雙重指數函數

雙重指數函數（紅色）和一般實數指數冪（藍色）的比較

雙重指數函數是指公式為$f(x)=a^{b^x}$的函數，是指數為另一個指數冪的指數冪，在x<0時，雙重指數函數接近1，但當x>0時，雙重指數函數成長速率比指數函數還要快。

例如a = b = 10時：

• f(−1) ≈ 1.26
• f(0) = 10
• f(1) = 10¹⁰
• f(2) = 10¹⁰⁰ = 古高爾（googol）
• f(3) = 10¹⁰⁰⁰
• f(100) = 10¹⁰¹⁰⁰ = 古戈爾普勒克斯（googolplex）

階乘的成長速度比指數函數還快，但比雙重指數函數慢很多。而迭代冪次和阿克曼函數的成長速度比雙重指數函數要快很多。

雙重指數數列

以下是一些和雙重指數有關的數列：

• n元邏輯運算符的個數：

$2^{2^n}$

• 費馬數

$F_m=2^{2^m}+1$

• 雙重梅森數

$M_{M_p}=2^{2^p-1}-1$

Aho和Sloane發現有許多整數數列的每一項是前一項的平方再加上一個整數，這類的數列常常可以用最接近雙重指數數列的整數來表示，且雙重指數數列中間的指數為2。若一整數數列的第n項和n的雙重指數成正比，Ionascu 及Stanica將這樣的整數數列稱為「幾乎雙重指數」（almost doubly-exponential），可以定義為雙重指數加上一常數後再取整數。

• 西爾維斯特數列Template:OEIS

$s_n=\lfloor E^{2^{n+1}}+\frac{1}{2}\rfloor$

其中E ≈ 1.264084735305302為Vardi常數。

• 質數2, 11, 1361, ... Template:OEIS

$a(n)=\lfloor A^{3^n}\rfloor$

其中A ≈ 1.306377883863為米尔斯常数。

應用

演算法複雜度

在計算複雜性理論中，有些演算法的時間複雜度是雙重指數，例如：

• 在實閉域中的量詞消去。
• 計算正则表达式的差集。

數論

有些數論中的上限是雙重指數，例如有n個相異質數的奇完全數的上限為：

$2^{4^n}$

自從Miller和Wheeler在1951年利用EDSAC找到79位數的質數之後．利用電腦找到的已知最大質數和年份之間的關係為雙重指數函數。