Дефиниция на експоненциална функция
Инхибиране Теория на струните / / April 02, 2023
Магистър по математика, д-р на науките
Експоненциалната функция моделира различни природни явления и социални и икономически ситуации, поради което е важно да се идентифицират експоненциалните функции в различни контексти.
Нека си припомним, че за число \({a^1} = a,{a^2} = aa,\;{a^3} = aaa\) е дефинирано, като цяло имаме това за всяко \(n\ ) естествено число:
В случай \(a \ne 0\), имаме това: \({a^0} = 1,\;\) всъщност, когато \(a \ne 0,\) има смисъл да се извърши операцията \ (\frac{a}{a} = 1;\) когато прилагаме закона за показателите, имаме:
\(\frac{a}{a} = 1\)
\({a^{1 – 1}} = 1\)
\({a^0} = 1.\)
Когато \(a = 0\), предишното разсъждение няма смисъл, следователно на израза \({0^0},\) липсва математическа интерпретация.
В случай, че \(b > 0\) и е вярно, че \({b^n} = a,\), се казва, че \(b\) е n-ти корен от \(a\) и обикновено е означен като \ (b = {a^{\frac{1}{n}}},\;\) или \(b = \sqrt[n]{a}\).
Когато \(a < 0\), няма реално число \(b\), такова че \({b^2} = a;\), защото \({b^2} \ge 0;\;\ ), така че изрази на формата \({a^{\frac{m}{n}}}\), няма да се разглежда за \(a < 0.\) В следния алгебричен израз: \({a^n}\) \(a \ ) се нарича основа, а \(n\) е наричана експонента, \({a^n}\) се нарича степен\(\;n\) на \(a\) или също се нарича \(a\) на степен \(n,\;\)se спазвайте следните закони на показателите:
\({a^n}{a^m} = {a^{n + m}}\) | \(\frac{{{a^n}}}{{{a^m}}} = {a^{n – m}}\) | \({\left( {{a^n}} \right)^m} = {a^{nm}} = {\left( {{a^m}} \right)^n}\) |
---|---|---|
\(\frac{1}{{{a^n}}} = {a^{ – n}}\) | \({a^n} = \frac{1}{{{a^{ – n}}}}\) | \({\left( {\frac{1}{a}} \right)^n} = \frac{1}{{{a^n}}}\) |
\({\left( {ab} \right)^n} = {a^n}{b^n}\) | \({\left( {{a^{\frac{1}{n}}}} \right)^m} = {\left( {{a^m}} \right)^{\frac{1} {n}}} = {a^{\frac{m}{n}}}\) | \({a^0} = 1\) за всеки \(a \ne 0\) |
Експоненциалната функция е във формата:
\(f\наляво( x \надясно) = {a^x}\)
където \(a > 0\) е константа и независимата променлива е експонентата \(x\).
За да направим анализ на експоненциалната функция, ще разгледаме три случая
Случай 1 Когато основата \(a = 1.\)
В този случай \(a = 1,\) функцията \(f\left( x \right) = {a^x}\) е постоянна функция.
Случай 2 Когато основата \(a > 1\)
В този случай имаме следното:
Стойност на \(x\) | |
---|---|
\(x < 0\) | \(0 < {a^x} < 1\) |
\(x = 0\) | \({a^0} = 1\) |
\(0 < x < 1\) | \(1 < {a^x} < a\) |
\(x = 1\) | \({a^x} = 1\) |
\(x > 1\) | \(a < {a^x}\) |
Функцията \(f\left( x \right) = {a^x}\) е строго нарастваща функция, т.е. ако \({x_2} > {x_1}\), тогава:
\({a^{{x_2}}} > a_{}^{{x_2}}\)
\(f\наляво( {{x_2}} \вдясно) > f\наляво( {{x_1}} \вдясно)\)
Когато едно явление се моделира с експоненциална функция, с \(a > 1\), казваме, че то представя експоненциален растеж.
Случай 2 Когато основата \(a < 1\).
Стойност на \(x\) | |
---|---|
\(x < 0\) | \({a^x} > 1\) |
\(x = 0\) | \({a^0} = 1\) |
\(0 < x < 1\) | \(0 < {a^x} < 1\) |
\(x = 0\) | \({a^x} = 1\) |
\(x > 1\) | \(0 < {a^x} < a < 1\) |
Когато \(a < 1\), функцията \(f\left( x \right) = {a^x}\) е строго намаляваща функция, т.е. ако \({x_2} > {x_1}\ ), така:
\({a^{{x_2}}} < a_{}^{{x_1}}\) \(f\left( {{x_2}} \right) < f\left( {{x_1}} \right) \) Когато едно явление е модели с експоненциална функция, с \(a < 1\), казваме, че представя затихване или намаляване експоненциален. Следващата графика илюстрира поведението на \({a^x}\), в неговите три различни случая.
Приложения на експоненциалната функция
Пример 1 Нарастване на населението
Ще обозначим с \({P_0}\) първоначалната популация и с \(r \ge 0\) скоростта на нарастване на популацията, ако скоростта на популацията остава постоянна във времето; функцията
\(P\left( t \right) = {P_0}{\left( {1 + r} \right)^t};\)
Намерете населението в момент t.
Практически пример 1
Населението на Мексико през 2021 г. е 126 милиона и представя годишен ръст от 1,1%, Ако този растеж се запази, какво население ще има в Мексико през 2031 г., през годината 2021?
Решение
В този случай \({P_o} = 126\) и \(r = \frac{{1.1}}{{100}} = 0.011\), така че трябва да използвате:
\(P\left( t \right) = {P_0}{\left( {1 + .0011} \right)^t}\)
Следващата таблица показва резултатите
година | изминалото време (\(T\)) | Изчисляване | Население (милиони) |
---|---|---|---|
2021 | 0 | \(P\вляво( t \вдясно) = 126{\вляво( {1,0011} \вдясно)^0}\) | 126 |
2031 | 10 | \(P\left( t \right) = 126{\left( {1.0011} \right)^{10}}\) | 140.57 |
2051 | 30 | \(P\left( t \right) = 126{\left( {1.0011} \right)^{30}}\) | 174.95 |
Пример 2 Изчисляване на сложна лихва
Банките предлагат годишен лихвен процент, но реалният процент зависи от това за колко месеца го инвестирате; Например, ако ви бъде предложен годишен лихвен процент от r%, реалният месечен процент е \(\frac{r}{{12}}\)%, двумесечният процент е \(\frac{r}{6}\)%, тримесечното е \(\frac{r}{4}\)%, тримесечното е \(\frac{r}{3}\)%, а семестърът е \(\frac{r}{2}\)%.
Практически пример 2
Да предположим, че инвестирате 10 000 в банка и те ви предлагат следните годишни лихвени проценти:
Срочни депозити | Годишна ставка | периоди в годината | действителна ставка | Натрупани пари за \(k\) месеца |
---|---|---|---|---|
два месеца | 0.55% | 6 | \(\frac{{0,55\% }}{6} = 0,091667{\rm{\% }}\) | \(10000{\ляво( {1 + 0,00091667} \дясно)^{\frac{k}{2}}}\) |
три месеца | 1.87% | 4 | \(\frac{{1,87\% }}{4} = 0,4675{\rm{\% }}\) | \(10000{\ляво( {1 + 0,00461667} \дясно)^{\frac{k}{3}}}\) |
шест месеца | 1.56% | 2 | \(\frac{{1,56\% }}{4} = 0,78{\rm{\% }}\) | \(10000{\ляво( {1 + 0,0078} \дясно)^{\frac{k}{6}}}\) |
Числото \(e\), постоянен и непрекъснат интерес на Ойлер.
Сега да предположим, че имаме начален капитал \(C\) и го инвестираме при фиксиран процент \(r > 0\), и разделяме годината на \(n\) периода; капиталът, натрупан за една година, е равен на:
\(A = \;C{\left( {1 + \frac{r}{n}} \right)^n}\)
За да анализираме как се държи натрупаният капитал, когато \(n\), расте, ще пренапишем натрупания капитал за една година:
\(A = \;C{\left( {1 + \frac{r}{n}} \right)^n}\)\(A = \;C{\left( {1 + \frac{1} {{\frac{n}{r}}}} \right)^{\left( {\frac{n}{r}} \right) r}},\)
правейки \(m = \frac{n}{r}\), получаваме:
\(A = C{\left( {1 + \frac{1}{m}} \right)^{mr}}\)\(A = C{\left( {{{\left( {1 + \ frac{1}{m}} \right)}^m}} \right)^r}.\)
С нарастването на \(n\) расте и \(m = \frac{n}{r}.\)
С нарастването на \(m = \frac{n}{r},\) изразът \({\left( {1 + \frac{1}{m}} \right)^m}\) се доближава до това, което се нарича Константа на Ойлер или число:
\(e \приблизително 2,718281828 \lточки .\)
Константата на Ойлер няма краен или периодичен десетичен израз.
Имаме следните приближения
\(C{\left( {{{\left( {1 + \frac{1}{m}} \right)}^m}} \right)^r} \приблизително C{e^r},\) \(C{\left( {1 + \frac{r}{n}} \right)^{ns}} \приблизително C{e^{rs}}.\)
Към израза:
\(A = \;C{e^r},\)
Можем да го тълкуваме по два начина:
1.- Като максималната сума, която можем да натрупаме за една година, когато инвестираме капитал \(C,\;\) при годишен процент \(r.\)
2.- Като сумата, която бихме натрупали за една година, ако капиталът ни непрекъснато се реинвестира с годишен процент \(r.\)
\(T\left( s \right) = \;C{e^{rs}},\)
е сумата, натрупана, ако \(s\) години са инвестирани с непрекъсната лихва.
Конкретен пример 3
Сега ще се върнем към част от конкретен пример 2, където годишната ставка е 0,55% на двумесечни вноски. Изчислете капитала, който се натрупва, ако първоначалният капитал е 10 000 и се реинвестира за половин година, две години, 28 месеца.
\(10{\left( {1.00091667} \right)^{\frac{6}{2}}} = 10.{\rm{\;}}027525\)
както показва таблицата по-долу, стойността на \(m = \frac{n}{r},\) не е „малка“ и таблицата по-горе показва, че \({\left( {1 + \frac{1}{ m}} \right)^m}\) е близо до константата на Ойлер.
време | Брой периоди (\(k\)) | Натрупан капитал, в хиляди, реинвестиран на всеки два месеца |
---|---|---|
Половин година | 3 | \(10{\left( {1.00091667} \right)^3} = 10.{\rm{\;}}027525\) |
Две години | 12 | \(10{\left( {1.00091667} \right)^{12}} = 10110.{\rm{\;}}557\) |
38 месеца | 19 | \(10{\ляво( {1,00091667} \дясно)^{19}} = 10.\;175612\) |
време | Време от години (\(s\)) | Натрупаният капитал, в хиляди, инвестирайте с непрекъсната лихва |
---|---|---|
Половин година | \(s = \frac{1}{2}\) | \(10{e^{0,0055\left( {\frac{1}{2}} \right)}} = 10.{\rm{\;}}027538\) |
Две години | \(s = 2\) | \(10{\left( {1.00091667} \right)^{0.0055\left( 2 \right)}} = 10110.{\rm{\;}}607\) |
38 месеца | \(s = \frac{{19}}{6}\) | \(10{\left( {1.00091667} \right)^{\frac{{19}}{6}}} = 10.\;175692\) |
Пример 2 Амортизация
Практически пример 1
Един компютър се обезценява с 30% всяка година, ако един компютър струва $20 000 песо, определете цената на компютъра за \(t = 1,12,\;14,\;38\) месеца.
В този случай човек има:
\(P\left( t \right) = 20000{\rm{\;}}{\left( {1 – 0,30} \right)^t}\)
С \(t\) в години, заместването на \(t\) в следващата таблица дава
време в месеци | време в години | изчисления | Числова стойност |
---|---|---|---|
1 | \(\frac{1}{{12}}\) | \(P\left( t \right) = 20000{\rm{\;}}{\left( {1 – .30} \right)^{\frac{1}{{12}}}}\) | 19414.289 |
12 | 1 | \(P\left( t \right) = 20000{\rm{\;}}{\left( {1 – .30} \right)^1}\) | 14000 |
14 | \(\frac{7}{6}\) | \(P\left( t \right) = 20000{\rm{\;}}{\left( {1 – .30} \right)^{\frac{7}{6}}}\) | 13192.012 |
38 | \(\frac{{19}}{6}\) | \(P\left( t \right) = 20000{\rm{\;}}{\left( {1 – .30} \right)^{\frac{7}{6}}}\) | 6464.0859 |