Πώς γράφετε τις λογαριθμικές συναρτήσεις;

2024 Συγγραφέας: Miles Stephen | [email protected]. Τελευταία τροποποίηση: 2023-12-15 23:35

Γραφική παράσταση λογαριθμικών συναρτήσεων

1. ο γραφική παράσταση του αντίστροφου λειτουργία οποιουδήποτε λειτουργία είναι η αντανάκλαση του γραφική παράσταση απο λειτουργία για την ευθεία y=x.
2. ο λογαριθμική συνάρτηση , y= κούτσουρο b(x), μπορεί να μετατοπιστεί k μονάδες κατακόρυφα και h μονάδες οριζόντια με την εξίσωση y= κούτσουρο b(x+h)+k.
3. Σκεψου το λογαριθμική συνάρτηση y=[ κούτσουρο 2(x+1)−3].

Λαμβάνοντας υπόψη αυτό, πώς γράφετε τα αρνητικά αρχεία καταγραφής;

Το πρώτο είναι όταν έχουμε ένα αρνητικός σημάδι. Όταν συμβεί αυτό, μας γραφική παράσταση θα αναστραφεί, είτε πάνω από τον άξονα y είτε πάνω από τον άξονα x. Ο άξονας που η γραφική παράσταση αναποδογυρίζει εξαρτάται από το πού βρίσκεται αρνητικός σημάδι είναι. Οταν ο αρνητικός Το σημάδι βρίσκεται μέσα στο όρισμα για το λειτουργία καταγραφής , ο γραφική παράσταση γυρίζει πάνω από τον άξονα y.

Ομοίως, τι είναι το παράδειγμα λογαριθμικής συνάρτησης; Λογάριθμος , ο εκθέτης ή η ισχύς στην οποία πρέπει να αυξηθεί μια βάση για να δώσει έναν δεδομένο αριθμό. Εκφρασμένο μαθηματικά, το x είναι το λογάριθμος του n στη βάση b αν β^Χ = n, οπότε γράφει κανείς x = log_σι n. Για παράδειγμα , 2³ = 8; επομένως, το 3 είναι το λογάριθμος από 8 στη βάση 2, ή 3 = ημερολόγιο₂ 8.

Ομοίως, τι είναι οι λογαριθμικές συναρτήσεις;

Λογαριθμικές συναρτήσεις είναι τα αντίστροφα της εκθετικής λειτουργίες . Το αντίστροφο της εκθετικής λειτουργία y = α^Χ είναι x = a^y. ο λογαριθμική συνάρτηση y = ημερολόγιο_έναΤο x ορίζεται ότι είναι ισοδύναμο με την εκθετική εξίσωση x = a^y. y = ημερολόγιο_έναx μόνο υπό τις ακόλουθες συνθήκες: x = α^y, a > 0, και a≠1.

Γιατί χρησιμοποιούμε λογαριθμικά γραφήματα;

Εκεί είναι δύο βασικοί λόγοι για να χρησιμοποιήστε λογαριθμική κλίμακες σε διαγράμματα και γραφικές παραστάσεις . Ο πρώτος είναι να ανταποκριθεί στην λοξή στροφή προς τις μεγάλες αξίες. δηλαδή περιπτώσεις στις οποίες ένα ή λίγα σημεία είναι πολύ μεγαλύτερο από το μεγαλύτερο μέρος των δεδομένων. Το δεύτερο είναι για εμφάνιση ποσοστιαίων μεταβολών ή πολλαπλασιαστικών παραγόντων.