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2018年09月18日

23027 大人のさび落とし 関数の増減と極値(1)




雨の日の スローライフの部屋



関数の増減と極値に関しまして

グラフを 書きなさい

の問題なのですが


2次関数以上の場合は

極大値 極小値が

存在する場合があり


極値では

傾きが 0 になるので

その値と

その前後の 傾きから

極値を 見極めていくとですが


HPNX0001.JPG





y’= で 一回微分を

求めると

これが 変化率 傾きになってるので
y’=0になる点を しらべて


その前後の

符号が 異なっていたら

極値


下に 開いていて 上に 凸なら 極大

上に 開いていて 下に 凸なら 極小




HPNX0002.JPG



関数が 連続でなくても
折れ線であったり

の 角は 極値

傾き 0 の 前後で

傾きの 符号が 同じならば

+0+   -0-

極値は 存在しない


HPNX0003.JPG



それを 踏まえまして

なぜか

計算する前に

増減表がありますが


表に


傾きを 書き込んで

グラフの 概形を 探ろうと言う

ものです




HPNX0004.JPG




もとの 関数は



因数分解できるので


かっこ 二乗は

x軸に 接している


これで 

x軸との 交点 接点 が ここら辺と



HPNX0005.JPG



今度は

一回微分して

傾きの 変化率

今回は 3次関数なので

大体の 形状は 原点を とおって

半分 無意識に やってますが



HPNX0006.JPG



増減表を作って

傾き0になる前後の 符号を

y’の 符号を 調べると

具体的に  数値を

適当なものを

入れればですよ



日本語

不適とう 好ましくないこと
     ぜんぜん 良く無い

適当   好ましいこと
     これでいけますよ



HPNX0007.JPG




0と1の間の 傾きは +



HPNX0008.JPG



1と 3の あいだ  例えば 2



HPNX0009.JPG



傾きは -



HPNX0010.JPG



3より上 4のときは

傾き +


HPNX0011.JPG



増減表が できてきて


山 と 谷



HPNX0012.JPG



山が 極大

谷が 極小


HPNX0013.JPG



その時の xを 元の関数に 

代入したら


y座標が 極大値 極小値

出て来て





HPNX0014.JPG




元の関数より

x軸との 接点 交点



HPNX0015.JPG



一回微分から

増減表を 使って

極大 極小


HPNX0016.JPG


グラフは

こうですか



HPNX0017.JPG



同様に

次の関数の グラフを書け

x軸との 交点は

一つで

後は

虚数になってしまうので

x=0 y=0を 通り


HPNX0018.JPG



傾きを 求めるべく

一回微分で

傾きが 0 になるとこは

あれれ

虚数に なってしまうので



HPNX0019.JPG


これはですね

一回微分

つねに 正の値になるので

単調増加

HPNX0020.JPG


3次関数の

概形は 知られていて

こんなで



HPNX0021.JPG


x=0の y’=1になるので

原点で

y=xと接している


HPNX0022.JPG



次の関数の 極値を調べ グラフを書け


一回微分して


HPNX0001 (1).JPG





増減表を 作成しますと




HPNX0024.JPG


xの値を

適当なものを

代入すると


HPNX0025.JPG



マイナス

プラス

プラス

HPNX0026.JPG



プラス

マイナス


HPNX0027.JPG



増減表から


極小値

極大値があり



HPNX0028.JPG



概形は こんなですか


HPNX0029.JPG



極値を 計算すると

x=−3の時

極小値


-22




HPNX0030.JPG




x=1の時

極大値で

極大値10
HPNX0031.JPG





原点は 5を 通り

これで良いカナ


HPNX0032.JPG


余談ですが

(将棋が大好きな H ? F? )

 先輩

さいきん この ジョークが

使えなくなってしまって


こんな 話題もありますが


BASIC

コンピュータで

プログラムを

組んだ方が

グラフだけなら いろいろ早い

この プログラムは

動かないと思いますが


HPNX0033.JPG




区間を

圧倒的に

細かくしていけば

コンピュータは 計算が早いので

HPNX0034.JPG



AI テレビでも

さいきん いろいろ 言われだしました

それ以外にも

危険が いっぱい

世界中に 危険の導火線が

張り巡らされていく


HPNX0035.JPG




世のなかには

2種類の 人種がいる

バイクに 乗る人と 乗らない人だ


有名な 格言 一歩前ですが

いや

格言 一歩後カナ


話を 戻して

次の関数の 極値を 求め 

グラフを書け



HPNX0036.JPG



一回微分の傾き が

0になんないので

平方完成をやってみるじゃナイスカね



HPNX0037.JPG


こんな感じで

はめ込んでくと


HPNX0038.JPG



実数の範囲で

かっこ 二乗は 常に0以上

さらに 

ぷらす 0より おおきいのがあるから


y’は 常に正

この常に正は

y'は 傾きだから

つねに 右上がり


HPNX0039.JPG



こんな感じで
HPNX0040.JPG



今度は

4次関数

傾きを

求めるべく

一回微分するでしょ
HPNX0041.JPG


うんまく 因数分解できて


傾きが y’が ゼるになるのは

-1、0、2、


HPNX0042.JPG



増減表を作って

HPNX0043.JPG



極値を 判定してくと


HPNX0044.JPG



敵となものを

代入するでしょ


HPNX0045.JPG


傾きが

-

+
HPNX0046.JPG



-

+
HPNX0047.JPG




出て来て

HPNX0048.JPG



極大が 一つに 極小が 2つ


HPNX0049.JPG


極小値から

比較してくと


HPNX0050.JPG



もう一つは

これ
HPNX0051.JPG



こっちの方が 小さい



HPNX0052.JPG



ちなみに

x=0の時は

原点


指数の 計算は

たまに ドリルした方がいいらしい


HPNX0053.JPG




こんな感じで

HPNX0054.JPG


またも 類題

まず

傾きを 調べるべく

一回微分して


HPNX0055.JPG


因数分解して


HPNX0056.JPG



増減表を

作成して


HPNX0057.JPG




+

-


HPNX0058.JPG



-

+

HPNX0059.JPG



x=0 の時は

前後の傾きが

同じなので

下がって 下がって

なので

極値でない

HPNX0060.JPG



極大値をつるときの x=−1 を

元の関数に代入すると

その時の 極大値は 3




HPNX0061.JPG




x=0 は 極値でなく


HPNX0062.JPG



x=1の時は

極小になり

極小値 -1


HPNX0063.JPG



こんなかんじですか



HPNX0064.JPG



指数計算の 復習

時々 忘れると 悩みなます


HPNX0065.JPG



これを 踏まえて

問題


HPNX0066.JPG



指数の 掛け算の 式変形で

m と n を 入れ替えても

同じだから


HPNX0067.JPG



与式が こんな感じになって




HPNX0068.JPG




関数f(y)= として

一回微分

f’(y)=

で傾きを 調べると




HPNX0069.JPG




因数分解できるから

こんな感じになって


HPNX0070.JPG




増減表


HPNX0071.JPG

こんな感じで



HPNX0072.JPG



極大 極小があって


HPNX0073.JPG



極大値 5


HPNX0074.JPG



極大値 5 になる yは y=1

ここから

xを求めると

ロガリズムを使って


HPNX0075.JPG



いまだに

ここは

公式を 書いてから

ゆっくり

パズルをしています


極大値の x=0





HPNX0076.JPG



y=3の時

極小値 1になり

y=3から

xを 求めると


HPNX0077.JPG


x=LOG 10 3


HPNX0078.JPG


お疲れ様です。








( 晴れ部屋へ 家庭菜園5F 4F 3F 2F 1 Fざっかや

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