Thursday, April 22, 2010

Synthetic Division

Polynomial แ€€ိแ€”္းแ€แ€”္းแ€แ€…္แ€ုแ€€ို polynomial of first degree แ€”ဲแ‚” แ€…ားแ€ဲ့แ€กแ€ါ แ€›แ€œာแ€ဲ့ remainder แ€กေแพแ€€ာแ€„္းแ€€ို remainder theorem แ€™ွာ ေျแ€•ာျแ€•แ€ဲ့แฟแ€•ီးแ€•ါแฟแ€•ီ။ Remainder Theorem แ€กแ€› แ€žိႏိုแ€„္แ€ာแ€€ แ€กแพแ€€ြแ€„္း (remainder) แ€•ါแ€•ဲ။ แ€…ားแ€œแ€’္ (quotient) แ€€ို แ€žိแ€်แ€„္แ€แ€š္แ€†ိုแ€›แ€„္ แ€˜แ€š္แ€œို แ€œုแ€•္แ€›แ€™แ€œဲ။ แ€ฅแ€•แ€™ာ ေแ€œးแพแ€€แ€Š့္แ€›ေแ€กာแ€„္။

p(x) = x3–7x–6 แ€€ို x-4 แ€”ဲแ‚” แ€…ားแ€™แ€š္แ€†ိုแ€›แ€„္ remainder= p(4) ေแ€•ါ့။

p(4)= 43–7(4)–6 = 30 แ€œိုแ‚”แ€žိႏိုแ€„္แ€•ါแ€แ€š္။

แ€’ီေแ€”แ€›ာแ€™ွာ p(x)=x3–7x–6 แ€€ို dividend (แ€แ€Š္แ€€ိแ€”္း) แ€œိုแ‚” ေแ€แšแ€•ါแ€แ€š္။ x – 4 แ€€ို แ€…ားแ€€ိแ€”္း (divisor) แ€œိုแ‚” ေแ€แšแ€•ါแ€แ€š္။ p(4)=30 แ€€ိုေแ€ာ့ แ€กแพแ€€ြแ€„္း (remainder) แ€œိုแ‚” ေแ€แšแ€•ါแ€แ€š္။ remainder theorem แ€กแ€› แ€กแ€œြแ€š္แ€แ€€ူ แ€ြแ€€္แ€‘ုแ€္ႏိုแ€„္แ€ာแ€€ remainder value แ€•ါแ€•ဲ။ แ€…ားแ€œแ€’္ (quotient) แ€€ို แ€œိုแ€်แ€„ိแ€แ€š္แ€†ိုแ€›แ€„္ေแ€ာ့ แ€်แ€…ားแ€›ေแ€ာ့แ€™ွာေแ€•ါ့။ แ€’ီแ€œိုแ€•ါ။

แ€กแ€ုแ€†ိုแ€›แ€„္ แ€…ားแ€œแ€’္แ€€ q(x)=x2+4x+9 แ€†ိုแ€ာแ€€ို แ€›แ€›ွိแ€™ွာ ျแ€–แ€…္แ€•ါแ€แ€š္။ แ€แ€€ၠแ€žိုแ€œ္แ€แ€„္แ€แ€”္း ျแ€•แ€Œာแ€”္းแ€်แ€€္แ€•ါ แ€žแ€„္แ€›ိုးแ€กแ€› แ€…ားแ€œแ€’္แ€€ို แ€œိုแ€်แ€„္แ€›แ€„္ แ€’ီแ€œိုแ€•ဲ actual division แ€”ဲแ‚”แ€•ဲ แ€…ားแ€›แ€™ွာ ျแ€–แ€…္แ€•ါแ€แ€š္။ แ€’ါေแ€•แ€™แ€š့္ multiple choice แ€œို ေแ€™းแ€ြแ€”္းแ€™်ိဳးแ€กแ€ြแ€€္ แ€…ားแ€œแ€’္แ€กေျแ€–แ€€ိုแ€•ဲ แ€œိုแ€ဲ့แ€กแ€ါ แ€’ီแ€”แ€Š္းแ€Ÿာ แ€›ွแ€Š္แ€œ်ားแฟแ€•ီး แ€กแ€်ိแ€”္แ€€ုแ€”္แ€ာေแ€•ါ့။ แ€’ါแ€†ိုแ€›แ€„္ แ€˜แ€š္แ€œို แ€œုแ€•္แ€™แ€œဲ။ แ€…ားแ€œแ€’္ေแ€€ာ แ€กแพแ€€ြแ€„္းแ€€ိုแ€•ါ แ€กแ€œြแ€š္แ€แ€€ူ แ€›ွာႏိုแ€„္แ€ဲ့ synthetic division แ€€ို แ€žံုးแฟแ€•ီး แ€ြแ€€္แ€‘ုแ€္ ႏိုแ€„္แ€•ါแ€แ€š္။

แ€กแ€‘แ€€္แ€€ แ€…ားျแ€•แ€ဲ့แ€ဲ့ polynomial แ€€ိုแ€•ဲ แ€ฅแ€•แ€™ာแ€กျแ€–แ€…္ แ€ြแ€€္แพแ€€แ€Š့္แ€›ေแ€กာแ€„္။ x3–7x–6 แ€€ို x - 4 แ€”ဲแ‚” แ€…ားแ€•ါแ€™แ€š္။

แ€กแ€†แ€„့္(แ)။ แ€แ€Š္แ€€ိแ€”္းแ€›ဲ့ terms ေแ€ြแ€™ွာ แ€•ါแ€แ€„္แ€ဲ့ ေျแ€™ွာแ€€္ေแ€–แšแ€€ိแ€”္းแ€™်ား (coefficients) แ€€ို degree แ€กแ€œိုแ€€္ แ€กแ€…แ€ฅ္แ€œိုแ€€္ แ€်ေแ€›းแ€•ါแ€™แ€š္။ แ€œแ€€္แ€›ွိแ€€ိแ€”္းแ€แ€”္းแ€™ွာ แ€†ိုแ€›แ€„္ x2 แ€•ါแ€ဲ့แ€€ိแ€”္းแ€œံုး (term in x2) แ€™แ€•ါแ€แ€„္แ€ဲ့แ€กแ€ြแ€€္ coefficient=0 แ€œိုแ‚” แ€žแ€္แ€™ွแ€္แ€›แ€™ွာ ျแ€–แ€…္แ€•ါแ€แ€š္။ แ€…ားแ€€ိแ€”္း (in the form of x - k) แ€™ွာ แ€•ါแ€แ€„္แ€ဲ့ constant term k (แ€’ီแ€ฅแ€•แ€™ာแ€™ွာ แ€†ိုแ€›แ€„္ေแ€ာ့ k=4 ေแ€•ါ့) แ€€ို แ€œแ€Š္း ေแ€กာแ€€္แ€™ွာ ျแ€•แ€‘ားแ€žแ€œို ေแ€›းแ€်แ€œိုแ€€္แ€•ါ။

image

แ€กแ€†แ€„့္(แ‚)။ แ€•แ€‘แ€™แ€ฅီးแ€†ံုးေแ€ြแ‚•แ€ဲ့ coefficient 1 แ€€ို ျแ€•แ€‘ားแ€žแ€Š့္แ€กแ€ိုแ€„္း แ€†ြဲแ€်แ€œိုแ€€္แ€•ါ။ ၎ေแ€”ာแ€€္ k แ€แ€”္แ€–ိုးျแ€–แ€…္ေแ€žာ 4 ႏွแ€„့္ေျแ€™ွာแ€€္แฟแ€•ီး แ€’ုแ€ိแ€š column แ€€ 0 ေแ€กာแ€€္แ€ြแ€„္ แ€›แ€œแ€’္แ€€ိုေแ€›းแ€•ါ။

image

แ€กแ€†แ€„့္(แƒ)။ แ€’ုแ€ိแ€š column แ€™ွ แ€แ€”္แ€–ိုးแ€™်ားแ€€ို ေแ€•ါแ€„္းแ€•ါ။ แ€›แ€œแ€’္แ€€ို 4 ႏွแ€„့္ေျแ€™ွာแ€€္แฟแ€•ီး แ€แ€ိแ€š column แ€ြแ€„္ ေแ€›းแ€•ါ။ แ€‘ိုแ€”แ€Š္း แ€กแ€ိုแ€„္း column แ€™်ားแ€€ို ျแ€–แ€Š့္แ€…ြแ€€္แ€žြားแ€•ါ။

image

ေแ€›ွแ‚•แ€†ံုးแ€‚แ€แ€”္းแ€žံုးแ€œံုး (1 4 9) แ€žแ€Š္ แ€…ားแ€œแ€’္၏ coefficient แ€™်ား ျแ€–แ€…္แฟแ€•ီး 30 แ€™ွာ remainder ျแ€–แ€…္แ€•ါแ€แ€š္္။ แ€™ူแ€œ polynomial ၏ degree แ€™ွာ 3 ျแ€–แ€…္ေแ€žာေแพแ€€ာแ€„့္ แ€…ားแ€œแ€’္แ€™ွာ degree แ€แ€†แ€„့္ေแ€œွ်ာ့แ€€်แ€žြားแ€•ါแ€™แ€š္။ แ€’ါေแพแ€€ာแ€„့္ แ€…ားแ€œแ€’္แ€€ x2+4x+9 แ€œိုแ‚” แ€กแ€œြแ€š္แ€แ€€ူ แ€žိႏိုแ€„္แ€•ါแ€แ€š္။ แ€กแ€ုေျแ€•ာแ€ဲ့แ€ဲ့ แ€”แ€Š္းแ€€ို synthetic division แ€œိုแ‚” ေแ€แšแ€•ါแ€แ€š္။ long polynomial division แ€”ဲแ‚” แ€်แ€…ားแ€›แ€”္ แ€™แ€œိုแ€•ဲ quotient ေแ€€ာ remainder แ€•ါ แ€กแ€œြแ€š္แ€แ€€ူ แ€žိႏိုแ€„္แ€ဲ့ แ€”แ€Š္းแ€แ€…္แ€ုแ€•ါแ€•ဲ။

ေแ€”ာแ€€္แ€‘แ€•္แ€ฅแ€•แ€™ာ แ€แ€…္แ€•ုแ€…္แ€ြแ€€္แพแ€€แ€Š့္แ€›ေแ€กာแ€„္။

Example 1. Use synthetic division to divide 2x5 + 3x4 + 25x² − 1 by x + 3.

Dividend = p(x)= 2x5 + 3x4 + 25x² − 1 .

Divisor = x − k = x + 3 = x – (-3)

Therefore k = -3


image

Therefore the quotient is 2x4 − 3x3 + 9x² − 2x + 6 and the remainder is -19.

แ€’ီေแ€œာแ€€္แ€†ိုแ€›แ€„္ synthetic division แ€€ို แ€žေแ€˜ာေแ€•ါแ€€္ေแ€œာแ€€္แ€•ါแฟแ€•ီ။

Wednesday, April 21, 2010

แ…ျแ€–แ€„့္ แ€กแ€†ံုးแ€žแ€္ေแ€žာ แ€†แ€š္แ€‚แ€แ€”္းแ€™်ား၏ ႏွแ€…္แ€‘แ€•္แ€€ိแ€”္း

แ€ฅแ€•แ€™ာ 152 แ€†ိုแ€•ါแ€…ိုแ‚” 15 x 15 = 225 ေแ€•ါ့၊ แ€€ိแ€”္းแ€แ€”္แ€–ိုး แ‚€แ€€ီးแ€œာแ€›แ€„္ แ€กแ€œြแ€š္แ€™ေျแ€•ာႏိုแ€„္ေแ€ာ့แ€˜ူး แ€œြแ€š္แ€•ါแ€แ€š္။ calculator แ€”ဲแ‚” แ€ြแ€„္แ€›แ€„္ေแ€•ါ့။ calculator แ€™แ€•ါแ€•ဲ แ€กแ€œြแ€š္ေျแ€•ာแ€œိုแ‚”แ€›แ€•ါแ€แ€š္။

152 แ€€ိုแ€•ဲ ေျแ€•ာแพแ€€แ€Š့္แ€›ေแ€กာแ€„္။ แ€ုแ€‚แ€แ€”္း 5 ျแ€–แ€„့္แ€†ံုးေแ€žာေแพแ€€ာแ€„့္ 25 แ€်ေแ€›းแ€•ါ။ แ€†แ€š္แ€‚แ€แ€”္းแ€‘แ€€္ แ€แ€…္แ‚€แ€€ီးေแ€žာ แ€€ိแ€”္းျแ€–แ€„့္ေျแ€™ွာแ€€္แ€•ါ။ 1 แ€‘แ€€္ 1 แ‚€แ€€ီးေแ€žာแ€‚แ€แ€”္းแ€™ွာ 2 ျแ€–แ€…္แ€แ€š္။ แ€’ါ့ေแพแ€€ာแ€„့္ 1x2=2 ေแ€•ါ့။ แ€’ါေแพแ€€ာแ€„့္ 152=225။ แ€‘ိုแ€”แ€Š္းแ€กแ€ိုแ€„္း แ€ြแ€€္္แพแ€€แ€Š့္แ€›แ€„္

square shortcut

152= 225
252= 625
352= 1225
452= 2025
552= 3025
652= 4225
752= 5625
852= 7225
952= 9025
1052=11025

แ€€ဲ... แ€€ိแ€”္းแ€‚แ€แ€”္းေแ€ြแ€›ဲ့ แ€œွ်ိဳแ‚•แ€ွแ€€္แ€်แ€€္ေแ€ြแ€Ÿာ แ€กံ့แพแ€žแ€…แ€›ာ แ€™ေแ€€ာแ€„္းแ€˜ူးแ€œား။

Tuesday, April 20, 2010

Ways to describe functions

Function แ€™်ားแ€€ို ေแ€–แšျแ€•ႏိုแ€„္ေแ€žာ แ€”แ€Š္းแ€œแ€™္းแ€™်ား


แ€’ီแ€แ€…္แ€ါေแ€ာ့ function ေแ€ြแ€€ို ေแ€–แšျแ€•ႏိုแ€„္แ€ဲ့ แ€”แ€Š္းแ€œแ€™္းေแ€ြแ€€ို ေျแ€•ာျแ€•แ€•ါแ€™แ€š္။

แ€†ိုแพแ€€แ€•ါแ€…ိုแ‚”။ function f แ€Ÿာ A = {-3, -2, -1, 0, 1, 2, 3} แ€”ဲแ‚” B = {-9, -6, -3, 0, 3, 6, 9} แ€€ို f(x)=3x แ€”ဲแ‚” แ€†แ€€္แ€žြแ€š္แ€‘ားแ€ဲ့ function แ€แ€…္แ€ု ျแ€–แ€…္แ€•ါแ€แ€š္။ แ€’ီ function แ€›ဲ့ แ€†แ€€္แ€žြแ€š္แ€်แ€€္ေแ€ြ แ€žိแ€–ိုแ‚” function แ€‘ဲแ€™ွာ แ€กแ€…ားแ€žြแ€„္းแพแ€€แ€Š့္แ€›ေแ€กာแ€„္။

f(x) = 3x

f(-3) = 3(-3) = -9

f(-2) = 3(-2) = -6

f(-1) = 3(-1) = -1

f(0) = 3(0) = 0

f(1) = 3(1) = 3

f(2) = 3(2) = 6

f(3) = 3(3) = 9 แ€†ိုแ€ဲ့ แ€†แ€€္แ€žြแ€š္แ€်แ€€္ေแ€ြ แ€›แ€ာေแ€•ါ့။

แ€กဲแ€’ီแ€†แ€€္แ€žြแ€š္แ€်แ€€္แ€€ို แ€กแ€œြแ€š္แ€แ€€ူ แ€‘แ€„္แ€›ွား ျแ€™แ€„္แ€žာေแ€กာแ€„္ ေแ€–แšျแ€•ႏိုแ€„္แ€ဲ့ แ€”แ€Š္းแ€œแ€™္းေแ€ြ แ€กေแพแ€€ာแ€„္း แ€†แ€€္แ€›ွแ€„္းျแ€• แ€•ါแ€™แ€š္။


1. A verbal statement

แ€กแ€‘แ€€္แ€€ function แ€›ဲ့ แ€†แ€€္แ€žြแ€š္แ€်แ€€္แ€€ို แพแ€€แ€Š့္แ€™แ€š္แ€†ိုแ€›แ€„္ x3x ျแ€–แ€…္แ€ာေแพแ€€ာแ€„့္ แ€™ူแ€œแ€แ€”္แ€–ိုးแ€Ÿာ image แ€›ဲ့ แ€žံုးแ€•ံု แ€แ€…္แ€•ံု ျแ€–แ€…္แ€แ€š္แ€†ိုแ€ာแ€€ို แ€žိแพแ€€แ€™ွာ ျแ€–แ€…္แ€•ါแ€แ€š္။ แ€’ါแ€€ို verbal statement แ€”ဲแ‚” ေแ€–แšျแ€•แ€™แ€š္แ€†ိုแ€›แ€„္

A function from A to B : “is one-third of " แ€œိုแ‚” ေျแ€•ာแ€›แ€™ွာေแ€•ါ့။ แ€กแ€‘แ€€္แ€€ แ€†แ€€္แ€žြแ€š္แ€်แ€€္แ€€ို verbal statement แ€”ဲแ‚” ျแ€•แ€”္แ€်ေแ€›းแ€™แ€š္ แ€†ိုแ€›แ€„္-

-3 is one-third of -9
-2 is one-third of -6
-1 is one-third of -3
0 is one-third of 0
1 is one-third of 3
2 is one-third of 6
3 is one-third of 9 แ€œိုแ‚” ေျแ€•ာแ€œိုแ‚”แ€›แ€•ါแ€แ€š္။

2. Arrow diagram

แ€’ီေแ€–แšျแ€•แ€•ံု แ€…แ€”แ€…္แ€€ေแ€ာ့ แ€‘แ€„္แ€›ွားျแ€™แ€„္แ€žာแฟแ€•ီး แ€›ိုးแ€›ွแ€„္းแ€•ါแ€แ€š္။ แ€’ါေแ€•แ€™แ€š့္ แ€กแ€€แ€”္แ‚”แ€กแ€žแ€္แ€”ဲแ‚”แ€žာ แ€›ွိแฟแ€•ီး แ€ိแ€ိแ€€်แ€€် ေแ€–แšျแ€•ႏိုแ€„္แ€ဲ့ แ€กแ€…ုแ€แ€„္ေแ€ြ แ€•ါแ€ဲ့ domain แ€”ဲแ‚” codomain แ€ိုแ‚”แ€กแ€ြแ€€္แ€žာ แ€žแ€„့္ေแ€œ်ာ္แ€•ါแ€แ€š္။ แ€กแ€ုแ€œို ေแ€–แšျแ€•แ€•ါแ€แ€š္။


3.A set of ordered pairs

Function แ€แ€…္แ€ုแ€€ို แ€กแ€…ုแ€”ဲแ‚” ေแ€–แšျแ€•ျแ€แ€„္း ျแ€–แ€…္แ€•ါแ€แ€š္။ Domain แ€‘ဲแ€€ แ€กแ€…ုแ€แ€„္ (elements of domain) ေแ€ြแ€€ို independent variables แ€œိုแ‚”ေแ€แšแฟแ€•ီး image ေแ€ြแ€€ို dependent variables แ€œိုแ‚” ေแ€แšแ€•ါแ€แ€š္။ ordered pair แ€แ€…္แ€ုแ€€ို ေแ€›းแ€ဲ့แ€กแ€ါ (independent variables, dependent variables) แ€œိုแ‚” ေแ€›းแ€›แ€•ါแ€แ€š္။

แ€กแ€‘แ€€္แ€™ွာ ေแ€–แšျแ€•แ€ဲ့แ€ဲ့ function แ€€ို ျแ€•แ€”္แพแ€€แ€Š့္แ€›แ€„္ -

(-3, -9), (-2, -6), (-1, -3), (0, 0), (1, 3), (2, 6), (3, 9) แ€†ိုแ€ဲ့ ordered pairs ေแ€ြแ€€ို ေแ€ြแ‚”แ€›แ€™ွာ ျแ€–แ€…္แ€•ါแ€แ€š္။ แ€กแ€…ုแ€†ိုแ€ာแ€€ แ€กแ€…ုแ€แ€„္ေแ€ြแ€€ို แ€ြแ€”္แ‚”แ€€ြแ€„္း { } แ€‘ဲแ€™ွာ แ€‘แ€Š့္ေแ€›းแ€›แ€แ€š္แ€†ိုแ€ာแ€€ို แ€žိแฟแ€•ီးျแ€–แ€…္แ€™ွာแ€•ါ။ แ€’ါ့ေแพแ€€ာแ€„့္ ေျแ€•ာแ€ဲ့แ€ဲ့ function แ€€ို set of ordered pairs แ€”ဲแ‚” ေแ€–แšျแ€•แ€™แ€š္แ€†ိုแ€›แ€„္ -

A function from A to B = {(-3, -9), (-2, -6), (-1, -3), (0, 0), (1, 3), (2, 6), (3, 9)} แ€œိုแ‚” ေแ€–แšျแ€•ေแ€•းแ€›แ€™ွာ ျแ€–แ€…္แ€•ါแ€แ€š္။


4. Table form

Function ေแ€ြแ€€ို ေแ€–แšျแ€•แ€ဲ့ แ€”แ€Š္းแ€œแ€™္းေแ€ြแ€‘ဲแ€€ แ€กแ€žံုးแ€™်ားแฟแ€•ီး แ€กแ€žံုးแ€แ€„္แ€ဲ့ แ€…แ€”แ€…္แ€แ€…္แ€ုေแ€•ါ့။ แ€…ာแ€›แ€„္းแ€‡แ€šားแ€†ိုแ€ာ แ€œုแ€•္ေแ€†ာแ€„္แ€်แ€€္แ€”ဲแ‚” แ€›แ€œแ€’္ေแ€ြแ€€ို ႏႈိုแ€„္းแ€šွแ€ฅ္แพแ€€แ€Š့္แ€ဲ့ แ€…แ€”แ€…္แ€แ€…္แ€ုแ€•ဲ แ€™แ€Ÿုแ€္แ€œား။ แ€กแ€‘แ€€္แ€€ function แ€€ို table แ€”ဲแ‚” ေแ€–แšျแ€•แ€™แ€š္แ€†ိုแ€›แ€„္ แ€กแ€ုแ€œိုေแ€–แšျแ€•แ€›แ€™ွာ ျแ€–แ€…္แ€•ါแ€แ€š္။


x
-3
-2
-1
0
1
2
3
3x
-9
-6
-3
0
3
6
9

5. Graph

แ€กแ€žံုးแ€กแ€™်ားแ€†ံုး แ€”แ€Š္းแ€œแ€™္းแ€แ€…္แ€ုแ€•ါแ€•ဲ။ แ€œုแ€•္แ€„แ€”္းแ€แ€…္แ€ုแ€›ဲ့ แ€กแ€แ€€္แ€กแ€€် แ€œုแ€•္ေแ€†ာแ€„္แ€်แ€€္แ€แ€…္แ€ုแ€›ဲ့ แ€กแ€žြแ€„္แ€žแ€ၭာแ€”္၊ แ€กေျแ€แ€กေแ€”แ€€ို แ€กแ€œြแ€š္แ€แ€€ူ แ€แ€”္แ‚”แ€™ွแ€”္းႏိုแ€„္แ€–ိုแ‚” graph ေแ€ြแ€†ြဲแฟแ€•ီး แพแ€€แ€Š့္แ€žแ€œိုေแ€•ါ့။ แ€œုแ€•္แ€„แ€”္းေแ€†ာแ€„္แ€›ြแ€€္แ€်แ€€္ေแ€ြ แ€†ိုแ€ာ แ€แ€€แ€š္ေแ€ာ့ function ေแ€ြแ€•ါแ€•ဲ။


Graph แ€†ိုแ€ာ ေแ€›ျแ€•แ€„္แ€Šီ (x-axis) แ€”ဲแ‚” ေแ€’ါแ€„္แ€œိုแ€€္ (y-axis) แ€แ€„္แ€›ိုးႏွแ€…္แ€ုแ€”ဲแ‚” แ€–ြဲแ‚”แ€…แ€Š္းแ€‘ားแ€ဲ့ ျแ€•แ€„္แ€Šီ (Cartesian plain) ေแ€•แšแ€™ွာ แ€†แ€€္แ€žြแ€š္แ€်แ€€္แ€›ဲ့ แ€แ€Š္ေแ€”แ€›ာေแ€ြแ€€ို แ€žแ€္แ€™ွแ€္ေแ€•းแ€œိုแ€€္แ€ာแ€•ါ။


Graph แ€†ြဲแ€ဲ့ แ€กแ€ါ แ€žแ€ိแ€‘ားแ€›แ€™ွာแ€€ elements of domain (independent variables) ေแ€ြแ€€္ို x แ€แ€„္แ€›ိုးแ€™ွာ แ€‘ားแ€›แ€•ါแ€แ€š္၊ elements of codomain (dependent variables) ေแ€ြแ€€ိုေแ€ာ့ y แ€แ€„္แ€›ိုးแ€™ွာ แ€‘ားแ€•ါแ€แ€š္။ Domain แ€”ဲแ‚” Codomain แ€‘ဲแ€™ွာแ€•ါแ€ဲ့ elements ေแ€ြแ€€ို แ€แ€„္แ€›ိုးေแ€ြေแ€•แšแ€™ွာ แ€กแ€Šီแ€กแ€™ွ် แ€กแ€•ိုแ€„္းแ€กျแ€ား (same interval) แ€žแ€္แ€™ွแ€္ ေแ€•းแ€›แ€•ါแ€แ€š္။ แ€†แ€€္แ€žြแ€š္แ€်แ€€္แ€กแ€ိုแ€„္း ေแ€”แ€›ာ (location) แ€€ို แ€žแ€္แ€™ွแ€္ေแ€•းแ€›แ€•ါแ€แ€š္။ แ€กแ€‘แ€€္แ€€ ေျแ€•ာแ€ဲ့แ€ဲ့ function แ€€ို graph แ€”ဲแ‚” ေแ€–แšျแ€•แ€™แ€š္แ€†ိုแ€›แ€„္ แ€กแ€ုแ€œိုแ€›แ€›ွိแ€™ွာ ျแ€–แ€…္แ€•ါแ€แ€š္။ แ€’ီေแ€”แ€›ာแ€™ွာ y=3x ျแ€–แ€…္แ€•ါแ€แ€š္။


แ€กแ€ုေแ€–แšျแ€•แ€ဲ့ graph แ€™ွာ function แ€›ဲ့ result แ€Ÿာ แ€กแ€™ွแ€္แ€…แ€€္ (point) ေแ€ြ แ€กျแ€–แ€…္แ€žာ แ€›ွိေแ€”แ€™ွာแ€•ါ။ curve แ€™แ€Ÿုแ€္ แ€•ါแ€˜ူး။ แ€˜ာေแพแ€€ာแ€„့္แ€œဲ แ€†ိုแ€›แ€„္ေแ€ာ့ domain แ€‘ဲแ€™ွာแ€›ွိแ€ဲ့ elements แ‡แ€ုแ€กแ€ြแ€€္แ€•ဲ แ€žแ€္แ€™ွแ€္แ€›แ€ာ ျแ€–แ€…္แ€œိုแ‚”แ€•ါแ€•ဲ။


แ€กแ€€แ€š္၍ domain แ€”ဲแ‚” codomain แ€Ÿာ A แ€”ဲแ‚” B แ€™แ€Ÿုแ€္แ€•ဲ R (set of real numbers) ျแ€–แ€…္แ€แ€š္แ€†ိုแ€•ါแ€…ိုแ‚”။ แ€†ိုแ€œိုแ€ာแ€€ -

Function f:RR and f(x)=3x ေแ€•ါ့။


แ€’ါแ€†ိုแ€›แ€„္ေแ€ာ့ elements of domain แ€Ÿာ x แ€แ€„္แ€›ိုးေแ€•แšแ€™ွာ แ€›ွိแ€ဲ့ แ€กแ€™ွแ€္แ€ိုแ€„္းแ€€ို แ€†ိုแ€œိုแ€ာ ျแ€–แ€…္แฟแ€•ီး၊ elements of codomain แ€Ÿာ y แ€แ€„္แ€›ိုးေแ€•แšแ€™ွာแ€›ွိแ€ဲ့ แ€กแ€™ွแ€္แ€ိုแ€„္းแ€€ို แ€†ိုแ€œိုแ€ာ ျแ€–แ€…္แ€•ါแ€แ€š္။ แ€กแ€™ွแ€္แ€แ€…္แ€ုแ€”ဲแ‚” แ€แ€…္แ€ုแพแ€€ားแ€™ွာ ေแ€”แ€›ာแ€œแ€•္ (interval or gap) แ€†ိုแ€ာ แ€™แ€›ွိေแ€ာ့แ€˜ူး။ แ€’ါေแพแ€€ာแ€„့္ แ€›แ€œာแ€ဲ့ result แ€Ÿာ curve ျแ€–แ€…္แ€œာแ€ာေแ€•ါ့။ ေแ€กာแ€€္แ€€ graph แ€€ို แพแ€€แ€Š့္แ€•ါ။

f:RR and y=f(x)=3x แ€›ဲ့ graph แ€•ါ။

ေแ€”ာแ€€္แ€‘แ€•္แ€ฅแ€•แ€™ာแ€แ€…္แ€ုแพแ€€แ€Š့္แ€›ေแ€กာแ€„္…

A = {-3, -2, -1, 0, 1, 2, 3}

B = {x|-10 ≤ x ≤ 10, x is an integer.}

f : AB, y=f(x) = x2 แ€กแ€ြแ€€္ graph แ€†ြဲแ€™แ€š္แ€†ိုแ€›แ€„္ ေแ€กာแ€€္แ€€ แ€•ံုแ€กแ€ိုแ€„္းแ€›แ€™ွာ ျแ€–แ€…္แ€•ါแ€แ€š္။



f:RR, y=f(x) = x2 แ€กแ€ြแ€€္ graph แ€†ြဲแ€™แ€š္แ€†ိုแ€›แ€„္ေแ€ာ့ แ€กแ€ုแ€œို curve แ€•ံုแ€žแ€ၭာแ€”္ แ€›แ€™ွာျแ€–แ€…္แ€แ€š္။


แ€’ါแ€†ိုแ€›แ€„္ function ေแ€ြแ€€ို ေแ€–แšျแ€•แ€•ံုแ€”แ€Š္းแ€œแ€™္းแ€™်ားแ€”ဲแ‚” graph แ€›ဲ့ แ€žေแ€˜ာแ€žแ€˜ာแ€แ€€ို แ€”ားแ€œแ€Š္းႏိုแ€„္แฟแ€•ီแ€œိုแ‚” แ€‘แ€„္แ€•ါแ€แ€š္။

Saturday, April 17, 2010

Composition of Functions

Composition of Functions (Function แ€™်ားแ€€ို ေแ€•ါแ€„္းแ€…แ€•္ျแ€แ€„္း)

ေแ€›ွแ‚•แ€™ွာแ€ုแ€”္းแ€€ function แ€†ိုแ€ာแ€€ို แ€›ွแ€„္းျแ€•แ€ဲ့แฟแ€•ီးแ€•ါแฟแ€•ီ။ แ€กแ€ု Function ေแ€ြแ€€ို ေแ€•ါแ€„္းแ€…แ€•္ျแ€แ€„္း แ€กေแพแ€€ာแ€„္း แ€†แ€€္แ€œแ€€္แ€›ွแ€„္းျแ€•แ€•ါแ€™แ€š္။ Function แ€†ိုแ€ာ แ€…แ€€္แ€€ိแ€›ိแ€šာ แ€แ€…္แ€ုแ€œိုแ€•ဲแ€œိုแ‚” ေแ€›ွแ‚•แ€™ွာ แ€ฅแ€•แ€™ာျแ€•แ€ဲ့แ€•ါแ€แ€š္။ แ€กဲแ€’ီ แ€…แ€€္ေแ€ြแ€€ို แ€แ€…္แ€ါแ€แ€…္แ€›ံ แ€œိုแ€กแ€•္แ€žแ€œို ေแ€•ါแ€„္းแ€…แ€•္แฟแ€•ီး แ€žံုးแ€›แ€•ါแ€แ€š္။

ျแ€™แ€„္แ€žာแ€ဲ့ แ€ฅแ€•แ€™ာแ€แ€…္แ€ုแ€”ဲแ‚” แ€›ွแ€„္ျแ€•แ€•ါ့แ€™แ€š္။ แ€กแ€ုแ€™ီးေแ€ြ แ€•်แ€€္แ€ဲ့แ€กแ€ါ แ€กိแ€™္แ€™ွာ แ€™ီးแ€…แ€€္ေแ€™ာแ€„္းแ€›แ€ာေแ€ြ แ‚€แ€€ံဳแ€˜ူးแ€™ွာေแ€•ါ့။ แ€™ီးแ€…แ€€္ေแ€™ာแ€„္းแ€–ိုแ‚” แ€˜ာေแ€ြแ€œိုแ€กแ€•္แ€•ါแ€žแ€œဲ။ แ€™ီးแ€…แ€€္แ€œိုแ€ာေแ€•ါ့แ€œိုแ‚” แ€กแ€œြแ€š္ေျแ€•ာแพแ€€แ€™แ€š္။ แ€žိแ€•္แ€Ÿုแ€္แ€ာေแ€•ါ့။ แ€™ီးแ€…แ€€္ေแ€™ာแ€„္းแ€–ိုแ‚”แ€†ိုแ€ာ แ€™ီးแ€…แ€€္แ€›ွိแ€™ွ ျแ€–แ€…္แ€™แ€š္ေแ€œ။ ေแ€€ာแ€„္းแฟแ€•ီ။ แ€™ီးแ€…แ€€္แ€›ွိแ€แ€š္แ€†ိုแ€•ါแ€…ိုแ‚”။ แ€กဲแ€’ီแ€™ီးแ€…แ€€္แ€€ေแ€” แ€œိုแ€်แ€„္แ€ာแ€€ แ€œွ်แ€•္แ€…แ€…္แ€…ြแ€™္းแ€กแ€„္ (output) ေแ€•ါ့။ แ€žแ€်ာၤแ€…แ€€ားแ€”ဲแ‚” ေျแ€•ာแ€›แ€›แ€„္ image ေแ€•ါ့။

แ€’ါแ€€ို แ€™ီးแ€…แ€€္แ€€ แ€‘ုแ€္ေแ€•းแ€™แ€š္။ แ€กဲแ€’ီแ€œိုแ€‘ြแ€€္แ€œာေแ€กာแ€„္ แ€™ီးแ€…แ€€္แ€€ို แ€…แ€€္แ€žံုးแ€†ီ แ€‘แ€Š့္ေแ€•းแ€›แ€แ€š္ แ€™แ€Ÿုแ€္แ€œား။ แ€แ€€แ€š္ေแ€ာ့ แ€™ီးแ€…แ€€္แ€œိုแ‚” แ€กแ€œြแ€š္ေျแ€•ာแ€ဲ့แ€€ိแ€›ိแ€šာแ€Ÿာ แ€…แ€€္แ€•แ€…แฅแ€Š္း ႏွแ€…္แ€ုေแ€•ါแ€„္းแ€…แ€•္ แ€‘ားแ€ာแ€•ါ။ แ€˜ာေแ€ြแ€œဲแ€†ိုแ€›แ€„္ แ€œွ်แ€•္แ€…แ€…္แ€…ြแ€™္းแ€กแ€„္ แ€‘ုแ€္ေแ€•းแ€™แ€š့္ dynamo แ€”ဲแ‚” แ€žူแ‚•แ€€ို แ€œแ€Š္แ€•แ€္ေแ€กာแ€„္ ေแ€™ာแ€„္းႏွแ€„္ေแ€•းแ€™แ€š့္ engine แ€•ါ။ แ€’ီေแ€ာ့ แ€žแ€်ၤာแ€žေแ€˜ာแ€กแ€› ေျแ€•ာแ€›แ€™แ€š္แ€†ိုแ€›แ€„္ function ႏွแ€…္แ€ု ေแ€•ါแ€„္းแ€…แ€•္แ€‘ားแ€ာေแ€•ါ့။

แ€•แ€™ာแ€แ‚€แ€€ီးแ€™ားแ€ဲ့ แ€‘ုแ€္แ€œုแ€•္แ€™ႈေแ€ြแ€™ွာေแ€ာ့ engine แ€กแ€…ား ေแ€›ေႏြးေแ€„ြแ‚•แ€”ဲแ‚” แ€œแ€Š္แ€•แ€္ေแ€…แ€ဲ့ turbine แ‚€แ€€ီးေแ€ြแ€€ို แ€žံုးแ€ာေแ€•ါ့။ แ€žူแ€€ေแ€” แ€’ိုแ€„္แ€”แ€™ို แ€กแ‚€แ€€ီးแ€…ား generator แ‚€แ€€ီးေแ€ြแ€€ို แ€œแ€Š္แ€•แ€္ေแ€…แ€•ါแ€แ€š္။

แ€‘ုแ€္แ€œုแ€•္แ€™ႈ แ€…แ€แ€„္ေแ€ာ့แ€™แ€š္ แ€†ိုแ€›แ€„္ แ€’ိုแ€„္แ€”แ€™ိုแ€€ို ေแ€™ာแ€„္းေแ€•แ€™แ€š့္ แ€กแ€„္แ€‚်แ€„္แ€€ို แ€กแ€›แ€„္แ€†ံုး ေแ€™ာแ€„္းေแ€•းแ€›แ€™แ€š္။ แ€กแ€„္แ€‚်แ€„္แ€€ို ေแ€™ာแ€„္းႏွแ€„္ေแ€•းแ€–ိုแ‚” แ€กแ€„္แ€‚်แ€„္แ€€ို แ€œแ€Š္แ€•แ€္ေแ€…แ€™แ€š့္ แ€…แ€€္แ€žံုးแ€†ီ แ€‘แ€Š့္ေแ€•းแ€›แ€•ါแ€แ€š္။ แ€’ီေแ€”แ€›แ€™ွာ แ€…แ€€္แ€žံုးแ€†ီแ€†ိုแ€ာ element of domain แ€œုိแ‚” แ€žแ€်ၤာแ€…แ€€ားแ€กแ€› ေျแ€•ာႏိုแ€„္แ€•ါแ€แ€š္။

turbine แ‚€แ€€ီးေแ€ြแ€†ိုแ€›แ€„္ေแ€ာ့ แ€…แ€€္แ€žံုးแ€†ီ แ€กแ€…ား แ€…แ€›ိแ€္แ€žแ€€္แ€žာแ€ဲ့ ေแ€›ေႏြးေแ€„ြแ‚•แ€ိုแ‚” ေแ€›แ€กားแ€’แ€œแ€€္ေแ€ြแ€ိုแ‚” แ€žแ€˜ာแ€แ€“ာแ€္ေแ€„ြแ‚•แ€ြแ€”္းแ€กားแ€ိုแ‚” แ€†ိုแ€ာေแ€ြแ€€ို แ€žံုးေแ€œံแ€›ွိแ€•ါแ€แ€š္။ แ€’ီแ€กแ€ါแ€™ွာ แ€กแ€„္แ€‚်แ€„္ (แ€žိုแ‚”) แ€ာแ€˜ိုแ€„္แ‚€แ€€ီးေแ€ြ แ€œแ€Š္แ€•แ€္แ€œာแ€แ€š္။ แ€˜ာแ€‘ြแ€€္แ€œာแ€•ါแ€žแ€œဲ။ แ€…แ€€္แ€…ြแ€™္းแ€กแ€„္ แ€‘ြแ€€္แ€œာแ€ာေแ€•ါ့။ แ€’ါแ€Ÿာแ€žแ€်ာၤแ€กျแ€™แ€„္แ€กแ€› แ€ာแ€˜ိုแ€„္แ€€ แ€‘ုแ€္ေแ€•းแ€œိုแ€€္แ€ဲ့ image แ€œိုแ‚” ေျแ€•ာแ€›แ€™ွာ ျแ€–แ€…္แ€•ါแ€แ€š္။

แ€‘ြแ€€္แ€œာแ€ဲ့ แ€…แ€€္แ€…ြแ€™္းแ€กแ€„္แ€€ แ€’ိုแ€„္แ€”แ€™ို (แ€žိုแ‚”) generator แ€€ို แ€œแ€Š္แ€•แ€္ေแ€…แฟแ€•ီး แ€œွ်แ€•္แ€…แ€…္แ€…ြแ€™္းแ€กแ€„္ แ€‘ုแ€္ေแ€•းแ€ာแ€•ါ။ แ€œွ်แ€•္แ€…္แ€…ြแ€™္းแ€กแ€„္แ€†ိုแ€ာ แ€’ီแ€œုแ€•္ေแ€†ာแ€„္แ€်แ€€္แ€›ဲ့ final image แ€œိုแ‚•แ€†ိုแ€›แ€™แ€š္။ ေแ€กာแ€€္แ€€แ€•ံုแ€€ို แพแ€€แ€Š့္แ€•ါ။ แ€’ါแ€Ÿာ function ေแ€ြแ€€ို ေแ€•ါแ€„္းแ€…แ€•္ แ€กแ€žံုးျแ€•ဳแ€‘ားျแ€แ€„္းแ€•ါแ€•ဲ။
http://www.bluffton.edu/courses/TLC/MontelA/Montel/Alternative_Energy_Website/coal_final.gif

แ€œုแ€•္ေแ€†ာแ€„္แ€်แ€€္ แ€กแ€†แ€„့္แ€†แ€„့္แ€€ို word diagram ေแ€œးแ€”ဲแ‚” ေแ€–แšျแ€•แพแ€€แ€Š့္แ€›ေแ€กာแ€„္။ แ€’ီแ€œိုေแ€ြแ‚•แ€›แ€™ွာေแ€•ါ့။


function ေแ€ြแ€€ို ေแ€•ါแ€„္းแ€…แ€•္ျแ€แ€„္းแ€†ိုแ€ာแ€œแ€Š္း แ€’ီแ€กแ€ိုแ€„္းแ€•ါแ€•ဲ။ แ€†ိုแ€•ါแ€…ိုแ‚”။ f แ€Ÿာ A แ€”ဲแ‚” B แ€€ို แ€†แ€€္แ€žြแ€š္แ€‘ားแฟแ€•ီး แ€›แ€œာแ€ဲ့ image แ€€ f(x) ျแ€–แ€…္แ€แ€š္။ แ€’ီ image แ€€ို B แ€”ဲแ‚” C แ€€ို แ€†แ€€္แ€žြแ€š္ေแ€•းแ€ဲ့ function g แ€‘ဲแ€€ို แ€‘แ€Š့္ေแ€•း แ€œိုแ€€္แ€™แ€š္แ€†ိုแ€›แ€„္ แ€‘ြแ€€္แ€œာแ€ဲ့ image แ€€ို g(f(x)) แ€œိုแ‚” ေแ€แšแ€•ါแ€แ€š္။ แ€’ါแ€Ÿာ composition of function แ€•ါแ€•ဲ။

แ€’ီแ€œုแ€•္แ€†ာแ€„္แ€်แ€€္แ€€ို แ€แ€…္แ€†แ€€္แ€แ€Š္း ေแ€แšแ€™แ€š္แ€†ိုแ€›แ€„္ေแ€ာ့ g . f (g circle f) แ€œိုแ‚” ေแ€แšแ€•ါแ€แ€š္။ แ€’ါေแพแ€€ာแ€„့္ แ€†แ€€္แ€žြแ€š္แ€်แ€€္แ€€ို แ€กแ€ုแ€œို (g.f)(x) = g(f(x)) ေျแ€•ာႏိုแ€„္แ€•ါแ€แ€š္။ ေแ€กာแ€€္แ€€ေแ€•းแ€‘ားแ€ဲ့ arrow diagram ေแ€œးแ€€ို ေแ€œ့แ€œာแพแ€€แ€Š့္แ€•ါ။ แ€’ါแ€†ိုแ€›แ€„္ composition of function แ€†ိုแ€ာแ€€ို แ€”ားแ€œแ€Š္ႏိုแ€„္แฟแ€•ီแ€œိုแ‚” แ€‘แ€„္แ€•ါแ€แ€š္။



Equality of Functions

Equality of Functions

Two functions f and g are equal if and only if

  1. f and g have the same domain,
  2. f and g have the same codomain, and
  3. f(x) = g(x) for each x of the domain.

Function แ€™်ားแ€ူแ€Šီျแ€แ€„္း

Function ႏွแ€…္แ€ု f แ€”ဲแ‚” g แ€†ိုแ€•ါแ€…ိုแ‚”။ f=g แ€œိုแ‚” ေျแ€•ာႏိုแ€„္แ€–ိုแ‚” แ€กแ€ြแ€€္ แ€กေျแ€แ€กေแ€” แ€žံုးแ€›แ€•္แ€”ဲแ‚” แ€€ိုแ€€္แ€Šီแ€™ႈ แ€›ွိแ€›แ€•ါแ€™แ€š္။

(แ) Domain แ€ူแ€Šီแ€›แ€™แ€š္။

(แ‚) Codomain แ€ူแ€Šီแ€›แ€™แ€š္။

(แƒ) Domain แ€‘ဲแ€™ွာ แ€›ွိแ€ဲ့ แ€กแ€…ုแ€แ€„္ x แ€ိုแ€„္းแ€กแ€ြแ€€္ f(x) = g(x) ျแ€–แ€…္แ€›แ€™แ€š္။ แ€แ€…္แ€”แ€Š္းေျแ€•ာแ€›แ€„္ function f แ€›ဲ့ image ေแ€ြแ€”ဲแ‚” function g แ€›ဲ့ image ေแ€ြ แ€ူแ€Šီแ€›แ€™แ€š္ေแ€•ါ့။

แ€’ီแ€กေျแ€แ€กေแ€” แ€žံုးแ€›แ€•္แ€œံုးแ€”ဲแ‚” แ€€ိုแ€€္แ€Šီแ€แ€š္แ€†ိုแ€›แ€„္ function ႏွแ€…္แ€ု แ€ူแ€Šီแ€แ€š္แ€œိုแ‚” ေျแ€•ာႏိုแ€„္แ€•ါแ€แ€š္။

ေแ€กာแ€€္แ€€ example ေแ€œးေแ€ြ แ€†แ€€္แฟแ€•ီး ေแ€œ့แ€œာแพแ€€แ€Š္แ€›ေแ€กာแ€„္။

Example (1)

image

Solution

f(x) = x2 g(x) = 2x – 1

f(1) = 12 = 1 g(1) = 2(1) – 1 = 1.

Therefore f(x) = g(x) for every x \epsilon A.

f = g

แ€กแ€‘แ€€္แ€™ွာ ေျแ€•ာแ€ဲ့แ€ဲ့ แ€กแ€်แ€€္แ€žံုးแ€်แ€€္แ€”ဲแ‚” ျแ€•แ€”္แ€…แ€…္แพแ€€แ€Š့္แ€›ေแ€กာแ€„္ . . .

  1. f แ€”ဲแ‚” g แ€Ÿာ Domain แ€ူแ€•ါแ€แ€š္။ ႏွแ€…္แ€ုแ€œံုးแ€›ဲ့ Domain แ€Ÿာ A ျแ€–แ€…္แ€แ€š္။
  2. f แ€”ဲแ‚” g แ€Ÿာ Codomain แ€œแ€Š္းแ€ူแ€•ါแ€แ€š္။ ႏွแ€…္แ€ုแ€œံုးแ€กแ€ြแ€€္ B ျแ€–แ€…္แ€แ€š္။
  3. Domain แ€‘ဲแ€™ွာ แ€กแ€…ုแ€แ€„္ แ€แ€…္แ€ုแ€›ွိแ€•ါแ€แ€š္။ 1 ျแ€–แ€…္แ€•ါแ€แ€š္။ f(1) = 1 ျแ€–แ€…္แฟแ€•ီးေแ€ာ့ g(1) = 1 ျแ€–แ€…္แ€ဲ့แ€กแ€ြแ€€္ image ေแ€ြแ€œแ€Š္းแ€ူแ€•ါแ€แ€š္။ แ€’ါေแพแ€€ာแ€„့္ f = g ျแ€–แ€…္แ€แ€š္แ€œိုแ‚” ေျแ€•ာႏိုแ€„္แ€•ါแ€แ€š္။

Example (2)

image

Solution

f(x) = x2 g(x) = 2x – 1

f(1) = 12 = 1 g(1) = 2(1) – 1 = 1.

f(2) = 22 = 4 g(2) = 2(2) – 1 = 3.

f(1) = g(1) but f(2) ≠ g(2).

Therefore f(x) ≠ g(x) for every x \epsilon C.

f ≠ g

แ€’ီแ€ฅแ€•แ€™ာแ€™ွာ แ€†ိုแ€›แ€„္ function ႏွแ€…္แ€ုแ€œံုးแ€กแ€ြแ€€္ Domain แ€”ဲแ‚” Codomain แ€ူแ€Šီแ€แ€š္แ€†ိုแ€ာ แ€žိแฟแ€•ီး ျแ€–แ€…္แ€™ွာแ€•ါ။

f(1) = g(1)

f(2) ≠ g(2) ျแ€–แ€…္ေแ€”แ€•ါแ€แ€š္။ แ€’ါေแพแ€€ာแ€„့္ Domain แ€‘ဲแ€™ွာ แ€›ွိแ€ဲ့ แ€กแ€…ုแ€แ€„္ x แ€ိုแ€„္းแ€กแ€ြแ€€္ f(x) = g(x) แ€™ျแ€–แ€…္ေแ€ာ့แ€•ါแ€˜ူး။

แ€’ါေแพแ€€ာแ€„့္ แ€’ီေแ€™းแ€ြแ€”္းแ€™ွာ f ≠ g แ€œိုแ‚” แ€†ိုแ€›แ€™ွာ ျแ€–แ€…္แ€•ါแ€แ€š္။

Example (3)

Let f : R image R and g : R image R are functions such that f(0) = 2 and g(0) = 2. Can you say that f and g are the same function? Why?

Solution

Here f(0) = g(0). But we cannot say that f(x) = g(x) for every x \epsilon R. Therefore we cannot say that f and g are the same function.

แ€’ီေแ€™းแ€ြแ€”္းแ€€ေแ€ာ့ set of real numbers (R) แ€”ဲแ‚” equality of functions แ€†ိုแ€ာแ€€ို แ€กေแ€žแ€กแ€်ာ แ€”ားแ€œแ€Š္ แ€žေแ€˜ာေแ€•ါแ€€္แ€™ႈ แ€›ွိแ€›ဲ့แ€œားแ€†ိုแ€ာแ€€ို แ€…แ€…္ေแ€†းแ€œိုแ€€္แ€ာแ€•ါ။

R แ€†ိုแ€ာแ€€ set of real numbers (แ€€ိแ€”္းแ€…แ€…္แ€™်ားแ€•ါแ€แ€„္ေแ€žာ แ€กแ€…ု) ေแ€•ါ့။ แ€€ိแ€”္းแ€™်แ€ฅ္းေแ€•แšแ€™ွာ แ€›ွိแ€ဲ့ แ€กแ€™ွแ€္แ€ိုแ€„္းแ€€ို แ€€ိုแ€š္แ€…ားျแ€•ဳแ€•ါแ€แ€š္။

f แ€”ဲแ‚” g แ€Ÿာ Domain แ€”ဲแ‚” Codomain แ€ူแ€•ါแ€แ€š္။ f(0) = g(0) ျแ€–แ€…္แ€•ါแ€แ€š္။ แ€’ါေแ€•แ€™แ€š့္ f = g แ€œိုแ‚” แ€™แ€žแ€္แ€™ွแ€္ႏိုแ€„္แ€•ါแ€˜ူး။ R แ€†ိုแ€ဲ့ แ€กแ€…ုแ€‘ဲแ€™ွာ แ€กแ€…ုแ€แ€„္ေแ€ြ แ€™ေแ€›แ€™แ€ြแ€€္ႏိုแ€„္ေแ€กာแ€„္ แ€›ွိแ€•ါแ€แ€š္။ แ€กဲแ€’ီแ€กแ€‘ဲแ€™ွာแ€™ွ 0 แ€›ဲ့ image แ€™်ားแ€žာแ€œွ်แ€„္ แ€ူแ€Šီแ€แ€š္แ€œိုแ‚” ေแ€•းแ€‘ားแ€်แ€€္แ€กแ€› แ€žိแ€›แฟแ€•ီး၊ แ€€်แ€”္แ€ဲ့ แ€กแ€…ုแ€แ€„္ေแ€ြแ€กแ€ြแ€€္ แ€˜ာแ€™ွ แ€™ေျแ€•ာႏိုแ€„္แ€•ါแ€˜ူး။ แ€’ါေแพแ€€ာแ€„့္ f แ€”ဲแ‚” g แ€Ÿာ แ€ူแ€Šီေแ€žာ function แ€™်ားျแ€–แ€…္แ€แ€š္แ€œိုแ‚” แ€˜แ€š္แ€œိုแ€™ွ ေျแ€•ာแ€ြแ€„့္แ€™แ€›ွိแ€•ါแ€˜ူး။

แ€’ီေแ€œာแ€€္แ€†ိုแ€›แ€„္ Equality of Functions แ€†ိုแ€ာแ€€ို แ€žေแ€˜ာေแ€•ါแ€€္ေแ€œာแ€€္แฟแ€•ီ แ€‘แ€„္แ€•ါแ€แ€š္။

Friday, April 16, 2010

Chapter(1) - Functions

Functions

Function แ€›ဲ့ แ€™ူแ€œแ€กแ€“ိแ€•แธါแ€š္ แ€žแ€္แ€™ွแ€္แ€်แ€€္แ€€ေแ€ာ့ แ€กแ€…ု (set) ႏွแ€…္แ€ုแ€€္ แ€†แ€€္แ€žြแ€š္ေแ€•းแ€ဲ့ แ€”แ€Š္းแ€œแ€™္းแ€œိုแ‚” แ€†ိုႏိုแ€„္ แ€•ါแ€แ€š္။ แ€กแ€…ုႏွแ€…္แ€ုแ€†ိုแ€ာแ€€ -

(แ) Function แ€แ€…္แ€ုแ€›ဲ့ ေแ€†ာแ€„္แ€›ြแ€€္แ€™ႈေแ€กာแ€€္แ€™ွာ แ€•ါแ€แ€„္แพแ€€แ€™แ€š့္ แ€กแ€…ုแ€แ€„္ေแ€ြ แ€•ါแ€แ€„္แ€ဲ့ แ€™ူแ€œแ€กแ€…ု (Domain) แ€”ဲแ‚”

(แ‚) Function แ€›ဲ့ ေแ€†ာแ€„္แ€›ြแ€€္แฟแ€•ီးေျแ€™ာแ€€္แ€žြားแ€ဲ့ แ€กแ€…ုแ€แ€„္ေแ€ြแ€•ါแ€แ€„္แ€™แ€š့္ (Codomain) แ€ိုแ‚” ျแ€–แ€…္แ€•ါแ€แ€š္။

Function แ€†ိုแ€ာแ€€ို แ€‘ုแ€္แ€œုแ€•္แ€™ႈေแ€ြ แ€œုแ€•္ေแ€•းႏိုแ€„္แ€ဲ့ แ€…แ€€္แ€€ိแ€›ိแ€šာแ€แ€…္แ€ု แ€กแ€žြแ€„္ แ€šူแ€†แพแ€€แ€Š့္แ€›ေแ€กာแ€„္။ แ€‘ုแ€္แ€œုแ€•္แ€™ႈ แ€†ိုแ€€แ€แ€Š္းแ€€ แ€€ုแ€”္แพแ€€แ€™္းေแ€ြแ€›ွိแ€›แ€™แ€š္၊ แ€™แ€Ÿုแ€္แ€œား။ แ€กဲแ€’ီแ€€ုแ€”္แพแ€€แ€™္းေแ€ြ แ€…ုแ€‘ားแ€ဲ့ แ€กแ€…ုแ€€ domain ေแ€•ါ့။

แ€€ုแ€”္แพแ€€แ€™္းေแ€ြแ€€ို แ€…แ€€္แ€‘ဲแ€‘แ€Š့္แ€œိုแ€€္แฟแ€•ီ။ แ€แ€…္แ€–แ€€္แ€™ွာ แ€€ုแ€”္ေแ€်ာေแ€ြ แ€‘ြแ€€္แ€œာแฟแ€•ီေแ€•ါ့။ แ€€ုแ€”္ေแ€်ာေแ€ြแ€€ို แ€กแ€…ုแ€แ€…္แ€ု แ€กေแ€”แ€”ဲแ‚” แ€…ုแ€œိုแ€€္แ€™แ€š္။ แ€’ါแ€Ÿာ Codomain ေแ€•ါ့။ แ€’ီแ€œို ျแ€™แ€„္แพแ€€แ€Š့္ႏိုแ€„္แ€•ါแ€แ€š္။

image


แ€’ီแ€กแ€ိုแ€„္းแ€•ါแ€•ဲ။ Function แ€†ိုแ€ာแ€€ို แ€กแ€ုแ€œို ေแ€–แšျแ€•แ€œိုแ‚”แ€›แ€ာေแ€•ါ့။

image

Definition : A function from a set A to a set B relates each element of A to exactly one element of B.

แ€กแ€…ု A (Domain) แ€‘ဲแ€™ွာ แ€›ွိแ€ဲ့ แ€กแ€…ုแ€แ€„္ แ€แ€…္แ€ုแ€်แ€„္းแ€…ီแ€ိုแ€„္း แ€กแ€ြแ€€္ แ€กแ€…ု B (Codomain) แ€‘ဲแ€™ွာ แ€†แ€€္แ€žြแ€š္แ€‘ားแ€ဲ့ แ€กแ€…ုแ€แ€„္ (แ€กแ€ိแ€กแ€€်) แ€แ€…္แ€ုแ€‘ဲแ€•ဲ แ€›ွိแ€›แ€•ါแ€™แ€š္။

แ€†ိုแ€œိုแ€ာแ€€ A แ€‘ဲแ€™ွာ แ€›ွိေแ€žာ x แ€ိုแ€„္းแ€กแ€ြแ€€္ B แ€‘ဲแ€™ွာ y แ€›ွိแ€›แ€•ါแ€™แ€š္။ แ€กแ€€แ€š္၍ x แ€Ÿာ B แ€‘ဲแ€™ွာ y แ€กျแ€•แ€„္ z แ€”ဲแ‚”แ€•ါ แ€†แ€€္แ€žြแ€š္แ€™ႈ แ€›ွိေแ€”แ€แ€š္ แ€†ိုแ€›แ€„္ေแ€ာ့ แ€’ါ function แ€™ျแ€–แ€…္ေแ€ာ့แ€•ါแ€˜ူး။ ေแ€กာแ€€္แ€•ါแ€•ံုแ€€ို แพแ€€แ€Š့္แ€•ါ။

image

Domain แ€‘ဲแ€™ွာ แ€›ွိแ€ဲ့ แ€กแ€…ုแ€แ€„္ แ€แ€…္แ€ု แ€กแ€ြแ€€္ Codomain แ€‘ဲแ€™ွာ แ€†แ€€္แ€žြแ€š္แ€်แ€€္ แ€แ€…္แ€ုแ€‘แ€€္ แ€•ိုแ€žြားแ€›แ€„္ Function แ€œိုแ‚” แ€žแ€္แ€™ွแ€္แ€œိုแ‚” แ€™แ€›ေแ€ာ့แ€˜ူး။

แ€™ွแ€္แ€›แ€™ွာแ€€-

Domain แ€‘ဲแ€™ွာ แ€›ွိแ€ဲ့ แ€กแ€…ုแ€แ€„္แ€แ€…္แ€ု แ€်แ€„္းแ€…ီแ€ိုแ€„္แ€กแ€ြแ€€္ Codomain แ€‘ဲแ€™ွာ แ€†แ€€္แ€…แ€•္แ€กแ€…ုแ€แ€„္ แ€กแ€ိแ€กแ€€် แ€แ€…္แ€ုแ€žာ แ€›ွိแ€›แ€™แ€š္။ แ€•ိုแ€œိုแ‚”แ€œแ€Š္း แ€™แ€›แ€˜ူး။ แ€œံုးแ€แ€™แ€›ွိแ€œိုแ‚”แ€œแ€Š္း แ€™แ€›แ€˜ူး။ ေแ€กာแ€€္แ€€ แ€ฅแ€•แ€™ာแ€•ံုေแ€œးေแ€ြแ€€ို แพแ€€แ€Š့္แ€›ေแ€กာแ€„္။

image

แ€’ါေแ€ြแ€Ÿာ function แ€›ဲ့ แ€กแ€“ိแ€•แธါแ€š္ แ€žแ€္แ€™ွแ€္แ€်แ€€္แ€”ဲแ‚” แ€€ိုแ€€္แ€Šီแ€™ႈแ€™แ€›ွိแ€ဲ့ แ€†แ€€္แ€žြแ€š္แ€်แ€€္ေแ€ြ ျแ€–แ€…္แ€œိုแ‚” function แ€œိုแ‚” แ€™แ€žแ€္แ€™ွแ€္ႏိုแ€„္แ€•ါแ€˜ူး။

แ€€ဲ ျแ€•แ€”္แ€†แ€€္แ€›ေแ€กာแ€„္ …

image

f แ€†ိုแ€ာ A แ€”ဲแ‚” B แ€€ို แ€†แ€€္แ€…แ€•္ေแ€•းแ€ဲ့ function แ€แ€…္แ€ု แ€†ိုแ€•ါแ€…ိုแ‚”။ แ€žေแ€€ၤแ€แ€กားျแ€–แ€„့္ แ€กแ€ုแ€œို ေแ€›းแ€•ါแ€แ€š္။

image

f is a function from A to B.

f แ€Ÿာ A แ€‘ဲแ€™ွာ แ€›ွိแ€ဲ့ x แ€€ို B แ€‘ဲแ€™ွာแ€›ွိแ€ဲ့ y แ€”ဲแ‚” แ€†แ€€္แ€…แ€•္ေแ€•းแ€แ€š္ แ€†ိုแ€ာแ€€ိုေแ€ာ့ แ€’ီแ€œိုေแ€›းแ€•ါแ€แ€š္။

image

f maps x to y (or) y is the image of x under f.

แ€’ီေแ€”แ€›แ€™ွာ y แ€€ိုေแ€ာ့ f แ€€ แ€†แ€€္แ€…แ€•္ေแ€•းแ€ဲ့ x แ€›ဲ့ image แ€œိုแ‚”ေแ€แšแ€•ါแ€แ€š္။


Functional Notation

image

ေแ€›ွแ‚•แ€™ွာ ေျแ€•ာแ€ဲ့แ€ဲ့ แ€กแ€ိုแ€„္း ေျแ€•ာแ€™แ€š္แ€†ိုแ€›แ€„္ f แ€Ÿာ X แ€”ဲแ‚” Y แ€€ို แ€†แ€€္แ€žြแ€š္แ€‘ားแ€ဲ့ function แ€แ€…္แ€ု ျแ€–แ€…္แ€แ€š္။

image

x แ€›ဲ့ image แ€Ÿာ 2 ျแ€–แ€…္แ€แ€š္။

y แ€›ဲ့ image แ€Ÿာ 2 ျแ€–แ€…္แ€แ€š္။

z แ€›ဲ့ image แ€Ÿာ 3 ျแ€–แ€…္แ€แ€š္။ แ€†ိုแ€ာแ€€ိုေแ€ာ့ แ€žေแ€€ၤแ€แ€”ဲแ‚” แ€’ီแ€œိုေแ€›းแ€แ€š္ แ€†ိုแ€ာ ေျแ€•ာแ€ဲ့แฟแ€•ီแ€•ါแฟแ€•ီ။ ျแ€•แ€”္แพแ€€แ€Š့္แ€›ေแ€กာแ€„္။

image

แ€กแ€ုแ€œိုုေแ€›းแ€ဲ့ แ€…แ€”แ€…္แ€Ÿာ ေแ€”ာแ€„္แ€™ွာ function ေแ€ြแ€€ို แ€กแ‚€แ€€ိแ€™္แ‚€แ€€ိแ€™္ ေแ€›းแ€–ိုแ‚” แ€œိုแ€œာแ€ာแ€”ဲแ‚”แ€กแ€™ွ် แ€กแ€†แ€„္แ€™ေျแ€•ေแ€ာ့แ€•ါแ€˜ူး။ แ€’ါေแพแ€€ာแ€„့္ แ€•ိုแฟแ€•ီးေแ€ာ့ ေแ€›းแ€›แ€ာ แ€กแ€†แ€„္ေျแ€•ေแ€…แ€ဲ့ functional notation แ€€ို ေျแ€•ာแ€„္းแ€žံုးแ€•ါแ€แ€š္။

f(x) = 2 is f of x is 2.

f(y) = 2 is f of y is 2.

f(z) = 2 is f of z is 3.

image

แ€’ီแ€œိုေแ€›းแ€ာแ€€ို functional notation แ€œိုแ‚” ေแ€แšแ€•ါแ€แ€š္။

แ€กแ€‘แ€€္แ€™ွာ แ€ฅแ€•แ€™ာ ျแ€•แ€ဲ့แ€ဲ့ function แ€€ို แพแ€€แ€Š့္แ€™แ€š္แ€†ိုแ€›แ€„္ Codomain แ€‘ဲแ€™ွာ 1, 2, 3, 4 แ€†ိုแ€ဲ့ แ€กแ€…ုแ€แ€„္ ေแ€œးแ€ုแ€›ွိแ€ာ ေแ€ြแ‚•แ€›แ€™ွာแ€•ါ။ แ€’ီแ€กแ€…ုแ€แ€„္ေแ€ြ แ€กားแ€œံုးแ€€ို image แ€œိုแ‚” แ€™แ€žแ€္แ€™ွแ€္ ႏိုแ€„္แ€•ါแ€˜ူး။ 2 แ€”ဲแ‚” 3 แ€žာแ€œွ်แ€„္ แ€†แ€€္แ€…แ€•္แ€™ႈแ€›ွိแ€œိုแ‚” image แ€œိုแ‚” ေျแ€•ာႏိုแ€„္แ€•ါแ€แ€š္။

แ€’ါေแพแ€€ာแ€„့္ Codomain แ€€ို แ€กแ€…ုแ€•ိုแ€„္း (sub sets) ႏွแ€…္แ€ု แ€‘แ€•္แ€™ံแ€•ိုแ€„္းျแ€ား ႏိုแ€„္แ€•ါแ€แ€š္။ image แ€™်ားแ€•ါแ€แ€„္แ€ဲ့แ€กแ€…ု Z แ€”ဲแ‚” image แ€™แ€Ÿုแ€္ေแ€žာ แ€กแ€…ုแ€แ€„္แ€™်ားแ€›ဲ့ แ€กแ€…ု (Y \ Z) แ€ိုแ‚”แ€•ဲေแ€•ါ့။ แ€’ီေแ€”แ€›ာแ€™ွာ image ေแ€ြแ€žာ แ€•ါแ€ဲ့แ€กแ€…ု (Z) แ€€ိုေแ€ာ့ function f แ€›ဲ့ Range แ€œိုแ‚” ေแ€แšแ€•ါแ€แ€š္။ Range แ€†ိုแ€ာแ€˜ာแ€œဲ။ แ€กแ€ုแ€œိုแ€žแ€္แ€™ွแ€္ႏိုแ€„္แ€•ါแ€แ€š္။

Range = Set of images = { Images }

ေျแ€•ာแ€ဲ့แ€ာေแ€ြ ျแ€•แ€”္แฟแ€•ီး แ€กแ€€်แ€ฅ္းแ€်ဳแ€•္แ€›แ€›แ€„္

image

X = { x, y, z } = Domain , Y = { 1, 2, 3, 4} = Codomain, Z = { 2, 3} = Range

image

f(x) = 2 is f of x is 2.

f(y) = 2 is f of y is 2.

f(z) = 2 is f of z is 3.