로그 축의 같은 높이 차이는 같은 개수 차이가 아니다

로그 축은 배율을 읽는 데 편리하다. 그 편리함 때문에 직선의 일정한 높이 차이를 실제 개수의 일정한 차이로 바꾸어 읽으면 오류가 생긴다.

작은 전자 부품이 놓인 실제 회로 기판

사진: Ashley Pomeroy · CC BY 4.0 · 원본 출처

합성 자료T(0)=100,T(2)=200,T(4)=400을 표시한다. 세 점의 log₂T 값과 실제 증가량을 비교하라. 로그 축의 직선이라는 이유로 다음2년에도100이 증가해500이 된다고 예측한 계산을 검토하라. 일정 배율 모형을 유지한 다음 값도 구하라.

T(0)=100,T(2)=200,T(4)=400T(0)=100,\quad T(2)=200,\quad T(4)=400
T(t)=100⋅2t/2,T(6)=800T(t)=100\cdot2^{t/2},\qquad T(6)=800

세 로그값은 차례로 log₂100, log₂100+1, log₂100+2다. log₂200−log₂100=1이고 log₂400−log₂200=1이다. 그러나 실제 증가량은100과200이다. 같은 로그 차이는 같은 두 배라는 뜻이지 같은100 증가가 아니다.

일정 배율을 유지하면 다음 값은800이고 증가량은400이다. 모형은 T(t)=100×2^(t/2)이다. 자료 세 점에 잘 맞는다는 사실과 미래에도 같은 모형이 유지된다는 가정은 별개이므로800은 이 가정 아래의 예측값이다.

개수가매번100씩 늘어나는 자료100,200,300,400은 로그 축에서도 같은 높이 간격인가?

같은 자료를 보통 축과로그 축에 나란히 그리게 한다. 어떤 축에서 직선인지보다 그 직선이 어떤 연산을 일정하게 만든 것인지 설명하게 한다.

착안 원문: What is Moore’s Law?. 로그 축의 직선이 지수 성장을 뜻한다는 설명을 절대 증가량과 비교했다.