多项式函数和有理函数是预备微积分里最适合练“从表达式读图像”的两类函数。它们的式子看起来很代数,但图像行为常常能从几个位置直接读出来:首项、次数、零点、重数、分母为零的位置,以及能不能约分。
这一章的目标不是记一堆图像形状,而是建立一套可复用的判断顺序。看到一个函数时,先问它远处往哪里走,再问它在哪里碰到或靠近坐标轴,最后问有没有不能取的点。这样读函数,后面学习极限和连续性时会轻松很多。
幂函数是最简单的多项式雏形,形式是
其中 是非零常数, 是正整数。它的图像由两个信息决定:次数 是奇数还是偶数,首项系数 是正还是负。
偶次幂的左右两端方向相同。比如 和 的两端都向上,而 和 的两端都向下。奇次幂的左右两端方向相反。比如 左下右上, 左上右下。

幂函数给我们一个粗略但很有用的模板:当 很大时,高次项比低次项增长得快得多。因此一个多项式在很远的地方,主要由最高次项控制。
判断多项式的端行为时,先看最高次项,而不是常数项或中间项。最高次项决定图像在最左端和最右端的大方向。
例如
当 的绝对值很大时, 会压过后面的各项,所以它的端行为像 :左端向上,右端向下。
多项式函数可以写成
其中 。最高指数 叫次数, 叫首项, 叫首项系数。
次数告诉我们远处的基本类型,首项系数告诉我们图像是否上下翻转。常数项 则给出 轴截距,因为
多项式函数有一个很稳定的性质:它在每个实数处都有定义,图像不会突然断开,也不会出现竖直渐近线。它可以转弯,可以变平,可以穿过坐标轴,但不会因为某个 值让式子没有意义。
标准形式适合读次数、首项系数和 轴截距。因式形式适合读零点。
例如
从这个式子可以直接读出:

不要只把因式形式当成求零点的工具。因式的个数和指数还告诉我们次数、重数、端行为和每个零点附近的图像动作。
函数的零点是让函数值等于 的输入值。图像上看,零点就是 轴截距的位置。
如果多项式含有因子 ,那么 是它的一个零点, 叫这个零点的重数。重数决定图像在这个零点附近的动作:

以
为例, 和 是一重根,图像在这些位置穿过 轴; 是二重根,图像在这里与 轴相切后折回。

草绘函数
的大致图像。
先读零点。因式 给出零点 ,因式 给出零点 ,因式 给出零点 。
这个过程不需要精确画出每一个最高点或最低点。预备微积分阶段更重要的是先抓住结构:端行为、截距、穿过或折回、正负区间。
很多多项式问题的关键不是展开,而是分解。展开后的形式适合看首项;分解后的形式适合看零点和符号。
例如要解不等式
可以先找关键点 。这些点把数轴分成四段。再注意 在 时总是正数,所以它不会改变符号。真正让符号翻转的是一重因子 和 。
因此,经过 时符号会变,经过 时符号不变,经过 时符号会变。这个规律和图像在零点处“穿过”或“折回”是同一件事的两个说法。
做多项式符号分析时,先把表达式分解,再按零点从小到大排数轴。奇数重根处符号改变,偶数重根处符号不改变。
零点不是一定会穿过 轴。二重根、四重根这类偶数重根往往只是碰到 轴后返回。另一个常见错误是把次数和零点个数混在一起:三次多项式最多有三个实零点,但可能只有一个实零点,也可能有重根。
多项式除法的作用,是把一个复杂多项式写成“商乘除式再加余数”的形式。若用 去除 ,可以写成
其中余式 的次数小于除式 的次数。
在预备微积分中,最常见的是除以一次式 。这时余数是一个常数,并且有余数定理:
所以 就是除以 的余数。进一步,如果 ,那么 是 的因式。这就是因式定理。
判断 是否是
的因式。
因为除式是 ,所以检查 。
代入得到 。
这一结论把“代入求值”和“因式分解”连接了起来。以后学习极限时,很多看似不能代入的分式,也会先通过因式分解和约分来处理。
有理函数是两个多项式的比:
其中 。它和多项式最大的差别是:分母可能为零,所以定义域需要排除某些点。那些被排除的点,可能形成竖直渐近线,也可能形成孔洞。
先看一个例子:
原始分母在 和 时为零,所以这两个输入都不在定义域内。约分后有
约掉的 造成 处的孔洞;没有约掉的 造成 处的竖直渐近线。

约分会改变表达式的外观,但不会恢复原函数在被排除点上的定义。被约掉的分母零点不是“没事了”,而是变成图像上的孔洞。
有理函数的图像常常由三类对象组织起来:竖直渐近线、水平或斜渐近线、孔洞。
如果分母在 处为零,并且对应因子没有被完全约掉,那么 常常是竖直渐近线。图像会在靠近 的一侧或两侧向上或向下无限靠近。
例如
在 处没有定义,且当 越来越接近 时,函数值的绝对值会越来越大,所以 是竖直渐近线。
水平渐近线描述 走向很远时函数值靠近哪条水平线。对
可以先比较分子和分母的次数:
例如
分子分母同为二次,水平渐近线是
当分子次数比分母次数恰好多 时,长除法得到的商是一次函数,图像远处会靠近这条直线。
例如
用除法可得
当 很大或很小时, 接近 ,所以斜渐近线是
孔洞来自可约因子。若
则原函数在 和 都没有定义。约掉 后, 对应孔洞, 对应竖直渐近线。
要找孔洞的纵坐标,可以把约分后的表达式代入这个 值。上式约分后为
所以孔洞的纵坐标是
孔洞位置是 。
遇到多项式或有理函数时,可以按下面的顺序读。
先找次数和首项系数,判断端行为。再找零点和重数,判断图像在每个零点处穿过还是折回。接着用符号分析确定每个区间的正负。最后补上 轴截距和必要的局部形状。
先找原始分母为零的位置,写出定义域排除点。再因式分解并约分,区分孔洞和竖直渐近线。接着比较分子分母次数,判断水平或斜渐近线。最后用测试点判断每段曲线位于渐近线哪一侧。
分析
的定义域、孔洞、竖直渐近线和水平渐近线。
先因式分解:,。
多项式函数在每个实数处都连续。直观地说,只要输入慢慢变,输出也慢慢变,图像不会断开。以后学习极限时,多项式通常可以直接代入:
有理函数更有层次。它在分母不为零的地方也可以直接代入;在分母为零的地方,则要看是孔洞、竖直渐近线,还是左右两边行为不同。

例如
在 处没有定义,但当 时可以约分为 。所以图像在 处有一个孔洞,附近的函数值会趋近于 。这正是极限要表达的思想:它关心靠近某点时的行为,而不只看该点有没有定义。
另一方面,
在 附近会向正无穷或负无穷发散。这里不是一个可以补上的孔洞,而是竖直渐近线。把这两种情况分清,是进入极限章节前最重要的准备之一。
练习一:判断
的次数、端行为、零点和每个零点附近的图像动作。
次数是 ,首项系数为正,所以左端向下,右端向上。零点是 和 。其中 是二重根,图像在这里相切折回; 是一重根,图像在这里穿过 轴。
练习二:找出
的定义域排除点、孔洞和竖直渐近线。
原始分母在 和 时为零,所以定义域排除这两个数。因子 可以约掉,因此 是孔洞;因子 没有约掉,因此 是竖直渐近线。
练习三:判断
的水平渐近线。
分子和分母次数相同,都是三次。水平渐近线是首项系数之比,所以 。
练习四:解释为什么
在 处对应孔洞,而
在 处对应竖直渐近线。
第一个式子中 ,公共因子 可以约掉,所以 是原函数没有定义但附近行为有限的孔洞。第二个式子的分母因子 不能约掉,靠近 时分母趋近于 而分子趋近于 ,函数值会无界变化,所以是竖直渐近线。
再读重数。 是二重根,图像在这里相切折回; 和 都是一重根,图像在这些位置穿过 轴。
接着读次数和首项系数。总次数是 ,首项系数是 。这是负首项系数的偶次多项式,所以左右两端都向下。
最后结合符号区间。以零点 把数轴分成几个区间,在每个区间代入一个测试点判断函数正负,就能确定图像在 轴上方还是下方。
余数为 ,所以 是 的因式, 是这个多项式的零点。
原始分母为零的位置是 和 ,所以定义域排除 和 。
约掉公共因子 后,得到 ,但仍要记住 。
被约掉的 是孔洞。代入约分后的式子得 ,所以孔洞是 。
没有约掉的分母零点 是竖直渐近线。
原函数分子分母同为二次,首项系数之比是 ,所以水平渐近线是 。