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相似文献
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1.
给出了幂指函数的四种有效的求导方法,其中三种是通常微积分教材中所不提及的.  相似文献   

2.
抽象函数与具体函数在表达形式上有着较大的区别,但又与具体函数有着较强的联系.抽象函数是对具体函数的抽象、形式化得到的.在解决相应的题目里,特殊值法、特殊函数法、赋值法、图象性质法都是比较常用的方法.将抽象函数具体化,是一条常用的思路.  相似文献   

3.
对多元函数的研究,通常是把多元函数问题转化为一元函数问题,再利用一元函数的结论推证,本文总结了在多元函数微分学数学中这种转化的几种常用方法。  相似文献   

4.
函数的单调性是函数的重要性质之一,对于它的讨论通常有定义法、图像法、复合函数法等。能否先推导出几个运算法则,以简化讨论呢?本文就此做一些粗浅的探讨。  相似文献   

5.
本文举例谈谈函数值域的常见求法,供参考. 一、代入法 1.当函数自变量只取有限个数值时,可用此法.[第一段]  相似文献   

6.
求函数 y =f(x)的值域或相关问题 ,若能将其演变为隐函数a(y)x2 b(y)x c(y) =0的形式 ,就可运用判别式法求解 .这种方法 ,往往比其它方法更有效  相似文献   

7.
δ函数性质特殊,其应用散见于各类著作之中,但由于它的特殊性质,特别是它的良好积分特性,使它在系统分析中成为简便有力的教学工具,介绍了它在电学上应用。  相似文献   

8.
本题是南京市玄武区2021—2022一模试卷中填空题的压轴题第16题.本题的阅读量不大,条件并不是很复杂,但学生的完成情况并不理想,得分率相对低.学生如果用代数方法去完成此题,看似简单,但计算量比较大,运算能力和代数推理能力并不过关,因此而丢分;如果用图象法来解决可能又不知道如何下手.考试后笔者进行了仔细研究,现把一点想法整理出来与大家分享.  相似文献   

9.
幂指函数求导方法归纳   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文作者归纳总结了幂指函数求导的方法:先将其转化为幂函数或指数函数的形式,再进行求导。  相似文献   

10.
判别式法是求函数值域的重要方法之一,它主要适用于分式型二次函数,或可通过换元法转化为分式型二次函数的一些函数求值域问题.判别式法的理论依据是:任何一个函数的定义域应是非空数集,故将原函数看成关于x的方程应有实数解,从而求出y的值域.判别式法虽然用起来很方便,但如果不加注意,却又很容易产生错误,下面就大家容易出错的情形举例加以说明.  相似文献   

11.
李文友  冯洪德 《天中学刊》1999,14(5):101-101
本文简要探讨函数奇假性的判断步骤和判断这程中需注意的问题.1观察函数的定义战是否关于原点对称当f(X)(X∈A)具有奇偶性时,由于X∈A,则上有-X∈A,故函数定义域关于原点对称是函数为奇(偶)函数的必要条件,否则函数必为非奇非偶函数.解显然时分母1+sinx+cosx=2,而。时分母1+sinx cosx=0.所以属于f(x〕的定义域,不属于定义域,从而f(X)定义域关于原点不对称。f(x)为非奇非偶函数.此例若不注意定义域,则有可能得出如下错误结论:故f(x)为奇函数2正确判断f(x)是否等于-f(x)或f(x)这个步骤是判断f(x)奇…  相似文献   

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13.
给出了周期函数的几种判定方法,研究了求周期函数周期的方法。  相似文献   

14.
提出一种构造辅助函数的新方法--待定函数法, 应用该方法不仅能较容易地证明一类中值问题,而且能有效证明一类不等式.  相似文献   

15.
通过引入正、负阶跃函数的概念,推导出正、负阶跃函数的性质,并提出分段函数运算的一种新解法,且将该解法应用于分段函数的初等运算、求导运算、求积运算,结果表明这种新解法有一定的创新意义.  相似文献   

16.
蒙特卡罗方法将抽样点均匀分布在积分区域中,这种抽样方法效率较低。重要函数法则是把抽样点集中在重要区域,在积分区域中选取三个不同样本点,构造重要函数,分别应用泰勒公式得到数值模拟结果。由算法构造和计算结果可知:模拟结果受到抽样点位置影响较大,而重要函数法在积分区域中点展开时得到效果最理想。  相似文献   

17.
18.
本文给出了函数条件极值问题的一般性常用解法,同时介绍了在具体应用时的注意事项.  相似文献   

19.
我们在求形如y=ax^2 bx c/dx^2 ex f(a、d不全为零)的分式函数的值域时,常用判别式法来解。即先整理成关于x的一元二次方程,然后让方程有解即其判别式不小于零,转化为关于y的不等式来求解。但用此法时,需注意以下几个问题:  相似文献   

20.
1.引理及“方程法” 引理 设函数y=f(x)的定义域为A,值域为B,又设“关于x的方程y=f(x)在A中有解的y的取值集合”为C,则C=B.  相似文献   

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