关于函数的事情

什么是函数

在运动变化的观点下,函数指一个量(因变量)随另一个量(自变量)的变化而变化。例如,当自变量xxx在定义域内取每个确定值时,因变量yyy都有唯一确定的值与之对应。
比如:y=2x+1y=2x+1y=2x+1y=x2−4y=x^2-4y=x24

函数图像

定义

函数图像是所有有序数对 (x,f(x))(x,f(x))(x,f(x)) 组成的集合,其中xxx是定义域内的自变量,f(x)f(x)f(x) 是对应的因变量值。
在平面直角坐标系上,横轴(xxx轴)表示数对中的xxx,而数轴(yyy轴)表示数对中的f(x)f(x)f(x)
xxxf(x)f(x)f(x)为坐标的点一一连接,就构成了函数图像。
例如,函数y=4xy=4xy=4x的函数图像:
在这里插入图片描述

函数分类

幂函数(包括一次函数,二次函数)

形如y=xay=x^ay=xa的函数,以 xxx为底数,指数为常数。
例如:y=x2y=x^2y=x2y=xy=\sqrt xy=xy=x3+9y=x^3+9y=x3+9
函数图像:
y=x2y=x^2y=x2
![幂函数]图像(https://i-blog.csdnimg.cn/direct/6ea74a90bfe0477098a065a0ef0f01ea.png#pic_center)

指数函数

形如y=axy=a^xy=ax的函数,以xxx为指数,底数为常量。
例如:y=10xy=10^xy=10x
函数图像:
y=10xy=10^xy=10x
指数函数图像

对数函数

形如y=logaxy=log_axy=logax的函数,与指数函数互为反函数,两者的函数图像关于y=xy=xy=x对称。
例如:y=log10xy=log_{10}xy=log10x
函数图像:
y=log10xy=log_{10}xy=log10x
对数函数图像

与指数函数y=10xy=10^xy=10x图像作对比:
对数函数与指数函数对比
特殊性质:若两函数底数aaa互为倒数,则两函数的图像关于xxx轴对称。

三角函数

勾股定理:直角三角形的两条直角边长度分别为aaabbb,斜边长度为ccc,那么就有a2+b2=c2a^2+b^2=c^2a2+b2=c2
证明:
三角函数证明

如图,aaabbb为直角三角形的直角边长,ccc为斜边长。
大正方形的面积为(a+b)2=a2+b2+2ab(a+b)^2=a^2+b^2+2ab(a+b)2=a2+b2+2ab
四个三角形的面积为:4×ab2=2ab4\times\frac{ab}{2}=2ab4×2ab=2ab
那么中间小正方形的面积就是(a2+b2+2ab)−2ab=a2+b2(a^2+b^2+2ab)-2ab=a^2+b^2(a2+b2+2ab)2ab=a2+b2
同时又因为小正方形的边长也就是三角形斜边长为ccc,所以小正方形的面积也是c2c^2c2
可以得出a2+b2=c2a^2+b^2=c^2a2+b2=c2
三角函数
三角函数三个主要的组成分别是正弦sinsinsin,余弦coscoscos,正切tantantan,他们适用于直角三角形的锐角,反映的是对应边的比值。
1.sin,表示对边斜边\frac{对边}{斜边}斜边对边的值。
2.cos,表示邻边斜边\frac{邻边}{斜边}斜边邻边的值。
3.tan,表示对边邻边\frac{对边}{邻边}邻边对边的值。
特殊值

角度000303030454545606060909090
sin00012\frac{1}{2}2122\frac{\sqrt 2}{2}2232\frac{\sqrt 3}{2}23111
cos11132\frac{\sqrt 3}{2}2322\frac{\sqrt 2}{2}2212\frac{1}{2}21000
tan00033\frac{\sqrt 3}{3}331113\sqrt 33不存在(∞)(\infin)()
反比例函数

形如y=kxy=\frac{k}{x}y=xk(k≠0k\ne0k=0)的函数,此时,yyyxxx成反比例关系。
例如:y=1xy=\frac{1}{x}y=x1
定义域
x≠0x\ne0x=0y≠0y\ne0y=0
函数图像:
反比例函数的函数图像为双曲线。
k>0k>0k>0时,双曲线位于第一、三象限;
k<0k<0k<0时,双曲线位于第二、四象限。
y=1xy=\frac{1}{x}y=x1的函数图像。
反比例函数图像

C语言-光伏MPPT算法:电导增量法扰动观察法+自动全局搜索Plecs最大功率跟踪算法仿真内容概要:本文档主要介绍了一种基于C语言实现的光伏最大功率点跟踪(MPPT)算法,结合电导增量法与扰动观察法,并引入自动全局搜索策略,利用Plecs仿真工具对算法进行建模与仿真验证。文档重点阐述了两种经典MPPT算法的原理、优缺点及其在不同光照和温度条件下的动态响应特性,同时提出一种改进的复合控制策略以提升系统在复杂环境下的跟踪精度与稳定性。通过仿真结果对比分析,验证了所提方法在快速性和准确性方面的优势,适用于光伏发电系统的高效能量转换控制。; 适合人群:具备一定C语言编程基础和电力电子知识背景,从事光伏系统开发、嵌入式控制或新能源技术研发的工程师及高校研究人员;工作年限1-3年的初级至中级研发人员尤为适合。; 使用场景及目标:①掌握电导增量法与扰动观察法在实际光伏系统中的实现机制与切换逻辑;②学习如何在Plecs中搭建MPPT控制系统仿真模型;③实现自动全局搜索以避免传统算法陷入局部峰值问题,提升复杂工况下的最大功率追踪效率;④为光伏逆变器或太阳能充电控制器的算法开发提供技术参考与实现范例。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的C语言算法逻辑与Plecs仿真模型同步学习,重点关注算法判断条件、步长调节策略及仿真参数设置。在理解基本原理的基础上,可通过修改光照强度、温度变化曲线等外部扰动因素,进一步测试算法鲁棒性,并尝试将其移植到实际嵌入式平台进行实验验证。
【无人机协同】动态环境下多无人机系统的协同路径规划与防撞研究(Matlab代码实现)​ 内容概要:本文围绕动态环境下多无人机系统的协同路径规划与防撞问题展开研究,提出基于Matlab的仿真代码实现方案。研究重点在于在复杂、动态环境中实现多无人机之间的高效协同飞行与避障,涵盖路径规划算法的设计与优化,确保无人机集群在执行任务过程中能够实时规避静态障碍物与动态冲突,保障飞行安全性与任务效率。文中结合智能优化算法,构建合理的成本目标函数(如路径长度、飞行高度、威胁规避、转弯角度等),并通过Matlab平台进行算法验证与仿真分析,展示多机协同的可行性与有效性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事无人机控制、路径规划、智能优化算法研究的科研人员及研究生。; 使用场景及目标:①应用于灾害救援、军事侦察、区域巡检等多无人机协同任务场景;②目标是掌握多无人机系统在动态环境下的路径规划与防撞机制,提升协同作业能力与自主决策水平;③通过Matlab仿真深入理解协同算法的实现逻辑与参数调优方法。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注目标函数设计、避障策略实现与多机协同逻辑,配合仿真结果分析算法性能,进一步可尝试引入新型智能算法进行优化改进。
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