三次方根:从一至八百万

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第38章 lg(以10为底)与ln(以e为底)的相关人员

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数学发展史中的关键人物与思想传承在数学的发展长河中,对数的发明是人类智慧的一座丰碑。其中,以10为底的常用对数(记作lg)和以自然常数e为底的自然对数(记作ln)不仅是数学分析、物理科学、工程计算等领域的核心工具,更承载着多位杰出数学家的思想结晶与历史传承。本文将系统梳理与lg和ln密切相关的数学家及其贡献,揭示这两个重要数学概念背后的人物群像与思想演进。

一、对数的诞生:约翰·纳皮尔(John Napier)——对数之父对数的发明归功于苏格兰数学家约翰·纳皮尔(1550–1617)。他在1614年出版的《奇妙的对数定律说明书》(mirifici Logarithmorum canonis descriptio)中首次提出了“对数”的概念。纳皮尔的初衷是简化天文计算中繁复的乘除运算,他通过将乘法转化为加法,极大提升了计算效率。纳皮尔最初定义的对数并非现代意义上的以e为底或以10为底的对数,而是一种基于运动学模型的“纳皮尔对数”。他设想两个点沿直线运动:一个点以恒定速度移动,另一个点的速度与其到终点的距离成正比。通过对这种运动关系的数学建模,他构建了对数表。尽管纳皮尔的原始对数与现代ln或lg在形式上有所不同,但其核心思想——将乘除运算转化为加减运算——为后续发展奠定了基础。尤为重要的是,他的工作启发了亨利·布里格斯(henry briggs),后者将对数系统改造为以10为底,从而催生了“常用对数”(lg)。

二、常用对数(lg)的奠基人:亨利·布里格斯(henry briggs)亨利·布里格斯(1561–1630)是英国牛津大学的几何学教授,也是纳皮尔思想的继承者与实践者。他认识到纳皮尔对数在实际计算中的局限性,尤其是底数不直观、计算不便等问题。因此,他提出采用以10为底的对数系统,即我们现在熟知的“常用对数”(lg)。布里格斯与纳皮尔会面后,两人共同探讨了对数的改进方案。纳皮尔去世后,布里格斯独立完成了以10为底的对数表的编制。他在1624年出版的《对数算术》(Arithmetica Logarithmica)中,给出了从1到20,000以及90,000到100,000的常用对数表,精确到14位小数。这一成果迅速被天文学家、航海家和工程师采纳,成为科学计算的重要工具。布里格斯的贡献不仅在于编制了实用的对数表,更在于他确立了“以10为底”的标准,使对数真正走入日常科学计算。lg的广泛应用,推动了17世纪科学革命的进程,也为后来的计算器和计算机发展埋下伏笔。

三、自然对数(ln)与自然常数e的渊源:雅各布·伯努利(Jacob bernoulli)自然对数ln的底数e(约等于2.)并非人为规定,而是从数学内在规律中自然涌现的常数。瑞士数学家雅各布·伯努利(1655–1705)在研究复利问题时首次触及e的本质。伯努利提出:若本金为1元,年利率为100%,若利息连续复利计算,即每瞬时都计息,那么一年后的本息和是多少?他发现,当复利周期无限缩短时,本息和趋近于一个极限值:

虽然伯努利未能完全确定该常数的性质,但他首次揭示了e的极限定义,为自然对数的诞生提供了关键线索。

四、欧拉与自然对数的系统化:莱昂哈德·欧拉(Leonhard Euler)如果说纳皮尔是“对数之父”,布里格斯是“常用对数之父”,那么瑞士数学巨匠莱昂哈德·欧拉(1707–1783)则是“自然对数与e的系统化者”。欧拉在18世纪中叶将e确立为自然对数的底数,并首次使用符号“e”表示该常数(可能取自“exponential”一词的首字母)。欧拉在《无穷小分析引论》(Introductio in Analysin Infinitorum, 1748)中,系统地研究了指数函数与对数函数的关系。他定义了自然对数ln x为以e为底的对数函数,并推导出其幂级数展开:

这一公式将指数函数、三角函数与复数统一起来,深刻揭示了ln与e在数学结构中的核心地位。欧拉还证明了e是无理数,并计算出其近似值到多位小数。他将ln和e纳入微积分体系,使其成为分析学的基本工具。可以说,现代数学中ln的理论框架,正是由欧拉奠定的。

五、对数函数的分析拓展:皮埃尔-西蒙·拉普拉斯与约瑟夫·傅里叶进入18世纪末至19世纪,对数函数在物理与工程中的应用日益广泛。法国数学家皮埃尔-西蒙·拉普拉斯(pierre-Simon Laplace)在天体力学研究中大量使用对数进行近似计算,他发展了“拉普拉斯变换”,其中自然对数与指数函数是核心组成部分。约瑟夫·傅里叶(Joseph Fourier)在热传导理论中引入傅里叶级数与傅里叶变换,其推导过程中频繁使用ln与e,进一步巩固了自然对数在数学物理方程中的地位。

六、现代计算中的lg与ln:计算科学的推动者20世纪以来,随着计算机科学的发展,lg与ln在算法分析、信息论、概率统计等领域发挥着关键作用。在算法复杂度分析中,时间因此在渐进分析中等价。

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