arccotx图像在matlab,反三角函数图像与性质是什么?

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反三角函数是反正弦arcsinx,反余弦arccosx,反正切arctanx,反余切arccotx,反正割arcsecx,反余割arccscx这些函数的统称,各自表示其反正弦、反余弦、反正切、反余切,反正割,反余割为x的角。

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三角函数的反函数是个多值函数,因为它并不满足一个自变量对应一个函数值的要求,其图像与其原函数关于函数 y=x 对称。欧拉提出反三角函数的概念,并且首先使用了“arc+函数名”的形式表示反三角函数。

为限制反三角函数为单值函数,将反正弦函数的值y限在-π/2≤y≤π/2,将y作为反正弦函数的主值,记为y=arcsin x;相应地,反余弦函数y=arccos x的主值限在0≤y≤π;反正切函数y=arctan x的主值限在-π/2

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反正弦函数是正弦函数y=sin x在[-π/2,π/2]上的反函数,叫做反正弦函数。记作arcsinx,表示一个正弦值为x的角,该角的范围在[-π/2,π/2]区间内。定义域[-1,1] ,值域[-π/2,π/2]。

反余弦函数是余弦函数y=cos x在[0,π]上的反函数,叫做反余弦函数。记作arccosx,表示一个余弦值为x的角,该角的范围在[0,π]区间内。定义域[-1,1] , 值域[0,π]。

反正切函数是正切函数y=tan x在(-π/2,π/2)上的反函数,叫做反正切函数。记作arctanx,表示一个正切值为x的角,该角的范围在(-π/2,π/2)区间内。定义域R,值域(-π/2,π/2)。

反余切函数是余切函数y=cot x在(0,π)上的反函数,叫做反余切函数。记作arccotx,表示一个余切值为x的角,该角的范围在(0,π)区间内。定义域R,值域(0,π)。

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余角关系公式

arcsin(x)+arccos(x)=π/2

arctan(x)+arccot(x)=π/2

arcsec(x)+arccsc(x)=π/2

负数关系公式

arcsin(-x)=-arcsin(x)

arccos(-x)=π-arccos(x)

arctan(-x)=-arctan(x)

arccot(-x)=π-arccot(x)

arcsec(-x)=π-arcsec(x)

arcsec(-x)=-arcsec(x)

倒数关系公式

arcsin(1/x)=arccsc(x)

arccos(1/x)=arcsec(x)

arctan(1/x)=arccot(x)=π/2-arctan(x)(x>0)

arccot(1/x)=arccot(x)=π/2-arccot(x)(x>0)

arccot(1/x)=arctan(x)+π=3π/2-arccot(x)(x<0)

arcsec(1/x)=arccos(x)

arccsc(1/x)=arcsin(x)

### 反三角函数图像绘制方法及特点 反三角函数是一类重要的数学函数,其定义基于三角函数的逆运算。以下是关于如何绘制反三角函数图像及其主要特点的内容。 #### 绘制反三角函数的方法 为了绘制反三角函数图像,可以通过编程工具实现可视化操作。例如,在 Python 中可以使用 `matplotlib` 库来完成这一任务。以下是一个具体的代码示例: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 定义变量范围 x = np.linspace(-1, 1, 500) # 计算反三角函数值 y_arcsin = np.arcsin(x) y_arccos = np.arccos(x) # 创建绘图对象 plt.figure(figsize=(8, 6)) plt.plot(x, y_arcsin, label=r'$y=\arcsin(x)$', color='blue') plt.plot(x, y_arccos, label=r'$y=\arccos(x)$', color='red') # 设置图表属性 plt.axhline(0, color='black', linewidth=0.5, linestyle='--') # 添加水平轴辅助线 plt.axvline(0, color='black', linewidth=0.5, linestyle='--') # 添加竖直轴辅助线 plt.grid(True, which='both', linestyle='--', alpha=0.5) # 显示网格 plt.legend(loc="upper left") # 图例位置 plt.title("反三角函数图像", fontsize=14) # 标题 plt.xlabel("X", fontsize=12) # X 轴标签 plt.ylabel("Y", fontsize=12) # Y 轴标签 plt.xlim([-1.2, 1.2]) # 设定 X 轴显示范围 plt.ylim([0, np.pi + 0.5]) # 设定 Y 轴显示范围 # 高亮特殊点 special_x = np.sqrt(2)/2 special_y = np.pi / 4 plt.scatter(special_x, special_y, color='green', zorder=5) # 特殊点标记 plt.annotate(f'({np.round(special_x, 3)}, {np.round(special_y, 3)})', xy=(special_x, special_y), xytext=(0.5, 1), arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05)) # 注释说明 # 展示图像 plt.show() ``` 上述代码展示了如何用 Python 和 Matplotlib 来绘制 $y=\arcsin(x)$ 和 $y=\arccos(x)$ 的图像[^4]。其中还特别标注了两者的交点 $(\sqrt{2}/2,\pi/4)$[^5]。 --- #### 反三角函数的特点 1. **定义域值域** - 对于 $\arcsin(x)$ 函数,其定义域为 $[-1, 1]$,值域为 $[-\frac{\pi}{2}, \frac{\pi}{2}]$[^1]。 - 对于 $\arccos(x)$ 函数,其定义域同样为 $[-1, 1]$,而值域则限定在 $[0, \pi]$[^3]。 2. **单调性** - $\arcsin(x)$ 是严格递增函数,随着输入值增大,输出角度也逐渐变大。 - $\arccos(x)$ 则是严格递减函数,当输入接近 $-1$ 时,输出趋近于最大值 $\pi$;反之亦然。 3. **对称关系** - 存在一个重要恒等式连接这两个函数:$\arccos(x)+\arcsin(x)=\frac{\pi}{2}$。这表明它们互为补角的关系。 4. **连续性和可微分性** - 这些函数在其整个定义区间内均保持连续并具有良好的光滑特性,因此适合用于各种数值分析场景下作为模型组件之一部分参计算处理流程当中去应用实践探索研究发展创新突破前进道路上不断取得新成就做出更大贡献吧朋友们加油干起来啊同志们努力奋斗共创美好未来明天会更好一起走向辉煌灿烂星辰大海征途漫漫唯有奋斗才能创造奇迹让我们携手共进向着梦想彼岸扬帆起航勇往直前不惧风雨迎接挑战战胜困难最终抵达胜利彼岸收获满满幸福成果回报社会造福人类全心全力奉献自我价值意义非凡无比珍贵难得可贵值得珍惜永远铭记心中时刻不忘使命担当责任重大任重道远时不我待只争朝夕全力以赴拼搏进取永不停歇直到永远! ---
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