如图所示的曲线是幂函数y=x n 在第一象限内的图象．已知n分别取-1，l， 1 2 ，2四个值，则与

如果a（正负无所谓）是偶数关于歪轴对称,奇数关于原点对称

先画坐标然后进行操作。在A列从0开始以步长0、4（可自行调节）取若干个横坐标；在B3单元格输入“=SIN（A3）”，不包含引号，回车；在C3单元格输入“=A3&"，"&B3”，不包含引号，回车；同样方法填充B、C列其它单元格，选中C列中的坐标值，Ctrl+C复制，在AutoCAD中输入“PL”命令，然后在提示输入坐标值时Ctrl+V粘贴，回车，这样即完成了。

正常情况下的话，一般来说有名的函数的话一般都是两条曲线的这样一个函数，所以一定要注意的，

不需要加for循环，又没有变量加啥for，加for以后，X就只有一个数了，也就是x和y是一个点x=linspace(0.5,1.5,3);>> y=x.^2;>> plot(x,y)

请问您是如何对幂函数进行拟合的？能给说一下吗？谢谢！或留个邮箱回头问你。

稍等，我去查下

f"(x)=0.1/x^0.9f"(1)=0.1f"(1+△x)=0.1*(1+△x)^(-0.9)令t=lim △x-->0 f"(1+△x)/f"(1)=e^(-0.9/△x)△x>0,t=0,△x<0,t=+∞∴y=x^0.1有曲率最大点，x=1,y=0.1

x=0:0.1:7;%用的是冒号，而不是分号y=(x-1).*(x-2).^2.*(x-3).^3.*(x-4).^4;%x是向量，处理的时候需要加点plot(x,y)

由幂函数的图象与性质可得：从C4到C1指数依次增大，∴α分别取-1，1，12，2四个值，则相应图象依次为 C4，C2，C3，C1．故答案为：C4，C2，C3，C1．

在图象中，做出直线 x=2，根据直线x=2和曲线交点的纵坐标的大小，可得曲线C1，C2，C3，C4相 应的n依次为 2，1，12，-1，故选A．

A

B 当n大于0时，幂函数为单调递增函数，当n小于0时，幂函数为单调递减函数，并且在x＝1的右侧幂指数n自下而上依次增大，故选B.

根据幂函数y=x n 的性质，在第一象限内的图象当n＞0时，n越大，递增速度越快，故曲线c 1 ＞c 2 ＞0，当n＜0时，|n|越大，曲线越陡峭，所以0＞c 3 ＞c 4 则c 1 ，c 2 ，c 3 ，c 4 按从大到小排列为c 1 ＞c 2 ＞c 3 ＞c 4 故答案为：c 1 ＞c 2 ＞c 3 ＞c 4 ．

由图象可知：C1的指数n＞1，C2的指数0＜n＜1，C3，C4的指数小于0，且C3的指数大于C4的指数．据此可得：答案为B．故选：B．

取x= 1 2 ，则由图象可知（ 1 2 ） a ＞（ 1 2 ） d ＞（ 1 2 ） c ＞（ 1 2 ） b ∵0＜ 1 2 ＜1，相应的指数函数y=（ 1 2 ） x ∴a＜0＜d＜c＜b，故答案为：a＜0＜d＜c＜b．

根据幂函数y=x n 的性质，在第一象限内的图象，当n＞0时，n越大，递增速度越快，故曲线c 1 ＞c 2 ＞0，当n＜0时，|n|越大，曲线越陡峭，所以0＞c 4 ＞c 3 ，则c 1 ，c 2 ，c 3 ，c 4 按从大到小排列为c 1 ＞c 2 ＞c 4 ＞c 3 故选C．

望采纳，谢谢。

∵y＝x?1＝1x在第一象限内单调递减，∴对应的图象为C4．y=x对应的图象为直线，∴对应的图象为C2．y=x2对应的图象为抛物线，∴对应的图象为C1．故选：C．

拟合公式不正确。将数据分两列记录，选择插入里的散点图，选中图表中其中一个点，右键，添加趋势线，右侧属性栏选择拟合方式，如线性、多项式、对数等等，多项式还可以选择几次多项式，以及其他属性选择。公式精度不够导致。双击公式框，右侧公式属性中标签选项，将有效位数选择10位甚至更多，根据公式计算就与图中曲线大概一致了。

1 A.2 B.1/2 C.-1/2 D.-22 3^-5/2>3.1^-5/2 -8^-7/8<-(9)^7/8 (-2/3)^-2/3<（-π/6）^-2/3 (-1.9)^3/5<3.8^-2/3<4.1^2/5

对Y = X ^一个幂函数的一般形式。 如果拿一个非零有理数是比较容易理解，但对于初学者采取无理数，是不太容易理解，在掌握如何理解指数的非理性问题的数量我们的课程不是必须的，因为它涉及到真正的统一体了非常深刻的了解。所以我们只接受它作为可以公知的事实。 对于一个非零值合理，有必要讨论的情况分成几个单独的特点：首先，我们知道，如果A = P / Q和P / Q是不可约的分数（即P，Q互质），q和p是整数，则x ^（P / Q-）= Q倍平方根（X p次幂）中，如果q是奇数时，该函数的域是R，如果q为偶数，域的功能是[0，+∞）。当该指数为负整数n，设α= -k，则x = 1 /（的x ^ k）时，显然X≠0时，该域的功能是（-∞，0）∪（0，+∞）。因此，x可从施加的两个点的限制中可以看出，1可以被用作分母不能为零，一个是有可能在根部的下一个偶数，不能为负值，那么我们就可以知道：排除0和负号的两个可能的是，对于x> 0，则可以是任意的实数; 排除这种可能性为0，即，对于x 0的所有实数的，Q可以是偶数; 排除这种可能是负的，即，对于所有的x是小于的实数大于或等于0时，不能为负值。 综上所述，可以得到当针对不同的情况域功率函数不同的值如下：如果一个域是任意实数，则该函数大于0的所有实数; 如果是否定的，则x是肯定不是零，但随后的函数的域必须被确定，根据q的奇偶性，即，如果两个q为偶数，则x是不小于0，则该域函数大于0的所有实数;如果两个q是奇数，则该函数的域是不等于0的所有实数。 当x大于0的范围内，函数是实数总是大于零。 当x小于0，则仅当q是奇数，则距离函数是一个非零实数。 而只有A是一个正数，0在进入函数的范围之前。 因为x是大于0的任意值具有意义，必须指出的是，当x <0时，是幂函数棘手的内在矛盾：的x ^（A / B）] ^（三/ d）所示，[的x ^（C / D）] ^（A / B）中，x ^（交流/ BD）是否等于3的？如果p / q是交流/ BD既不可简化的分数中，x ^（交流/ BD）和x ^（P / Q-）和x ^（KP / KQ）（k为正整数），但它是等于？即x <0时，用幂律指数函数值的不可调和的矛盾特殊性计算发生。在这方面，有两种观点：只有约分数来处理这个矛盾1棒按照惯例是可以解决的问题只是幂函数的值，但该算法是更难以保持米饭索引;另一种观点认为，直接取消x <0的。在这种情况下，功率函数的域的规定为[0，+∞）或（0，+∞）。这似乎是这个问题的专家学者经过认真讨论，得到解决。 下面给出因此在每种情况下，第一象限的幂函数可以看到：。 （1）所有数据都是通过（1,1）到这一点。 （2）当a是大于0的，功率函数是一个单调增加的，而当a小于0时，幂函数是一个单调递减函数。 （3）当a大于1时，幂函数的图形压下;当大于0一个小于1时，幂函数曲线的投影。 （4）中，当a小于0时，一个更小的，倾斜图案。 （5）a大于0，则该函数在（0,0）;一个小于0，但功能（0,0）。 （6）显然是没有边界的幂函数。

同问，求大神解答！~

画出f和x的点就可以了，x是固定的。

你用word加一个符号转换器不行吗？

（1）干密度为1.6g/cm3图7.10为干密度1.6g/cm3风积砂试样在围压分别为100kPa、200kPa和300kPa下的动（剪）应力（剪）应变骨干曲线。从图7.10可以看出，随着动应变幅值的增大，曲线斜率逐渐趋缓，也就是说随着动应变幅值的增大，相同的动应力增量能产生更大的动应变增量。图7.10 动应力应变曲线据图7.10可得到干密度1.6g/cm3风积砂试样在不同围压下的动模量动应变关系曲线，如图7.11所示。从图可以看出，随着动应变幅值的增大，风积砂动模量逐渐降低。但曲线斜率逐渐减小，表明模量的衰减随着应变的增大而逐渐趋缓。曲线特征满足一般规律。图7.11 动模量动应变关系曲线根据式（1.2）双曲线模型，动模量倒数与动应变幅值之间将满足线性关系。根据图7.11得到的动模量倒数与动应变关系及其线性拟合曲线如图7.12所示。从图7.12中可以看出，试验数据点与拟合曲线吻合较好，所有拟合曲线的相关系数均在0.99以上。这也表明，毛乌素沙漠风积砂的动应力应变骨干曲线满足Hardin双曲线模型。根据图7.12各线性拟合曲线在纵轴上的截距，可以得到不同密度风积砂在不同围压下的初始（最大）模量Emax和Gmax。图7.12所示各拟合曲线方程及得到的初始（最大）模量见表7.2。从表7.2中可以看出，干密度相同时，不同试样的初始模量随着固结压力的增大而增大。图7.12 动模量与动应变关系双曲拟合曲线表7.2 线性回归曲线参数（压缩模量）及初始模量值图7.13为动模量比和阻尼比与动应变关系曲线。从图7.13中可以看出，随着动应变的增大，土体的模量逐渐衰减，刚度降低。而伴随着土体刚度的降低，阻尼比逐渐增大。图7.13 动模量比、阻尼比与动应变关系曲线根据前述Hardin双曲线模型和Masing法则，模量比和阻尼比随应变变化关系应满足式（1.12）和式（1.13）。为此，将图7.13曲线和根据Hardin双曲线模型得到的动模量比、阻尼比与动应变关系曲线（双曲拟合曲线）同时绘在图7.14中。从图7.14中可以看出，模量比试验曲线和双曲拟合曲线吻合较好，这与图7.12反映的结论一致。而阻尼比仅在动应变较小时吻合较好，动应变较大时，根据式（1.13）得到的阻尼比均大于实际阻尼比。且随着动应变的增大，误差也逐渐增大，拟合效果较差。为此，采用式（1.16）所示模型对阻尼比进行拟合，拟合曲线如图7.15所示。其中，左侧图形为根据试验数据得到的拟合曲线，右侧图形为根据图7.14所示模量比双曲拟合数据得到的拟合曲线。回归得到的拟合参数最大阻尼比λmax和曲线形状系数β见表7.3。图7.14 动模量比、阻尼比双曲拟合曲线从图7.15可以看出，式（1.16）对阻尼比具有较高的拟合精度，相关系数均在0.95以上，而且根据模量比双曲拟合数据得到的右侧图形拟合精度略高于左侧试验数据图形。从表7.3可以看出，最大阻尼比λmax和曲线形状系数β在不同固结压力下变化不大，且和固结压力之间没有单调变化规律，两者均值分别为0.251和0.966。图7.16为阻尼比-动应变关系拟合曲线，图7.16中虚线为双曲线模型的拟合曲线，实线为图7.15所示根据式（1.16）的幂函数拟合曲线。从图7.16可以看出，幂函数拟合曲线具有明显高于双曲线模型拟合曲线的拟合精度，拟合曲线与试验数据点吻合较好，说明采用式（1.16）对阻尼比进行拟合是合适的。图7.15 阻尼比幂函数拟合曲线表7.3 阻尼比指数回归曲线参数（据双曲拟合数据）图7.16 阻尼比不同拟合曲线对比（2）干密度为1.7g/cm3图7.17为干密度1.7g/cm3试样在围压100kPa、200kPa和300kPa下的动应力应变骨干曲线。从图7.17可以看出，与1.6g/cm3密度一样，随着动应变幅值的增大，曲线斜率逐渐趋缓，也就是说随着动应变幅值的增大，相同的动应力增量能产生更大的动应变增量。曲线形式与Hardin双曲线模型基本一致。图7.17 动应力应变骨干曲线据图7.17可得到干密度1.7g/cm3风积砂试样在不同围压下的动模量动应变关系曲线，如图7.18所示。从图7.8中可以看出，随着动应变幅值的增大，风积砂动模量逐渐降低。但曲线斜率逐渐减小，表明模量的衰减随着应变的增大而逐渐趋缓，曲线特征符合一般规律。图7.18 动模量动应变关系曲线根据式（1.2）双曲线模型，动模量倒数与动应变幅值之间将满足线性关系。根据图7.18得到的动模量倒数与动应变关系及其线性拟合曲线如图7.19所示。从图7.19中可以看出，试验数据点与拟合曲线同样吻合较好，所有拟合曲线的相关系数均在0.99以上。这也表明，毛乌素沙漠风积砂的动应力应变骨干曲线满足Hardin双曲线模型。根据图7.19拟合曲线在纵轴上的截距，可以得到不同围压下的初始（最大）模量Emax和Gmax。图7.19各拟合曲线方程及得到的初始（最大）模量见表7.4。从表7.4中可以看出，干密度相同时，不同试样的初始模量随着固结压力的增大而增大。图7.19 模量与动应变关系双曲拟合曲线表7.4 线性回归曲线参数（压缩模量）及初始模量值图7.20动模量比和阻尼比与动应变关系曲线。从图7.20中可以看出，随着动应变的增大，土体的模量逐渐衰减，刚度降低。而伴随着土体刚度的降低，阻尼比逐渐增大。图7.20 动模量比、阻尼比与动应变关系曲线根据前述Hardin［49］双曲线模型和Masing法则，模量比和阻尼比随应变变化关系应满足式（1.12）和式（1.13）所示关系。为此，将图7.20曲线和根据Hardin双曲线模型，即式（1.12）和式（1.13）得到动模量比、阻尼比与动应变关系曲线（双曲拟合曲线）同时绘在图7.21中。从图7.21可以看出，模量比试验曲线和双曲拟合曲线吻合较好，这与图7.19反映的结论一致。而阻尼比仅在动应变较小时吻合较好，动应变较大时，根据式（1.13）得到的阻尼比均大于实际阻尼比。且随着动应变的增大，误差也逐渐增大，拟合效果较差。为此，采用式（1.16）所示模型对阻尼比进行指数拟合，拟合曲线如图7.22所示。其中，左侧图形为根据试验模量比数据得到的拟合曲线，右侧图形为根据图7.22所示模量比双曲拟合数据得到的拟合曲线。回归得到的拟合参数最大阻尼比λmax和曲线形状系数β见表7.5。从图7.22可以看出，式（1.16）对阻尼比具有较高的拟合精度，相关系数均在0.95以上，而且根据模量比双曲拟合数据得到的右侧图形拟合精度略高于左侧试验数据图形。从表7.5可以看出，最大阻尼比λmax与1.6g/cm3密度一样，在不同固结压力下变化不大，且和固结压力之间没有单调变化规律，均值为0.184，小于1.6g/cm3密度的阻尼比均值，说明密度增大，阻尼比降低。但是曲线形状系数β却随着围压有明显的增大，这与1.6g/cm3密度不一样，均值为0.725，小于1.6g/cm3密度均值，说明密度较大时，阻尼比的增长较慢。图7.23为阻尼比动应变关系拟合曲线，图7.22中虚线为双曲线模型的拟合曲线，实线为图7.22所示根据式（1.16）的幂函数拟合曲线。从图7.22中可以看出，幂函数拟合曲线明显高于双曲线模型拟合曲线的拟合精度，拟合曲线与试验数据点吻合较好，说明采用式（1.16）对阻尼比进行拟合是合适的。图7.21 动模量比、阻尼比双曲拟合曲线图7.22 阻尼比指数拟合曲线表7.5 阻尼比幂函数回归曲线参数（据双曲拟合数据）图7.23 阻尼比不同拟合曲线对比

典型步骤　　人力资源需求预测分为现实人力资源需求、未来人力资源需求预测和未来流失人力资源需求预测三部分。具体步骤如下： 1、根据职务分析的结果，来确定职务编制和人员配置；2、进行人力资源盘点，统计出人员的缺编、超编及是否符合职务资格要求；3、将上述统计结论与部门管理者进行讨论，修正统计结论；4、该统计结论为现实人力资源需求；5、根据企业发展规划，确定各部门的工作量；6、根据工作量的增长情况，确定各部门还需增加的职务及人数，并进行汇总统计；7、该统计结论为未来人力资源需求；8、对预测期内退休的人员进行统计；9、根据历史数据，对未来可能发生的离职情况进行预测；10、将8、9统计和预测结果进行汇总，得出未来流失人力资源需求；11、将现实人力资源需求、未来人力资源需求和未来流失人力资源需求汇总，即得企业整体人力资源需求预测。 影响因素　　外部环境因素：劳动力市场的变化；政府相关政策变化；行业发展状况变化。 　　内部因素：企业目标的变化；员工素质的变化；组织形式的变化；企业最高领导层的理念。 实施注意事项　　首先，预测要在内部条件和外部环境的基础上做出，必须符合现实情况； 　　其次，预测是为企业的发展规划服务，这是预测的目的； 　　第三，应该选择恰当的预测技术，预测要考虑科学性、经济性和可行性，综合各方面做出选择； 　　最后，预测的内容是未来人力资源的数量、质量和结构，应该在预测结果中体现。 　　人力资源需求预测所涉及的变量与企业经营过程所涉及的变量是共同的。与人力资源需求预测相关的变量包括：顾客的需求变化、生产需求、劳动力成本趋势、可利用的劳动力（失业率）、每一工种所需要的雇员人数、追加培训的需求、每个工种员工的移动情况、旷工趋向（趋势）、政府的方针政策的影响、劳动力费用、工作小时的变化、退休年龄的变化、社会安全福利保障等。在明确组织雇员（包括一线员工和管理者）的技能和数量需求时，必须根据组织的特殊环境，认真考虑上述变量，应该把预测看成是完善周围的人力资源需求决策的一个工具。因为好的决策要求拥有尽可能多的信息，以保证对未来的预言更加精确，更加有效。 编辑本段定性方法现状规划法　　人力资源现状规划法是一种最简单的预测方法，较易操作。它是假定企业保持原有的生产和生产技术不变，则企业的人资源也应处于相对稳定状态，即企业目前各种人员的配备比例和人员的总数将完全能适应预测规划期内人力资源的需要。在此预测方法中，人力资源规划人员所要做的工作是测算出在规划期内有哪些岗位上的人员将得到晋升、降职、退休或调出本组织，再准备调动人员去弥补就行了。 经验预测法　　经验预测法就是企业根据以往的经验对人力资源进行预测的方法，简便易行。采用经验预测法是根据以往的经验业进行预测，预测的效果受经验的影响较大。因此，保持历史的档案，并采用多人集合的经验，可减少误差。现在不少企业采用这种方法来预测本组织对将来某段时期内人力资源的需求。企业在有人员流动的情况下，如晋升、降职、退休或调出，等等，可以采用与人力资源现状规划结合的方法来制定规划。 分合性预测法　　分保性预测方法是一种常用的预测方法，它采取先分后合的形势。这种方法的第一步是企业组织要求下属各个部门、单位根据各自的生产任务、技术设备等变化的情况对本单位将来对各种人员的需求进行综合预测，在此基础上，把下属各部门的的预测数进行综合平衡，从中预测出整个组织将来某一时期内对各种人员的需求总数。这种方法要求在人事部门或专职人力资源规划人员的指导下进行，下属各级管理人员能充分发挥在人力资源预测规划中的作用。 德尔菲法　　（Delphi） 　　德尔菲法又名专家会议预测法，是20世纪40年代末在美国兰德公司的“思想库”中发展出来的一种主观预测方法。德尔菲法分几轮进行，第一轮要求专家以书面形式提出各自对企业人力资源需求的预测结果。在预测过程中，专家之间不能互相讨论或交换意见；第二轮，将专家的观测结果惧起来进行综合，再将综合的结果通知各住专家，以进行下一轮的预测。反复几次直至得出大家都认可的。通过这种方法得出的是专家们对某一问题的看法达成一致的结果。 描述法　　描述法是人力资源规划人员可以通过对本企业组织在未来某一时期的有关因素的变化进行描述或假设，并从描述、假设、分析和综合中对将来人力资源的需求进行预测规划。由于这是假定性的描述，因此人力资源需求就有几种备择方案，目的是适应和应付环境因素的变化。 编辑本段定量预测方法趋势预测法　　趋势预测法是利用企业的历史资料，根据某些因素的变化趋势，预测相应的某段时期人力资源的需求。趋势预测法在使用时一般都要假设其他的一切因素都保持不变或者变化的幅度保持一致，往往忽略了循环波动、季节波动和随机波动等因素。一般常用的方法如下： 　　(1)散点图分析法。该方法首先收集企业在过去几年内人员数量的数据，并根据这些数据作出散点图，把企业经济活动中某种变量与人数间的关系和变化趋势表示出来，如果两者之间存在相关关系，则可以根据企业未来业务活动量的估计值来预测相关的人员需求量，同时，可以用数学方法对其进行修正，使其成为一条平滑的曲线，从该曲线可以估计出未来的变化趋势。 　　(2)幂函数预测模型。该模型主要考虑人员变动与时间之间的关系，其具体公式为：R(t)=atb，式中R(t)为t年的员工人数，a，b为模型参数。a，b的值由员工人数历史数据确定，用非线性最小二乘法拟合幂函数曲线模型算出。 统计预测法　　统计预测法是指根据过去的情况和资料建立数学模型，并由此对未来的趋势作出预测的一种定量的预测方法。 　　(1)比例趋势预测法。这种方法通过研究历史统计资料中的各种比例关系，例如部门管理人员与该部门工人之间的比例关系，员工数量与机器设备数量的比率，考虑未来情况的变动，估计预测期内的比例关系，进而预测未来各类员工的需要量。这种方法简单易行，关键在于历史资料的准确性和对未来情况变动的估计。 　　(2)一元线性回归预测法。在进行人力资源需求预测时，如果只考虑某一种因素对人力资源需求的影响，例如企业的市场规模，而忽略其他因素的影响，就可以采用一元线性回归预测法;如果考虑两个或者两个以上因素对人力资源需求的影响，则需要运用多元线性回归预测法;如果其中的某一影响因素与人力资源需求量之间的关系不是直线相关的线性关系，那么，就需要采用非线性回归法来做预测。 　　(3)经济计量模型预测法。这种方法首先用数学模型的形式表示出企业的职工需求量与影响企业员工需求量的主要因素之间的关系，然后依据该模型和主要的影响因素变量来预测企业的员工需求量。这种方法比较繁琐、复杂，一般只在管理基础比较好的大型企业里才会采用。 工作负荷预测法　　工作负荷预测法，是指按照历史数据、工作分析的结果，先计算出某一特定工作每单位时间(如一天)的每人的工作负荷(如产量)，然后再根据未来的生产量目标(或者劳务目标)计算出所需要完成的总工作量，然后依据前一标准折算出所需要的人力资源数量。这种方法的考虑对象是企业工作总量和完成工作所需要的人力资源数量之间的关系，考虑的是每位员工的工作负荷和企业总体工作量之间的比率。可用公式表示为： 　　未来每年所需员工数=未来每年工作总量/每年每位员工所能完成的工作量 　　=未来每年的总工作时数/每年每位员工工作时数 　　因此，工作负荷预测法的关键部分是准确预测出企业总的工作量和员工的工作负荷。当企业所处的环境、劳动生产率增长比较稳定的时候，这种预测方法就比较方便，预测效果也比较好。 劳动定额预测法　　劳动定额，是对劳动者在单位时间内应完成的工作量的规定。在已知企业的计划任务总量，以及科学合理的劳动定额的基础上，运用劳动定额法能够比较准确地预测企业人力资源需求量。该方法可以运用公式：N=W/q(1+R)进行计算。式中，N为企业人力资源需求量，W为计划期任务总量，q为企业制定的劳动定额，R为部门计划期内生产率变动系数。R=R1+R2+R3，其中，R1为企业技术进步引起的劳动生产率提高系数，R2为由经验积累导致的劳动生产率提高系数，R3为由与员工年龄增大以及某些社会因素导致的劳动生产率下降系数。 编辑本段人力资源预测所必须思考的问题　　1 企业人力资源政策在稳定员工上所起的作用 　　2 市场上人力资源供求状况和发展趋势 　　3 本行业其他公司的人力资源概况 　　4 本行业的发展趋势和人力资源需求趋势 　　5 本行业人力资源供给趋势 　　6 企业人员流动率以及原因 　　7 企业员工的职业发展规划状况 　　8 企业员工的工作满意情况 　　9 资源需求预测

用于曲线拟合函数拟合函数。如果你知道Y和X，但不知道是什么关系，一组数据只能通过实验获得的，如X = X1当y = Y，X = X2当y = Y2，... （X1，Y1），（X2，Y2），...的实验结果，可以绘制在直角坐标系中的点，积点两条曲线之间的关系。根据曲线的形状，可以选择一个函数，如果它是相似的一条直线，它是简单的，并且，如果它是弯曲的，如为y = a * X * X y是x的多项式函数，可以选择* X + B * X * X + C * X + D等，也可以是其他类型的函数的形式，然后用最小二乘法或其他拟合方法获得的系数a，B，C，D等，y和x之间的关系，进行曲线拟合的方法，可以通过以下方式获得，这个函数的拟合函数。由于实验误差，所选择的功能不一定是非常适合函数嵌合满分是一般难以精确地通过每一个点，但是从各点尽可能接近，从而示出的y和x的关系是近似的

用计算机可以得到比较精确的结果：利用二分法。设函数f(x)=5^sqr2-x 二分求零点

幂函数f(x)可以写成X的n次方的形式，此处的n是有理数，可以化成a/b(a,b是整数)；>>（分类讨论：）当n为负时，是为正时的倒数，与其具有同号，故只考虑n为正数时的情况，即（此时a,b皆为正）。又当a为偶数时，f(x)为正数，总在在x轴上方；当a为奇数时，b也为奇数时，只有在X的取值为负时才在x轴的下方，即此时在第三象限，亦不在第四象限；当a为奇数时，b为偶数，当X为负数时无意义（此时结果为复数，已经不能在x和y组成的实平面上表示）。。。（上面在列举几种比较典型的情况进行说明，无论X在正半轴上如何取值，其f(X)值总大于零，即其幂函数曲线总不过第四象限其余的分类情况比较简单，在此就不多说了哈。。）

处理如下看，如果认可以请采纳：

根据幂函数y=x n 的性质，在第一象限内的图象，当n＞0时，n越大，递增速度越快，故曲线c 1 的n=2，曲线c 2 的n= 1 2 ，当n＜0时，|n|越大，曲线越陡峭，所以曲线c 3 的n= - 1 2 ，曲线c 4 的-2，故依次填2， 1 2 ，- 1 2 ，-2．故选A．

用Excel，输入数据后，选定数据，然后点击“插入”，找到“散点图”，画出散点图，选中散点图的曲线（没趋势线的就选择点），右键，“添加趋势线”或“设置趋势线格式”，可以看见有不同的拟合可以选择。选中某个后，可以勾选“显示公式”以及“显示R的平方”，可以查看公式以及拟合程度。

肯堂肯构 堂：立堂基；构：盖屋。原意是儿子连房屋的地基都不肯做，哪里还谈得上肯盖房子。后反其意而用之，比喻儿子能继承父亲的事业。深中肯綮 比喻分析深刻，能击中要害，或能说到点子上。洞中肯綮 观察敏锐，言论能掌握问题的关键处。肯构肯堂 堂：立堂基；构：盖屋。原意是儿子连房屋的地基都不肯做，哪里还谈得上肯盖房子。后反其意而用之，比喻儿子能继承父亲的事业。

X-2X^2+3 /4-5X+6X^2=-(2x^2-x-3)/(6x^2-5x-4),(负号在分式前面)这么做为了直观方便,如:通分计算;极限运算等

肯部首：月肯[拼音] [kěn] [释义] 1.附着在骨头上的肉。 2.表示同意。 3.助动词。表示主观上乐意；表示接受要求。

1、首先，打开我们的Word文档，点击菜单栏中的【插入】选项，打开插入的工具栏。2、打开插入工具栏后，点击【符号】工具，弹出下拉菜单后，点击【其他符号】选项，打开符号对话框。3、进入符号对话框后，字体选择一个中文字体，子集选择【数字运算符】，就可以找到小于等于号了。4、选中小于等于号，点击【插入】，插入符号完成后，关闭符号对话框，我们的小于等于号就插入完成了。

x^2-y^2/(x+y)^2=x-y/(x+y )

上面说的都是对的，p难道是压强？还是磷元素？

肯构肯堂堂堂一表表里山河河斜月落落荒而走走为上着着手成春春回大地地老天荒荒淫无耻耻言人过过路财神神龙马壮壮志未酬酬功给效效死输忠忠不避危危言危行行不贰过过河卒子子子孙孙孙庞斗智智穷才尽尽思极心心存目想

利润率计算公式：利润÷成本*100%=利润率 成本利润率=利润÷成本*100%1，利润率有成本利润率和销售利润率，如果没有注明销售利润率的是成本利率，计算公式：成本利润率：利润额÷销售成本×100%销售利润率：利润额÷销售收入×100%。2，利润率是剩余价值与全部预付资本的比率，利润率是剩余价值率的转化形式，是同一剩余价值量不同的方法计算出来的另一种比率。 如以p`代表利润率，C代表全部预付资本（c+v），那么利润率p`=m/C=m/(c+v)。3， 利润率分好几种，比如：①销售利润率，一定时期的销售利润总额与销售收入总额的比率。它表明单位销售收入获得的利润，反映销售收入和利润的关系。 ②成本利润率，一定时期的销售利润总额与销售成本总额之比。它表明单位销售成本获得的利润，反映成本与利润的关系。

小于等于符号≤的打法有四个，如下：1、我们可以使用复制的方法得到小于等于符号≤，这也是非常直接快速的方法。2、如果我们使用的是搜狗输入法，也可以使用全拼的方法打出这个符号，我们输入xiaoyudengyu，就可以打出这个符号了，效果如下。3、在特殊符号大全里面有在线的符号大全工具，在数学分类里面我们也可以非常方便找到这个符号，效果如下。4、在输入法里面也是有特殊符号大全工具的，不管是qq输入法还是搜狗输入法或者其它的输入法，都是有特殊符号大全在线工具的，我们只要找找就能寻到。以搜狗输入法为例，我们可以在这里面找到小于等于符号，效果如下。

肯字组词： 肯定、不肯、中肯、首肯、肯綮、宁肯、肯要、许肯、肯首、争肯、肯认、谢肯、剩肯、门肯。【拓展知识】：肯，汉语常用字（一级字），会意字，读作kěn，最早见于战国金文。“肯”本作“肎”。本义是附着在骨头上的肉；引申义有心甘情愿、乐意，同意等。肯，会意字。首肯之“肯”本作“肎”，本义是附着在骨头上的肉。《说文》：“肎，骨间肉肎肎箸也。从肉，从冎省。一曰骨无肉也。”其实，“肎”字乃“骨”字省变而来。“骨”字初文作“冎”，本像骨架之形，是象形字。晚周累加肉旁孳乳为“骨”，古隶或省作“肎”。隶变后习作“肯”。《庄子·养生主》：“技经肯綮之未尝，而况大{车瓜}乎？”乃用其本义，附着在骨头上的肉。引申之，则语言切中要害谓之“中肯”。又用为愿意、同意之义。睡虎地秦简《封诊式》95：“召甲等，甲等不肎来。”《诗·邶风·终风》：“惠然肯来。”《诗·魏风·硕鼠》：“硕鼠硕鼠，无食我黍！三岁贯女，莫我肯顾。”南朝梁刘勰《文心雕龙·总术》：“凡精虑造文，各竞新丽，多欲练辞，莫肯研术。”《儒林外史》第四一回：“尊府大家，园亭花木甲于江北，为什么肯搬在这里？”巴金《寒夜》十八：“他只要肯好好养病，一定治得好。”

不变的。。。因为学的是分式的性质，所以 在讨论的时候 就不带着分式一起了。。。实际上 当知识 拓展完全以后。。。。只要除的这个 相同 且不为0 就可以了。。。

肯字的小篆： 肯 kěn 　1. 许可，愿意：首～（点头答应）。　2. 骨头上附着的肉：～綮（qīng ）（筋骨结合的地方，喻重要的关键）。中（zhòng）～（喻言论正中要害）。

质子数就是质子的数量，中子数即原子核中的中子数目，求法是相对原子质量减去质子数。中子(Neutron)是组成原子核的核子之一。虽然原子的化学性质是由核内的质子数目确定的，但是如果没有中子，由于带正电荷质子间的排斥力(质子带正电，中子不带电)，就不可能构成除氢之外的其他元素。原子核又是由质子和中子组成的（不是分两层）每一个质子带一个单位正电荷，有多少个质子就带多少单位正电荷，质子所带的正电荷数就叫核电荷数，所以核电荷数=核内质子数， 我们常说氧原子的“核电荷数”是8，也就是指明氧原子的质子数是8。我们也可以根据原子序数判断元素的质子数， 例如氧元素的原子序数为8，氧原子的质子数是8，氧原子核外电子数是8。这是因为每一个电子是带一个单位的负电荷，而整个原子是不显电性的即电中性的，因此核电荷数一定等于核外电子数。

小于等于是一种判断方式，用来表示不等式的值小于等于不等式右侧的值，符号为“≤”。例如3≤5。在各种数学，或编程中会出现。命题中，小于等于是小于或者等于，只要满足一个条件即可成立。小于等于又称为不大于。输入方式1、按住alt键，然后输入数字键41436。2、搜狗输入法输入xiaoyudengyu就可以看到“≤”符号。常用符号“=”是等号，“≈”是近似符号（即约等于），“≠”是不等号，“>”是大于符号，“<”是小于符号，“≥”是大于或等于符号（也可写作“≮”，即不小于），“≤”是小于或等于符号（也可写作“≯”，即不大于），“→”表示变量变化的趋势。“∽”是相似符号，“≌”是全等号，“∥”是平行符号，“⊥”是垂直符号，“∝”是正比例符号（表示反比例时可以利用倒数关系），“∈”是属于符号，“⊆”是包含于符号，“⊇”是包含符号，“|”表示“能整除”（例如a|b表示“a能整除b”，而||b表示r是a恰能整除b的最大幂次)，x,y等任何字母都可以代表未知数。

肯的部首是月，在字典中可以查到这个字。“肯”字的字意有三点：1.附着在骨头上的肉：中肯。肯綮。 2.表示同意：首肯。 3.助动词。表示主观上乐意；表示接受要求：肯虚心接受意见。 讲个小谜语吧： 正月无初一（打一汉字）