تابع سیگمویید لُجستیک استاندارد که در آن {\displaystyle L=1,k=1,x\_{0}=0}
یک **تابع لُجستیک** (به انگلیسی: logistic function) یا **منحنی لُجستیک**، یک منحنی معمول Sشکل (منحنی سیگموئید) با معادله زیر است:

{\displaystyle f(x)={\frac {L}{1+e^{-k(x-x\_{0})}}},}
که در آن

* x\_{0}، مقدار x برای نقطه میانه سیگموید است.
* L، مقدار ماکزیمم منحنی است.
* k، نرخ رشد لُجستیک یا شیب منحنی است.

برای مقادیر x در دامنه اعداد حقیقی، از {\displaystyle -\infty } تا {\displaystyle +\infty }، منحنی S نشان‌داده شده در چپ به دست می‌آید، که در آن گراف f موقعی که x به {\displaystyle +\infty } نزدیک می‌شود، به L نزدیک می‌شود، و موقعی که x به {\displaystyle -\infty } نزدیک می‌شود، به صفر نزدیک می‌شود.

تابع لُجستیک کاربردهایی در زمینه‌های مختلف دارد که شامل زیست‌شناسی (مخصوصا بوم‌شناسی)، زیست‌شناسی ریاضیاتی، شیمی، جمعیت‌شناسی، علم اقتصاد، علوم زمین، روان‌شناسی ریاضی، احتمالات، جامعه‌شناسی، علوم سیاسی، زبان‌شناسی، آمار، و شبکه‌های عصبی مصنوعی است. تابع هایپربولیک نوع ۱، نوعی تعمیم برای تابع لُجستیک است.

ویژگی‌های ریاضیاتی
------------------

تابع لُجستیک استاندارد همان تابع لُجستیک با پارامترهای {\displaystyle k=1}، {\displaystyle x\_{0}=0}، {\displaystyle L=1}، که منجر به زیر می‌شود:

{\displaystyle f(x)={\frac {1}{1+e^{-x}}}={\frac {e^{x}}{e^{x}+1}}={\frac {1}{2}}+{\frac {1}{2}}\tanh \left({\frac {x}{2}}\right).}
در عمل به دلیل طبیعت تابع نمایی {\displaystyle e^{-x}}، معمولاً فقط کافی است تا تابع لُجستیک استاندارد را برای x روی محدوده کوچکی از اعداد حقیقی، مثل محدوده موجود در [−۶, +۶] محاسبه کنیم، زیرا این تابع بسیار سریع به مقادیر نزدیک به اشباع یعنی ۰ و ۱ همگرا می‌شود.

تابع لُجستیک این ویژگی متقارن را دارد:

{\displaystyle 1-f(x)=f(-x).}
بنابراین {\displaystyle x\mapsto f(x)-1/2} یک تابع فرد است.

تابع لُجستیک یک آفست و تابع تانژانت هذلولوی مقیاس‌دهی شده‌است:

{\displaystyle f(x)={\frac {1}{2}}+{\frac {1}{2}}\tanh \left({\frac {x}{2}}\right),}
یا

{\displaystyle \tanh(x)=2f(2x)-1.}
این موضوع از زیر به دست آمده‌است:

{\displaystyle {\begin{aligned}\tanh(x)&={\frac {e^{x}-e^{-x}}{e^{x}+e^{-x}}}={\frac {e^{x}\cdot \left(1-e^{-2x}\right)}{e^{x}\cdot \left(1+e^{-2x}\right)}}\\&=f(2x)-{\frac {e^{-2x}}{1+e^{-2x}}}=f(2x)-{\frac {e^{-2x}+1-1}{1+e^{-2x}}}=2f(2x)-1.\end{aligned}}}
### مشتق

مشتق تابع لُجستیک استاندارد به سادگی محاسبه می‌شود. به این مشتق «توزیع لُجستیک» می‌گویند:

{\displaystyle f(x)={\frac {1}{1+e^{-x}}}={\frac {e^{x}}{1+e^{x}}},}
{\displaystyle {\frac {\mathrm {d} }{\mathrm {d} x}}f(x)={\frac {e^{x}\cdot (1+e^{x})-e^{x}\cdot e^{x}}{(1+e^{x})^{2}}}={\frac {e^{x}}{(1+e^{x})^{2}}}=f(x){\big (}1-f(x){\big )}}
### انتگرال

به صورت برعکس، پاد مشتق را می‌توان با جایگذاری {\displaystyle u=1+e^{x}} محاسبه کرد، زیرا {\displaystyle f(x)={\frac {e^{x}}{1+e^{x}}}={\frac {u'}{u}}}، از این رو (با حذف ثابت انتگرال‌گیری)

{\displaystyle \int {\frac {e^{x}}{1+e^{x}}}\,dx=\int {\frac {1}{u}}\,du=\ln u=\ln(1+e^{x}).}
در شبکه‌های عصبی مصنوعی، به آن، تابع سافت‌پلاس (به انگلیسی: softplus) می‌گویند و (با مقیاس‌دهی) یک تقریب صاف از تابع شیب است، همان‌طور که تابع لُجستیک (با مقیاس‌دهی) یک تقریب صاف از تابع پله‌ای هویساید است.

### معادله دیفرانسیلی لُجستیک

تابع لُجستیک استاندارد راه‌حل معادله دیفرانسیل معمولی غیرخطی مرتبه-اول ساده زیر:

{\displaystyle {\frac {d}{dx}}f(x)=f(x){\big (}1-f(x){\big )}}
با شرط حدی {\displaystyle f(0)=1/2} است. این معادله نسخه پیوسته تناظر لُجستیک است. توجه کنید که تابع لُجستیک وارون همان راه‌حل برای یک معادله دیفرانسیل معمولی خطی مرتبه-اول ساده است.

رفتار کیفی این تابع به صورت ساده به صورت خط فازی قابل فهم است: موقعی که تابع ۱ است، مشتق ۰ است، موقعی که تابع f بین ۰ و ۱ است، مشتق مثبت است، و موقعی که f بالای ۱ یا پایین ۰ است، مشتق منفی است (اگرچه جمعیت منفی معمولاً با یک مدل فیزیکی متناظر نیست). این موضوع منجر به یک تعادل غیرپایدار در نقطه ۰ و تعادل پایدار در نقطه ۱ می‌شود، و از این رو برای هر مقدار تابع بزرگتر از ۰ و کمتر از ۱، به سمت ۱ رشد می‌کند.

معادله لُجستیک نوع خاصی از معادله دیفرانسیلی برنولی است، و راه‌حل زیر را دارد:

{\displaystyle f(x)={\frac {e^{x}}{e^{x}+C}}.}
با انتخاب ثابت انتگرال‌گیری {\displaystyle C=1} یک تعریف مشهور دیگر برای منحنی لُجستیک به دست می‌آید:

{\displaystyle f(x)={\frac {e^{x}}{e^{x}+1}}={\frac {1}{1+e^{-x}}}.}
به صورت کمی‌تر، همان‌طور که از راه‌حل تحلیلی قابل مشاهده است، منحنی لُجستیک یک رشد نمایی ابتدایی برای آرگومان منفی نشان می‌دهد، که به یک رشد خطی با شیب ۱/۴ برای آرگومان نزدیک به ۰ می‌رسد، و سپس با یک شکاف تنزلی نمایی به ۱ نزدیک می‌شود.

تابع لُجستیک وارون تابع لوجیت طبیعی است، و از این رو از آن می‌توان استفاده کرد تا «لگاریتم بخت» را به «احتمال» تبدیل نمود. در نمادگذاری ریاضیاتی، تابع لُجستیک را گاهی به صورت "expit" می‌نویسند، که این موضوع، شکلی مشابه "logit" دارد. تبدیل از نسبت لاگ-درست‌نمایی دو جایگزین نیز شکل منحنی لُجستیک را به خود می‌گیرد.

معادله دیفرانسیل به دست آمده در بالا نوع خاصی از معادله دیفرانسیل عمومی است که فقط تابع سیگمویید را برای {\displaystyle x>0} مدل‌سازی می‌کند. در بسیاری از کاربردهای مدل‌سازی، شکل عمومی‌تر:

{\displaystyle {\frac {df(x)}{dx}}={\frac {k}{a}}f(x){\big (}a-f(x){\big )},\quad f(0)=a/(1+e^{kr})}
ممکن است پسندیده‌تر باشد. حل آن همان سیگموید منتقل شده و مقیاس‌دهی شده {\displaystyle aS{\big (}k(x-r){\big )}} است.

رابطه تانژانت-هایپربولیک منجر به شکل دیگری از مشتق تابع لُجستیک می‌شود:

{\displaystyle {\frac {d}{dx}}f(x)={\frac {1}{4}}\operatorname {sech} ^{2}\left({\frac {x}{2}}\right),}
که این موضوع تابع لُجستیک را به «توزیع لُجستیک» پیوند می‌دهد.

### تقارن چرخشی حول نقطه (۰, ۱/۲)

جمع تابع لُجستیک و معکوس آن حول محول عمودی، یعنی {\displaystyle f(-x)} به این صورت است:

{\displaystyle {\frac {1}{1+e^{-x}}}+{\frac {1}{1+e^{-(-x)}}}={\frac {e^{x}}{e^{x}+1}}+{\frac {1}{e^{x}+1}}=1.}
از این رو تابع لُجستیک حول نقطه (۰, ۱/۲) به صورت چرخشی متقارن است.

کاربردها
--------

آقای لینک یک گسترش برای نظریه آقای والد برای تحلیل ترتیبی برای تجمع فاقدتوزیع برای متغیرهای تصادفی، تا موقعی که به یک حد منفی یا مثبت اول برابر شود یا بالاتر شود، ساخت. لینک احتمال اولین حد مثبت برابر یا بیشتر را به صورت {\displaystyle (1+e^{-\theta A})} به دست آورد که همان تابع لُجستیک است. این اولین اثباتی بود که تابع لُجستیک می‌توانست به عنوان مبنای یک فرایند تصادفی داشته باشد. لینک مثال‌هایی از یک سده از نتایج تجربی «لُجستیک»، و رابطه تازه به دست آمده بین این احتمال و زمان جذب در حدود را ایجاد کرد.

### در آمار و یادگیری ماشین

توابع لُجستیک در چندین نقش در آمار استفاده شده‌است. برای مثال آن‌ها تابع توزیع تجمعی برای خانواده لُجستیک برای توزیع‌ها هستند، و از آن‌ها به صورت ساده در مدل‌سازی شانس یک بازیکن شطرنج که باید حریف خود را در سامانه نرخ‌دهی الو شکست دهد، استفاده می‌شوند. مثال‌های خصوصی‌تر در ادامه می‌آید.

#### رگرسیون لُجستیک

از توابع لُجستیک در رگرسیون لجستیک استفاده می‌شود تا این موضوع که چقدر احتمال p از یک رخداد ممکن است از یک یا بیشتر متغیر توضیح‌دهنده تأثیر بپذیرد را مدل‌سازی کنند، یک مثال آن برای مدل زیر است:

{\displaystyle p=f(a+bx),}
که در آن x متغیر توضیح‌دهنده است، a و b پارامتر مدل برای متناسب شدن هستند، و f همان تابع لُجستیک استاندارد است.

به صورت معمول از رگرسیون لجستیک و دیگر مدل‌های لاگ-خطی در یادگیری ماشین استفاده می‌شود. یک تعمیم از تابع لجستیک به چندین ورودی، تابع فعال‌سازی سافت‌مکس است، که در رگرسیون لجستیک چندجمله‌ای از آن استفاده می‌شود.

کاربرد دیگر تابع لجستیک در مدل رش است، که در نظریه پاسخ مورد از آن استفاده می‌شود. بخصوص، مدل رش یک مبنا برای تخمین احتمال حداکثری برای محل اشیا یا افراد در یک پیوستار، بر اساس گردآوردی از داده طبقه‌ای می‌سازد، برای مثال توانایی افراد در یک پوستار مبتنی بر پاسخ‌ها قرار دارد، که به صورت درست یا نادرست طبقه‌بندی شده‌اند.

#### شبکه‌های عصبی

معمولاً از توابع لُجستیک در شبکه‌های عصبی برای معرفی غیرخطی‌بودن در مدل یا برای گیرانداختن سیگنال‌ها به داخل یک محدوده معین استفاده می‌شود. یک عنصر شبکه عصبی یک ترکیب خطی از سیگنال‌های ورودی‌اش را محاسبه می‌کند، و تابع لُجستیک محدود به عنوان تابع فعال‌سازی به جواب اعمال می‌شود؛ این مدل را می‌توان به عنوان نوع «صاف‌شده» عصب آستانه کلاسیک دانست.

یک گزینه معمول برای توابع فعال‌سازی یا «کوبیدن یا له‌کردن» که از آن برای اتصال به مقادیر بزرگ و برای محدود نگهداشتن پاسخ شبکه عصبی استفاده می‌شود، به صورت زیر است:

{\displaystyle g(h)={\frac {1}{1+e^{-2\beta h}}},}
که یک تابع لجستیک است.

این موضوع منجر به پیاده‌سازی‌های ساده شبکه‌های عصبی مصنوعی با عصب‌های مصنوعی می‌شود. متخصصان احتیاط می‌کنند که توابع سیگموییدی که حول مبدأ پادمتقارن هستند (مثل تانژانت هذلولوی) موقعی که شبکه را با پس‌انتشار آموزش می‌دهیم منجر به همگرایی سریع‌تر می‌شوند.

تابع لُجستیک خودش مشتق تابع فعال‌سازی پیشنهادی دیگری، به نام سافت‌پلاس است.

#### در زبان‌شناسی: دگرگونی زبانی

در زبان‌شناسی، از تابع لُجستیک برای مدل‌سازی دگرگونی زبانی استفاده می‌شود: یک نوآوری که در محدوده اول است، با گسترش سریع‌تری در زمان شروع می‌شود، و سپس با قبول‌شدن جهانی آن، گسترش آن آهسته‌تر می‌شود.

جستارهای وابسته
---------------

* رشد نمایی
* انتشار نوآوری
* تابع پله‌ای هویساید
* رگرسیون لجستیک
* لوجیت
* آزمون نسبت درست‌نمایی
* پویایی‌شناسی جمعیت
* یکسوساز
* معادله هیل
* سینتیک میکائلیس–منتن

پانویس
------

1. ↑  Verhulst, Pierre-François (1838). "Notice sur la loi que la population poursuit dans son accroissement" (PDF). *Correspondance Mathématique et Physique*. **10**: 113–121. Retrieved 3 December 2014.
2. ↑  Kocian, Alexander; Carmassi, Giulia; Cela, Fatjon; Incrocci, Luca; Milazzo, Paolo; Chessa, Stefano (7 June 2020). "Bayesian Sigmoid-Type Time Series Forecasting with Missing Data for Greenhouse Crops". *Sensors*. **20** (11): 3246. doi:10.3390/s20113246. PMC 7309099. PMID 32517314.
3. ↑  expit documentation for R's clusterPower package.
4. ↑  Kyurkchiev, Nikolay, and Svetoslav Markov. "Sigmoid functions: some approximation and modelling aspects". LAP LAMBERT Academic Publishing, Saarbrucken (2015).
5. ↑  Raul Rojas. *Neural Networks – A Systematic Introduction* (PDF). Retrieved 15 October 2016.
6. ↑  S. W. Link, Psychometrika, 1975, 40, 1, 77–105
7. ↑  S. W. Link, Attention and Performance VII, 1978, 619–630
8. ↑  S. W. Link, The wave theory of difference and similarity (book), Taylor and Francis, 1992
9. ↑  Gershenfeld 1999, p. 150.
10. ↑  LeCun, Y.; Bottou, L.; Orr, G.; Muller, K. (1998). Orr, G.; Muller, K. (eds.). *Efficient BackProp* (PDF). *Neural Networks: Tricks of the trade*. Springer. ISBN 3-540-65311-2.
11. ↑  Bod, Hay, Jennedy (eds.) 2003, pp. 147–156

منابع
-----

مشارکت‌کنندگان ویکی‌پدیا. «Logistic function». در *دانشنامهٔ ویکی‌پدیای انگلیسی*، بازبینی‌شده در ۱۰ اوت ۲۰۲۱.

| * ن
* ب
* و
بوم‌شناسی: مدل‌سازی بوم‌سازگان‌ها: مؤلفه‌های غذایی |
| --- |
| عمومی | 
* اجزای غیرزنده
* تنش غیرزیستی
* بوم‌شناسی رفتاری
* چرخه بیوژئوشیمی
* زیست‌توده
* اجزای زنده
* تنش زیستی
* گنجایش برد
* رقابت
* اکوسیستم
* بوم‌شناسی اکوسیستم
* مدل بوم‌سازگان
* گونه‌های کلیدی
* فهرست رفتارهای تغذیه‌ای
* نظریه متابولیک بوم‌شناسی
* تولیدکنندگی
* منبع

 |
| خودپروردگی | 
* خودپروردگی
* Chemosynthesis
* شیمی‌پرورد
* گونه بنیادین
* آمیزه‌پروردگی
* گیاه‌انگل قارچ
* Mycotroph
* Organotroph
* Photoheterotroph
* فتوسنتز
* Photosynthetic efficiency
* نورپرورد
* گروه‌های تغذیه‌ای ابتدایی
* تولید اولیه

 |
| مصرف‌کنندگان | 
* شکارچی رأس هرم غذایی
* Bacterivore
* گوشت‌خوار
* گروه‌های تغذیه‌ای ابتدایی
* غذایابی
* گونه همه‌چیزپسند و ویژه‌پسند
* شکار درون‌رسته
* گیاه‌خواران
* دگرپروردگی
* Heterotrophic nutrition
* حشره‌خواری
* نیمه‌شکارگر
* Mesopredator release hypothesis
* همه‌چیزخوار
* نظریه غذایابی بهینه
* پلانکتون خوار
* درندگی
* جابجایی طعمه

 |
| تجزیه‌گران | 
* گروه‌های تغذیه‌ای ابتدایی
* تجزیه (زیست‌شناسی)
* پوده‌خوار
* مواد تخریبی

 |
| میکروب‌ها | 
* باستانیان
* فاژ
* Lithoautotroph
* Lithotroph
* ریزاندامگان دریایی
* همکاری میکروبی
* بوم‌شناسی میکروبی
* Microbial food web
* Microbial intelligence
* Microbial loop
* Microbial mat
* Microbial metabolism
* Phage ecology

 |
| شبکه‌های غذایی | 
* زیست‌انباشتگی افزایشی
* کارایی بوم‌شناختی
* هرم بوم‌شناختی
* شارش انرژی (بوم‌شناسی)
* زنجیره غذایی
* سطح پروردگی

 |
| مثال‌هایی از شبکه | 
* بوم‌سازگان دریاچه
* بوم‌سازگان رودخانه
* Soil
* Tritrophic interactions in plant defense
* شبکه غذایی دریایی
	+ مشرب سرد
	+ چاه گرمابی
	+ بوم‌شناسی میان‌کشندی
	+ جنگل کتانجک
	+ چرخاب شمالی اقیانوس آرام
	+ San Francisco Estuary
	+ استخر کشندی

 |
| فرآیندها | 
* Ascendency
* زیست‌انباشتگی
* اثر آبشاری
* جامعه اوج
* اصل طرد رقابتی
* برهم‌کنش مصرف‌کننده-منبع
* پرغذاساز
* چیره
* شبکه بوم‌شناختی
* توالی بوم‌شناختی
* کیفیت انرژی
* Energy Systems Language
* f-ratio
* Feed conversion ratio
* Feeding frenzy
* Mesotrophic soil
* چرخه عناصر غذایی
* کم‌غذاساز
* Paradox of the plankton
* آبشار پروردگی
* Trophic mutualism
* نمایه وضعیت پروردگی

 |
| دفاع | 
* رنگ‌آمیزی جانور
* سازگاری ضدشکار
* استتار
* رفتار ترسناک
* سازگاری علف‌خوار به دفاع گیاه
* وانمایی
* دفاع گیاه در برابر علف‌خوار
* Predator avoidance in schooling fish

 |

| * ن
* ب
* و
بوم‌شناسی: مدل‌سازی بوم‌سازگان‌ها: مؤلفه‌های دیگر |
| --- |
| بوم‌شناسی جمعیتی | 
* فراوانی
* اثر آلی
* وابستگی
* بازده بوم‌شناختی
* اندازه جمعیت موثر
* رقابت میان‌گونه‌ای
* تابع لجستیک
* Malthusian growth model
* بازده پایدار بیشینه
* ازدیاد جمعیت
* بهره‌برداری بی‌رویه
* چرخه جمعیت
* پویایی‌شناسی جمعیت
* مدل جمعیت
* اندازه جمعیت
* معادله لوتکا-ولتررا
* به‌کارگماری
* تاب‌آوری بوم‌شناختی
* اندازه جمعیت کوچک
* پایایی بوم‌شناختی

 |
| گونه‌ها | 
* تنوع زیستی
* Density-dependent inhibition
* اثرات بوم‌شناختی تنوع زیستی
* انقراض بوم‌شناختی
* بومی انحصاری
* گونه پرچم
* Gradient analysis
* شاخص زیستی
* گونه‌های معرفی‌شده
* گونه‌های مهاجم
* شیب تنوع گونه‌ای در عرض جغرافیایی
* جمعیت کمینه زنده‌مانی
* نظریه یکسانی خنثی برای تنوع زیستی
* رابطه اشغال-فراوانی
* تحلیل زنده‌مانی جمعیت
* اثر پیشتر
* قانون راپوپورت
* پراکندگی فراوانی نسبی
* فراوانی نسبی گونه
* تنوع گونه‌ای
* همگنی گونه‌ای
* غنای گونه‌ای
* توزیع جامعه
* منحنی گونه-مساحت
* گونه چتر

 |
| برهم‌کنش گونه‌ها | 
* آنتی‌بیوز
* برهم‌کنش زیستی
* همسفرگی
* اجتماع (بوم‌شناسی)
* تسهیل بوم‌شناختی
* رقابت دیگرگونه‌ای
* هم‌زیستی دوسویه
* انگل
* اثر انباشت
* هم‌زیستی

 |
| بوم‌شناسی مکانی | 
* جغرافیای زیستی
* Cross-boundary subsidy
* کلاین (زیست‌شناسی)
* بوم‌مرز
* اکوتیپ
* آشفتگی
* اثر لبه زیستگاه
* قانون فاستر
* گسستگی زیستگاه
* پراکندگی آزاد بهینه
* فرضیه آشفتگی میانی
* نظریه جغرافیای زیستی جزایر
* مدل‌سازی تغییر سرزمین
* بوم‌شناسی چشم‌انداز
* Landscape epidemiology
* Landscape limnology
* فراجمعیت
* پویایی‌شناسی لکه‌ای
* نظریه گزینش آر/کی
* تابع انتخاب منبع
* پویایی منبع–مصرف‌کننده

 |
| کنام | 
* کنام
* تله بوم‌شناختی
* مهندس بوم‌سازگان
* مدل‌سازی پراکنش گونه
* Guild
* زیستگاه
* زیستگاه‌های دریایی
* شباهت محدودکننده
* مدل‌های تقسیم کنام
* ساخت کنام
* تفاوت کنام

 |
| دیگر شبکه‌ها | 
* قانون‌های گردهم‌آیی
* اصل بیتمن
* زیست‌تابی
* فروپاشی بوم‌شناختی
* بدهی بوم‌شناختی
* بدهی بوم‌شناختی
* شارش انرژی (بوم‌شناسی)
* شاخص بوم‌شناختی
* آستانه بوم‌شناختی
* تنوع بوم‌سازگان
* برآمدگی (فلسفه علم)
* بدهی انقراض
* Kleiber's law
* قانون کمینه لیبیگ
* قضیه ارزش حاشیه‌ای
* قانون ثورسون
* Xerosere

 |
| جستارهای وابسته | 
* رشدسنجی
* Alternative stable state
* توازن طبیعت
* دیداری‌سازی داده زیستی
* کلاین (زیست‌شناسی)
* اقتصاد بوم‌شناختی
* ردپای بوم‌شناختی
* پیش‌بینی بوم‌شناختی
* علوم انسانی زیست‌محیطی
* توازن بوم‌شناختی
* Ecopath
* مدیریت ماهیگیری
* درون‌سنگ‌زی
* بوم‌شناسی فرگشتی
* بوم‌شناسی کارکردی
* بوم‌شناسی صنعتی
* کلان‌بوم‌شناسی
* خردبوم‌سازگان
* محیط زیست
* جابجایی رژیم
* بوم‌شناسی سیستم‌ها
* بوم‌شناسی شهری
* بوم‌شناسی نظری

 |
| فهرست موضوعات بوم‌شناسی |