在处理loglikelihoods时，我有时会想到：
alpha*log(x) # log version of log(x^alpha)
在非日志情况下，如果x和alpha都为零，则R假设0 ^ 0 = 1，这通常是期望的行为（例如：“零观察”零概率“有概率1）。但是alpha*log(x)版本给出了NaN：
alpha <- 0
x <- 0
log(x^alpha) # gives 0
alpha*log(x) # gives NaN
我读过0*Inf = NaN是IEEE标准，但我们应该做什么呢？为alpha = 0创建特定案例？在这种情况下不使用日志？还有别的吗？
我想这是一个非常常见的场景，我想知道其他人是如何处理的，或者是否有一些常见的做法。
答案 0 :(得分：5)
R逐步完成代数方法，这些步骤是
log（0 ^ 0）= log（1）= 0
0 * log（0）= 0 * Inf =？