အရင်ကဆိုရင်များအတွက်လေ့လာမှု features တွေ

တစ်ဦးအထူးသဖြင့် set ကိုတစ်ခုချင်းစီမှအရေအတွက်ကိုက x လုံးဝ y ကိုတစ်ဦးအခြို့သောအရေအတွက်ကဆက်စပ်နေပါတယ်သောသင်္ကေတနှင့်အတူ function တစ်ခုတိုက်ဆိုင်သည့်ဧရိယာကိုခေါ်။ ,

function များသောအားဖြင့်ခေါ်လိုက်ပါမယ်ဖြစ်ပါတယ် လက်တင်အက္ခရာများဖြင့်ပြုလုပ်နိုင်ပါတယ်။ မဆိုဥပမာအားဖြင့်, f စဉ်းစားပါ။ x ရဲ့အရေအတွက်ကိုက်ညီသောအရေအတွက်ကိုက y, တိကျတဲ့အချက်က x မှာပေးသော, f တန်ဖိုးကိုတောင်းဆိုခဲ့သည်။ f (x): ကဲ့သို့ဖြစ်ကြ၏။ function ကို, f ၏ဒိုမိန်း - D ကို (စ) ဖြစ်ပါသည်။ f ကိုခေါ်ဒိုမိန်းတန်ဖိုးများ၏ဒိုမိန်းအတွက်ရှိရာအငြင်းအခုံက x function ကို, f (x) အဖွဲ့, အပေါငျးတို့သတန်ဖိုးများပါဝင်ပါသည်သောဧရိယာ။ အီး (စ): သူမရဲ့အဖြစ်စာဖြင့်ရေးသား။

အများဆုံးကိစ္စများတွင် function ကိုဖော်မြူလာများကသတ်မှတ်ထားသည်။ ထို့ကြောင့်ပုံသေနည်းများကသတ်မှတ်ထားတဲ့သတ်မှတ်ပါတယ်နောက်ထပ်အခက်အခဲဒေသသတ်မှတ်ရေး function ကို, မဟုတ်လျှင်, variable ကိုတန်ဖိုးများများအစုံအဖြစ်ထည့်သွင်းစဉ်းစားပါလိမ့်မည်, ဒီလိုပုံသေနည်းအရပျကိုယူပြီးဖြစ်ပါသည်။

နှစ်စုံ၏ပြည်ထောင်စုအစုတခု, ပိုင်နှင့်ဒေတာများအစုံအနည်းဆုံးတဦးတည်းပိုင်စေခြင်းငှါအရာတစျခုစီဒြပ်စင်ဖြစ်သည်။

ထိုဒေသတွင်သတ်မှတ်ရေး function ကိုအတူနံပါတ်များကိုညွှန်ပြရန်လွတ်လပ်သော variable ကိုသို့မဟုတ်အငြင်းအခုံကိုခေါ်အချို့သောရှေးခယျြထားအက္ခရာ, x ။

တန်ဖိုးများ၏အကွာအဝေးနှင့်ဧရိယာသတ်မှတ်ရေးအစုံမကြာခဏရှုမြင်ကြသည်ကိန်းဂဏန်းမဟုတ်ပါဘူးထားတဲ့အတွက်ဒေသများ။

function ကို၏လေ့လာမှုဖြစ်တဲ့အခါ, ဥပမာဂရပ်ဖစ်၏အကူအညီဖြင့်တွေ့မြင်နိုင်ပါသည်။ တစ်ဦး function ကို၏ဇယားသည့်အပေါ်ရမှတ်များအစုံဖြစ်ပါတယ် coordinate လေယာဉ် ဟာအငြင်းအခုံအားလုံးသတ်မှတ်ထားသောဧရိယာ "ပြေး" ဘယ်မှာ။ ယင်းကိုသြဒိနိတ်လေယာဉ်များ၏အစိတ်အပိုင်းအစုများအတွက် function ကို၏ဂရပ်ခဲ့တယ်, ဒါကြောင့်အပိုင်းတစ်ပိုင်းကိုသာလျှင် abscissa မှမဆိုလိုင်းအပြိုင်နှင့်အတူဘုံထဲမှာအနည်းဆုံးအမှတ်ရှိသည်လိုအပ်ပေသည်။

ကြီးထွားလာဖို့ function ခေါ်ဆိုခထိုကဲ့သို့သောအစုတခုတန်ဖိုးကိုဖို့ငြင်းခုံ၏မြင့်မားတန်ဖိုးကိုမြင့်မားတဲ့ function နဲ့ကိုက်ညီလျှင်တည် ထား. , set ကိုဆင်း - ထိုငြင်းခုံ၏အမြင့်ဆုံးတန်ဖိုးသည် function ကို၏နိမ့်ဆုံးတန်ဖိုးကိုက်ညီလျှင်။

မြင့်တက်အပေါ်သုတေသနပြု function ကိုစဉ်အတွင်းနှင့်အမြင့်ဆုံးအရှည်၏တိုးတက်မှုနှင့်ကျဆင်းမှု၏ကာလကိုသတ်မှတ်ရန်လိုအပ်ကြောင်း၏မျိုးနွယ်ပေါ်မှာ။

f ခံရဖို့က၎င်း၏ဒေသသတ်မှတ်ရေးနှင့်အတူမည်သည့်ငြင်းခုံများအတွက် (-x) f (x) အဖွဲ့, ဒါမှမဟုတ် unpaired = လျှင်အဆိုပါ function ကိုရေနွေးငွေ့ဟုခေါ်သည် - f (x) - တစ်ဦးဒိုမိန်းသင်္ကေတနှင့်အတူမည်သည့်ငြင်းခုံများအတွက်, f (-x) = လျှင်။ ထို့အပြင်ဂရပ် function ကို pair တစုံ y ကိုဝင်ရိုးမှအချိုးကျတဲ့ဆွေမျိုးများနှင့်တစ်ဦး unpaired ဂရပ်ဖြစ်လိမ့်မည် - အမှတ် (0, 0) အကြောင်းကိုအချိုးကျ။

လုပ်ဆောင်မှုလေ့လာမှုထွက်သယ်ဆောင်လာသောအခါအမှားများကိုရှောင်ရှားနိုင်ဖို့အတွက်သင်ဝိသေသအင်္ဂါရပ်တွေကိုရှာဖွေသင်ယူရမည်ဖြစ်သည်။ ဒီလိုလုပ်ဖို့, သင်အောက်ပါအဆင့်တွေကိုလုပ်ပေးရပါမယ်:

1. ဧရိယာသတ်မှတ်ရေးကိုရှာပါ။

2. တစ်တွဲဖက်မှုသို့မဟုတ် unpaired အပေါ်စစ်ဆေးမှုများအဖြစ်အကြိမ်ရေအထဲကယူသွား။

3. ဒါဟာထုံးစံနှင့် abscissa နှင့်အတူ reticle ၏ဂရပ်၏အချက်တွေ့ရှိရန်လိုအပ်ပေသည်။

အနုတ်လက္ခဏာ - ဤအချက်မှာ 4, သင် function ကိုတစ်ဦးအပြုသဘောတန်ဖိုးအဘယ်မှာရှိတယ်ရှိရာကြားကာလကိုရှာဖွေဖို့လိုအပ်ပါတယ်။ ဤရွေ့ကားကြားကာလစဉ်ဆက်မပြတ်နိမိတ်လက္ခဏာများနှင့်အတူကြားကာလဟုခေါ်ကြသည်။ x-ဝင်ရိုးအထက်သို့မဟုတ်အောက်တွင်ဖော်ပြထားသော - ဒါကသင်အချိန်ဇယားသည်အဘယ်မှာရှိဆုံးဖြတ်ရန်လိုအပ်ဖြစ်ပါသည်။

5. ကိုအလွန်တချို့ function ကိုနေရာများမှာကြီးထွားလာ, အချို့လျှောက်လျော့နည်းသောဂရပ်အပေါ်အဆောက်အအုံအချက်အလက်များ၏တာဝန်လွယ်ကူချောမွေ့။ ထိုသို့သောကွာဟချက်တိုးတက်မှုနှင့်နွယ်ဖွားအကွာကြားကာလကိုခေါ်။

6. ယခုသင်သည်ကြီးထွားနွယ်ဖွား, ဒါမှမဟုတ်အပြန်အလှန်အားဖြင့်အစားထိုးသည်အဘယ်မှာရှိအချက်များမှာ function ကို၏တန်ဖိုးများကိုရှာတွေ့ဖို့လိုအပ်ပါတယ်။

ထိုသို့သောလေ့လာမှု function ကိုတစ်ဂရပ်ကြံစည်ဖို့ကဖြစ်နိုင်ခြေကိုမှန်ကန်စေသည်။ ထို့အပြင်ကြောင့်အစွန်းရောက်တစ်ဦးပွိုင့်ကိုရှာဖွေရန်လိုအပ်ပေသည်။ ဒါဟာဘာလဲ?

တစ်ခြို့သောအကွာအဝေးအချက်နှင့်အတူအငြင်းအခုံအပေါငျးတို့သတန်ဖိုးများများအတွက်ရုံမညီမျှမှု, f (x)>, f (x0) ဖြစ်ရလိမ့်မည်ဆိုပါကအဆိုပါအချက်, နိမ့်ဆုံးအမှတ်ဖြစ်ပါတယ်။

တစ်ခြို့သောအကွာအဝေးအချက်နှင့်အတူအငြင်းအခုံအပေါငျးတို့သတန်ဖိုးများများအတွက်ရုံမညီမျှမှု, f (x) အဖွဲ့ <, f (x0) ဖြစ်ရလိမ့်မည်ဆိုပါကအဆိုပါအချက်သည်အများဆုံးအချက်ဖြစ်ပါတယ်။ စိတ်ကျရောဂါ - အများဆုံးကိစ္စများတွင်, ပုံပြမျဉ်းထဲမှာ extremum အချက်များကိုတစ်ဘို့၏ပုံစံနှင့်အနိမ့်ဆုံးအချက်ရှိပါတယ်။ ပွိုင့်အများဆုံးနဲ့အနည်းဆုံး - extremum ၏အချက်နှင့်အမှတ်မှာ function ကို၏တန်ဖိုး - အစွန်းရောက်။ အဆိုပါ extremum ရဲ့လုပ်ဆောင်ချက်၏လေ့လာမှုကြံစည်၌ကြီးစွာသောအကူအညီရှိပါတယ်။