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两个变量之间的关系可能是确定的关系(如:函数关系),或非确定性关系。当自变量取值一定时,因变量也确定,则为确定关系;当自变量取值一定时,因变量带有随机性,这种变量之间的关系称为相关关系。相关关系是一种非确定性关系,如长方体的高与体积之间的关系就是确定的函数关系,而人的身高与体重的关系,学生的数学成绩好坏与物理成绩的关系等都是相关关系。注意:两个变量之间的相关关系又可分为线性相关和非线性相关,如果所有的样本点都落在某一函数曲线的附近,则变量之间具有相关关系(不确定性的关系),如果所有样本点都落在某一直线附近,那么变量之间具有线性相关关系,相关关系只说明两个变量在数量上的关系,不表明他们之间的因果关系,也可能是一种伴随关系。
相同点:
两者均是两个变量之间的关系,不同点:函数关系是一种确定的关系,如匀速直线运动中时间t与路程s的关系,相关关系是一种非确定的关系,如一块农田的小麦产量与施肥量之间的关系,函数关系是两个随机变量之间的关系,而相关关系是非随机变量与随机变量之间的关系;函数关系式一种因果关系,而相关关系不一定是因果关系,也可能是伴随关系。
定义:
形如y=x^a(a为常数)的函数,即以底数为自变量幂为因变量,指数为常量的函数称为幂函数。
定义域和值域:
当a为不同的数值时,幂函数的定义域的不同情况如下:如果a为任意实数,则函数的定义域为大于0的所有实数;如果a为负数,则x肯定不能为0,不过这时函数的定义域还必须根[据q的奇偶性来确定,即如果同时q为偶数,则x不能小于0,这时函数的定义域为大于0的所有实数;如果同时q为奇数,则函数的定义域为不等于0的所有实数。当x为不同的数值时,幂函数的值域的不同情况如下:在x大于0时,函数的值域总是大于0的实数。在x小于0时,则只有同时q为奇数,函数的值域为非零的实数。而只有a为正数,0才进入函数的值域
性质:
对于a的取值为非零有理数,有必要分成几种情况来讨论各自的特性:
首先我们知道如果a=p/q,q和p都是整数,则x^(p/q)=q次根号(x的p次方),如果q是奇数,函数的定义域是R,如果q是偶数,函数的定义域是[0,+∞)。当指数n是负整数时,设a=-k,则x=1/(x^k),显然x≠0,函数的定义域是(-∞,0)∪(0,+∞).因此可以看到x所受到的限制来源于两点,一是有可能作为分母而不能是0,一是有可能在偶数次的根号下而不能为负数,那么我们就可以知道:
排除了为0与负数两种可能,即对于x>0,则a可以是任意实数;
排除了为0这种可能,即对于x<0和x>0的所有实数,q不能是偶数;
排除了为负数这种可能,即对于x为大于且等于0的所有实数,a就不能是负数。
总结起来,就可以得到当a为不同的数值时,幂函数的定义域的不同情况如下:
如果a为任意实数,则函数的定义域为大于0的所有实数;
如果a为负数,则x肯定不能为0,不过这时函数的定义域还必须根据q的奇偶性来确定,即如果同时q为偶数,则x不能小于0,这时函数的定义域为大于0的所有实数;如果同时q为奇数,则函数的定义域为不等于0的所有实数。
第一、遗忘空集是任何非空集合的真子集,因此对于集合B,就有B=A、φ≠B、B≠φ三种情况出现。在实际解题中,如果考生思维不够缜密,就有可能忽视第三种情况,导致结果出错。尤其是在解含有参数的集合问题时,要充分注意当参数在某个范围内取值时所给的集合可能是空集这种情况。空集是一个特殊集合,考生因思维定式遗忘集合导致结果出错或不全面是常见的错误,一定要倍加当心。
第二、忽视集合元素的三性集合元素具有确定性、无序性、互异性的特点,在三性中,数互异性对答题的影响,尤其是带有字母参数的集合,实际上就隐含着对考生字母参数掌握程度的要求。在考场答题时,考生可先确定字母参数的范围,再一一具体解决。
第三、四种命题结构不明若原命题为“若A则B”,则逆命题是“若B则A”,否命题是“若┐A则┐B”,逆否命题是“若┐B则┐A”。这里将会出现两组等价的命题:“原命题和它的逆否命题等价”,“否命题与逆命题等价”。考生在遇到“由某一个命题写出其他形式命题”的题型时,要首先明确四种命题的结构以及它们之间的等价关系。
在否定一个命题时,要记住“全称命题的否定是特称命题,特称命题的否定是全称命题”的规律。如对“a,b都是偶数”的否定应该是“a,b不都是偶数”,不是“a,b都是奇数”。
第四、充分必要条件颠倒两个条件A与B,若A=>B成立,则A是B的充分条件,B是A的必要条件;若B=>A成立,则A是B的必要条件,B是A的充分条件;若A<=>B,则AB互为充分必要条件。考生在解这类题时最容易出错的点就是颠倒了充分性与必要性,一定要根据充要条件的概念作出准确的判断。
第五、逻辑联结词理解不准确
在判断含逻辑联结词的命题时,考生很容易因理解不准确而出错。小编在这里给出一些常用的判断方法,希望同学们牢牢记住并加以运用。
p∨q真<=>p真或q真,p∨q假<=>p假且q假(概括为一真即真);
p∧q真<=>p真且q真,p∧q假<=>p假或q假(概括为一假即假);
┐p真<=>p假,┐p假<=>p真(概括为一真一假)。
导数是微积分中的重要基础概念。当函数y=f(x)的自变量x在一点x0上产生一个增量Δx时,函数输出值的增量Δy与自变量增量Δx的比值在Δx趋于0时的极限a如果存在,a即为在x0处的导数,记作f'(x0)或df(x0)/dx。
导数是函数的局部性质。一个函数在某一点的导数描述了这个函数在这一点附近的变化率。如果函数的自变量和取值都是实数的话,函数在某一点的导数就是该函数所代表的曲线在这一点上的切线斜率。导数的本质是通过极限的概念对函数进行局部的线性逼近。例如在运动学中,物体的位移对于时间的导数就是物体的瞬时速度。
不是所有的函数都有导数,一个函数也不一定在所有的点上都有导数。若某函数在某一点导数存在,则称其在这一点可导,否则称为不可导。然而,可导的函数一定连续;不连续的函数一定不可导。
对于可导的函数f(x),x↦f'(x)也是一个函数,称作f(x)的导函数。寻找已知的函数在某点的导数或其导函数的过程称为求导。实质上,求导就是一个求极限的过程,导数的四则运算法则也来源于极限的四则运算法则。反之,已知导函数也可以倒过来求原来的函数,即不定积分。微积分基本定理说明了求原函数与积分是等价的。求导和积分是一对互逆的操作,它们都是微积分学中最为基础的概念。
二、17世纪----广泛使用的“流数术”17世纪生产力的发展推动了自然科学和技术的发展在前人创造性研究的基础上大数学家牛顿、莱布尼茨等从不同的角度开始系统地研究微积分。牛顿的微积分理论被称为“流数术”他称变量为流量称变量的变化率为流数相当于我们所说的导数。牛顿的有关“流数术”的主要著作是《求曲边形面积》、《运用无穷多项方程的计算法》和《流数术和无穷级数》流数理论的实质概括为他的重点在于一个变量的函数而不在于多变量的方程在于自变量的变化与函数的变化的比的构成最在于决定这个比当变化趋于零时的极限。
三、19世纪导数----逐渐成熟的理论1750年达朗贝尔在为法国科学家院出版的《百科全书》第五版写的“微分”条目中提出了关于导数的一种观点可以用现代符号简单表示{dy/dx)=lim(oy/ox)。1823年柯西在他的《无穷小分析概论》中定义导数如果函数y=f(x)在变量x的两个给定的界限之间保持连续并且我们为这样的变量指定一个包含在这两个不同界限之间的值那么是使变量得到一个无穷小增量。19世纪60年代以后魏尔斯特拉斯创造了ε-δ语言对微积分中出现的各种类型的极限重加表达导数的定义也就获得了今天常见的形式。
四、实无限将异军突起微积分第二轮初等化或成为可能微积分学理论基础大体可以分为两个部分。一个是实无限理论即无限是一个具体的东西一种真实的存在另一种是潜无限指一种意识形态上的过程比如无限接近。就历史来看两种理论都有一定的道理。其中实无限用了150年后来极限论就是现在所使用的。光是电磁波还是粒子是一个物理学长期争论的问题后来由波粒二象性来统一。微积分无论是用现代极限论还是150年前的理论都不是的手段。
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