Siguientes Michael Burr sugerencia en los comentarios, si nos vamos a
$$
f(x) = \frac{\tan(\log x)}{x}
$$
entonces podemos definir una ejecución de la medida de la $x$'s para que $|f(x)| > a$ fijos $a > 0$:
$$
m_a(x) = \mu\Bigl( \{ t \in \mathbb R : 1 < t < x \text{ y } |f(t)|>\} \Bigr).
$$
La reclamación.
$$
m_a(x) \sim \frac{2}{\pi} \log x
$$
como $x \to \infty$.
Esto nos da una idea de la densidad de los "malos" de los intervalos (intervalos donde $f(x)$ no es pequeño) en la recta real. Por ejemplo, si se había tenido
$$
\lim_{x \to \infty} \frac{m_a(x)}{x} = \frac{1}{2}
$$
podríamos interpretar esto significa que el mal intervalos de tomar hasta aproximadamente la mitad de la línea real. En nuestro caso $\lim_{x \to \infty} m_a(x)/x = 0$, y tiende a cero más rápidamente, por lo que también podemos interpretar esto significa que, proporcionalmente, los malos son los intervalos bastante insignificante.
Prueba de dibujo. Para calcular el ancho de los intervalos donde $|f(x)| > a$ podemos empezar por calcular los puntos en los que $\tan(\log x) = \pm ax$. Lejos de sus polos $f(x)$ va a ser muy cercano a cero, para un gran $x$, por lo que sólo necesitamos investigar los barrios de los polos.
Siguiendo esta idea, el método en esta respuesta puede ser utilizado para demostrar que, para un gran $x$, en el gráfico de $y = \tan(\log x)$
- corta a la gráfica de $y=ax$ $x = e^{(2n+1)\pi/2} - \frac{1}{a} + o(1)$ y
- corta a la gráfica de $y=-ax$ $x = e^{(2n+1)\pi/2} + \frac{1}{a} + o(1)$
para$n \in \mathbb N$$n \to \infty$. Observamos que un gran $x$ de la longitud de los intervalos para los cuales $|f(x)| > a$ enfoques $2/a$, por lo que para
$$
e^{(2n+1)\pi/2} + \frac{1}{a} + \epsilon < x < e^{(2n+3)\pi/2} - \frac{1}{a} - \epsilon \etiqueta{1}
$$
y $n$ gran hemos
$$
m_a(x) \approx \sum_{k=0}^{n} \frac{2}{a} \approx \frac{2n}{un}. \etiqueta{2}
$$
Para $x$ en el rango en $(1)$ tenemos $n = \frac{\log x}{\pi} + O(1)$, y por lo tanto $(2)$ se convierte en
$$
m_a(x) \approx \frac{2}{\pi} \log x.
$$
El reclamo de la siguiente manera a partir de esta estimación.