精华内容
下载资源
问答
  • 浅谈一次函数斜率

    2021-07-04 15:05:55
    一下是一次函数的基本形式:. 请证明:本函数的斜率为. 我们先来看斜率: 我们就以函数为例: 这个函数的图像是个直线,是吗? 没错,所以如何求一个数的斜率? 设高为,底为,所以斜率就是:. 看到这个式子是不是感到...

    以下是一次函数的基本形式:
    y=kx+b.

    请证明:本函数的斜率为k.

    我们先来看斜率:

    我们就以函数y=kx+b为例:

    这个函数的图像是个直线,是吗?

    没错,所以如何求一个函数的斜率?

    设高为dy,底为dx,所以斜率就是:\frac{dy}{dx}.

    看到这个式子是不是感到和微分有关系?

    没错,微分的定义就是求切线函数的斜率!!!

    我们可以用求导来解决!!!

    首先介绍一下求导公式f'(x)=\lim_{h\to0}\frac{f(x+h)-f(x)}{h}.

    在这里f(x)=kx+b.

    代入原式,得:

    \lim_{h \to 0}\frac{k(x+h)+b-(kx+b)}{h}.

    去括号,得:

    \lim_{h \to 0}\frac{kx+kh+b-kx-b}{h}.

    化简,得:

    \lim_{h \to 0}\frac{kh}{h}

    消掉h,得:
    k.

    所以斜率就是k.

    证毕!!!

    展开全文
  • 一次函数中。k的大小对函数图像有什么影响?k指的是函数的斜率,表示一条直线相对于横坐标轴的倾斜程度。 当k=0时,函数斜率为0,即平行于x轴或与x轴重合;当k不存在时,函数斜率不存在,即平行于y轴或与y轴...

    斜率与倾斜角的关系? (1)关系:k=tanα 式中,k——斜率 α——倾斜角 (2)当斜率大于0时,斜率越大,倾斜角越大.当斜率小于0时,斜率越大,倾斜角越大.当斜率符号不相同时,负的比正的大。

    一次函数中。k的大小对函数图像有什么影响?

    k指的是函数的斜率,表示一条直线相对于横坐标轴的倾斜程度。 当k=0时,函数斜率为0,即平行于x轴或与x轴重合;当k不存在时,函数斜率不存在,即平行于y轴或与y轴重合; 当k>0时,函数斜率大于0,k越大。

    20200510010602.jpg

    两条直线互相垂直时,一次函数的K有什么关系

    一次函数k的乘积=-1 解题过程:

    设原来直线与x轴正轴夹角为t,斜率为tant

    则法线与x正轴夹角为90+t,斜率为tan(t+90)

    tant*tan(t+90)=-tanttan(180-90-t)=-tant*tan(90-t)=-tant*cott=-1

    得证。 扩展资料: 一、斜率亦称“角系数”

    一次函数图像中,斜率是什么?

    一次函数的图像,就是一条直线,它的斜率就是该直线与坐标轴正向的夹角的正切函数值。 斜率一般用k表示k=tanα, (α-坐标轴正向逆时针至直线的夹角} 或,k=(y2-y1)/(x2-x1) 【 (x1,y1), (x1,x2)是直线上任意两点的坐标】

    什么是一次函数的斜率…用图解说

    定义与定义式 自变量x和因变量y有如下关系: y=kx+b (k为任意不为零实数,b为任意实数) 则此时称y是x的一次函数。 特别的,当b=0时,y是x的正比例函数。 即:y=kx (k为任意不为零实数) 定义域:自变量的取值范围。

    为什么互相垂直的一次函数图像它们的斜率乘积为因为相互垂直,则向量内积为零,于是移项后相除,得到斜率互为相反倒数,故乘积为1。

    斜率,亦称“角系数”,斜率用k表示,是y减去b,再除以x得到的值。 学术点的语言讲,斜率就是表示一条直线相对于横坐标轴的倾斜程度。一条直线与某平面直角坐标系横坐标轴正半轴方向的夹角的正切值即该直线相对于该坐标系的斜率。 发散一点。

    一次函数图像中的k代表什么 b又代表什么

    我看了你给别人回答的,但还不是太懂,可以详细解说一下吗?真的麻烦你一次函数图像中的k代表斜率。b代表截距。 分析过程如下: 对于一次函数y=kx+b。k=tan∠A,b为y=kx+b与y轴的交点(0,b)。 一次函数是函数中的一种,一般形如y=kx+b(k,b是常数,k≠0),其中x是自变量,y是因变量。特别地,当b=0时。

    一元一次函数解析式如何CSS布局HTML小编今天和大家分享k与b

    设出含有待定系数的函数解析式(一般为y=kx+b)。

    把已知条件代入解析式得到关于待定系数的方程组。

    解方程组CSS布局HTML小编今天和大家分享出待定系数。 扩展资料: 一元一次函数的性质 对于一元一次函数要注意如下几点:

    一元一次函数y=ax+b(a≠0)中的x取值范围(

    一次函数图像绕图像上一点旋转后怎么CSS布局HTML小编今天和大家分享解析式?

    一次函数图像绕图像上一点旋转后怎么CSS布局HTML小编今天和大家分享解析式?可以发送网址,如果要讲假设绕点P(m,n)(P在直线y=kx+b上) 旋转90度后,得到的直线的斜率(相当于y=kx+b的k)为:-1/k (因为两直线垂直,斜率的乘积等于-1)。 故新直线的解析式为:y-n=-1/k(x-m)又P(m,n)在直线y=kx+b上,故:n=km+b,故:y- km-b =-1/k(x-m)故

    展开全文
  • TF之NN:基于Tensorflow利用神经网络算法对数据集(用一次函数随机生成100个数)训练预测斜率、截距(逼近已知一次函数) 目录 输出结果 代码设计 输出结果 代码设计 import os os.environ['TF_CPP_...

    TF之NN:基于Tensorflow利用神经网络算法对数据集(用一次函数随机生成100个数)训练预测斜率、截距(逼近已知一次函数)
     

     

    目录

    输出结果

    代码设计


     

     

    输出结果

     

     

    代码设计

    import os
    os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' 
    import tensorflow as tf
    import numpy as np
    
    x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32)  
    y_data = x_data*0.1 + 0.3                      
    
    Weights = tf.Variable(tf.random_uniform([1], -1.0, 1.0))  
    biases = tf.Variable(tf.zeros([1]))                      
    
    y = Weights*x_data + biases                  
    
    loss = tf.reduce_mean(tf.square(y-y_data))        
    optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5)
    train = optimizer.minimize(loss)
    
    #init = tf.initialize_all_variables()  
    init = tf.global_variables_initializer()     
    
    ### create tensorflow structure end ###
    
    sess = tf.Session()   
    sess.run(init)       
    
    for step in range(201): 
        sess.run(train)     
        if step % 10 == 0:    
            print(step, sess.run(Weights), sess.run(biases))



    相关文章
    TF:Tensorflow之一次函数应用,随机生成100个数,利用Tensorflow训练使其逼近已知一次函数的斜率和截距

     

     

    展开全文
  • 由于一些物理计算的需要,我要用电脑将一个一次函数和一个三角函数(cotan)的图像和交点画出来。 本例程使用到的库: numpy 强大的科学计算库 matlibplot python绘图库 random 随机数产生库 由于计算机只能...

    由于一些物理计算的需要,我要用电脑将一个一次函数和一个三角函数(cotan)的图像和交点画出来。

    本例程使用到的库:

    numpy   强大的科学计算库

    matlibplot   python绘图库

    random   随机数产生库

    由于计算机只能计算离散的点,所以我们不太可能直接求得精确地交点值,所以只能求一个大致的值,我选择两个函数值相差值小于等于0.01的时候就认为是交点。

    但是即使是这样,还是会在一个小范围内得到不止一个点,所以我们还需要进行数据清洗工作

    由于我们只是表示出了cotan的两个区间,所以要在每个区间取一个点。

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    from random import randint
    
    def get_ctg(i):
        i = np.pi/2 * i
        return np.cos(i)/np.sin(i)
    
    
    x = np.linspace(0, 4, 100000)    #0到10 的 10000个点
    
    x_l = []  #记录最终的xy值
    y_l = []
    n = 1
    
    
    y1 = []
    x1 = []
    y2 = []
    x2 = []
    def get_y1():
        for x_i in x:
            y1.append(n * x_i)
            x1.append(x_i)
    
    def get_y2():
        for x_i in x:
            if(np.sin(x_i) != 0):
                y = get_ctg(x_i)
                y2.append(y)
                x2.append(x_i)
    
    
    #获得两个函数的大致交点
    def get_point():
        for x_i in x2:  #直接过滤掉等于0的点
            y = n*x_i - get_ctg(x_i)
            if(abs(y) <= 0.01):
                x_l.append(x_i)
                y_l.append(n*x_i)
                #print("x_l=",x_l)
                #print("y_l=",y_l)
    
    #对交点数据进行清洗
    def clean():
        index = 0
        if(len(x_l) > 2):
            while(x_l[index] < 2):
                index = index+1
                num = index
            #然后从0 - index中随机取一个点
            index = randint(0, index-1)
            x_l[0] = x_l[index]
            y_l[0] = y_l[index]
            x_l[1] = x_l[num]
            y_l[1] = y_l[num]
            #删除其他元素
            """"
            for i in range(1, len(x_l)):
                del y_l[i]
                del x_l[i]
            """
    
    
    def get_image(y1, y2):
        #绘图
        fig = plt.figure(figsize=[8, 6], dpi=80)
        plt.grid()
        plt.plot(x1, y1, color="orange", linewidth=1.0, linestyle="-", label="kx")
        plt.plot(x2[:len(x2)//2], y2[:len(x2)//2], color="blue", linewidth=1.0, linestyle="-", label="ctg")
        plt.plot(x2[len(x2)//2:], y2[len(x2)//2:], color="blue", linewidth=1.0, linestyle="-")
        plt.scatter(x_l[:2], y_l[:2], color="red", label="point")
        plt.title("caculate")
        plt.ylim(-50, 50)
        #将坐标原点置中
    
        plt.legend()
        plt.savefig("caculate.jpg", dpi=80)
        plt.show()
    
    
    if __name__ == "__main__":
        #n = float(input("请输入nig的值:"))
        n = float(input("请输入一次函数的斜率:"))
        get_y1()
        get_y2()
        get_point()
        clean()
        print("第一个点的x=", x_l[0])
        print("第一个点的y=", y_l[0])
        print("第二个点的x=", x_l[1])
        print("第二个点的y=", y_l[1])
        get_image(y1, y2)

    最后画出的图像如下图所示

    展开全文
  • 一次函数解析式 初中数学和程序的结合,我觉得挺有趣的 贴出代码: import java.util.Scanner; public class Main { public static void main(String args[]) { Scanner scanner = new Scanner(System.in); ...
  • 在做数据处理时我们常常会使用matlab中的曲线拟合函数polyfit,然而使用polyfit的工程中遇到了...polyfit是专门用来拟合多项式的函数函数用法如下: p = polyfit(x,y,n); [p,S] = polyfit(x,y,n); [p,S,m...
  • b站上看这个老师的课程还是很良心的,从实用例子入手让我感觉学习理解上都有很大的帮助~这一节直接上手训练线性函数斜率和截距。 导入包 import tensorflow as tf import numpy as np 生成训练样本 #使用numpy...
  • 直线的斜率

    2019-06-11 19:35:45
    斜率,亦称"角系数",表示一条直线相对于横轴的... 当直线L的斜率存在时,对于一次函数y=kx+b(斜截式),k即该函数图像(直线)的斜率。 定义 由一条直线与右边X轴所成的角的正切。 k=tanα=(y2-y1)/(x2-x1)或(y1-y...
  • 句法: [p1,p2,slope,inter]=getslopeintercept 输出: P1=第个点击点的坐标P2= 第二个点击点的坐标... GETSLOPEINTERCEPT 函数将显示文本框中的斜率和绘制线的截距例子情节([1:10],[1:10].^0.5,'-o') 获取斜坡拦截
  • 在单变量函数中,梯度其实就是函数的微分形式,代表着在某点处,函数的切线的斜率; 在多变量函数中,梯度是个向量,(向量具有方向,有该点指向上升最快的方向); 梯度的方向:函数中某切点上升最快的方向 梯度...
  • 次函数

    2014-03-24 17:07:43
    function),其中a称为二次项系数,b为一次项系数,c为常数项。x为自变量,y为因变量。等号右边自变量的最高次数是2。二次函数图像是轴对称图形。对称轴为直线 [1],顶点坐标 ,交点式为
  • (1)掌握任意斜率直线段的重点 Bresenham 扫描转换算法; (2)掌握 Cline 直线类的设计方法; (3)掌握状态栏编程方法。 二、实验步骤 打开Visual Studio2017,文件->新建->项目,VC++/MFC/MFC应用...
  • 次函数想必大家都不陌生,它是中学阶段接触最多的种函数了,也是我们最开始学习解析几何的起点,二次函数的图象我们很熟悉,除此之外,我们还会研究的它的切线问题。在讲解该函数时如何用数学课件制作工具来演示...
  • # x_data是二次函数斜率 y_data = x_data *0 . 1 + 0 . 2 # 0.2是二次函数的截距 # 以上数据大家在写的时候可以随便写 3.构建个线性模型 # tf.Variable是tersonflow中的变量 # 截距 b=tf...
  • 梯度和斜率

    千次阅读 2019-05-24 15:45:53
    梯度是个方向向量,若α是函数在某点的梯度,那么函数在该点沿着α方向的变化最快 那么什么是函数的增长方向? 任何函数都可以用以下的表示方式表示: x为自变量,w为参数,y为因变量,我们一般默认函数的...
  • 梯度与斜率

    千次阅读 2019-06-25 16:09:40
    :原文 为什么要写这两个,因为确实是网上教材很多,讲解也很多,在这里说一下自己的见解,仅供参考,有异议可以在下...y=x是一元函数,z=y+x是二元函数,f=z+y+x是三元函数。这么说来一元就是维,二元就是二维...
  • 样条函数插值(Cubic spline function interpolation)

    万次阅读 多人点赞 2019-05-23 11:36:01
    样条函数插值(Cubic spline function interpolation) 预备知识: 什么是插值? 已知离散的数据,但不知函数表达式,插值和拟合都是为了寻找函数表达式。区别在于,插值得到的函数能够穿过已知的点(在已知的...
  • 个Sqrt函数引发的血案

    千次阅读 2014-11-15 17:11:57
    虽然有可能你平时没有想过这个问题,不过正所谓是“临阵磨枪,不快也光”,你“眉头一皱,计上心来”,这个不是太简单了嘛,用二分的方法,在个区间中,每次拿中间数的平方来试验,如果大了,就再试左区间的中间
  • / dp[i]= min{ dp[j]+M+...斜率优化不等式的右边,要保证是单调的,才能用斜率优化 #include #include #include #include #include using namespace std; int n,a[600005],q[600005],head,m,tail,sum[600005],f[6
  • 作为个初三的蒟蒻,二次函数的题目少不了。...比如求某固定斜率直线与给定二次函数只有个交点。。本质是求切线,那么就显然了。。 转载于:https://www.cnblogs.com/tmzbot/p/4106814.html...
  • 斜率,截距,回归方程

    千次阅读 2010-06-08 21:28:00
    对于一次函数y=kx+b,k即该函数图像的斜率。 对于任意函数上任意一点,其斜率等于其切线与x轴正方向的夹角,即tanα. 斜率计算:ax+by+c=0中,k=-a/b. <br />截距:在数学上,指函数与坐标轴...
  • OpenCV Sobel函数

    千次阅读 2020-01-12 13:30:58
    它的理论基础是这样的,如果出现一个边缘,那么图像的灰度就会有一定的变化,为了方便假设由黑渐变为白代表一个边界,那么对其灰度分析,在边缘的灰度函数就是一个一次函数y=kx,对其求一阶导数就是其斜率k,...
  • DP斜率优化总结

    千次阅读 2013-07-27 21:45:47
    寒假事情比较多,刚回来的周都是聚会,外加自己不务正业了几天浪费了大半的时间,春节前后还是抽空学习了一下斜率优化DP。 理论基础见NOI2004年周源的论文《浅谈数形结合思想在信息学竞赛中的应用》,只看了...
  • 初识斜率优化

    2013-05-03 14:13:30
    数与形是数学中两个最古老而又最基本的对象,数形结合又是种重要的数学思想。 在当今信息学竞赛中,某些纷繁复杂的试题背后,往往蕴含着丰富的几何背景,而计算几何类问题却又需要借助计算机强大的实数运算能力。...
  • 斜率优化DP

    千次阅读 2012-08-27 16:28:02
     最近发现HDU上的题目ms比POJ上的好些似的, 因为每次都是一道题搞天。 也说明我真的还是很菜啊。 昨天搞了一道题,一道最短路的题目,弄了天。其实最主要的原因是没有搞清楚Dijkstra、SPFA、Bellman_ford这几...
  • 计算机图形学:中点划线法(任意斜率

    千次阅读 多人点赞 2015-12-08 12:18:46
    一次学绘图,后来发现书上的SetPixel函数在vc6.0中不能用。就去百度查找了,找了好久才找到easyx(包含graphics.h头文件)。最后又查找了easyx帮助文档找到putpixel(x,y,color)( 在指定位置画一像素)能够代替书上...
  • SIFT图形比对的斜率优化方法

    千次阅读 热门讨论 2013-04-11 16:50:33
    比如原图是一张很小的logo,目标图是个页面截屏,因为目标图相对原图而言太大,总能找到原图上一些特征点,就象拿五柆沙子去沙难上总能找到匹配的五柆沙子。我们看下面的图。左上角的原图在右下边的页面中并没有...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 15,856
精华内容 6,342
关键字:

一次函数的斜率