Mục lục bài họcĐang ở d02-b4
Transformations and Function Model Selection
Reading g(x) = a·f(b(x + c)) + d
Outside the function: vertical. $a$ stretches by $|a|$ (reflects over the $x$-axis if $a<0$); $d$ shifts up. Inside the function: horizontal, and inverted. $b$ shrinks by a factor of $\frac{1}{|b|}$ (reflects over the $y$-axis if $b<0$); $+c$ shifts left. When the argument is written as $bx+k$, factor first: $f(2x+6)=f\left(2(x+3)\right)$ — shrink by $\tfrac12$, then shift left $3$, not left $6$.
Asymptotes ride along with the transformation: for a rational parent, a vertical asymptote $x=v$ moves to the solution of $b(x+c)=v$, and a horizontal asymptote $y=h$ moves to $y=ah+d$.
Choosing a model (1.13–1.14)
Over equally spaced inputs: constant first differences $\Rightarrow$ linear; constant $n$-th differences $\Rightarrow$ degree-$n$ polynomial. Data that levels off toward a ceiling calls for a rational model — a polynomial is disqualified because every nonconstant polynomial is unbounded: $\lim_{x\to\infty}p(x)=\pm\infty$.
Every model answer needs its "assumptions and limitations" sentence: the domain where the model makes sense, the meaning of its asymptote, and where it must not be extrapolated.
Đọc $g(x)=a\,f\!\left(b(x+c)\right)+d$ theo hai khoang: ngoài hàm ($a$, $d$) tác động theo phương dọc, đúng như mắt nhìn; trong hàm ($b$, $c$) tác động theo phương ngang và ngược chiều trực giác — $+c$ đẩy sang trái, $b=2$ co lại một nửa.
Chỗ mất điểm kinh niên: đối số dạng $bx+k$ phải đặt nhân tử trước. $f(2x+6)=f\left(2(x+3)\right)$ nghĩa là dời trái $3$ chứ không phải $6$. Tiệm cận cũng di cư theo phép biến đổi: tiệm cận đứng giải từ $b(x+c)=v$, tiệm cận ngang thành $y=ah+d$.
Chọn mô hình: dữ liệu cách đều mà sai phân cấp $n$ không đổi thì lấy đa thức bậc $n$. Dữ liệu chững lại về một mức trần thì đa thức bị loại từ vòng gửi xe — đa thức khác hằng luôn phóng ra vô cực — và mô hình hữu tỉ có tiệm cận ngang là ứng viên đúng. Câu “assumptions and limitations” là điểm riêng trong tự luận: nêu miền áp dụng, ý nghĩa của tiệm cận, và chỗ không được ngoại suy.
Nồng độ thuốc trong máu (mg/L) đo theo giờ, dữ liệu tăng nhanh lúc đầu rồi chững dần về sát mức $12$ mg/L mà không vượt qua. Một bạn đề xuất mô hình bậc hai $C(t)=at^2+bt+c$ với $a<0$ vì “khớp ba điểm đầu rất đẹp”. Vì sao mô hình đó vẫn phải loại, và dạng nào thay thế?
Xét dáng điệu vô cực. Parabol có $a<0$ thì $\lim_{t\to\infty}C(t)=-\infty$: mô hình tiên đoán nồng độ âm sau đỉnh — vô nghĩa vật lý, dù khớp đẹp ở ba điểm đầu. Khớp cục bộ không cứu được dáng điệu sai.
Dữ liệu “chững về mức trần $12$” là chữ ký của tiệm cận ngang, thứ mọi đa thức khác hằng không có. Ứng viên đúng là mô hình hữu tỉ cùng bậc, ví dụ
$$C(t)=\frac{12t}{t+k},\qquad \lim_{t\to\infty}C(t)=12$$Câu “limitations” đi kèm: mô hình chỉ dùng cho $t\ge0$, và tiệm cận nghĩa là nồng độ tiến sát nhưng không bao giờ đạt $12$.
Đọc xong rồi — làm thử ngay
Bài tập của chương Rational Functions and End Behavior gồm 14 câu trắc nghiệm và 5 đề tự luận, ra khó hơn đề thật 30–50%. Đáp án hiện ngay khi chọn, miễn phí.