, BigDecimal.ROUND_HALF_EVEN);
}

/**
 * Compute the integral root of x to a given scale, x >= 0.
 * Use Newton's algorithm.
 * @param x the value of x
 * @param index the integral root value
 * @param scale the desired scale of the result
 * @return the result value
 */
public static BigDecimal intRoot(BigDecimal x, long index,
                                 int scale)
{
    // Check that x >= 0.
    if (x.signum() < 0) {
        throw new IllegalArgumentException("x < 0");
    }

    int        sp1 = scale + 1;
    BigDecimal n   = x;
    BigDecimal i   = BigDecimal.valueOf(index);
    BigDecimal im1 = BigDecimal.valueOf(index-1);
    BigDecimal tolerance = BigDecimal.valueOf(5)
                                        .movePointLeft(sp1);
    BigDecimal xPrev;

    // The initial approximation is x/index.
    x = x.divide(i, scale, BigDecimal.ROUND_HALF_EVEN);

    // Loop until the approximations converge
    // (two successive approximations are equal after rounding).
    do {
        // x^(index-1)
        BigDecimal xToIm1 = intPower(x, index-1, sp1);

        // x^index
        BigDecimal xToI =
                x.multiply(xToIm1)
                    .setScale(sp1, BigDecimal.ROUND_HALF_EVEN);

        // n + (index-1)*(x^index)
        BigDecimal numerator =
                n.add(im1.multiply(xToI))
                    .setScale(sp1, BigDecimal.ROUND_HALF_EVEN);

        // (index*(x^(index-1))
        BigDecimal denominator =
                i.multiply(xToIm1)
                    .setScale(sp1, BigDecimal.ROUND_HALF_EVEN);

        // x = (n + (index-1)*(x^index)) / (index*(x^(index-1)))
        xPrev = x;
        x = numerator
                .divide(denominator, sp1, BigDecimal.ROUND_DOWN);

        Thread.yield();
    } while (x.subtract(xPrev).abs().compareTo(tolerance) > 0);

    return x;
}

/**
 * Compute e^x to a given scale.
 * Break x into its whole and fraction parts and
 * compute (e^(1 + fraction/whole))^whole using Taylor's formula.
 * @param x the value of x
 * @param scale the desired scale of the result
 * @return the result value
 */
public static BigDecimal exp(BigDecimal x, int scale)
{
    // e^0 = 1
    if (x.signum() == 0) {
        return BigDecimal.valueOf(1);
    }

    // If x is negative, return 1/(e^-x).
    else if (x.signum() == -1) {
        return BigDecimal.valueOf(1)
                    .divide(exp(x.negate(), scale), scale,
                            BigDecimal.ROUND_HALF_EVEN);
    }

    // Compute the whole part of x.
    BigDecimal xWhole = x.setScale(0, BigDecimal.ROUND_DOWN);

    // If there isn't a whole part, compute and return e^x.
    if (xWhole.signum() == 0) return expTaylor(x, scale);

    // Compute the fraction part of x.
    BigDecimal xFraction = x.subtract(xWhole);

    // z = 1 + fraction/whole
    BigDecimal z = BigDecimal.valueOf(1)
                        .add(xFraction.divide(
                                xWhole, scale,
                                BigDecimal.ROUND_HALF_EVEN));

    // t = e^z
    BigDecimal t = expTaylor(z, scale);

    BigDecimal maxLong = BigDecimal.valueOf(Long.MAX_VALUE);
    BigDecimal result  = BigDecimal.valueOf(1);

    // Compute and return t^whole using intPower().
    // If whole > Long.MAX_VALUE, then first compute products
    // of e^Long.MAX_VALUE.
    while (xWhole.compareTo(maxLong) >= 0) {
        result = result.multiply(
                            intPower(t, Long.MAX_VALUE, scale))
                    .setScale(scale, BigDecimal.ROUND_HALF_EVEN);
        xWhole = xWhole.subtract(maxLong);

        Thread.yield();
    }
    return result.multiply(intPower(t, xWhole.longValue(), scale))
                    .setScale(scale, BigDecimal.ROUND_HALF_EVEN);
}

Altri suggerimenti

Un po 'algoritmo di hacky grandi opere che per grandi numeri utilizza il log(AB) = log(A) + log(B) relazione. Ecco come farlo in base 10 (che si può banalmente convertire in qualsiasi altro logaritmo in base):

  1. Contare il numero di cifre decimali nella risposta. Questa è la parte integrante della vostra logaritmo, più uno . Esempio: floor(log10(123456)) + 1 è 6, dal momento 123456 ha 6 cifre

  2. .
  3. Ci si può fermare qui, se tutto ciò che serve è la parte intera del logaritmo:. Basta sottrarre 1 dal risultato della fase 1

  4. Per ottenere la parte frazionaria del logaritmo, dividere il numero per 10^(number of digits), quindi calcolare il registro di che l'utilizzo di math.log10() (o qualsiasi altra cosa; utilizzare una semplice approssimazione serie se non altro è disponibile), e aggiungerlo alla parte intera. Esempio: per ottenere la parte frazionaria di log10(123456), math.log10(0.123456) = -0.908... elaborazione e inserirlo al risultato del passo 1: 6 + -0.908 = 5.092, che è log10(123456). Si noti che si sta fondamentalmente solo virare su un punto decimale alla parte anteriore del gran numero; v'è probabilmente un bel modo per ottimizzare questo nel vostro caso d'uso, e per davvero grandi numeri che non hanno nemmeno bisogno di perdere tempo con afferrare tutte le cifre -. log10(0.123) è una grande approssimazione log10(0.123456789)

Questo è super veloce, perché:

  • Nessun toString()
  • Nessun BigInteger matematica (/ frazione continua di Newton)
  • Nemmeno istanziare un nuovo BigInteger
  • Solo utilizza un numero fisso di operazioni molto veloci

Una chiamata dura circa 20 microsecondi (circa 50k chiamate al secondo)

Ma:

  • Funziona solo per BigInteger

Soluzione per BigDecimal (non testato per la velocità):

  • Spostare il punto decimale fino a quando il valore è> 2 ^ 53
  • Usa toBigInteger() (usa uno div internamente)

Questo algoritmo fa uso del fatto che il registro può essere calcolato come la somma dell'esponente e il registro della mantissa. ad esempio:

12345 ha 5 cifre, in modo che il log di base 10 è tra 4 e 5. log (12345) = 4 + log (1.2345) = 4,09,149 mila ... (base 10 log)


Questa funzione calcola log base 2 perché trovare il numero di bit occupati è banale.

public double log(BigInteger val)
{
    // Get the minimum number of bits necessary to hold this value.
    int n = val.bitLength();

    // Calculate the double-precision fraction of this number; as if the
    // binary point was left of the most significant '1' bit.
    // (Get the most significant 53 bits and divide by 2^53)
    long mask = 1L << 52; // mantissa is 53 bits (including hidden bit)
    long mantissa = 0;
    int j = 0;
    for (int i = 1; i < 54; i++)
    {
        j = n - i;
        if (j < 0) break;

        if (val.testBit(j)) mantissa |= mask;
        mask >>>= 1;
    }
    // Round up if next bit is 1.
    if (j > 0 && val.testBit(j - 1)) mantissa++;

    double f = mantissa / (double)(1L << 52);

    // Add the logarithm to the number of bits, and subtract 1 because the
    // number of bits is always higher than necessary for a number
    // (ie. log2(val)<n for every val).
    return (n - 1 + Math.log(f) * 1.44269504088896340735992468100189213742664595415298D);
    // Magic number converts from base e to base 2 before adding. For other
    // bases, correct the result, NOT this number!
}

Si potrebbe decomporsi utilizzando

log(a * 10^b) = log(a) + b * log(10)

In sostanza b+1 sta per essere il numero di cifre nel numero, e a sarà un valore compreso tra 0 e 1 che si poteva calcolare il logaritmo del usando normale aritmetica double.

In alternativa ci sono trucchi matematici si possono utilizzare - per esempio, logaritmi dei numeri vicino a 1 può essere calcolata da uno sviluppo in serie

ln(x + 1) = x - x^2/2 + x^3/3 - x^4/4 + ...

A seconda del tipo di numero che si sta cercando di prendere il logaritmo di, ci può essere qualcosa di simile si può usare.

Modifica :. Per ottenere il logaritmo in base 10, è possibile dividere il logaritmo naturale ln(10), né parimenti per qualsiasi altra base

Questo è quello che è venuta in mente:

//http://everything2.com/index.pl?node_id=946812        
public BigDecimal log10(BigDecimal b, int dp)
{
    final int NUM_OF_DIGITS = dp+2; // need to add one to get the right number of dp
                                    //  and then add one again to get the next number
                                    //  so I can round it correctly.

    MathContext mc = new MathContext(NUM_OF_DIGITS, RoundingMode.HALF_EVEN);

    //special conditions:
    // log(-x) -> exception
    // log(1) == 0 exactly;
    // log of a number lessthan one = -log(1/x)
    if(b.signum() <= 0)
        throw new ArithmeticException("log of a negative number! (or zero)");
    else if(b.compareTo(BigDecimal.ONE) == 0)
        return BigDecimal.ZERO;
    else if(b.compareTo(BigDecimal.ONE) < 0)
        return (log10((BigDecimal.ONE).divide(b,mc),dp)).negate();

    StringBuffer sb = new StringBuffer();
    //number of digits on the left of the decimal point
    int leftDigits = b.precision() - b.scale();

    //so, the first digits of the log10 are:
    sb.append(leftDigits - 1).append(".");

    //this is the algorithm outlined in the webpage
    int n = 0;
    while(n < NUM_OF_DIGITS)
    {
        b = (b.movePointLeft(leftDigits - 1)).pow(10, mc);
        leftDigits = b.precision() - b.scale();
        sb.append(leftDigits - 1);
        n++;
    }

    BigDecimal ans = new BigDecimal(sb.toString());

    //Round the number to the correct number of decimal places.
    ans = ans.round(new MathContext(ans.precision() - ans.scale() + dp, RoundingMode.HALF_EVEN));
    return ans;
}

Un'implementazione Java di Meower68 pseudcode che ho provato con alcuni numeri:

public static BigDecimal log(int base_int, BigDecimal x) {
        BigDecimal result = BigDecimal.ZERO;

        BigDecimal input = new BigDecimal(x.toString());
        int decimalPlaces = 100;
        int scale = input.precision() + decimalPlaces;

        int maxite = 10000;
        int ite = 0;
        BigDecimal maxError_BigDecimal = new BigDecimal(BigInteger.ONE,decimalPlaces + 1);
        System.out.println("maxError_BigDecimal " + maxError_BigDecimal);
        System.out.println("scale " + scale);

        RoundingMode a_RoundingMode = RoundingMode.UP;

        BigDecimal two_BigDecimal = new BigDecimal("2");
        BigDecimal base_BigDecimal = new BigDecimal(base_int);

        while (input.compareTo(base_BigDecimal) == 1) {
            result = result.add(BigDecimal.ONE);
            input = input.divide(base_BigDecimal, scale, a_RoundingMode);
        }

        BigDecimal fraction = new BigDecimal("0.5");
        input = input.multiply(input);
        BigDecimal resultplusfraction = result.add(fraction);
        while (((resultplusfraction).compareTo(result) == 1)
                && (input.compareTo(BigDecimal.ONE) == 1)) {
            if (input.compareTo(base_BigDecimal) == 1) {
                input = input.divide(base_BigDecimal, scale, a_RoundingMode);
                result = result.add(fraction);
            }
            input = input.multiply(input);
            fraction = fraction.divide(two_BigDecimal, scale, a_RoundingMode);
            resultplusfraction = result.add(fraction);
            if (fraction.abs().compareTo(maxError_BigDecimal) == -1){
                break;
            }
            if (maxite == ite){
                break;
            }
            ite ++;
        }

        MathContext a_MathContext = new MathContext(((decimalPlaces - 1) + (result.precision() - result.scale())),RoundingMode.HALF_UP);
        BigDecimal roundedResult = result.round(a_MathContext);
        BigDecimal strippedRoundedResult = roundedResult.stripTrailingZeros();
        //return result;
        //return result.round(a_MathContext);
        return strippedRoundedResult;
    }

Se tutto ciò che serve è quello di trovare le potenze di 10 del numero è possibile utilizzare:

public int calculatePowersOf10(BigDecimal value)
{
    return value.round(new MathContext(1)).scale() * -1;
}

algoritmo Pseudocodice per fare un logaritmo.

Supponendo che vogliamo log_n di x

double fraction, input;
int base;
double result;

result = 0;
base = n;
input = x;

while (input > base){
  result++;
  input /= base;
}
fraction = 1/2;
input *= input;   

while (((result + fraction) > result) && (input > 1)){
  if (input > base){
    input /= base;
    result += fraction;
  }
  input *= input;
  fraction /= 2.0;
 }

Il grande ciclo while può sembrare un po 'di confusione.

In ogni passaggio, è possibile quadrare il vostro input oppure si può prendere la radice quadrata della base; in entrambi i casi, è necessario dividere il frazione per 2. Trovo squadratura l'ingresso, e lasciando la base da sola, per essere più precisi.

Se l'ingresso passa a 1, abbiamo finito. Il registro di 1, per qualsiasi base, è pari a 0, il che significa che non c'è bisogno di aggiungere altro.

if (risultato + frazione) non è superiore a risultato, poi abbiamo colpito i limiti di precisione per il nostro sistema di numerazione. Siamo in grado di fermare.

Ovviamente, se si lavora con un sistema che ha un numero arbitrario di cifre di precisione, si vuole mettere qualcosa in là per limitare il ciclo.

ero alla ricerca di questa cosa esatta e alla fine sono andato con un approccio frazione continua. La frazione continua è disponibile all'indirizzo qui o qui

Codice:

import java.math.BigDecimal;
import java.math.MathContext;

public static long ITER = 1000;
public static MathContext context = new MathContext( 100 );
public static BigDecimal ln(BigDecimal x) {
    if (x.equals(BigDecimal.ONE)) {
        return BigDecimal.ZERO;
    }

    x = x.subtract(BigDecimal.ONE);
    BigDecimal ret = new BigDecimal(ITER + 1);
    for (long i = ITER; i >= 0; i--) {
    BigDecimal N = new BigDecimal(i / 2 + 1).pow(2);
        N = N.multiply(x, context);
        ret = N.divide(ret, context);

        N = new BigDecimal(i + 1);
        ret = ret.add(N, context);

    }

    ret = x.divide(ret, context);
    return ret;
}

vecchia questione, ma io in realtà credo che questa risposta è preferibile. Ha una buona precisione e sostiene gli argomenti di praticamente qualsiasi dimensione.

private static final double LOG10 = Math.log(10.0);

/**
 * Computes the natural logarithm of a BigDecimal 
 * 
 * @param val Argument: a positive BigDecimal
 * @return Natural logarithm, as in Math.log()
 */
public static double logBigDecimal(BigDecimal val) {
    return logBigInteger(val.unscaledValue()) + val.scale() * Math.log(10.0);
}

private static final double LOG2 = Math.log(2.0);

/**
 * Computes the natural logarithm of a BigInteger. Works for really big
 * integers (practically unlimited)
 * 
 * @param val Argument, positive integer
 * @return Natural logarithm, as in <tt>Math.log()</tt>
 */
public static double logBigInteger(BigInteger val) {
    int blex = val.bitLength() - 1022; // any value in 60..1023 is ok
    if (blex > 0)
        val = val.shiftRight(blex);
    double res = Math.log(val.doubleValue());
    return blex > 0 ? res + blex * LOG2 : res;
}

La logica di nucleo (metodo logBigInteger) viene copiato da quest'altra risposta mio .

ho creato una funzione per BigInteger ma può essere facilmente modificato per BigDecimal. Scomponendo il registro e l'utilizzo di alcune proprietà del registro è quello che faccio, ma ottengo solo doppia precisione. Ma funziona per qualsiasi base. :)

public double BigIntLog(BigInteger bi, double base) {
    // Convert the BigInteger to BigDecimal
    BigDecimal bd = new BigDecimal(bi);
    // Calculate the exponent 10^exp
    BigDecimal diviser = new BigDecimal(10);
    diviser = diviser.pow(bi.toString().length()-1);
    // Convert the BigDecimal from Integer to a decimal value
    bd = bd.divide(diviser);
    // Convert the BigDecimal to double
    double bd_dbl = bd.doubleValue();
    // return the log value
    return (Math.log10(bd_dbl)+bi.toString().length()-1)/Math.log10(base);
}
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