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Aufgabe:

O-Notation I

Ordnen Sie die folgenden Funktionsterme aufsteigend nach ihrem asymptotische Wachstum, d.h. wenn \( f \) vor \( g \) steht, muss \( f(n)=\mathcal{O}(g(n)) \) gelten. Geben Sie jeweils eine kurze Begründung, aus der ersichtlich wird, welche Umformungen und Regeln angewendet wurden.

\( \begin{array}{ccc} f_{1}(n)=(n / 4)^{2} & f_{2}(n)=\log _{2}\left((n !)^{2}\right) & f_{3}(n)=\log _{2}\left(\left(n^{2}\right) !\right) \\ f_{4}(n)=\left(\log _{2} n\right)^{\log _{2} n} & f_{5}(n)=9^{\log _{3} n} & f_{6}(n)=5^{\log _{2} n} \end{array} \)

Markieren Sie alle Abschnitte der Ordnung, deren Funktionen das gleiche asymptotische Wachstum haben (d.h. \( f(n)=\Theta(g(n)) \) )


Problem:

Ich möchte wissen, wie die Lösung von f2, f4 und f5 aussieht.

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Ich kann dir leider nur f5 etwas umformen (Potenz- und Log-Gesetze)

f(n) = 9log n  = (3^2) ^ log n

= 3^ (2 log n)

= 3^ (log (n^2))

        |Da Basis des log auch gerade 3

= n^2 

Betrachte für f2 und f4 mal, was WolframAlpha damit macht. (Spezialfall dort: n>0)

https://www.wolframalpha.com/input/?i=f%28n%29+%3D+lb+%28%28n%21%29%5E2%29

Hoffe, das nützt dir etwas bei f2.

f4 https://www.wolframalpha.com/input/?i=f%28n%29+%3D+%28lb+%28n%29%29%5E%28lb%28n%29%29 wird leider nicht unbedingt einfacher.

Resp. für n>0: 

https://www.wolframalpha.com/input/?i=series+of+f%28n%29+log%5E%28%28log%28n%29%29%2F%28log%282%29%29%29%282%29

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Antwort mit KI erzeugt

O-Notation I Lösung

f2: \(\log _{2}\left((n !)^{2}\right)\)

Für diese Funktion verwenden wir die Stirling'sche Näherungsformel für \(n!\), die besagt, dass \(n! \approx \sqrt{2\pi n} \left( \frac{n}{e} \right)^n\). Dies gibt uns eine grobe Idee über das Wachstum von \(n!\).

\( f_{2}(n)=\log _{2}\left((n !)^{2}\right) \approx \log _{2}\left(\left(\sqrt{2\pi n} \left( \frac{n}{e} \right)^n\right)^{2}\right) = \log _{2}\left(2\pi n \left( \frac{n}{e} \right)^{2n}\right) \)

Dies kann weiter vereinfacht werden durch Anwendung der Logarithmusregeln als:

\( \log _{2}(2\pi n) + 2n \log _{2}\left( \frac{n}{e} \right) \approx \log _{2}n + 2n\log _{2}n - 2n\log _{2}e \)

Da \(2n\log _{2}n\) der term ist, der das Verhalten für sehr große \(n\) dominiert, können wir feststellen, dass:

\( f_{2}(n) = \mathcal{O}(n\log n) \)

f4: \(\left(\log _{2} n\right)^{\log _{2} n}\)

Diese Funktion kann auch als

\( 2^{\log_{2}(\log_{2}n)^{\log_{2}n}} \)

betrachtet werden, was einem exponentiellen Wachstum von \((\log_{2}n)^{\log_{2}n}\) im Vergleich zum linearen oder polynomialen Wachstum entspricht. Es zeigt ein superpolynomiales, aber kein exponentielles Wachstum in \(n\), weil das Wachstum abhängig von \(\log n\) ist, nicht direkt von \(n\). Also,

\( f_{4}(n) = \mathcal{O}((\log n)^{\log n}) \)

f5: \(9^{\log _{3} n}\)

Verwenden wir die Regel zum Basenwechsel für Logarithmen sowie die Potenzregeln, um diese Funktion umzuformen:

\( 9^{\log _{3} n} = (3^{2})^{\log_{3}n} = 3^{2\log_{3}n} = 3^{\log_{3}n^{2}} = n^{2} \)

Diese vereinfachte Umformung zeigt, dass \(f_{5}(n) = \mathcal{O}(n^2)\).

Sortierung nach asymptotischem Wachstum:

Wenn wir diese Funktionen sortieren, erhalten wir:

1. \(f_{5}(n) = n^{2}\), da \(f_{5}\) direkt als \(n^{2}\) ausgedrückt werden kann.
2. \(f_{2}(n) = \mathcal{O}(n\log n)\), da \(f_{2}\) aufgrund der Stirling-Näherung und der Logarithmusregeln dieses Wachstum zeigt.
3. \(f_{4}(n) = \mathcal{O}((\log n)^{\log n})\), zeigt ein superpolynomiales Wachstum, ist aber langsamer als exponentielles Wachstum.

Deshalb ist die endgültige Reihenfolge: \(f_{5} < f_{2} < f_{4}\), wobei jede Funktion langsamer wächst als die nach ihr aufgelistete.
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