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さらに拡張してみました。
a※※b = expexpexp(loglogloga + logloglogb)
a※b = expexp(logloga + loglogb)
a×b = exp(loga + logb)
a+b = a+b
a*b = log(expa + expb)
a**b = loglog(expexpa + expexpb)

×を中心に広げるとこうなります。
a※※b = expexp(logloga × loglogb)
a※b = exp(loga × logb)
a×b = a×b
a+b = log(expa × expb)
a*b = loglog(expexpa × expexpb)
a**b = logloglog(expexpexpa × expexpexpb)

演算※と累乗^との関係は
a^b = a※expb
a※b = a^logb = b^loga

a※b = log(expa ※※ expb) = exp(loga × logb)
a×b = log(expa ※ expb) = exp(loga + logb)
a+b = log(expa × expb) = exp(loga * logb)
a*b = log(expa + expb) = exp(loga ** logb)
a**b = log(expa * expb) = exp(loga *** logb)

exp(a×b) = expa ※ expb
exp(a+b) = expa × expb
exp(a*b) = expa + expb
exp(a**b) = expa * expb

log(a※b) = loga × logb
log(a×b) = loga + logb
log(a+b) = loga * logb
log(a*b) = loga ** logb

a※a※a = a※※expexp3
a×a×a = a※exp3
a+a+a = a×3
a*a*a = a+log3
a**a**a = a*loglog3
a***a***a = a**logloglog3

(等差)×(等比)の和を，階差数列の和とみなして解く方法です。

Pythonでマンデルブロ集合その2の修正。計算回数を調節して，できるだけ細部がつぶれないようにしました。

Pythonでマンデルブロ集合その2。着色はrainbowというカラーマップに任せています。

Pythonの散布図でマンデルブロ集合を描きました。

黄金比を使って均一に点を分布させています。以前Rに描かせたものをPythonでも描いてみました。