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Aufgabe: O-Notation

\(f(n) = 100\cdot n + \log(n),\quad    g(n) = n + (\log(n))^2\)


Problem/Ansatz:

Hallo könnt mir jemand diese Aufgabe vormachen :D ? Ich kapier das Thema null wäre sehr nett :).

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Hallo :-)

sollst du auf \(f\in \mathcal{O}(g)\) oder \(g\in \mathcal{O}(f)\) untersuchen?

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das erste :D

Wie hast du denn die Definition zur O-Notation kennengelernt?

ja der prof hat dazu nicht viel gesagt und ich hatte das in mathe 1 nicht und brauche es für ein anderes fach :) ich weiß nur dass es für algorithmen benutzt wird um die effizienz zu messen.

ich habs versucht wie ein grenzwert zu rechnen bin aber nicht weitergekommen also mit n -> inf

also hab bis jetzt lim n->inf (100 + logn/n)/(1+ (logn)^2/n))

Das mit dem Limes so zu machen gibt es nur bei der klein O-Natation (\(\mathcal{o}\)). Die kannst du aber auch benutzen, denn wenn \(f\in \mathcal{o} (g)\) gilt, dann gilt auch \(f\in \mathcal{O}(g)\).

Für \(f\in \mathcal{o} (g)\) musst du \(\lim\limits_{n\to \infty}\frac{f(n)}{g(n)} =0\) zeigen.

Dann hast du

\(\frac{f(n)}{g(n)} = \frac{100\cdot n + \log(n)}{n + (\log(n))^2}=\frac{100+\frac{\log(n)}{n}}{1+\frac{(\log(n))^2}{n}}\quad \stackrel{n\to \infty}{\longrightarrow }\quad 100\neq 0\)

Damit gilt schonmal nicht \(f\in \mathcal{o} (g)\).

Bleibt nun die Groß O-Notation.

Dafür gilt diese Definition:

Es sei \(g: \mathbb{N}\rightarrow \mathbb{R}\). Dann ist$$ \mathcal{O}(g):=\{f:\ \mathbb{N}\rightarrow \mathbb{R}:\ \exists \alpha>0 \ \exists n_0 \in \mathbb{N} \ \forall n\geq n_0:\ \underbrace{0\leq f(n) \leq \alpha \cdot g(n)}_{0\leq f(n) \ \land f(n)\leq \alpha\cdot g(n) }  \} $$

Für \(f\in \mathcal{O} (g)\) musst du per Definition eine Konstante \(\alpha>0\) und eine Stelle \(n_0 \in \mathbb{N}\) angeben, sodass für alle \(n\geq n_0\) die Ungleichung \(0\leq f(n) \leq \alpha \cdot g(n)\) gilt. Entweder sieht man sofort, wie beide Parameter gewählt werden müssen oder du probierst erstmal rum. Ich nehme folgende Abschätzungen vor: Welche Basis hier der Logarithmus annimmt ist vom Prinzip egal. Ich nehme hier mal den 10er-Logarithmus.

\(\begin{aligned}0&<100 \stackrel{n\geq 1}{\leq} f(n)\\&=100\cdot n+\log(n)\\&\leq 100\cdot n+100\cdot \log(n)\\&\stackrel{n\geq 10}{\leq}100\cdot n+100\cdot \log(n)\cdot \log(n)\\&=100\cdot n+100\cdot (\log(n))^2\\&=100\cdot (n+(\log(n))^2)=100\cdot g(n)\end{aligned}\)

Für \(\alpha=100\) und \(n_0=10\) gilt für alle \(n\geq 10\) die Ungleichung

\(0\leq f(n)\leq \alpha\cdot g(n)\), d.h. es gilt \(f\in \mathcal{O}(g)\).

Vielen Dank für diese ausführliche Antwort :)). Bei dem unteren Teil wieso ist g(n) = log(n) ? wieso heißt es nicht 100 * (n + (logn)^2) ? Oder verstehe ich was falsch.

Aber unten steht doch nicht \(g(n)=\log(n)\), sondern

\(100\cdot (n+(\log(n))^2)=100\cdot g(n)\)

ehm ich mein bei <= 100 * n + 100*log(n) wieso kommt da noch eine 100 dazu ?

also noch bei n>=1

Ich habe dort den Term \(\log(n)\) durch \(100\cdot \log(n)\) nachoben abgeschätzt.

ah ok danke :).

Sehr gerne. :-)

Hi,

nochmal eine Verständnisfrage für  \(g\in \mathcal{O}(f)\) würde demnach auch was rauskommen (1/100) ?

Nein. Das funktioniert allgemein nicht so. Was du allerdings sagen kannst ist:

\(\underbrace{f\in \mathcal{O}(g)}_{(1)}\Leftrightarrow \underbrace{g\in \Omega(f)}_{(2)}\)

\((1): \text{ f wächst bis auf eine Konstante höchstens so schnell wie g}\)

\((2): \text{ g wächst bis auf eine Konstante mindestens so schnell wie f}\)

\(g\in \mathcal{O}(f)\) hingegen ist erstmal eine völlig andere Aussage. Dazu musst du also zeigen:

\(\exists \alpha>0 \ \exists n_0 \in \mathbb{N} \ \forall n\geq n_0:\ 0\leq g(n) \leq \alpha \cdot f(n)\)

Dafür betrachtest zb folgende Abschätzung(en):

\(\begin{aligned}0\stackrel{n\geq 1}{\leq}g(n)&=n+(\log(n))^2\\&\leq [n+(\log(n))^2]+\log(n)\\&= [n+\log(n)]+\underbrace{(\log(n))^2}_{\leq 99\cdot n}\\&\leq n+\log(n)+99\cdot n\\&=100\cdot n+\log(n)=f(n) \end{aligned}\)

Mit \(\alpha=1\) und \(n_0=1\) folgt also auch \(g\in \mathcal{O}(f)\).

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Gefragt 22 Jul 2018 von Gast

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