冪函數


目錄

  1. 基本概念
  2. python畫圖
  3. 定義域和值域
  4. 性質
  5. 單調區間
  6. 特性

一、基本概念

冪函數是基本初等函數之一。
一般地,y = x(α為有理數)的函數,即以底數為自變量,冪為因變量,指數為常數的函數稱為冪函數。例如函數y = x 、y =  x、y = x、y = x-1 (注:y = x-1 =1/x、y = x0時x≠0)等都是冪函數。

 

二、python畫圖

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy import stats

x=np.linspace(-5,5, 500,dtype=float)
y=np.power(x,2)
y1=np.power(x,3)
y2=np.power(x,0.5)
plt.plot(x,y,color='r',label='y=x^2')
plt.plot(x,y1,color='g',label='y=x^3')
plt.plot(x,y2,color='y',label='y=x^0.5')
plt.legend(loc='upper right')#把圖例放在右上角
plt.show()

 

 

三、定義域和值域

冪函數的一般形式是 y = xa  ,其中,a可為任何常數

這個數據太復雜了,想看定義域和值域,只看畫圖看吧,我把畫圖函數放在這里

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy import stats

def mi_plot(a):
    x=np.linspace(-5,5, 500,dtype=float)
    y=np.power(x,a)
    b='y=x^'+str(a)
    plt.plot(x,y,color='r',label=b)
    plt.legend(loc='upper right')#把圖例放在右上角
    plt.show()

mi_plot(0)
mi_plot(1/2)
mi_plot(1)
mi_plot(1.5)
mi_plot(2)
mi_plot(2.5)
mi_plot(3)

 

 

 

 

四、性質

正值性質
當α>0時,冪函數y=x 有下列性質:
a、圖像都經過點(1,1)(0,0);
b、函數的圖像在區間[0,+∞)上是增函數
c、在第一象限內,α>1時,導數值逐漸增大;α=1時,導數為常數;0<α<1時,導數值逐漸減小,趨近於0(函數值遞增);
負值性質
當α<0時,冪函數y=x 有下列性質:
a、圖像都通過點(1,1);
b、圖像在區間(0,+∞)上是減函數
c、在第一象限內,有兩條漸近線(即坐標軸),自變量趨近0,函數值趨近+∞,自變量趨近+∞,函數值趨近0
零值性質
當α=0時,冪函數y=xa有下列性質:
a、y=xa的圖像是直線y=1去掉一點(0,1)。它的圖像不是直線

 

五、單調區間

單調區間:
當α為整數時,α的正負性和奇偶性決定了函數的單調性:
①當α為正奇數時,圖像在定義域為R內單調遞增;

mi_plot(3)

②當α為正偶數時,圖像在定義域為第二象限內單調遞減,在第一象限內單調遞增;

mi_plot(4)

③當α為負奇數時,圖像在第一三象限各象限內單調遞減(但不能說在定義域R內單調遞減);

mi_plot(-1)

④當α為負偶數時,圖像在第二象限上單調遞增,在第一象限內單調遞減。

mi_plot(-2)

當α為分數時(且分子為1),α的正負性和分母的奇偶性決定了函數的單調性:
①當α>0,分母為偶數時,函數在第一象限內單調遞增;

mi_plot(1/2)

②當α>0,分母為奇數時,函數在第一三象限各象限內單調遞增

mi_plot(1/5)

③當α<0,分母為偶數時,函數在第一象限內單調遞減;

mi_plot(-1/2)

④當α<0,分母為奇數時,函數在第一三象限各象限內單調遞減(但不能說在定義域R內單調遞減);

mi_plot(-1/3)

 

 

六、特性

對於α的取值為非零有理數,有必要分成幾種情況來討論各自的特性:
首先我們知道如果 a = p/q,q和p都是整數,則 :

如果q是奇數函數的定義域是R;如果q是偶數,函數的定義域是[0,+∞)。
當指數α是負整數時,設α=-k,則 ,顯然x≠0,函數的定義域是(-∞,0)∪(0,+∞)。因此可以看到x所受到的限制來源於兩點,一是有可能作為分母而不能是0,一是有可能在偶數次的根號下而不能為負數,那么我們就可以知道:
α小於0時,x不等於0;
α的分母為偶數時,x不小於0;
α的分母為奇數時,x取R。

 

 

 

 

 


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