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No lo digas. La función variable compleja devuelve un número complejo, por lo que dibuja dos líneas. En principio, el complejo no se limita a dos partes, sino que puede tener un número infinito de ellas.
No he probado a escribir a mano).
Entonces, ¿primero me diste una función y luego la dividiste en partes?
No es bueno hacer tales trucos...))
Antes has afirmado que puedes representar gráficamente una función con cualquier número de variables.
Pregunté - ¿cómo?
Has respondido: trazando funciones con una variable en una capa separada del eje Z.
He dicho: muéstrame.
Has respondido - ok.
Esperé.
Usted ha dicho - la función no puede ser insertada.
Yo mismo lo he probado y ha funcionado.
¿He reproducido correctamente la cadena de acontecimientos? Lo hiciste. Has sugerido trazar gráficos de funciones con una variable en capas separadas, por lo que tienes que descomponer la función global en términos simples (creo que se llama así) y trazar gráficos bidimensionales (pero has intentado trazar la función global gráficamente por alguna razón). Lo hice por ti.
¿Cuál es el problema? Yo hice el trabajo por ti. ¿Y luego qué?
Una sola curva en un gráfico muestra la relación entre los valores de dos variables.
No es posible mostrar en una línea curva en un gráfico bidimensional la dependencia entre muchas variables.
Pero eso está claro para todos...
Antes has afirmado que puedes construir gráficamente una función con cualquier número de variables.
Pregunté cómo...
Has respondido: trazando funciones con una variable en una capa separada del eje Z.
He dicho: muéstrame.
Has respondido - ok.
Esperé.
Usted ha dicho - la función no puede ser insertada.
Yo mismo lo he probado y ha funcionado.
¿He reproducido correctamente la cadena de acontecimientos? Lo hiciste. Has sugerido trazar las gráficas de las funciones con una variable en capas separadas, así que tienes que descomponer la función global en términos simples (creo que se llama así) y trazar las gráficas bidimensionales (pero has intentado trazar la función global por alguna razón). Lo hice por ti.
¿Cuál es el problema? Yo hice el trabajo por ti. ¿Qué es lo siguiente?
Andrew, ya he expresado mi opinión con bastante claridad desde mi punto de vista.
El espacio multidimensional se puede comprimir a tres dimensiones y se pueden buscar los máximos de cada función individual que construye su propia curva que expresa la dependencia del valor de la propiedad del objeto de otro parámetro.
No tengo nada más que decir sobre el tema...
Andrew, ya he expresado mi opinión de forma bastante clara y nítida, desde mi punto de vista.
El espacio multidimensional se puede comprimir en tres dimensiones y buscar los máximos de cada función individual, que construye su curva expresando la dependencia del valor de la propiedad del objeto en otro parámetro.
No tengo nada más que decir sobre el tema...
Muestra cómo hacerlo.
Me has mostrado gráficos con líneas curvas. Hay varios de ellos.
La fórmula de la función de cada gráfico consta de dos variables, x e y.
Supongamos:
Y es una propiedad de nuestro objeto (por ejemplo, la temperatura de su cuerpo).
X es el tiempo.
Nuestra función : Y = x1^2, crea una curva en una gráfica que muestra la relación entre la hora del día y la temperatura de nuestro objeto. (en la primera diapositiva).
Digamos que el objeto tiene otra propiedad, que es la densidad. A una determinada temperatura es más dura y comprimida, a otra es más blanda y aireada.
Para mostrar la relación entre la temperatura del objeto y su densidad, escribimos otra función: Y = x2^3. Trazamos la curva en la segunda diapositiva a lo largo del eje Z.
A continuación, buscamos los máximos y mínimos de ambas curvas en dos gráficos planos (diapositivas) situados en el eje Z uno tras otro.
Eso es todo.
Me has mostrado gráficos con líneas curvas. Hay varios de ellos.
La fórmula de la función de cada gráfico consta de dos variables, x e y.
Supongamos:
Y es una propiedad de nuestro objeto (por ejemplo, la temperatura de su cuerpo).
X es el tiempo.
Nuestra función : Y = x1^2, crea una curva en una gráfica que muestra la relación entre la hora del día y la temperatura de nuestro objeto. (en la primera diapositiva).
Digamos que el objeto tiene otra propiedad, que es la densidad. A una determinada temperatura es más dura y comprimida, a otra es más blanda y aireada.
Para mostrar la relación entre la temperatura del objeto y su densidad, escribimos otra función: Y = x2^3. Trazamos la curva en la segunda diapositiva a lo largo del eje Z.
A continuación, buscamos los máximos y mínimos de ambas curvas en dos gráficos planos (diapositivas) colocados en el eje Z uno por uno.
Eso es todo.
Bien. Sigamos adelante.
Volvamos al viejo ejemplo.
Tenemos un objeto: un cuerpo. Tiene una propiedad llamada temperatura.
Construimos una línea curva de su temperatura en función de la hora del día (factor externo) en el espacio de una gráfica bidimensional: Y = x^2; (consideraremos una propiedad por ahora).
A continuación, encontramos el momento en el que la temperatura es más alta y en el que es más baja.
A continuación, aparecen nuevos factores que influyen en la temperatura (propiedad) de un objeto: la intensidad de la luz, la fuerza del viento, la humedad del aire y la presión atmosférica.
Denotamos estos parámetros por q1, q2, q4.
Y los añadimos a la fórmula: Y = x^2 + q1 + q2 + q3 + q4;
Dependiendo de la hora del día, los valores de estos parámetros (factores que influyen en la temperatura) cambian, y sustituimos sus valores cambiantes en la fórmula. Como resultado, obtenemos una curva que muestra la dependencia de la temperatura corporal con respecto a la hora del día, teniendo en cuenta otros factores que influyen en ella: la intensidad de la luz, la fuerza del viento, la humedad del aire y la presión atmosférica.
El número de factores puede añadirse indefinidamente... Lo principal es conocer sus valores.
Y así, volvemos al viejo ejemplo.
Tenemos un objeto: un cuerpo. Tiene una propiedad: la temperatura.
Construimos una línea curva de su temperatura en función de la hora del día (factor externo) en el espacio de una gráfica bidimensional: Y = x^2; (consideraremos una propiedad por ahora).
A continuación, encontramos el momento en el que la temperatura es más alta y en el que es más baja.
A continuación, aparecen nuevos factores que influyen en la temperatura (propiedad) de un objeto: la intensidad de la luz, la fuerza del viento, la humedad del aire y la presión atmosférica.
Denotamos estos parámetros por q1, q2, q4.
Y los añadimos a la fórmula: Y = x^2 + q1 + q2 + q3 + q4;
Dependiendo de la hora del día, los valores de estos parámetros (factores que influyen en la temperatura) cambian, y sustituimos sus valores cambiantes en la fórmula. Como resultado, obtenemos una curva que muestra la dependencia de la temperatura corporal con respecto a la hora del día, teniendo en cuenta los factores adicionales que influyen en ella: la intensidad de la luz, la fuerza del viento, la humedad del aire y la presión atmosférica.
El número de factores puede añadirse indefinidamente... Lo principal es que conozcamos sus valores.
Todo esto es muy interesante. Pero, ¿cómo ayuda a encontrar el óptimo de la función que no conocemos? En el campeonato no tendrás la oportunidad de mirar dentro de *.ex5 con FF.
Supongamos que conoces los valores óptimos de los factores que influyen en la temperatura del objeto:
q1 = 1,
q2 = 2,
q3 = 3,
q4 = 10;
Con estos valores de estos factores, la temperatura del objeto durante el día se mantiene en el rango óptimo, dentro del cual el objeto no se sobrecalienta ni se sobreenfría.
Usted conoce estos valores óptimos.
Otros no conocen estos valores óptimos, pero tienen la opción de ir a una función y pasar sus valores de estos factores allí para ver si serán aceptables para el objeto. No se fundirá.
A cambio de pasar valores, la función devolverá la respuesta: la temperatura del objeto. A partir de la lógica de las respuestas se puede entender el patrón de influencia de los diferentes valores de varios factores en la temperatura del objeto y calcular el rango óptimo de valores para cada factor, en el que el objeto estará bien.
La tarea consiste en acercarse a los valores óptimos de los factores que sólo tú conoces.
Algo así...