수학 개념 지도
미적분(Calculus)

자연로그(Natural logarithm)

eˣ를 되돌리는 함수⁠(function)⁠이자, 곡선 1/t 아래 1부터 x까지의 넓이⁠(area)⁠. 곱셈을 덧셈으로 바꾼다.

ln⁡x=∫1xdtt,ln⁡(ab)=ln⁡a+ln⁡b\ln x = \int_1^x \frac{dt}{t}, \qquad \ln(ab) = \ln a + \ln b
먼저 보면 좋은 개념지수함수 eˣ정적분

자연로그에는 얼굴이 둘 있습니다. 하나는 eˣ의 역함수⁠(inverse function)⁠입니다. ey=xe^{y} = x인 y가 ln⁡x\ln x이고, 그래프는 eˣ를 직선 y=xy = x에 비춘 모양입니다. 다른 하나는 넓이입니다. 곡선 1/t1/t 아래 1부터 x=x = 까지의 넓이가 입니다. x가 1보다 작으면 오른쪽에서 왼쪽으로 쌓은 넓이라 음수로 셉니다(붉은 영역).

두 얼굴이 같은 함수인 이유는 미적분의 기본정리⁠(fundamental theorem of calculus)⁠입니다. 넓이 함수⁠(area function)⁠의 기울기⁠(slope)⁠는 1/x1/x이고, eˣ의 역함수를 연쇄법칙⁠(chain rule)⁠으로 미분⁠(differentiation)⁠해도 1/x1/x가 나옵니다. 넓이로 보면 ln⁡(ab)=ln⁡a+ln⁡b\ln(ab) = \ln a + \ln b도 그림으로 보입니다. [1,a][1, a] 구간의 넓이를 가로로 b배 늘이고 세로로 1/b배 줄이면, 넓이는 그대로인 채 정확히 [b,ab][b, ab] 구간의 곡선 아래로 옮겨 갑니다(높이 1/t1/t가 위치 btbt에서 1/(bt)1/(bt)가 되니까요). 그러니 1부터 ab까지의 넓이는 1부터 b까지의 넓이 ln⁡b\ln b에 b부터 ab까지의 넓이 ln⁡a\ln a를 더한 값입니다. 곱셈을 덧셈으로 바꾸는 이 성질 덕분에, 1614년 스코틀랜드의 존 네이피어가 로그를 발표한 뒤로 천문학의 큰 곱셈 계산이 로그표를 찾아 더하는 일로 바뀌었습니다.

로그는 느리게 자라는 것들의 속도계입니다. 정렬된 목록 백만 개에서 절반씩 버리며 찾는 이진 탐색⁠(binary search)⁠은 log⁡2106≈20\log_2 10^6 \approx 20번이면 끝납니다. 조화급수⁠(harmonic series)⁠ 1+12+⋯+1n1 + \tfrac12 + \cdots + \tfrac1n은 ln⁡n\ln n만큼 자랍니다(둘의 차이는 약 0.577로 다가갑니다). 소수 정리⁠(prime number theorem)⁠에 따르면 큰 수 x 근처의 수들 가운데 소수⁠(prime number)⁠가 차지하는 비율은 약 1/ln⁡x1/\ln x입니다.

나눗셈의 나머지만 보는 세계(모듈러 연산⁠, modular arithmetic⁠)에도 로그가 있습니다. "3을 몇 번 곱해야 17로 나눈 나머지⁠(remainder)⁠가 13이 될까?"를 묻는 것이고, 1부터 16 가운데서 답은 4입니다(34=81=4×17+133^4 = 81 = 4 \times 17 + 13). 이것을 이산로그라 합니다. 거듭제곱해서 나머지를 구하는 쪽은 수가 수백 자리여도 금방 계산됩니다. 하지만 거꾸로 지수를 찾는 빠른 방법은 보통의 컴퓨터로는 알려져 있지 않습니다(충분히 큰 양자컴퓨터라면 쇼어 알고리즘⁠(algorithm)⁠으로 풀 수 있습니다). 이 한쪽으로만 쉬운 성질이 디피–헬먼 키 교환⁠(Diffie–Hellman key exchange)⁠의 자물쇠입니다.

사람마다 친구가 k명이고 친구 관계가 충분히 뒤섞여 있으면, d단계 안에 닿는 사람은 겹치는 친구를 무시할 때 대략 kdk^d명입니다. 그래서 n명 모두에 닿는 데 필요한 단계 수는 log⁡n/log⁡k\log n / \log k 정도로, 사람 수의 로그로만 늘어납니다. 친구가 수십 명이면 수십억 명도 여섯 단계 안팎이면 닿는 이유입니다(좁은 세상⁠, small world⁠).

확률⁠(probability)⁠ p인 일이 일어났을 때의 놀라움을 −log⁡2p-\log_2 p로 재고 그 평균⁠(mean)⁠을 내면, 분포 하나가 담은 불확실성, 곧 정보 엔트로피⁠(information entropy)⁠가 됩니다. 로그를 쓰는 이유는 이렇습니다. 한 일이 일어났는지가 다른 일의 확률을 바꾸지 않는 두 일(독립⁠(independence)⁠인 두 일)이 함께 일어날 확률은 두 확률의 곱 pq인데, 놀라움은 두 일의 놀라움을 더한 것이어야 자연스럽습니다. 곱을 합으로 바꾸는 연속함수는 로그(의 상수배)뿐입니다.

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미분에서 회전까지 · 2편 · 적분 거리를 되찾기 속도계 기록만 남았다. 차가 어디까지 갔는지 되찾을 수 있을까? 미분에서 회전까지 · 3편 · 테일러 급수 한 점에서 전부를 한 점에서의 값과 기울기, 휘는 정도만으로 함수 전체를 다시 그릴 수 있을까? 확률 도박판에서 온 편지 1654년, 도중에 멈춘 내기의 판돈을 어떻게 나눌까? 두 수학자가 주고받은 편지에서 확률론이 태어났다. 소수 소수를 세는 사람들 소수는 제멋대로 흩어져 있는 것 같다. 그런데 멀리서 세어 보면 로그가 보인다. 정수론과 암호 나머지로 지키는 비밀 한 번도 만난 적 없는 두 사람이 모두가 엿듣는 통신망에서 비밀 열쇠를 맞출 수 있을까? 답은 시계의 산수와 1640년 페르마의 정리에 있다. 삼각함수 원에서 파동으로 별의 위치를 재던 현의 표가 사인이 되고, 열의 흐름을 풀던 푸리에가 모든 파동을 사인으로 쪼갰다. 비유클리드 기하 평행선의 반란 유클리드의 다섯 번째 공준은 2,000년 동안 증명되지 않았다. 증명을 포기한 사람들이 찾은 것은 새로운 우주였다. 그래프 이론 일곱 다리의 도시 쾨니히스베르크의 일곱 다리를 한 번씩만 건너 산책할 수 있을까? 오일러는 지도를 지우고 점과 선만 남겼다. 혼돈 나비의 날갯짓 방정식이 정해져 있으면 미래도 정해질까? 소수점 아래 몇 자리를 버린 계산이 날씨 예보의 한계를 드러냈다. 거리와 유사도 까마귀와 택시 까마귀는 곧장 날고 택시는 블록을 돌아간다. '얼마나 먼가'에는 답이 하나가 아니고, 어떤 거리를 고르느냐가 통계와 기계 학습의 답을 바꾼다. 계산 이론 기계가 풀 수 없는 문제 모든 수학 문제를 기계적으로 풀 수 있을까? 러셀의 역설에서 괴델과 튜링까지, 그 질문에 대한 답은 '아니오'였고, 그 증명이 컴퓨터를 낳았다. 계산언어학 말을 세는 기계 문법은 규칙일까, 확률일까? 파니니의 문법에서 촘스키의 위계, 섀넌의 영어 엔트로피, 오늘날의 언어 모델까지. 매칭과 흐름 짝을 찾는 알고리즘 의대 졸업생과 병원, 신장 기증자와 환자, 철도와 화물. 누구를 누구와 이을지 정하는 수학은 냉전의 철도 지도에서 노벨 경제학상까지 이어진다. 램지 이론 완전한 무질서는 없다 여섯 명이 모이면 서로 아는 세 사람이나 서로 모르는 세 사람이 반드시 있다. 충분히 크면 어디에나 질서가 숨어 있다는 이론과, 그것을 동전 던지기로 증명한 에르되시. 알고리즘과 복잡도 줄 세우기의 한계 카드 천 장을 가장 빨리 줄 세우는 방법은? 인구조사의 천공 카드에서 퀵정렬까지, 그리고 어떤 방법도 넘을 수 없는 n log n의 벽. 정보 이론과 압축 짧게 보내기 모스 부호는 왜 E를 점 하나로 보낼까? 섀넌의 엔트로피가 정한 압축의 한계와, 허프만 부호에서 JPEG까지 그 한계에 다가간 방법들. 통신과 잡음 잡음 너머로 대서양 바닥의 케이블은 왜 신호를 뭉갰을까? 잡음이 있어도 오류 없이 보낼 수 있다는 섀넌의 정리와, 그 한계를 50년 동안 쫓은 부호들. 언어 모델 다음 단어를 맞히는 기계 다음 낱말을 짐작하는 일만으로 어디까지 갈 수 있을까? 마르코프의 글자 세기에서 섀넌의 추측 게임, 트랜스포머와 규모의 법칙, 사람의 선호까지. 밑바닥에는 확률의 곱셈 규칙과 로그 하나가 있고, 그 수학은 모델이 왜 그럴듯하게 틀리는지도 말해 준다. 역문제 거꾸로 푸는 문제는 왜 어려운가 원인에서 결과를 계산하기는 쉽다. 흐린 사진, CT, 블랙홀 사진은 왜 결과에서 원인을 되찾기 어려웠을까? 작은 특잇값이 잡음을 키우는 벽과, 정규화·릿지 회귀·베이즈 사전확률이 사실은 같은 처방이라는 이야기. 라플라시안 라플라시안, 가장 많이 재사용된 식 이웃의 평균에서 나를 뺀다. 이 한 줄이 열의 법칙이고, 도박꾼이 이길 확률이고, 전기 회로와 나무 세기이고, 북의 음색이고, 사진의 윤곽선이고, 그래프를 가르는 칼이고, 잡음에서 그림을 빚는 확산 모델의 밑그림이다. 측정의 수학 재는 순간 바뀐다 해안선의 길이는 자에 따라, 평균은 누구에게 묻느냐에 따라, 지표는 목표가 되는 순간 달라진다. 리처드슨의 국경과 프랙털 차원, 스티븐스의 척도, 버스 정류장과 타율의 역설, 스피어먼의 요인, 굿하트의 법칙과 보상 해킹을 한 줄로 꿴다. 반환과 동적 계획법 같은 계산, 다른 덧셈 가장 짧은 길, 길의 가짓수, 가장 그럴듯한 해석, 갈 수 있는지 없는지. 따로 태어난 알고리즘들이 사실은 한 계산이고, 달라지는 것은 더하기와 곱하기 자리에 무엇을 넣느냐뿐이다. 그렇게 바꿔 넣어도 되는 까닭은 분배법칙 하나다. 압축과 과학 압축하는 것이 이해하는 것이다 튀코 브라헤가 20년 동안 적은 행성의 위치를 케플러는 법칙 세 줄로 줄였다. 짧게 적는 일과 이해하는 일은 정말 같은 일일까? 오컴의 면도날을 비트로 재는 법, 과적합을 압축의 실패로 읽는 법, 그리고 그 말이 정리인 곳과 철학인 곳.

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