สัญกรณ์โอใหญ่

400px|thumb|ตัวอย่างของสัญกรณ์โอใหญ่ โดย ''f''(''x'') ∈ O(''g''(''x'')) ซึ่งหมายความว่ามี ''c''&nbsp;>&nbsp;0 (เช่น ''c''&nbsp;=&nbsp;1) และ ''x''<sub>0</sub> (เช่น ''x''<sub>0</sub>&nbsp;=&nbsp;5) ที่ทำให้ ''f''(''x'')&nbsp;<&nbsp;''cg''(''x'') เมื่อ ''x''&nbsp;>&nbsp;''x''<sub>0</sub>
ในวิชาทฤษฎีความซับซ้อนและคณิตศาสตร์ **สัญกรณ์โอใหญ่** () เป็นสัญกรณ์คณิตศาสตร์ที่ใช้บรรยายพฤติกรรมเชิงเส้นกำกับของฟังก์ชัน  โดยระบุเป็นขนาด (magnitude) ของฟังก์ชันในพจน์ของฟังก์ชันอื่นที่โดยทั่วไปซับซ้อนน้อยกว่า สัญกรณ์โอใหญ่เป็นหนึ่งใน**[[สัญกรณ์เชิงเส้นกำกับ]]** หรืออาจเรียกว่า **สัญกรณ์ของลันเดา** หรือ **สัญกรณ์ของบัคแมนน์-ลันเดา** (ตั้งชื่อตามเอ็ดมุนด์ ลานเดาและเพาล์ บาคมันน์) สัญกรณ์โอใหญ่ใช้ในการเขียนเพื่อประมาณพจน์ในคณิตศาสตร์ ประยุกต์ใช้ในวิทยาการคอมพิวเตอร์เพื่อใช้อธิบายความเร็วประมาณในการทำงานของโปรแกรมในกรณีต้องประมวลผลข้อมูลจำนวนมาก และใช้เพื่ออธิบายประสิทธิภาพของขั้นตอนวิธีหรือโครงสร้างข้อมูลนั้น ๆ

สัญกรณ์โอใหญ่ระบุลักษณะของฟังก์ชันตามอัตราการเติบโต ถึงแม้ฟังก์ชันจะต่างกัน แต่ถ้ามีอัตราการเติบโตเท่ากันก็จะมีสัญกรณ์โอใหญ่เท่ากัน สำหรับสัญกรณ์โอใหญ่แล้ว จะพิจารณาเฉพาะขอบเขตบนของอัตราการเติบโตของฟังก์ชัน อาทิฟังก์ชัน n^2+n และ n+4 ล้วนมีอัตราการเติบโต*น้อยกว่า*หรือ*เท่ากับ* n^2 นั่นคืออัตราการเติบโตของฟังก์ชัน n^2 เป็นขอบเขตบนของ n^2+n และ n+4 จึงอาจกล่าวได้ว่า n^2+n และ n+4 เป็นสมาชิกของเซตของฟังก์ชัน O (n^2)  ในขณะที่สัญกรณ์เชิงเส้นกำกับอื่น พิจารณาขอบเขตอื่น ๆ เช่นสัญกรณ์โอเมกาใหญ่พิจารณาขอบเขตล่างของอัตราการเติบโตของฟังก์ชันแทน

## ประวัติ
แนวคิดของสัญกรณ์โอใหญ่ถูกคิดโดยนักทฤษฎีจำนวนที่ชื่อเพาล์ บาคมันน์ (Paul Bachmann) จากงานตีพิมพ์ของเขาที่ชื่อว่า *Analytische Zahlentheorie* (ทฤษฎีจำนวนวิเคราะห์) ในปี 1894  โดยครั้งนั้นยังไม่ได้ใช้ตัวสัญกรณ์โอใหญ่ สำหรับตัวสัญกรณ์โอใหญ่เองได้รับการใช้อย่างแพร่หลายโดยนักทฤษฎีจำนวนชาวเยอรมัน ที่มีชื่อว่า เอ็ดมุนด์ ลานเดา (Edmund Landau) ชื่อของเขาบางครั้งได้รับการยกย่องให้เป็นชื่อของสัญกรณ์โอใหญ่ว่าเป็น สัญกรณ์ของลานเดา (Landau notation) หรือ สัญกรณ์แบชมาน-ลานเดา (Bachmann-Landau notation)  สำหรับตัวสัญกรณ์ที่เขียนเป็นรูปโอใหญ่นั้นได้แนวคิดมาจากคำว่า  "order of" ซึ่งเดิมทีนั้นเขียนโดยใช้เป็นโอไมครอนใหญ่

## นิยาม
อัตราการเติบโตของฟังก์ชันใด ๆ มีค่าเป็นสัญกรณ์โอใหญ่ของอีกฟังก์ชันหนึ่งแล้ว แสดงว่าอัตราการเติบโตของฟังก์ชันใด ๆ นั้นจะ *โตน้อยกว่าหรือเท่ากับ* อัตราการเติบโตของฟังก์ชันดังกล่าว ดังนั้นจึงอาจนิยามได้ว่า


:ให้ f (n) และ g (n) เป็นฟังก์ชันบนจำนวนจริงใด ๆ แล้ว จะกล่าวว่า
::f (n) \in O (g (n))  เมื่อ n\to\infty
:ก็ต่อเมื่อมีจำนวนจริง c และ n_0 ค่าหนึ่งที่ทำให้  |f (n)|\le c|g (n)|  ทุก ๆ  n \ge n_0 


อย่างไรก็ตาม นิยามนี้จำกัดเฉพาะกรณี n\to\infty เท่านั้น ซึ่งไม่เพียงพอต่อการอธิบายในกรณีที่ n\to a ดังนั้นจึงอาจใช้นิยามในอีกรูปแบบ ในการขยายไปถึงสัญกรณ์โอใหญ่กณิกนันต์ ซึ่งเป็นพิจารณาอัตราการเติบโตของฟังกชันรอบ ๆ จุด a ใด ๆ


:ให้ f (x) และ g (x) เป็นฟังก์ชันใด ๆ จะกล่าวว่า
::f (x) \in O (g (x))  ขณะ x เข้าใกล้ a
:ก็ต่อเมื่อ \lim_{x\to a} \left|\frac{f (x) }{g (x) }\right| \in [0,\infty)


### การขยายนิยามไปหลายตัวแปร
นิยามทั้งสองรูปแบบสามารถขยายไปหลายตัวแปรได้


:ให้ f (a_0,a_1,\ldots,a_n)  และ g (a_0,a_1,\ldots,a_n)  เป็นฟังก์ชันหลายตัวแปรใด ๆ จะกล่าวได้ว่า
::f (a_0,a_1,\ldots,a_n) \in O (a_0,a_1,\ldots,a_n) 
:ก็ต่อเมื่อมีจำนวนจริง c และ  n_0 ค่าหนึ่งที่ทำให้  |f (a_0,a_1,\ldots,a_n)|\le c |g (a_0,a_1,\ldots,a_n)|  ทุก ๆ   a_0,a_1,\ldots,a_n \ge n_0 


หรือในอีกนิยามที่พิจารณาอัตราการเติบโตของฟังก์ชันรอบ ๆ พิกัด  (k_0,k_1,\ldots,k_n)  ใด ๆ ว่า


::f (a_0,a_1,\ldots,a_n) \in O (g (a_0,a_1,\ldots,a_n)) 
:ก็ต่อเมื่อ \lim_{a_0,a_1,\ldots,a_n \to k_0,k_1,\ldots,k_n} \left|\frac{f (a_0,a_1,\ldots,a_n) }{g (a_0,a_1,\ldots,a_n) }\right| \in [0,\infty).


## ตัวอย่าง
* n^2+n \le 2 n^2  ทุกๆ   n \ge 1 (หาได้จากการแก้อสมการ) เพราะฉะนั้น n^2+n \in O (n^2)  (c=2 , n_0=1) 
* n^2+4 \le 2 n^2  ทุกๆ   n \ge 2 (หาได้จากการแก้อสมการ) เพราะฉะนั้น n^2+4 \in O (n^2)  (c=2 , n_0=2)

หรือ

*  \lim_{n\to\infty} \frac {n^2+n}{n^2} = 1  เพราะฉะนั้น n^2+n \in O (n^2) 
*  \lim_{n\to\infty} \frac {n^2+4}{n^2} = 1  เพราะฉะนั้น n^2+n \in O (n^2) 

## การใช้งาน
สัญกรณ์โอใหญ่มีการใช้ในสองกรณีด้วยกัน ได้แก่ **กรณีเส้นกำกับ[[อนันต์]]** และ **กรณีเส้นกำกับ[[กณิกนันต์]]** ความแตกต่างระหว่างสองกรณีนี้เป็นความแตกต่างในขั้นการประยุกต์ใช้ มิใช่ในขั้นหลักการ อย่างไรก็ตาม นิยามเชิงรูปนัยของ "โอใหญ่" นั้นเหมือนกันในทั้งสองกรณี มีเพียงลิมิตสำหรับอาร์กิวเมนต์ของฟังก์ชันเท่านั้นที่แตกต่างกัน

### กรณีเส้นกำกับอนันต์

สัญกรณ์โอใหญ่มีประโยชน์ในการใช้วิเคราะห์ขั้นตอนวิธี เพื่อหาประสิทธิภาพของขั้นตอนวิธี ตัวอย่างเช่น สมมติให้เวลา (หรือจำนวนขั้นตอน) ที่ใช้ในการแก้ปัญหาขนาด *n* มีฟังก์ชันเป็น T (n) = 4n^2 - 2n + 2 

เมื่อ *n* มีค่ามากขึ้น พจน์ *n*2 จะใหญ่ขึ้นครอบงำพจน์อื่น ๆ จนกระทั่งเราสามารถละเลยพจน์อื่น ๆ ได้ ยิ่งไปกว่านั้น สัมประสิทธิ์ของแต่ละพจน์จะขึ้นกับรายละเอียดปลีกย่อยของการนำขั้นตอนวิธีไปปฏิบัติ ตลอดจนฮาร์ดแวร์ที่ใช้ในการดำเนินการ ฉะนั้นจึงสามารถละเลยได้เช่นกัน สัญกรณ์โอใหญ่จะเก็บเฉพาะส่วนที่เหลือจากที่ละเลยได้ข้างต้น จึงเขียนได้ว่า

:T (n) \in O (n^2) 

และกล่าวได้ว่า ขั้นตอนวิธีดังตัวอย่างนี้มีความซับซ้อนเชิงเวลาเป็น*อันดับของ n<sup>2</sup>*

### กรณีเส้นกำกับกณิกนันต์

สัญกรณ์โอใหญ่ยังใช้เพื่อแสดงพจน์ของค่าคลาดเคลื่อนโดยประมาณในฟังก์ชันทางคณิตศาสตร์ ตัวอย่างเช่น

:e^x=1+x+\frac{x^2}{2}+\hbox{O} (x^3) \qquad\hbox{as}\ x\to 0

หมายความว่า เมื่อ *x* มีค่าเข้าใกล้ศูนย์ ผลต่างของฟังก์ชัน  e^x กับ 1+x+x^2/2 (หรืออาจกล่าวอีกนัยหนึ่งว่าเป็นความคลาดเคลื่อนของสองฟังก์ชันนี้) จะมีอยู่ในสับเซตของ O (x^3)  นั่นเอง หรือเขียนเป็นสัญลักษณ์ว่า

:\left|e^x-\left (1+x+\frac{x^2}{2}\right) \right|  \in \hbox{O} (x^3) \qquad\hbox{as}\ x\to 0

## คุณสมบัติ
### การคูณ

### การคูณด้วยค่าคงที่
ให้ k เป็นค่าคงที่ใด ๆ ที่เป็นบวก

:O (k \cdot g) = O (g) 

:f\in O (g) \Rightarrow k\cdot f \in O (g) 

### การซ้อนสัญกรณ์โอใหญ่
:f (n) \in O (g (n)) \implies O (f (n)) \subset O (g (n)) 

ให้  h (n) เป็นอีกฟังก์ชันหนึ่ง
:O (f (n)) \in O (g (n)) \implies O (f (h (n))) \subset O (g (h (n))) 

## สัญกรณ์โอใหญ่มาตรฐานน้อยสุด
ในบางครั้งสัญกรณ์โอใหญ่อาจมีการครอบคลุมมากเกินไป เช่น  O (n^2) \subset O (n^3)  เป็นต้น จึงทำให้สำหรับฟังก์ชันใด ๆ อาจอยู่ในเซตของสัญกรณ์โอใหญ่หลายค่า จึงมีการกำหนดรูปแบบฟังก์ชันอย่างง่าย ให้ตอบในรูปสัญกรณ์โอใหญ่มาตรฐานน้อยสุด กล่าวคือตอบในรูปแบบมาตรฐานที่เล็กที่สุด เรามักจะอนุโลมให้ใช้จากสัญลักษณ์เท่ากับ (=) แทนสัญลักษณ์สมาชิก (\in) เมื่อใช้กับรูปสัญกรณ์โอใหญ่มาตรฐานน้อยสุดนี้ เช่น n^2+4 = O (n^2) 

ในทางวิทยาการคอมพิวเตอร์ การทำงานที่มีสัญกรณ์โอใหญ่มาตรฐานน้อยสุดมีขนาดยิ่งเล็กเท่าใด แสดงว่าทำงานได้ยิ่งเร็วเท่านั้น

สัญกรณ์โอใหญ่มาตรฐานเรียงจากขนาดเล็กไปใหญ่ (ขนาดเล็กหมายถึงจะเป็นซับเซตของขนาดที่ใหญ่กว่า)
ให้ m เป็นค่าคงที่ใด ๆ ที่มากกว่าศูนย์ และ n เป็นโดเมนของฟังก์ชัน 

บางครั้งเราจำเป็นต้องใช้การผสมโดยการคูณเช่น O (n log n)  เกิดจากการคูณระหว่างเชิงเส้นและลอการิทึมย่อมทำได้

## สัญกรณ์อื่น

หมวดหมู่:คณิตวิเคราะห์
หมวดหมู่:วิทยาการคอมพิวเตอร์เชิงทฤษฎี
หมวดหมู่:สัญกรณ์คณิตศาสตร์