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求高手给常见函数的图像(最好是有word、PPT)的!

发布网友 发布时间:2022-04-21 05:15

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热心网友 时间:2022-06-18 04:16

简而言之,函数是将唯一的输出值赋予每一输入的“法则”以及该输出值与对应输入值的集合。函数的概念并不局限于数的计算,甚至也不局限于计算。函数的数学概念更为宽泛,而且不仅仅包括数之间的映射关系。
正式定义

一个函数f给出了输入值x与输出值f(x)之间的对应关系.

函数f的部分图像。每个实数的x都与f(x) = x3 − 9x相联系。
从输入值集合到可能的输出值集合的函数(记作)是与的关系,满足如下条件:
是完全的:对集合中任一元素都有集合中的元素满足(与是相关的)。即,对每一个输入值,中都有与之对应的输出值。
是多对一的:若且,则。即,多个输入可以映射到一个输出,但一个输入不能映射到多个输出。
定义域中任一在对映域中唯一对应的记为。
比上面定义更简明的表述如下:从映射到的函数是与的直积的子集。中任一都与中的唯一对应,且有序对属于。
与的关系若满足条件(1),则为多值函数。函数都是多值函数,但多值函数不都是函数。与的关系若满足条件(2),则为偏函数。函数都是偏函数,但偏函数不都是函数。除非特别指明,本百科全书中的“函数”总是指同时满足以上两个条件的关系。 考虑如下例子:
完全,但非多对一。X中的元素3与Y中的两个元素b 和c 相关。因此这是多值函数,而不是函数。
多对一,但非完全。X 的元素1未与Y 的任一元素相关。因此这是偏函数,而不是函数。
完全且多对一。因此这是从X到Y的函数。此函数可以表示为f ={(1, d), (2, d), (3, c)},或

单射、满射与双射函数
单射函数,将不同的变量映射到不同的值。即:若x和y属于定义域,则仅当x =y时有f(x)= f(y)。
满射函数,其值域即为其对映域。即:对映射f的对映域中之任意y,都存在至少一个x满足f(x)= y。
双射函数,既是单射的又是满射的。也叫一一对应。双射函数经常被用于表明集合X和Y是等势的,即有一样的基数。如果在两个集合之间可以建立一个一一对应,则说这两个集合等势。
像和原像
元素x∈X在f的像 就是ƒ(x)。
子集A⊂X 在f 的像是以其元素的像组成Y的子集,即
ƒ(A) := {ƒ(x) : x ∈ A}。
注意f的值域就是定义域X的像ƒ(X)。在我们的例子里,{2,3}在f的像是ƒ({2, 3}) = {c, d}而f的值域是{c, d}。
根据此定义,f可引申成为由X的幂集(由X的子集组成的集)到Y的幂集之函数,亦记作f。
子集B ⊂ Y在f的原像(或逆像)是如下定义X的子集:
ƒ−1(B) := {x ∈ X : ƒ(x)∈B}。
在我们的例子里, {a, b} 的原像是ƒ−1({a, b}) = {1}。
根据此定义,ƒ−1(x)是由Y的幂集到X的幂集之函数。
以下是f及f−1的一些特性:
ƒ(A1 ∪ A2) = ƒ(A1) ∪ ƒ(A2).
ƒ(A1 ∩ A2) ⊆ ƒ(A1) ∩ ƒ(A2).
ƒ−1(B1 ∪ B2) = ƒ−1(B1) ∪ ƒ−1(B2).
ƒ−1(B1 ∩ B2) = ƒ−1(B1) ∩ ƒ−1(B2).
ƒ(ƒ−1(B) ⊆ B).
ƒ−1(ƒ(A)) ⊇ A.
这些特性适合定义域的任意子集A, A1及A2和输出值域的任意子集B, B1及B2,甚至可推广到任意子集群的交集和并集。
函数图像
主条目:函数图像

立方函数的图像
函数f 的图像是平面上点对(x,f(x))的集合,其中x取定义域上所有成员的。函数图像可以帮助理解证明一些定理。
微积分学

函数 · 导数 · 微分· 积分

基础概念

函数 · 数列 · 级数 ·极限
初等函数·无穷小量·收敛数列
收敛性 · 夹挤定理
连续 · 一致连续 · 间断点

一元微分

导数 · 高阶导数 · 介值定理 · 中值定理 (罗尔定理 · 拉格朗日中值定理 · 柯西中值定理) · 泰勒公式 · 求导法则 ( 乘法定则 · 除法定则· 倒数定则 · 链式法则) · 洛必达法则 · 导数列表 · 导数的函数应用 ( 单调性 · 极值 · 驻点 · 拐点 · 凹凸性 ·曲率 )

一元积分

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多元微积分

多元函数 · 偏导数 ·隐函数 · 全微分 · 方向导数 · 梯度 · 泰勒公式 · 拉格朗日乘数 · 多元函数积分 · 多重积分 · 广义多重积分 ·路径积分 · 曲面积分 ·格林公式 · 高斯公式 ·斯托克斯公式 · 散度 ·旋度

微分方程

常微分方程 · 分离变数法 · 积分因子 · 欧拉方法 · 柯西-欧拉方程· 伯努利微分方程 · 克莱罗方程 · 全微分方程· 线性微分方程 · 差分方程 · 拉普拉斯变换法 · 偏微分方程 · 拉普拉斯方程

数学家

牛顿·莱布尼兹·柯西·黎曼
拉格朗日 · 拉普拉斯·欧拉

如果X 和Y 都是连续的线,则函数的图像有很直观表示,如右图是立方函数的图像:
注意两个集合X 和Y 的二元关系有两个定义:一是三元组(X,Y,G),其中G 是关系的图;二是索性以关系的图定义。用第二个定义则函数f 等于其图象。
函数范例
参见:函数列表
首都之于国家(若不把多首都国[1] 计算在内)。
每个自然数n的平方n²是n的函数。
对数函数。ln x是正实数x的函数。注意,在x为负实数时没有定义 ln x。
对每个在平面上的点,其和原点(0, 0)的距离是确定的。
常用的数学函数包括多项式函数、根式函数、幂函数、对数函数、有理函数、三角函数、反三角函数等。它们都是初等函数。非初等函数(或特殊函数)包括伽傌函数和Bessel函数等。
函数的特性
函数可分为
奇函数或偶函数
连续函数或不连续函数
实函数或虚函数
标量函数或向量函数
单调增函数或单调减函数
歧义函数
歧义函数,也称多值函数,指可于一条数学等式中找到不少于一个正确答案。例如,4的平方根可以是2或者-2而两者的平方皆是4。
严格来说,歧义函数不完全算是函数,因为数学函数的定义对于一个输入值只能有唯一一个输出值。实际上,这样的“函数”通常被称为关系式。复变函数理论采用黎曼面处理函数多值的困境.
多元函数
多元函数(n-元函数)是指输入值为n-元组的函数。或者说,若一函数的输入值域为n 个集合的积集的子集,这函数就是n-元函数。例如,距离函数dist((x,y))是一个二元函数,输入值是由两个点组成的序对。另外,多复变函数(即输入值为复数的多元组)是一个重要的数学课题。
在抽象代数中, 算子其实都是函数,如乘法"*"是个二元函数:我们写x*y 其实是*(x,y)的中缀表达法。
函数式程序设计是一个以函数概念为中心的重要理论范例,其中的运算对象为多元函数,基本语法基于λ演算,而函数的复合(见下)则采用代换来完成。特别地,通过一种称为Currying的变换,可将多元函数变换为一元函数。
复合函数
函数f: X → Y及g: Y → Z的复合函数是
g o f: X → Z :(g o f)(x) = g(ƒ(x))。
举例,飞机在t时刻的高度是h(t),而高度x处的氧气浓度是c(x),则在t时刻飞机周围的氧气浓度是 (c o h)(t)。

Y⊂X
则 f可自我复合;此时复合函数可记作f 2(不要与三角学的符号混淆)。函数的幂的定义是对自然数n有
f n+1= f n o f= f of n。
反函数
对一个函数 f: X→Y ,若值域 Y 中任何一个元素 y 的原象是唯一的,那么这个函数就被称为是双射的。对任意的y∈Y到它的原象ƒ−1(y)的映射,我们称之为f的反函数,记为f−1。
举一个反函数的例子,比如ƒ(x) = x3,它的反函数是ƒ−1(x) = 3√x。同样,2x的反函数是x2。反函数是一个函数,它能够“抵消”它的原函数。参见逆映射。
函数的*及扩张
给出的子集以及函数



称为在的*。
反之,若给出函数

则一个定义在的函数适合,就是 的扩张。
点态运算
设函数f: X → R及g: X → R有X为共同的输入值域及环R为共同输出值域。我们可以定义“函数和”f + g: X → R及“函数积”f × g: X → R如下:
(f + g)(x) := ƒ(x) + g(x);
f × g(x) := ƒ(x) × g(x);
对于所有X中的x。
这样子我们得出一个函数组成的环。这是一个抽象性扩张的例子,由此我们由较简单的结构得出更复杂的。
若然以抽象代数A代替R,得出的由X到A的函数集会类似地拥有和A相同的代数结构。
可计算和不可计算函数
所有从整数到整数的可计算函数的个数是可数的,这是因为所有可能的算法个数是可数的。从整数 到整数的函数个数要更多些-和实数个数一样多,也就是说是等势的。这说明有些从整数到整数的函数是不可计算的。关于不可计算函数,请参看停机问题和莱斯定理。
范畴学中的函数
函数定义为定义域X与上域Y的关系。而在范畴学中,函数的概念被扩张成态射的概念。 一个范畴包括一组物件与一组态射,每一个态射是个有序三元组(X, Y, f),其中f是从定义域X到上域Y的一个关系,而定义域与上域是范畴内的物件。基于这种解释,可以把函数看作集合范畴里面的态射。
参见
Visual Calculus by Lawrence S. Husch, 田纳西大学(2001年)
外部连接
NIST数学函数
mysuc.com,经典函数示例
Wolfram函数网站, 汇集了各数学函数的公式和图像
xFunctions一个多功能的Java小程序,可以显示函数的图像,既可以在线使用,也可以下载运行。
FooPlot
Curvas
摘自维基百科

热心网友 时间:2022-06-18 04:16

如果您要作函数图像,您可以用《几何画板》绘图。
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