摘要：
O ( n log n log log n ) {\displaystyle O(n\log n\log \log n)} 。 值得一提的是，卡拉楚巴算法是第一个比小学二次乘法算法渐进快速的算法。 卡拉楚巴算法主要是用于两个大数的乘法，极大提高了运算。...
O ( n log n log log n ) {\displaystyle O(n\log n\log \log n)} 。 值得一提的是，卡拉楚巴算法是第一个比小学二次乘法算法渐进快速的算法。 卡拉楚巴算法主要是用于两个大数的乘法，极大提高了运算。
超运算序列是数学中一种二元运算的序列，前三项分别为加法、乘法、幂，一般来说，除了序列中第一项的加法运算之外，序列中每一项的运算都是重复的前一项的运算（例如乘法是重复的加法： a ⋅ b = a + a + a + ⋯ + a ⏟ b {\displaystyle a\cdot b=\underbrace。
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chao yun suan xu lie shi shu xue zhong yi zhong er yuan yun suan de xu lie ， qian san xiang fen bie wei jia fa 、 cheng fa 、 mi ， yi ban lai shuo ， chu le xu lie zhong di yi xiang de jia fa yun suan zhi wai ， xu lie zhong mei yi xiang de yun suan dou shi zhong fu de qian yi xiang de yun suan （ li ru cheng fa shi zhong fu de jia fa ： a ⋅ b = a + a + a + ⋯ + a ⏟ b { \ d i s p l a y s t y l e a \ c d o t b = \ u n d e r b r a c e 。
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log(obj1 == obj2); //false console.log(obj3 == obj1); //true console.log(obj3 === obj1); //true 参见String. JavaScript提供4个逻辑运算符： 酉运算逻辑非 (NOT = !a) 二元运算析取。
运算放大器（英语：Operational Amplifier，缩写：op amp或opamp），简称运放，是一种直流耦合，差模（差动模式）输入、通常为单端输出（Differential-in, single-ended output） 的高增益（gain）电压放大器。运算。
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在数学中，重复连乘的运算叫做乘方，乘方的结果称为 幂（英语：mathematical power，power）；由此，若 n {\displaystyle n} 为正整数， n {\displaystyle n} 个相同的数 b {\displaystyle b} 连续相乘（即 b {\displaystyle。
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{x_{j}}}},} 表明LogSumExp的梯度是softmax函数。 LogSumExp的凸共轭是负熵（英语：negative entropy）。 当通常的算术计算在对数尺度上进行时，经常会遇到LSE函数，例如对数概率。 类似于线性尺度中的乘法运算变成对数尺度中的简单加法，线性尺度中的加法运算变成对数尺度中的LSE：。
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如果一个语言不是正规语言，它需要一个记忆体至少是Ω(log log n)的自动机才能辨认。换句话说，DSPACE(o(log log n))等于所有正规语言的集合。实际上，大部份的非正规语言需要至少O(log n)的空间。 这里语言的运算参见条目形式语言。 正则语言的交、并、差、补运算得到的语言仍然是正则语言；。
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\Theta (c(k)n^{e})} ，其中 e = log ( 2 k − 1 ) / log ( k ) {\displaystyle e=\log(2k-1)/\log(k)} 。 n e {\displaystyle n^{e}} 是在乘法子运算上花费的时间， c {\displaystyle。
\log {(10{\mbox{cm}})}} 展开为 log 10 + log ( 1 cm ) {\displaystyle \log {10}+\log(1{\mbox{cm}})} 能够更清晰的说明该问题：一个有量纲的非代数运算会产生毫无意义的结果。 以下列出的函数都是超越函数：除了少数特殊的情况，对於一般的。
在数学里面，迭代冪次 （亦作超-4运算或四级运算），或可理解为迭代乘方、冪塔运算和超冪运算等等，是专指冪的下一个超运算级別，用以表示极大的数字。以下列举了首四个超运算级別，其中迭代冪次为第四级，（后继函数，例如 a ′ = a + 1 {\displaystyle a'=a+1} 即將 a {\displaystyle。
在整数中，离散对数（英语：Discrete logarithm）是一种基於同余运算和原根的一种对数运算。而在实数中对数的定义 log b a {\displaystyle \log _{b}a} 是指对於给定的 a {\displaystyle a} 和 b {\displaystyle。
位操作是程序设计中对位数组或二进制数的一元和二元操作。在许多古老的微处理器上，位运算比加减运算略快，通常位运算比乘除法运算要快很多。在现代架构中，位运算的运算速度通常与加法运算相同（仍然快于乘法运算），但是通常功耗较小，因为资源使用减少。 下面的解释中，任何二进制位的表示都从右侧（最低位）开始计数。
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primality test）对於 n 比特的输入需要运行 nO(log log n) 时间；对於足够大的 n，这时间比任何多项式都快；但是输入要大得不切实际，时间才能真正超过低阶的多项式。 准多项式时间演算法是运算慢於多项式时间的演算法，但不会像指数时间那么慢。对一些固定的 c > 0 {\displaystyle。
O(N log N) 次运算（技术上O只标记上界），虽然还没有已知的证据证明更低的复杂度是不可能的。 要说明FFT节省时间的方式，就得考虑复数相乘和相加的次数。直接计算DFT的值涉及到 N2 次复数相乘和 N(N−1) 次复数相加（可以通过削去琐碎运算（如乘以1）来节省 O(N) 次运算）。众所周知的基2库利-图基算法，N。
运算放大器，共模抑制比越低，则共模信号在输出信号中的体现越大。例如，常见的741型运算放大器，在大多数情况下其共模抑制比约为90分贝。对于那些对运算放大器输出变化不太敏感的应用中，70分贝的共模抑制比已经足够。一些高端的电子设备可能会使用120分贝（如LM4562M）甚至更高的运算放大器。。
加法（addition，通常用加号“+”表示）是基本的算术运算之一，与减法、乘法、除法合称「四则运算」。两个自然数相加是将他们组合起来的总量。例如，在右图中，三个苹果和两个苹果被组合在一起，共有五个苹果，用数学表达式表示成 3 + 2 = 5 {\displaystyle 3+2=5} ，即“3加2等於5”。。
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log x {\displaystyle \log x} 成正比的地方。 根据 log ( x y ) = log ( x ) + log ( y ) {\displaystyle \log(xy)=\log(x)+\log(y)} 和 log ( x y ) = log 。
在数学中，对数（英语：Logarithm）是冪运算的逆运算。 当 x = β y {\displaystyle x=\beta ^{y}} 时，则有 y = log β x {\displaystyle y=\log _{\beta }x\!} 其中 β {\displaystyle \beta。
{\displaystyle z_{l}} 表示第l次循环时的开销，而 t c {\displaystyle t_{c}} 表示进行一个单位运算的时间。p为处理器数，d=log(p)，n为待变换的序列大小。 那么我们有公式： T o = ∑ l = 0 d − 1 ( T s + ( T h + T w n。
log* n来表示。一实数的迭代对数是指须对实数连续进行几次对数运算后，其结果才会小於等於1。最简单的定义以是以下递回函数的结果： log ∗ n := { 0 if n ≤ 1 ; 1 + log ∗ ( log n ) if n > 1 {\displaystyle \log。
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