对应法则怎么判断是否相同？

一、对应法则怎么判断是否相同？

可以先将函数化简，然后再看定义域是否相同，若化简后的函数相同且定义域相同，则对应法则相同。总之，能化成相同解析式的函数的对用法则相同。

在函数中，对应法则相同，等价于同一个值带进去，出来的是一样的。

一般解析式相同或者可以化成相同的形式，定义域可以不同。常见的有分母有理化、分子有理化等题目，也有一些话三角函数、化简指数等等。

二、函数判断解析对应法则指的是？

对应法则就是指对应关系。

如果是解析法给出个函数，对应法则就是指解析式。不过，有的需要化简解析式才能判断。

三、函数的和差积商单调性判断法则？

单调递增区间为[-π/2+2kπ,π/2+2kπ],k∈Z

单调递减区间为[π/2+2kπ,3π/2+2kπ],k∈Z

解析:

一般地，判断(而不是证明)函数的单调性，有下面几种方法。

1。基本函数法

用熟悉的基本函数（一次、二次、反比例、指数、对数、三角等函数）的单调性来判断函数单调性的方法叫基本函数法。

2。图象法

用函数图象来判断函数单调性的方法叫图象法。图象从左往右逐渐上升<=>是增函数。图象从左往右逐渐下降<=>是减函数。

3。定义法

用单调性的定义来判断函数的单调性的方法叫定义法。设x1,x2∈D,x1)<=>(x)是D上的增函数（减函数）。

过程为取值——作差——变形——判符号——结论。其实，这也是单调性的证明过程。

4。函数运算法

用单调函数通过四则运算得到的和差积商函数来判断函数的单调性的方法叫函数运算法。

设f，g是增函数，则在f的单调增区间上，或者f与g的单调增区间的交集上，有如下结论：

①f+g是增函数。

②－f是减函数。

③1/f 是减函数(f>0)。

④fg是增函数（f>0,且g>0）。

5。导数法

用导数符号来判断函数单调性的方法叫导数法。f（x）是增函数(减函数)<=>f′>0(f′<0).

6。复合函数单调性判断法则

由函数u＝φ(x)和函数y=f(u)复合而成的函数y=f[φ(x)]叫复合函数.复合函数的单调性判断法则如表所示。口诀：相同则增，相异则减。

四、怎么判断能否使用洛必达法则？

首先要分式满足0/0或∞/∞型,，用了之后，求极限，若存在就说明可以用。好比如第一题，分子分母都是无穷大，是∞/∞型，分子分母各自求导得（1-cos x）/(3-sinx) ，然后判断能不能求到极限，现在分子分母都是振荡的，值不确定，求不了极限，故不能用。

第二题，符合0/0型，分子分母各自求导，得（2-1/√(1-x^2)））/（1-1/√(1-x^2)），判断能不能求极限，发现上式分母为0，而分子不为0，不能继续使用洛必达，此时说明求不得极限，故第二题也不能用。

五、人工智能对精准判断用户的影响？

人工智能可以分析我们情绪的起落和购物行为之间的联系。比如，当我们心情好的时候，会毫不犹豫的为奢侈品买单；当我们情绪低落的时候，会购买垃圾食品。于是，人工智能记录下我们的消费习惯，在下一次出现同样情况时，就能推荐符合我们心意的产品了。但是人工智能只能为人类服务。

六、人工智能是怎么做出判断的？

最近一段时间，AI（人工智能）被炒得神乎其神，似乎它无所不能。但事实上，据社交网站“脸谱”披露，要想欺骗AI把某个不存在的东西当作真实存在，比你想象的要容易得多。

譬如，在一张高清晰度的图片中，随机地降低某些地方的像素。这么一点微不足道的变化，人眼根本难以觉察，也不会影响我们的判断；但AI却能觉察出来其中的差异，并因此严重干扰了判断，比如说把图中的猫误认作了狗。

再比如，据说现在谷歌的语音识别AI功能已经非常强大，能一边听语音，一边笔录成文字。但一位AI工程师略施小计，就把它给耍弄了：他在语音文件中掺入少量数码噪声，这点噪声对于我们是不会有什么影响的，但让谷歌的AI去识别，结果却是笔录下来的文字已跟原意大不一样。

这些低级错误揭示出当前AI的一个重大缺陷：太拘泥于细节，“只见树木，不见森林”，让无谓的细节影响了对整体的判断。如果这个弱点被黑客利用，后果将不堪设想。他们将能够操纵无人驾驶汽车狂奔，无视红绿灯；或者让犯罪嫌疑人轻易躲过AI控制的监控摄像头。

AI的决策规则不易被人知

为了解决这个问题，这就需要我们先去了解AI是如何自我学习，如何做决策的，但这一直是个难题。因为AI在自我学习过程中，经过海量的数据训练之后，会自创一套决策规则，但它最后创立的规则到底是什么，这对于AI的设计者有时候都是一个谜。这一点其实跟人也是相似的。譬如，老师在课堂上向你传授知识，但你是如何把这些知识点组织起来的，他也不见得清楚。

最近，美国布朗大学的克里斯·格林和他的同事开发了一个系统，有望突破这个困难。

这个系统能够分析，当AI对一个图像做判断时，它是根据图像的哪一部分做出判断的；与此类似的，对于给文件自动归档的AI，这个系统也能够分析，AI是根据文档里的哪个词对文档进行归类的。

为开发这个工具，研究小组用数码噪声依次替换图片的一部分（相当于给这部分图片打马赛克，以便看看这样替换之后，是否会对AI的判断产生影响。如果更换部分的图片改变AI最终的判断，那说明图片的这块区域可能正是影响AI判断的关键所在）。

一窥AI的决策过程

格林在给图片分类的一个AI上测试了他的系统。这个AI被训练把图片分成10个类，包括飞机、鸟、鹿和马等。格林的系统能够暗中查看，当AI对图片进行分类时，什么是它所倚重的，什么是被它忽略不计的。

结果表明，AI先是将图片上的物体分解成不同的元素，然后搜索图片中的每一个元素以确定把图片归到哪一类。

举个例子。当AI观察马的图片时，它首先关注的是其腿部，然后，寻找它的头部。在观察鹿的图片时，它也采用类似的办法，不过在关注了鹿的腿部之后，它接下去搜寻的不是头，而是鹿角，因为鹿角是最能把鹿跟其他动物区别开来的，所以鹿角被置于优先的地位。至于图片的其他地方，则被AI完全忽略了。

从这里我们看出，AI做决策的过程迥异于我们人类。我们是不会如此拘泥于局部的。面对一张鹿的图，即使把它的角打上了马赛克，我们也还是可以根据分叉的蹄子认出鹿来的，但对于“死板”的AI，它很可能就把它认作驴了。

格林的软件可以帮助我们测试现有的AI，以便确保它们下判断时，关注的是我们认为重要的东西，这对于改进AI有重要的价值。

七、刺猬法则的法则启示？

刺猬法则主要是指人际交往中的“心理距离效应”。刺猬法则强调的就是人际交往中的“心理距离效应”。运用到管理实践中，就是领导者如要搞好工作，应该与下属保持亲密关系，但这是“亲密有间”的关系，是一种不远不近的恰当合作关系。与下属保持心理距离，可以避免下属的防备和紧张，可以减少下属对自己的恭维、奉承、送礼、行贿等行为，可以防止与下属称兄道弟、吃喝不分。这样做既可以获得下属的尊重，又能保证在工作中不丧失原则。一个优秀的领导者和管理者，要做到“疏者密之，密者疏之”，这才是成功之道。

许多人都有这样的经验和体会 ：亲密的人际关系经常发生摩擦和矛盾，反倒不及初次交往容易。很多家庭、情侣常常相互埋怨，正是这种情况的表现。按理说应该是交往得越深，就越容易相处，人际关系也越好，可事实上并非如此 。一个你非常敬佩的人，因为相处甚密，对方的缺点就日益显露出来，你就会不知不觉中改变自己原有的感情，甚至变得失望与讨厌。夫妻、恋人、朋友以及师生之间都不例外 。原因何在？这其实可用心理学上的刺猬法则，也叫心理距离效应来解释 。

“距离产生美”。距离的力量是神奇的。有时，距离是一种期待，它能在你远离至爱时，让你归心似箭，一日三秋；距离又是一种隔膜，当你和亲朋长相聚时，它让你厌倦，让你拒绝，让你呼吸短促 。

聪明的人都会把握距离，让它成为一道美丽的风景，使爱和友谊充满情致；有些人从不知道距离为何物，时而把它演绎成天堂，时而又把它搞成人间地狱 。

八、如何用右手螺旋法则判断力矩方向？

如下：

M = r × F，根据叉乘的规则判断方向。

r 是 矢径，位置矢量，或者叫位矢，从转轴点指向力的作用点，这个向量的方向容易弄反。

另外就是坐标系的问题，坐标系分左手系和右手系，一般采用右手系，如果采用左手系前后文要保持一致。

按照右手系，位置矢量没有出错，叉乘得到的力矩方向为垂直于 r 和 F 组成的平面，有可能垂直向“上”或者垂直向“下”（由叉乘方向决定），对这个力矩方向用右手螺旋可以判断转动趋势是顺时针还是逆时针。

九、梁祝法则爱情的法则分析？

梁山伯与祝英台被称作是东方的罗密欧与朱丽叶，他们的爱情建立在长久的共同经历之上，我们把这种爱情法则称之为梁祝法则。说的也是日久生情规律，在一起相处时间较长呼你也有。或者有共同经历的异性，容易成为恋爱的对象；恋爱对象在一起相处时间较长或有共同经历，爱情成功的概率较大。

十、销售的FAB法则？

FAB算一种销售逻辑，按着产品的特征，优点，对顾客的好处依次给顾客讲解，达到成交的目的。

对应是三个英文单词：Feature、Advantage和Benefit，按照这样的顺序来介绍，就是说服性演讲的结构，它达到的效果就是让客户相信你的是最好的。