๐ŸŽข ๊ทธ๋ž˜ํ”„๋กœ ๋ณด๋Š” ํ•จ์ˆ˜์˜ ์„ธ๊ณ„ ๐ŸŒˆ

์ฝ˜ํ…์ธ  ๋Œ€ํ‘œ ์ด๋ฏธ์ง€ - ๐ŸŽข ๊ทธ๋ž˜ํ”„๋กœ ๋ณด๋Š” ํ•จ์ˆ˜์˜ ์„ธ๊ณ„ ๐ŸŒˆ

 

 

์•ˆ๋…•ํ•˜์„ธ์š”, ์ˆ˜ํ•™ ๋•ํ›„ ์—ฌ๋Ÿฌ๋ถ„! ์˜ค๋Š˜์€ ์ •๋ง ์žฌ๋ฐŒ๊ณ  ์‹ ๊ธฐํ•œ ์ฃผ์ œ๋กœ ์ฐพ์•„์™”์–ด์š”. ๋ฐ”๋กœ '๊ทธ๋ž˜ํ”„๋กœ ๋ณด๋Š” ํ•จ์ˆ˜์˜ ์„ธ๊ณ„'๋ž๋‹ˆ๋‹ค! ๐Ÿค“ ์ˆ˜ํ•™์ด ์–ด๋ ต๋‹ค๊ณ ์š”? ๊ฑฑ์ • ๋งˆ์„ธ์š”! ์˜ค๋Š˜์€ ๋งˆ์น˜ ๋กค๋Ÿฌ์ฝ”์Šคํ„ฐ๋ฅผ ํƒ€๋“ฏ ์‹ ๋‚˜๊ฒŒ ํ•จ์ˆ˜์˜ ์„ธ๊ณ„๋ฅผ ํƒํ—˜ํ•ด๋ณผ ๊ฑฐ์˜ˆ์š”. ์ค€๋น„๋˜์…จ๋‚˜์š”? ๊ทธ๋Ÿผ ์ถœ๋ฐœ~! ๐Ÿš€

๐Ÿ“Š ํ•จ์ˆ˜, ๋„ˆ ๋ˆ„๊ตฌ๋‹ˆ?

์ž, ๋จผ์ € ํ•จ์ˆ˜๊ฐ€ ๋ญ”์ง€๋ถ€ํ„ฐ ์•Œ์•„๋ณผ๊นŒ์š”? ํ•จ์ˆ˜๋Š” ์‰ฝ๊ฒŒ ๋งํ•ด์„œ ์ž…๋ ฅ๊ฐ’๊ณผ ์ถœ๋ ฅ๊ฐ’ ์‚ฌ์ด์˜ ๊ด€๊ณ„๋ฅผ ๋‚˜ํƒ€๋‚ด๋Š” ๊ฑฐ์˜ˆ์š”. ์˜ˆ๋ฅผ ๋“ค์–ด, ์—ฌ๋Ÿฌ๋ถ„์ด ํ”ผ์ž ๊ฐ€๊ฒŒ์—์„œ ์ผํ•œ๋‹ค๊ณ  ์ƒ๊ฐํ•ด๋ณด์„ธ์š”. ์†๋‹˜์ด ์ฃผ๋ฌธํ•œ ํ”ผ์ž์˜ ๊ฐœ์ˆ˜(์ž…๋ ฅ๊ฐ’)์— ๋”ฐ๋ผ ์ด ๊ฐ€๊ฒฉ(์ถœ๋ ฅ๊ฐ’)์ด ์ •ํ•ด์ง€๊ฒ ์ฃ ? ์ด๋Ÿฐ ๊ด€๊ณ„๋ฅผ ์ˆ˜ํ•™์ ์œผ๋กœ ํ‘œํ˜„ํ•œ ๊ฒŒ ๋ฐ”๋กœ ํ•จ์ˆ˜๋ž๋‹ˆ๋‹ค!

๐Ÿ• ํ”ผ์ž ํ•จ์ˆ˜์˜ ์˜ˆ:
f(x) = 15000x
์—ฌ๊ธฐ์„œ x๋Š” ํ”ผ์ž์˜ ๊ฐœ์ˆ˜, f(x)๋Š” ์ด ๊ฐ€๊ฒฉ์ด์—์š”.
ํ”ผ์ž 1ํŒ์„ ์ฃผ๋ฌธํ•˜๋ฉด? f(1) = 15000 * 1 = 15000์›
ํ”ผ์ž 2ํŒ์„ ์ฃผ๋ฌธํ•˜๋ฉด? f(2) = 15000 * 2 = 30000์›

์ด๋ ‡๊ฒŒ ํ•จ์ˆ˜๋Š” ์šฐ๋ฆฌ ์ผ์ƒ ๊ณณ๊ณณ์— ์ˆจ์–ด์žˆ์–ด์š”. ์žฌ๋Šฅ๋„ท(https://www.jaenung.net)์—์„œ ๋‹ค์–‘ํ•œ ์žฌ๋Šฅ์„ ๊ฑฐ๋ž˜ํ•  ๋•Œ๋„ ํ•จ์ˆ˜๊ฐ€ ์‚ฌ์šฉ๋  ์ˆ˜ ์žˆ๊ฒ ์ฃ ? ์˜ˆ๋ฅผ ๋“ค์–ด, ์ผ์˜ ๋‚œ์ด๋„๋‚˜ ์†Œ์š” ์‹œ๊ฐ„์— ๋”ฐ๋ผ ๊ฐ€๊ฒฉ์ด ์ •ํ•ด์ง€๋Š” ๊ฒƒ๋„ ์ผ์ข…์˜ ํ•จ์ˆ˜ ๊ด€๊ณ„๋ž๋‹ˆ๋‹ค! ๐Ÿ˜‰

๐Ÿ“ˆ ๊ทธ๋ž˜ํ”„, ํ•จ์ˆ˜์˜ ์–ผ๊ตด

์ž, ์ด์ œ ํ•จ์ˆ˜์˜ ์–ผ๊ตด์ด๋ผ๊ณ  ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ๊ทธ๋ž˜ํ”„์— ๋Œ€ํ•ด ์•Œ์•„๋ณผ๊นŒ์š”? ๊ทธ๋ž˜ํ”„๋Š” ํ•จ์ˆ˜๋ฅผ ์‹œ๊ฐ์ ์œผ๋กœ ํ‘œํ˜„ํ•œ ๊ฑฐ์˜ˆ์š”. ๋งˆ์น˜ ํ•จ์ˆ˜์˜ ์…€์นด ๊ฐ™์€ ๊ฑฐ์ฃ ! ใ…‹ใ…‹ใ…‹ ๐Ÿ“ธ

๊ทธ๋ž˜ํ”„๋Š” x์ถ•(๊ฐ€๋กœ)๊ณผ y์ถ•(์„ธ๋กœ)์œผ๋กœ ์ด๋ฃจ์–ด์ง„ ํ‰๋ฉด ์œ„์— ๊ทธ๋ ค์ ธ์š”. x์ถ•์€ ์ž…๋ ฅ๊ฐ’์„, y์ถ•์€ ์ถœ๋ ฅ๊ฐ’์„ ๋‚˜ํƒ€๋‚ด์ฃ . ์ด ๋‘ ์ถ•์ด ๋งŒ๋‚˜๋Š” ์ง€์ ์„ ์›์ ์ด๋ผ๊ณ  ํ•ด์š”.

์ขŒํ‘œํ‰๋ฉด๊ณผ ๊ทธ๋ž˜ํ”„์˜ ๊ธฐ๋ณธ ๊ตฌ์กฐ x y (0,0)

์œ„์˜ ๊ทธ๋ž˜ํ”„๋ฅผ ๋ณด์„ธ์š”. ๋นจ๊ฐ„์ƒ‰ ์„ ์ด ๋ฐ”๋กœ ํ•จ์ˆ˜์˜ ๊ทธ๋ž˜ํ”„์˜ˆ์š”! ์ด ๊ทธ๋ž˜ํ”„๋Š” x๊ฐ’(๊ฐ€๋กœ์ถ•)์— ๋”ฐ๋ผ y๊ฐ’(์„ธ๋กœ์ถ•)์ด ์–ด๋–ป๊ฒŒ ๋ณ€ํ•˜๋Š”์ง€๋ฅผ ๋ณด์—ฌ์ฃผ๊ณ  ์žˆ์–ด์š”. ๋งˆ์น˜ ๋กค๋Ÿฌ์ฝ”์Šคํ„ฐ ํŠธ๋ž™ ๊ฐ™์ง€ ์•Š๋‚˜์š”? ๐ŸŽข

๐ŸŽญ ํ•จ์ˆ˜์˜ ์—ฌ๋Ÿฌ ๊ฐ€์ง€ ์–ผ๊ตด๋“ค

ํ•จ์ˆ˜๋Š” ์ •๋ง ๋‹ค์–‘ํ•œ ๋ชจ์Šต์„ ๊ฐ€์ง€๊ณ  ์žˆ์–ด์š”. ๋งˆ์น˜ ๋ณ€์‹  ๋กœ๋ด‡์ฒ˜๋Ÿผ์š”! ์ง€๊ธˆ๋ถ€ํ„ฐ ๋ช‡ ๊ฐ€์ง€ ๋Œ€ํ‘œ์ ์ธ ํ•จ์ˆ˜๋“ค์„ ๋งŒ๋‚˜๋ณผ๊นŒ์š”?

1. ์ผ์ฐจํ•จ์ˆ˜ (Linear Function) ๐Ÿ“

์ผ์ฐจํ•จ์ˆ˜๋Š” ๊ฐ€์žฅ ๊ธฐ๋ณธ์ ์ธ ํ•จ์ˆ˜ ์ค‘ ํ•˜๋‚˜์˜ˆ์š”. ๊ทธ๋ž˜ํ”„๋Š” ์ง์„  ๋ชจ์–‘์ด๋ž๋‹ˆ๋‹ค. ์‹์œผ๋กœ๋Š” y = mx + b ํ˜•ํƒœ๋กœ ํ‘œํ˜„๋ผ์š”. ์—ฌ๊ธฐ์„œ m์€ ๊ธฐ์šธ๊ธฐ, b๋Š” y์ ˆํŽธ์ด์—์š”.

์ผ์ฐจํ•จ์ˆ˜ ๊ทธ๋ž˜ํ”„ x y y = mx + b

์ด ๊ทธ๋ž˜ํ”„๋ฅผ ๋ณด๋ฉด x๊ฐ€ ์ฆ๊ฐ€ํ•  ๋•Œ y๋„ ์ผ์ •ํ•˜๊ฒŒ ์ฆ๊ฐ€ํ•˜๋Š” ๊ฑธ ๋ณผ ์ˆ˜ ์žˆ์–ด์š”. ๋งˆ์น˜ ๊ณ„๋‹จ์„ ์˜ฌ๋ผ๊ฐ€๋Š” ๊ฒƒ์ฒ˜๋Ÿผ์š”! ๐Ÿšถโ€โ™‚๏ธ

2. ์ด์ฐจํ•จ์ˆ˜ (Quadratic Function) ๐Ÿ€

์ด์ฐจํ•จ์ˆ˜๋Š” ํฌ๋ฌผ์„  ๋ชจ์–‘์˜ ๊ทธ๋ž˜ํ”„๋ฅผ ๊ทธ๋ ค์š”. ์‹์œผ๋กœ๋Š” y = axยฒ + bx + c ํ˜•ํƒœ๋กœ ํ‘œํ˜„๋ผ์š”. a, b, c๋Š” ์ƒ์ˆ˜์ธ๋ฐ, ํŠนํžˆ a์˜ ๋ถ€ํ˜ธ์— ๋”ฐ๋ผ ๊ทธ๋ž˜ํ”„์˜ ๋ชจ์–‘์ด ๋‹ฌ๋ผ์ ธ์š”.

์ด์ฐจํ•จ์ˆ˜ ๊ทธ๋ž˜ํ”„ x y y = axยฒ + bx + c

์ด ๊ทธ๋ž˜ํ”„๋Š” ๋งˆ์น˜ ๋†๊ตฌ๊ณต์„ ๋˜์กŒ์„ ๋•Œ์˜ ๊ถค์ ๊ณผ ๋น„์Šทํ•ด์š”! ๐Ÿ€ ์‹ค์ œ๋กœ ๋ฌผ๋ฆฌํ•™์—์„œ ํฌ๋ฌผ์„  ์šด๋™์„ ์„ค๋ช…ํ•  ๋•Œ ์ด์ฐจํ•จ์ˆ˜๋ฅผ ๋งŽ์ด ์‚ฌ์šฉํ•œ๋‹ต๋‹ˆ๋‹ค.

3. ์‚ผ๊ฐํ•จ์ˆ˜ (Trigonometric Function) ๐ŸŒŠ

์‚ผ๊ฐํ•จ์ˆ˜๋Š” ์ฃผ๊ธฐ์ ์œผ๋กœ ๋ฐ˜๋ณต๋˜๋Š” ํ˜„์ƒ์„ ํ‘œํ˜„ํ•˜๊ธฐ ์ข‹์•„์š”. ๋Œ€ํ‘œ์ ์œผ๋กœ ์‚ฌ์ธ(sin), ์ฝ”์‚ฌ์ธ(cos), ํƒ„์  ํŠธ(tan) ํ•จ์ˆ˜๊ฐ€ ์žˆ์ฃ .

์‚ฌ์ธ ํ•จ์ˆ˜ ๊ทธ๋ž˜ํ”„ x y y = sin(x)

์ด ๊ทธ๋ž˜ํ”„๋ฅผ ๋ณด๋ฉด ๋งˆ์น˜ ํŒŒ๋„๊ฐ€ ์ถœ๋ ์ด๋Š” ๊ฒƒ ๊ฐ™์ง€ ์•Š๋‚˜์š”? ๐ŸŒŠ ์‹ค์ œ๋กœ ์‚ผ๊ฐํ•จ์ˆ˜๋Š” ํŒŒ๋™, ์ง„๋™, ์ฃผ๊ธฐ์  ํ˜„์ƒ์„ ์„ค๋ช…ํ•  ๋•Œ ๋งŽ์ด ์‚ฌ์šฉ๋ผ์š”.

4. ์ง€์ˆ˜ํ•จ์ˆ˜ (Exponential Function) ๐Ÿš€

์ง€์ˆ˜ํ•จ์ˆ˜๋Š” y = a^x ํ˜•ํƒœ๋กœ ํ‘œํ˜„๋˜๋Š” ํ•จ์ˆ˜์˜ˆ์š”. ์—ฌ๊ธฐ์„œ a๋Š” ๋ฐ‘(base)์ด๋ผ๊ณ  ๋ถˆ๋Ÿฌ์š”. ํŠนํžˆ a๊ฐ€ ์ž์—ฐ์ƒ์ˆ˜ e(์•ฝ 2.718)์ผ ๋•Œ, ์ด๋ฅผ ์ž์—ฐ์ง€์ˆ˜ํ•จ์ˆ˜๋ผ๊ณ  ํ•ด์š”.

์ง€์ˆ˜ํ•จ์ˆ˜ ๊ทธ๋ž˜ํ”„ x y y = a^x

์ด ๊ทธ๋ž˜ํ”„๋ฅผ ๋ณด๋ฉด ์ฒ˜์Œ์—๋Š” ์ฒœ์ฒœํžˆ ์ฆ๊ฐ€ํ•˜๋‹ค๊ฐ€ ๊ฐ‘์ž๊ธฐ ํญ๋ฐœ์ ์œผ๋กœ ์ฆ๊ฐ€ํ•˜๋Š” ๊ฑธ ๋ณผ ์ˆ˜ ์žˆ์–ด์š”. ๋งˆ์น˜ ๋กœ์ผ“์ด ๋ฐœ์‚ฌ๋˜๋Š” ๊ฒƒ ๊ฐ™์ฃ ? ๐Ÿš€ ์‹ค์ œ๋กœ ์ธ๊ตฌ ์ฆ๊ฐ€๋‚˜ ๋ณต๋ฆฌ ์ด์ž ๊ฐ™์€ ํ˜„์ƒ์„ ์„ค๋ช…ํ•  ๋•Œ ์ง€์ˆ˜ํ•จ์ˆ˜๊ฐ€ ๋งŽ์ด ์‚ฌ์šฉ๋œ๋‹ต๋‹ˆ๋‹ค.

5. ๋กœ๊ทธํ•จ์ˆ˜ (Logarithmic Function) ๐Ÿ”

๋กœ๊ทธํ•จ์ˆ˜๋Š” ์ง€์ˆ˜ํ•จ์ˆ˜์˜ ์—ญํ•จ์ˆ˜์˜ˆ์š”. y = log_a(x) ํ˜•ํƒœ๋กœ ํ‘œํ˜„๋˜์ฃ . ์—ฌ๊ธฐ์„œ a๋Š” ๋ฐ‘(base)์ด์—์š”.

๋กœ๊ทธํ•จ์ˆ˜ ๊ทธ๋ž˜ํ”„ x y y = log_a(x)

์ด ๊ทธ๋ž˜ํ”„๋Š” ์ฒ˜์Œ์—๋Š” ๋น ๋ฅด๊ฒŒ ์ฆ๊ฐ€ํ•˜๋‹ค๊ฐ€ ์ ์  ์ฆ๊ฐ€ ์†๋„๊ฐ€ ๋Š๋ ค์ง€๋Š” ๋ชจ์Šต์„ ๋ณด์—ฌ์ค˜์š”. ๋งˆ์น˜ ๋‹๋ณด๊ธฐ๋กœ ๋ญ”๊ฐ€๋ฅผ ์ž์„ธํžˆ ๋“ค์—ฌ๋‹ค๋ณด๋Š” ๊ฒƒ ๊ฐ™์ง€ ์•Š๋‚˜์š”? ๐Ÿ” ์‹ค์ œ๋กœ ๋กœ๊ทธํ•จ์ˆ˜๋Š” ์•„์ฃผ ํฐ ์ˆ˜๋‚˜ ์•„์ฃผ ์ž‘์€ ์ˆ˜๋ฅผ ๋‹ค๋ฃฐ ๋•Œ ์œ ์šฉํ•˜๊ฒŒ ์‚ฌ์šฉ๋ผ์š”.

๐ŸŽจ ๊ทธ๋ž˜ํ”„์˜ ๋ณ€์‹ ์€ ๋ฌด์ฃ„!

์ž, ์ด์ œ ํ•จ์ˆ˜์˜ ๊ธฐ๋ณธ์ ์ธ ๋ชจ์Šต๋“ค์„ ๋ดค์œผ๋‹ˆ, ์ด ํ•จ์ˆ˜๋“ค์ด ์–ด๋–ป๊ฒŒ ๋ณ€์‹ ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋Š”์ง€ ์•Œ์•„๋ณผ๊นŒ์š”? ํ•จ์ˆ˜์˜ ๊ทธ๋ž˜ํ”„๋Š” ๋งˆ์น˜ ๊ณ ๋ฌด์ค„์ฒ˜๋Ÿผ ๋Š˜์–ด๋‚˜๊ณ  ์ค„์–ด๋“ค๊ณ , ์ขŒ์šฐ๋กœ ์›€์ง์ด๊ณ , ์‹ฌ์ง€์–ด ๋’ค์ง‘์–ด์งˆ ์ˆ˜๋„ ์žˆ์–ด์š”! ๐Ÿ˜ฒ

1. ํ‰ํ–‰์ด๋™ (Translation) ๐Ÿš•

ํ‰ํ–‰์ด๋™์€ ๊ทธ๋ž˜ํ”„๋ฅผ ์ƒํ•˜์ขŒ์šฐ๋กœ ์›€์ง์ด๋Š” ๊ฑฐ์˜ˆ์š”. ๋งˆ์น˜ ํƒ์‹œ๋ฅผ ํƒ€๊ณ  ๋ชฉ์ ์ง€๋กœ ์ด๋™ํ•˜๋Š” ๊ฒƒ์ฒ˜๋Ÿผ์š”!

  • y = f(x) + k : ๊ทธ๋ž˜ํ”„๋ฅผ k๋งŒํผ ์œ„๋กœ ์ด๋™ (k๊ฐ€ ์Œ์ˆ˜๋ฉด ์•„๋ž˜๋กœ ์ด๋™)
  • y = f(x - h) : ๊ทธ๋ž˜ํ”„๋ฅผ h๋งŒํผ ์˜ค๋ฅธ์ชฝ์œผ๋กœ ์ด๋™ (h๊ฐ€ ์Œ์ˆ˜๋ฉด ์™ผ์ชฝ์œผ๋กœ ์ด๋™)
ํ•จ์ˆ˜์˜ ํ‰ํ–‰์ด๋™ x y y = f(x) y = f(x) + k y = f(x - h)

์œ„ ๊ทธ๋ž˜ํ”„์—์„œ ํŒŒ๋ž€์ƒ‰ ์„ ์ด ์›๋ž˜ ํ•จ์ˆ˜, ๋นจ๊ฐ„์ƒ‰ ์ ์„ ์ด ์œ„๋กœ ์ด๋™ํ•œ ํ•จ์ˆ˜, ์ดˆ๋ก์ƒ‰ ์ ์„ ์ด ์˜ค๋ฅธ์ชฝ์œผ๋กœ ์ด๋™ํ•œ ํ•จ์ˆ˜์˜ˆ์š”. ๋งˆ์น˜ ํ•จ์ˆ˜๊ฐ€ ์—ฌํ–‰์„ ๋– ๋‚œ ๊ฒƒ ๊ฐ™์ฃ ? ใ…‹ใ…‹ใ…‹ ๐Ÿงณ

2. ๋Œ€์นญ (Reflection) ๐Ÿชž

๋Œ€์นญ์€ ๊ทธ๋ž˜ํ”„๋ฅผ x์ถ•์ด๋‚˜ y์ถ•์„ ๊ธฐ์ค€์œผ๋กœ ๋’ค์ง‘๋Š” ๊ฑฐ์˜ˆ์š”. ๋งˆ์น˜ ๊ฑฐ์šธ์— ๋น„์นœ ๋ชจ์Šต์ฒ˜๋Ÿผ์š”!

  • y = -f(x) : y์ถ•์— ๋Œ€ํ•ด ๋Œ€์นญ
  • y = f(-x) : x์ถ•์— ๋Œ€ํ•ด ๋Œ€์นญ
ํ•จ์ˆ˜์˜ ๋Œ€์นญ x y y = f(x) y = -f(x) y = f(-x)

์œ„ ๊ทธ๋ž˜ํ”„์—์„œ ํŒŒ๋ž€์ƒ‰ ์„ ์ด ์›๋ž˜ ํ•จ์ˆ˜, ๋นจ๊ฐ„์ƒ‰ ์ ์„ ์ด y์ถ• ๋Œ€์นญ ํ•จ์ˆ˜, ์ดˆ๋ก์ƒ‰ ์ ์„ ์ด x์ถ• ๋Œ€์นญ ํ•จ์ˆ˜์˜ˆ์š”. ๋งˆ์น˜ ํ•จ์ˆ˜๊ฐ€ ์ฒด์กฐ ์„ ์ˆ˜์ฒ˜๋Ÿผ ๊ณต์ค‘์ œ๋น„๋ฅผ ๋Œ์•˜๋„ค์š”! ๐Ÿคธโ€โ™‚๏ธ

3. ์‹ ์ถ• (Dilation) ๐Ÿ”ฌ๐Ÿ”ญ

์‹ ์ถ•์€ ๊ทธ๋ž˜ํ”„๋ฅผ ๋Š˜์ด๊ฑฐ๋‚˜ ์ค„์ด๋Š” ๊ฑฐ์˜ˆ์š”. ๋งˆ์น˜ ๊ณ ๋ฌด์ค„์„ ๋‹น๊ธฐ๊ฑฐ๋‚˜ ํ’€์–ด์ฃผ๋Š” ๊ฒƒ์ฒ˜๋Ÿผ์š”!

  • y = af(x) (|a| > 1) : y์ถ• ๋ฐฉํ–ฅ์œผ๋กœ ๊ทธ๋ž˜ํ”„๋ฅผ a๋ฐฐ ๋Š˜์ž„
  • y = af(x) (0 < |a| < 1) : y์ถ• ๋ฐฉํ–ฅ์œผ๋กœ ๊ทธ๋ž˜ํ”„๋ฅผ ์••์ถ•
  • y = f(bx) (|b| > 1) : x์ถ• ๋ฐฉํ–ฅ์œผ๋กœ ๊ทธ๋ž˜ํ”„๋ฅผ ์••์ถ•
  • y = f(bx) (0 < |b| < 1) : x์ถ• ๋ฐฉํ–ฅ์œผ๋กœ ๊ทธ๋ž˜ํ”„๋ฅผ ๋Š˜์ž„
ํ•จ์ˆ˜์˜ ์‹ ์ถ• x y y = f(x) y = af(x) y = f(bx)

์œ„ ๊ทธ๋ž˜ํ”„์—์„œ ํŒŒ๋ž€์ƒ‰ ์„ ์ด ์›๋ž˜ ํ•จ์ˆ˜, ๋นจ๊ฐ„์ƒ‰ ์ ์„ ์ด y์ถ• ๋ฐฉํ–ฅ์œผ๋กœ ๋Š˜์–ด๋‚œ ํ•จ์ˆ˜, ์ดˆ๋ก์ƒ‰ ์ ์„ ์ด x์ถ• ๋ฐฉํ–ฅ์œผ๋กœ ์••์ถ•๋œ ํ•จ์ˆ˜์˜ˆ์š”. ๋งˆ์น˜ ํ•จ์ˆ˜๊ฐ€ ์š”๊ฐ€๋ฅผ ํ•˜๋Š” ๊ฒƒ ๊ฐ™์ง€ ์•Š๋‚˜์š”? ๐Ÿง˜โ€โ™€๏ธ

๐ŸŽญ ํ•จ์ˆ˜์˜ ๋ณ€์‹  ๋†€์ด

์ž, ์ด์ œ ์šฐ๋ฆฌ๊ฐ€ ๋ฐฐ์šด ๋ณ€์‹  ๊ธฐ์ˆ ๋“ค์„ ์กฐํ•ฉํ•ด์„œ ํ•จ์ˆ˜๋ฅผ ๋” ์žฌ๋ฏธ์žˆ๊ฒŒ ๋งŒ๋“ค์–ด๋ณผ๊นŒ์š”? ๋งˆ์น˜ ๋ ˆ๊ณ  ๋ธ”๋ก์„ ์กฐ๋ฆฝํ•˜๋“ฏ์ด, ์—ฌ๋Ÿฌ ๋ณ€ํ™˜์„ ์กฐํ•ฉํ•ด์„œ ์ƒˆ๋กœ์šด ํ•จ์ˆ˜๋ฅผ ๋งŒ๋“ค ์ˆ˜ ์žˆ์–ด์š”!

1. ๋ณตํ•ฉ ๋ณ€ํ™˜ (Composite Transformation) ๐ŸŽญ

์˜ˆ๋ฅผ ๋“ค์–ด, y = 2f(x - 3) + 1 ์ด๋ผ๋Š” ํ•จ์ˆ˜๊ฐ€ ์žˆ๋‹ค๊ณ  ํ•ด๋ณผ๊นŒ์š”? ์ด ํ•จ์ˆ˜๋Š” ๋‹ค์Œ๊ณผ ๊ฐ™์€ ๊ณผ์ •์„ ๊ฑฐ์ณ ๋งŒ๋“ค์–ด์ ธ์š”:

  1. ์›๋ž˜ ํ•จ์ˆ˜ f(x)๋ฅผ ์˜ค๋ฅธ์ชฝ์œผ๋กœ 3๋งŒํผ ์ด๋™ (x - 3)
  2. ๊ทธ ๋‹ค์Œ y์ถ• ๋ฐฉํ–ฅ์œผ๋กœ 2๋ฐฐ ๋Š˜๋ฆผ (2f(...))
  3. ๋งˆ์ง€๋ง‰์œผ๋กœ ์œ„๋กœ 1๋งŒํผ ์ด๋™ (... + 1)
ํ•จ์ˆ˜์˜ ๋ณตํ•ฉ ๋ณ€ํ™˜ x y y = f(x) y = f(x - 3) y = 2f(x - 3) y = 2f(x - 3) + 1

์™€์šฐ! ํ•จ์ˆ˜๊ฐ€ ์ •๋ง ๋ฉ‹์ง€๊ฒŒ ๋ณ€์‹ ํ–ˆ์ฃ ? ๋งˆ์น˜ ๋งˆ๋ฒ•์‚ฌ๊ฐ€ ์ฃผ๋ฌธ์„ ์™ธ์šฐ๋Š” ๊ฒƒ์ฒ˜๋Ÿผ, ์šฐ๋ฆฌ๋„ ํ•จ์ˆ˜์— ์—ฌ๋Ÿฌ ๊ฐ€์ง€ ๋ณ€ํ™˜์„ ์ ์šฉํ•ด์„œ ์ƒˆ๋กœ์šด ๋ชจ์Šต์œผ๋กœ ๋งŒ๋“ค ์ˆ˜ ์žˆ์–ด์š”. ๐Ÿง™โ€โ™‚๏ธโœจ

๐ŸŒˆ ํ•จ์ˆ˜์˜ ์‹ค์ƒํ™œ ์‘์šฉ

์ž, ์ด์ œ ์šฐ๋ฆฌ๊ฐ€ ๋ฐฐ์šด ํ•จ์ˆ˜๋“ค์ด ์‹ค์ œ ์ƒํ™œ์—์„œ ์–ด๋–ป๊ฒŒ ์‚ฌ์šฉ๋˜๋Š”์ง€ ์•Œ์•„๋ณผ๊นŒ์š”? ํ•จ์ˆ˜๋Š” ๋‹จ์ˆœํžˆ ์ˆ˜ํ•™ ๊ต๊ณผ์„œ ์†์˜ ๊ฐœ๋…์ด ์•„๋‹ˆ๋ผ, ์šฐ๋ฆฌ ์ฃผ๋ณ€ ๊ณณ๊ณณ์—์„œ ํ™œ์•ฝํ•˜๊ณ  ์žˆ๋‹ต๋‹ˆ๋‹ค!

1. ๋ฌผ๋ฆฌํ•™์—์„œ์˜ ์‘์šฉ ๐Ÿš€

๋ฌผ๋ฆฌํ•™์—์„œ๋Š” ๋‹ค์–‘ํ•œ ํ•จ์ˆ˜๋ฅผ ์‚ฌ์šฉํ•ด ์ž์—ฐ ํ˜„์ƒ์„ ์„ค๋ช…ํ•ด์š”. ์˜ˆ๋ฅผ ๋“ค์–ด:

  • ํฌ๋ฌผ์„  ์šด๋™: ๋†๊ตฌ๊ณต์„ ๋˜์งˆ ๋•Œ์˜ ๊ถค์ ์„ ์ด์ฐจํ•จ์ˆ˜๋กœ ํ‘œํ˜„ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์–ด์š”.
  • ๋‹จ์ง„๋™: ์ถ”์˜ ์ง„๋™์„ ์‚ผ๊ฐํ•จ์ˆ˜๋กœ ๋‚˜ํƒ€๋‚ผ ์ˆ˜ ์žˆ์–ด์š”.