一、基本平移

左加右减，上加下减
在这里插入图片描述

二、伸缩

1、横向伸缩（频率）

在这里插入图片描述

2、纵向伸缩（振幅）

在这里插入图片描述

3、平移与伸缩的顺序

会发现，顺序不同，平移的量不一样
在这里插入图片描述

4、例题

在这里插入图片描述
说明：
左加右减和横向伸缩，都是针对自变量x的变化
上加下减和纵向伸缩，都是针对函数值y的变化
在这里插入图片描述

三、一般形式

在这里插入图片描述
各参数说明：
A：影响图像的振幅，即函数的值域范围
ω：影响函数周期
φ（重点）：决定函数的初相位，即图像与y轴的交点
B：对函数图像整体上下平移

建议的画图顺序：
f(x) -> Af(ωx) -> Af(ωx+φ)+B

四、练习

例题1
在这里插入图片描述
解析：
左加右减是针对自变量x的计算

例题2
在这里插入图片描述
解析：
先用诱导公式，将cosx变化为sinx，然后，进行平移伸缩即可

例题3
在这里插入图片描述
解析：
逆向思维
在这里插入图片描述

Logo
技术共进，成长同行——讯飞AI开发者社区

技术共进，成长同行——讯飞AI开发者社区

更多推荐

cover

智慧社区解决方案PPT(76页)

avatar 讯飞AI开发者社区

大数据领域数据架构的人工智能融合应用

随着企业数据规模以年均40%的速度爆炸式增长（Gartner, 2023），传统数据架构在处理多模态数据、支撑实时智能决策时面临效率瓶颈。如何通过AI实现数据治理的自动化与智能化机器学习如何优化数据存储与查询效率深度学习模型在实时数据流处理中的应用范式智能决策系统与数据中台的架构耦合机制背景部分定义核心概念与技术演进路径核心章节解析融合架构的技术组件与算法实现实战篇提供完整的端到端解决方案应用篇呈

avatar 讯飞AI开发者社区

JWT原理

例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考提示：这里对文章进行总结：例如：以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了pandas的使用，而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。

avatar 讯飞AI开发者社区