对勾函数详细分析(最新整理)

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对勾函数详细分析

对勾函数详细分析

对勾函数详细分析对勾函数,又称为Heaviside函数或者单位阶跃函数,是一种常见的数学函数。

它在控制系统、信号处理和电路分析等领域具有广泛的应用。

在数学上,对勾函数可以通过以下方式定义:H(x)=0,x<0H(x)=1/2,x=0H(x)=1,x>0其中,H(x)表示对勾函数,x为自变量。

从定义可以看出,对勾函数在x小于0时取0,在x等于0时取1/2,在x大于0时取1对勾函数在数学上的精确定义可以依赖于Laplace变换或者Fourier 变换等数学工具,用于解决微积分和微分方程等问题。

在实际应用中,对勾函数通常以数学形式存在,用于描述信号的开关行为。

在控制系统中,对勾函数可以表示系统的阶跃响应。

阶跃响应是指当输入信号为一个单位阶跃函数时,系统所产生的响应。

对勾函数可以帮助分析系统的稳定性、零极点和频率响应等性质。

在信号处理中,对勾函数可以用于描述数字信号的采样和量化过程。

当对一个连续信号进行采样时,可以将采样函数表示为对勾函数。

对勾函数在离散时间中具有单位阶跃响应的特性,可以用于分析信号的频谱和滤波等问题。

在电路分析中,对勾函数可以用于描述开关电路的动态响应。

开关电路通常包含开关元件和电容、电感等被控元件。

对勾函数可以帮助确定电路的稳态和暂态响应,并且可以用于分析电路中的信号传输、噪声和功耗等问题。

此外,对勾函数在概率论和统计学中也有应用。

例如,对勾函数可以用于计算累积分布函数(CDF)和概率密度函数(PDF)。

对勾函数可以将离散随机变量转化为连续随机变量,以进行概率计算和数值模拟等工作。

对勾函数具有一些重要的性质。

首先,它是一个连续函数,但不是光滑函数。

它在x=0处的导数不存在,即导数不连续。

其次,对勾函数是一个奇函数,即H(-x)=1-H(x)。

此外,对勾函数是一个分布函数,满足概率的基本性质,即0≤H(x)≤1总结起来,对勾函数是一个常用的数学函数,具有广泛的应用。

它可以表示系统的阶跃响应,在信号处理和电路分析等领域发挥重要作用。

对勾函数的顶点

对勾函数的顶点

对勾函数的顶点一、什么是对勾函数呢?对勾函数啊,就是那种形状像个对勾的函数啦。

它的一般形式是y = ax + b/x(a、b同号)。

这个函数在数学里可有趣了呢。

二、对勾函数顶点的求法1. 咱们可以用求导的方法来求顶点哦。

先对函数y = ax + b/x求导,根据求导公式(x^n的导数是nx^(n - 1)),y' = a - b/x²。

然后令y' = 0,也就是a - b/x² = 0。

通过这个方程就能解出x的值啦,解出来x = ±√(b/a)(这里要注意哦,a、b同号这个条件很重要呢)。

再把x的值代回到原函数y = ax + b/x中,就能求出对应的y值啦。

这样就得到了对勾函数的顶点坐标哦。

2. 还有一种方法呢,就是利用均值不等式。

对于正数m和n,有m + n ≥ 2√(mn)。

对于y = ax + b/x(a、b同号,这里假设a>0,b>0),当ax = b/x的时候,函数能取得最值。

也就是x = √(b/a)的时候,y = 2√(ab)。

这个点其实就是对勾函数的顶点啦。

不过要记住,这里只是简单的情况,要是a<0,b<0的时候,分析起来就有点不一样啦,但原理是差不多的哦。

三、对勾函数顶点的意义对勾函数的顶点可是很重要的呢。

它就像是这个函数的一个关键特征点。

从图像上看,顶点就是对勾函数的最低点或者最高点(取决于a、b的正负)。

在实际问题里,比如说在经济学里计算成本和利润的关系之类的问题,如果可以用对勾函数来建模,那这个顶点可能就代表着最优解,比如成本最低或者利润最高的情况呢。

对勾函数讲解与例题解析

对勾函数讲解与例题解析

对勾函数对勾函数:数学中一种常见而又特殊的函数。

如图一、对勾函数f(x)=ax+错误!未找到引用源。

的图象与性质对勾函数是数学中一种常见而又特殊的函数。

它在高中教材上不出现,但考试总喜欢考的函数,所以也要注意它和了解它。

(一) 对勾函数的图像对勾函数是一种类似于反比例函数的一般函数,形如f(x)=ax+错误!未找到引用源。

(接下来写作f(x)=ax+b/x )。

当a≠0,b≠0时,f(x)=ax+b/x 是正比例函数f(x)=ax 与反比例函数f(x)= b/x “叠加”而成的函数。

这个观点,对于理解它的性质,绘制它的图象,非常重要。

当a ,b 同号时,f(x)=ax+b/x 的图象是由直线y =ax 与双曲线y= b/x 构成,形状酷似双勾。

故称“对勾函数”,也称“勾勾函数”、“海鸥函数”。

如下图所示:当a ,b 异号时,f(x)=ax+b/x 的图象发生了质的变化。

但是,我们依然可以看作是两个函数“叠加”而成。

(请自己在图上完成:他是如何叠加而成的。

)一般地,我们认为对勾函数是反比例函数的一个延伸,即对勾函数也是双曲线的一种,只不过它的焦点和渐进线的位置有所改变罢了。

a>0 b>0 a<0 b<0 对勾函数的图像(ab 同号)对勾函数的图像(ab 异号)接下来,为了研究方便,我们规定a>0,b>0。

之后当a<0,b<0时,根据对称就很容易得出结论了。

(二) 对勾函数的顶点对勾函数性质的研究离不开均值不等式。

利用均值不等式可以得到:当x>0时,错误!未找到引用源。

当x<0时,错误!未找到引用源。

即对勾函数的定点坐标:(三) 对勾函数的定义域、值域由(二)得到了对勾函数的顶点坐标,从而我们也就确定了对勾函数的定义域、值域等性质。

(四) 对勾函数的单调性(五) 对勾函数的渐进线 由图像我们不难得到: (六)对勾函数的奇偶性 :对勾函数在定义域内是奇函数, 二、均值不等式(基本不等式) 对勾函数性质的研究离不开均值不等式。

对勾函数详细分析

对勾函数详细分析

对勾函数详细分析对勾函数是一种经典的激活函数,在人工神经网络中被广泛使用。

它的主要特点是非线性,能够接受任意实数作为输入,输出范围在0和1之间。

在本文中,我们会详细分析对勾函数的定义、数学性质、应用以及优缺点。

对勾函数的定义为 f(x) = 1 / (1 + exp(-x)),其中 exp(x) 表示自然指数函数。

这个函数的图像是在x轴上下限分别为负无穷大和正无穷大,y轴上下限分别为0和1的S形曲线。

当 x 趋近正无穷大时,f(x) 趋近于1;当 x 趋近负无穷大时,f(x) 趋近于0。

对勾函数的主要数学性质如下:1.非线性:对勾函数是一种非线性函数,这是它被广泛使用的主要原因之一、它可以通过增加网络的复杂度来学习复杂的非线性模式。

2.可微性:对勾函数是连续可导的函数,这使得它可以与其他函数进行组合,形成复杂的神经网络结构。

对勾函数的导数f'(x)可以通过对f(x)进行求导得到,其表达式为f'(x)=f(x)(1-f(x))。

3.单调性:对勾函数是单调递增的,这意味着当输入值增加时,输出值也会增加。

这种单调性有助于网络的学习过程。

对勾函数在人工神经网络中的应用非常广泛,包括但不限于以下几个方面:1.模式识别:对勾函数可以用于二分类问题的模式识别。

例如,在人脸识别中,可以使用对勾函数作为分类器来判断输入图像是人脸还是非人脸。

2.概率估计:对勾函数可以将实数映射到概率值的范围(0到1之间)。

这在机器学习中经常用于估计事件发生的概率。

3.深度学习:对勾函数是目前最流行的神经网络模型,深度神经网络中的常用激活函数。

它可以通过复杂的网络结构来学习高级的非线性模式。

虽然对勾函数有许多优点,但它也有一些缺点。

1.饱和性:当输入值较大或较小时,对勾函数的导数值会趋近于0,导致梯度消失的问题。

这会导致网络训练过程中的梯度更新过小,使得学习过程变得缓慢。

2.输出范围限制:对勾函数的输出范围为0和1之间,这意味着对勾函数不能表示负数的情况。

对勾函数

对勾函数

对勾函数图象性质对勾函数:数学中一种常见而又特殊的函数。

如图一、对勾函数f(x)=ax+的图象与性质对勾函数是数学中一种常见而又特殊的函数。

它在高中教材上不出现,但考试总喜欢考的函数,所以也要注意它和了解它。

(一) 对勾函数的图像对勾函数是一种类似于反比例函数的一般函数,形如f(x)=ax+(接下来写作f(x)=ax+b/x )。

当a≠0,b≠0时,f(x)=ax+b/x 是正比例函数f(x)=ax 与反比例函数f(x)= b/x “叠加”而成的函数。

这个观点,对于理解它的性质,绘制它的图象,非常重要。

当a ,b 同号时,f(x)=ax+b/x 的图象是由直线y =ax 与双曲线y= b/x 构成,形状酷似双勾。

故称“对勾函数”,也称“勾勾函数”、“海鸥函数”。

如下图所示:当a ,b 异号时,f(x)=ax+b/x 的图象发生了质的变化。

但是,我们依然可以看作是两个函数“叠加”而成。

(请自己在图上完成:他是如何叠加而成的。

)一般地,我们认为对勾函数是反比例函数的一个延伸,即对勾函数也是双曲线的一种,只不过它的焦点和渐进线的位置有所改变罢了。

接下来,为了研究方便,我们规定a>0,b>0。

之后当a<0,b<0时,根据对称就很容易得出结论了。

a>0 b>0 a<0 b<0 对勾函数的图像(ab 同号) 对勾函数的图像(ab 异号)(二) 对勾函数的顶点对勾函数性质的研究离不开均值不等式。

利用均值不等式可以得到: 当x>0时,。

当x<0时,。

即对勾函数的定点坐标:(三) 对勾函数的定义域、值域由(二)得到了对勾函数的顶点坐标,从而我们也就确定了对勾函数的定义域、值域等性质。

(四) 对勾函数的单调性(五) 对勾函数的渐进线由图像我们不难得到:(六) 对勾函数的奇偶性 :对勾函数在定义域内是奇函数, 二、类耐克函数性质探讨 函数xbax y +=,在时或00==b a 为简单的单调函数,不予讨论。

最新对勾函数详细分析

最新对勾函数详细分析

最新对勾函数详细分析对勾函数是一种在机器学习中常用的优化算法,用于求解最小化目标函数的问题。

最新的对勾函数通过对原始的对勾函数进行改进和优化,提高了其收敛性和适用性。

本文将对最新的对勾函数进行详细的分析。

首先,对勾函数的目标是找到使目标函数最小化的参数值。

对勾函数使用梯度下降法来更新参数,在每一次迭代中根据参数的梯度来调整参数的值。

具体来说,对勾函数通过计算目标函数的梯度来确定参数的更新方向,并使用学习率来控制每一次更新的步长。

对勾函数的更新过程可以表示为参数θ的更新公式:θ=θ-α*∇J(θ)其中,θ表示参数的向量,α表示学习率,∇J(θ)表示目标函数J关于参数θ的梯度。

通过不断迭代更新参数,对勾函数可以逐渐逼近目标函数的最小值。

为了提高对勾函数的性能,最新的对勾函数引入了以下几个改进:1. 学习率自适应:传统的对勾函数中,学习率需要手动设置,并且对模型的性能具有很大的影响。

最新的对勾函数中使用了自适应学习率算法,例如AdaGrad、RMSprop和Adam。

这些算法会根据每个参数的梯度历史信息来自动调整学习率,使得参数的更新更加稳定和高效。

2.正则化技术:在对勾函数中,过拟合是一个常见的问题。

最新的对勾函数通过引入正则化技术来降低模型的复杂度,从而减少过拟合的风险。

常见的正则化技术包括L1正则化和L2正则化,它们在目标函数中引入了惩罚项,限制了参数的大小。

3.批量更新:传统的对勾函数中,每次更新参数时只使用单个样本的梯度。

最新的对勾函数引入了批量更新的策略,每次更新时使用一批样本的梯度来估计参数的方向。

这样可以减少参数更新的方差,提高参数估计的准确性。

4.预处理技术:对勾函数对输入数据的尺度和分布敏感。

最新的对勾函数中使用了预处理技术,例如特征缩放和数据标准化,来提高输入数据的稳定性和可解释性。

最新的对勾函数在实际应用中取得了很好的效果。

通过引入学习率自适应、正则化技术、批量更新和预处理技术,最新的对勾函数在大规模和高维度数据集上具有更好的收敛性和泛化能力。

对勾函数知识点总结

对勾函数知识点总结

对勾函数知识点总结对勾函数是一种常见的数学函数,也被称为Kronecker delta函数。

它在数学、物理、工程等领域中都有广泛的应用。

本文将对对勾函数的定义、性质和应用进行总结。

一、对勾函数的定义对勾函数是一个二元函数,通常用符号δ(i,j)表示。

它的定义如下:当i=j时,δ(i,j)=1;当i≠j时,δ(i,j)=0。

简单来说,对勾函数在i=j时取值为1,在i≠j时取值为0。

这个函数的定义看起来很简单,但它在实际应用中有着重要的作用。

二、对勾函数的性质1. 对勾函数是对称的,即δ(i,j)=δ(j,i)。

2. 对勾函数满足线性性质,即对于任意的实数a和b,有δ(i,j)=aδ(i,j)+bδ(i,j)。

3. 对勾函数在矩阵运算中有着重要的作用。

例如,对于一个n阶方阵A,可以定义一个n阶单位矩阵I,其中I(i,j)=δ(i,j)。

这样,矩阵A和I的乘积就等于A本身。

三、对勾函数的应用1. 矩阵运算对勾函数在矩阵运算中有着广泛的应用。

例如,在线性代数中,可以使用对勾函数来定义矩阵的转置、逆矩阵等运算。

2. 离散信号处理对勾函数在离散信号处理中也有着重要的应用。

例如,在数字信号处理中,可以使用对勾函数来表示离散时间信号的采样。

3. 物理学对勾函数在物理学中也有着广泛的应用。

例如,在量子力学中,可以使用对勾函数来表示量子态之间的内积。

对勾函数是一种非常重要的数学函数,它在数学、物理、工程等领域中都有着广泛的应用。

对勾函数的定义、性质和应用都需要我们深入学习和掌握。

(完整版)对勾函数详细分析

(完整版)对勾函数详细分析

对勾函数的性质及应用一、对勾函数b y ax x =+)0,0(>>b a 的图像与性质:1. 定义域:),0()0,(+∞⋃-∞2. 值域:),2[]2,(+∞⋃--∞ab ab3. 奇偶性:奇函数,函数图像整体呈两个“对勾”的形状,且函数图像关于原点呈中心对称,即0)()(=-+x f x f 4. 图像在一、三象限, 当0x >时,by ax x=+≥ab 2(当且仅当b x a ,即)(x f 在x=a b 时,取最小值ab 2由奇函数性质知:当x<0时,)(x f 在x=ab -时,取最大值ab 2-5. 单调性:增区间为(∞+,ab ),(a b -∞-,),减区间是(0,a b ),(a b -,0)二、对勾函数的变形形式 类型一:函数by ax x=+)0,0(<<b a 的图像与性质 1.定义域:),0()0,(+∞⋃-∞ 2.值域:),2[]2,(+∞⋃--∞ab ab3.奇偶性:奇函数,函数图像整体呈两个“对勾”的形状.4.图像在二、四象限, 当x<0时,)(x f 在x=ab 时,取最小值ab 2;当0x >时,)(x f 在x=ab -时,取最大值ab 2-5.单调性:增区间为(0,a b ),(a b -,0)减区间是(∞+,ab ),(a b -∞-,),类型二:斜勾函数by ax x =+)0(<ab①0,0<>b a 作图如下1.定义域:),0()0,(+∞⋃-∞2.值域:R3.奇偶性:奇函数4.图像在二、四象限,无最大值也无最小值.5.单调性:增区间为(-∞,0),(0,+∞).②0,0><b a 作图如下:1.定义域:),0()0,(+∞⋃-∞2.值域:R3.奇偶性:奇函数4.图像在二、四象限,无最大值也无最小值.5.单调性:减区间为(-∞,0),(0,+∞).类型三:函数)0()(2>++=ac xcbx ax x f 。

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14. 求f (x) x2 x 1 的值域 x2 x 3
5.已知函数 y x2 2x a (x [1,)) x
(1) 求 a 1 时,求f (x)的最小值 2
(2)若对任意 x∈[1,+∞],f(x)>0 恒成立,求 a 范围
2 6.: 方程 sin2x-asinx+4=0 在[ 0 , ]内有解 ,则 a 的取值范围是__________
单位,向
(填“上”、“下”)平移
单位.
2.已知 x 1 ,求函数 f (x) x2 7x 10 的最小值;
x 1
3.已知 x 1 ,求函数 f (x) x2 9x 9 的最大值
x 1 类型七:函数 f (x) x m (a 0)
ax2 bx c
练习 1.求函数 f (x) x 1 在区间 (1,) 上的最大值;若区间改为[4,) 则 f (x) 的最大值为 x2 x 2
2b
5. 单调性:减区间为( b, ),( , b );增区间是
[ b, b]
2
f (x) x
练习 1.函数
x2 1 的在区间2, 上的值域为
b. 若 a 0 ,作出函数图像:
1. 定 义 域: (,)
2. 值 域: [a 1 , a 1 ] 2b 2b
3. 奇偶性:奇函数.
4. 图像在一、三象限.
f
(x)
a.若 a 0 ,图像如下:
a x2 b
x
a xb
x
1.定义域: (,) 2. 值域:[a 1 , a 1 ] 2b 2b
3. 奇偶性:奇函数.
4. 图像在一、三象限.当 x 0 时, f (x) 在 x b 时,取最大值 a ,当 x<0 时,
2b
f (x) 在 x= b 时,取最小值 a
3
练习 1.求函数 f (x) x2 5 的最小值; x2 4
2. 求函数 f (x) x2 1 的值域 x 2 17
三、关于求函数 y x 1 x 0 最小值的十种解法
x
1. 均值不等式
x 0 , y x 1 2 ,当且仅当 x 1 ,即 x 1的时候不等式取到“=”。当 x 1的时候,
对勾函数的性质及应用
一、对勾函数 y ax b (a 0, b 0) 的图像与性质:
x
1. 定义域: (,0) (0,)
2. 值域: (,2 ab ] [2 ab,)
3. 奇偶性:奇函数,函数图像整体呈两个“对勾”的形 状,且函数图像关于原点呈中心对称,即
f (x) f (x) 0
4. 图像在一、三象限, 当 x 0 时, y ax b 2 ab (当且仅当 x b 取等号),即 f (x) 在 x= b
x
1.定义域: (,0) (0,)
2.值域: (,2 ab ] [2 ab,)
3.奇偶性:奇函数,函数图像整体呈两个“对勾”的形状.
4.图像在二、四象限, 当 x<0 时, f (x) 在 x= b 时,取最
a
小值 2 ab ;当 x 0 时, f (x) 在 x= b 时,取最大值 2 ab
x
a
a
时,取最小值 2 ab
由奇函数性质知:当 x<0 时, f (x) 在 x= b 时,取最大值 2 ab
a
5. 单调性:增区间为( b , ),( , b ),减区间是(0, b ),( b ,0)
a
a
a
a
二、对勾函数的变形形式
类型一:函数 y ax b (a 0, b 0) 的图像与性质
x
sin 2
0, 2 0, 2

4
,即 2
2
时,
sin
2
max
1,
y min
2 ,显然此时 x
1
7. 向量
y x 1 x 1 1 1 a b , a x, 1 ,b 1,1
x
x
x
a b a b cos 2 a cos
根据图象, a 为起点在原点,终点在 y 1 x 0 图象上的一个向量, a cos 的几何意义为 a 在 b 上
y 1 关于直线 y x 轴对称,若 y x 与 y 1 在 x 1处有一交点,根据对称
x
x
性,在 0 x 1 处也必有一个交点,即此时 y x 与 y 1 相交。显然不是距离最小的情况。 x
所以,切点一定为 1,1点。 此时, x 1, ymin 2
9.平面几何
依据直角三角形射影定理,设 AE x, EB 1 ,则 AB AD x 1
ax2 bx xm
c
(a
0)
.可变形为
f
(x)
a(x
m)2 s(x xm
m)
t
a(x
m)
x
t
m
s(at
0) ,
则 f (x) 可由对勾函数 y ax t 左右平移,上下平移得到 x
练习 1.函数 f (x) x 2 x 1 由对勾函数 y x 1 向
x 1
x
(填“左”、“右”)平移
x
x
显然, x 1 为菱形的一条边,只用当 AD AB ,即 AD 为直线 AB 和 CD 之 x
间的距离时, x 1 取得最小值。即四边形 ABCD 为矩形。 x
此时, x
1 x
,即 x
1,
y min
2
10. 对应法则
5
设 f xmin t
f
x2
x2
1 x2
x 0,, x2 0,,对应法则也相同
5. 求一阶导
y
x
1 x
y'
1
1 x2
数单调递增。
当 x 0,1 时, y ' 0 ,函数单调递减;当 x 1, 时, y ' 0 ,函
当 x 1取到最小值, ymin f 1 2
4
6. 三角代换
令 x tan , 0, ,则 1 cot
2
x
y x 1 tan cot 2
7. 函 数 y x 10 2 x 7 的 最 小 值 为 ____________; 函 数 y x 10 2 x 7 的 最 大 值 为
x
x
_________。
8.函数 y 2 3x 4 的最大值为

x
9、若 4 x 1 ,则 y x 2 2x 2 的最值是

2x 2
1
5.单调性:增区间为(- ,0),(0,+ ).
② a 0,b 0 作图如下:
1.定义域: (,0) (0,) 2.值域:R
3.奇偶性:奇函数 4.图像在二、四象限,无最大值也无最小值.
5.单调性:减区间为(- ,0),(0,+ ).
类型三:函数 f (x) ax2 bx c (ac 0) 。 x
在t
0,2上恒成立,则 a
的取值范围是
2. 若 x>1. 求 y x2 2x 2 的最小值 12. 求函数 f x x 1 16x x 1的最值。
x 1
x x2 1
3. 若
x>1.
求y
x2
x 1
的最小值
x 1
13.
当x (0,1)时,求f (x)
2 x 的值域 4x 1
4. 若 x>0. 求 y 3x 2 的最小值 x
x
x
ymin 2
2. 法 y x 1 x2 yx 1 0
x
若 y 的最小值存在,则 y 2 4 0 必需存在,即 y 2 或 y 2 (舍)
找到使 y 2 时,存在相应的 x 即可。通过观察当 x 1的时候, ymin 2
3. 单调性定义
设 0 x1 x2
f x1
2.求函数 f (x) x2 2x 3 在区间[0,) 上的最大值
x2 x 2
类型八:函数 f (x) x b .此类函数可变形为标准形式: f (x) x a b a
xa
xa
x a b a (b a 0) xa
练习 1.求函数 f (x) x 3 的最小值; x 1
10.函数 y 9 4 sin 2 x 的最小值是

sin 2 x
6
f x2
x1
x2
1 x1
1 x2
x1
x2 1
1 x1 x 2
x1
x 2
x1x 2 1 x1 x 2
当对于任意的 x1,x 2 ,只有 x1,x 2 0,1时, f x1 f x2 0 ,此时 f x 单调递增;
当对于任意的 x1,x 2 ,只有 x1,x 2 1,时, f x1 f x2 0 ,此时 f x 单调递减。
xk
x
练习
1.作函数
f (x)
x
1 x2

f (x)
x3 x2
x 的草图
2.求函数 f (x) x 1 在 (2,) 上的最低点坐标
2x 4
3. 求函数 f (x) x x 的单调区间及对称中心 x 1
类型五:函数
f
(x)
ax (a
x2 b
0, b
0) 。此类函数定义域为 R ,且可变形为
x
的投影,
显然当 a b 时, a cos 取得最小值。此时, x 1, ymin 2 2 2
8.图象相减
y x 1 x 1 ,即 y 表示函数 y x 和 y 1 两者之间的距离xx Nhomakorabeax
求 ymin ,即为求两曲线竖直距离的最小值
平移直线 y x ,显然当 y x 与 y 1 相切时,两曲线竖直距离最小。 x
2.求函数 f (x) x 5 的值域; x 1
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