① 二次函數應用題的解決方法
⑴ 求二次函數的圖象與x軸的交點坐標，需轉化為一元二次方程； ⑵ 求二次函數的最大（小）值需要利用配方法將二次函數由一般式轉化為頂點式；
⑶ 根據圖象的位置判斷二次函數ax²+bx+c=0中a,b,c的符號，或由二次函數中a,b,c的符號判斷圖象的位置，要數形結合；
⑷ 二次函數的圖象關於對稱軸對稱，可利用這一性質，求和已知一點對稱的點坐標，或已知與x軸的一個交點坐標，可由對稱性求出另一個交點坐標. ⑸ 與二次函數有關的還有二次三項式，二次三項式ax²+bx+c﹙a≠0﹚本身就是所含字母x的二次函數；下面以a＞0時為例，揭示二次函數、二次三項式和一元二次方程之間的內在聯系：
② 二次函數的解題技巧
我也是初三的.XIXI!~~~
一、理解二次函數的內涵及本質 .
二次函數 y=ax2 ＋ bx ＋ c （ a ≠ 0 ， a 、 b 、 c 是常數）中含有兩個變數 x 、 y ，我們只要先確定其中一個變數，就可利用解析式求出另一個變數，即得到一組解；而一組解就是一個點的坐標，實際上二次函數的圖象就是由無數個這樣的點構成的圖形 .
二、熟悉幾個特殊型二次函數的圖象及性質 .
1 、通過描點，觀察 y=ax2 、 y=ax2 ＋ k 、 y=a （ x ＋ h ） 2 圖象的形狀及位置，熟悉各自圖象的基本特徵，反之根據拋物線的特徵能迅速確定它是哪一種解析式 .
2 、理解圖象的平移口訣「加上減下，加左減右」 .
y=ax2 → y=a （ x ＋ h ） 2 ＋ k 「加上減下」是針對 k 而言的，「加左減右」是針對 h 而言的 .
總之，如果兩個二次函數的二次項系數相同，則它們的拋物線形狀相同，由於頂點坐標不同，所以位置不同，而拋物線的平移實質上是頂點的平移，如果拋物線是一般形式，應先化為頂點式再平移 .
3 、通過描點畫圖、圖象平移，理解並明確解析式的特徵與圖象的特徵是完全相對應的，我們在解題時要做到胸中有圖，看到函數就能在頭腦中反映出它的圖象的基本特徵；
4 、在熟悉函數圖象的基礎上，通過觀察、分析拋物線的特徵，來理解二次函數的增減性、極值等性質；利用圖象來判別二次函數的系數 a 、 b 、 c 、△以及由系數組成的代數式的符號等問題 .
三、要充分利用拋物線「頂點」的作用 .
1 、要能准確靈活地求出「頂點」 . 形如 y=a （ x ＋ h ） 2 ＋ K →頂點（－ h,k ），對於其它形式的二次函數，我們可化為頂點式而求出頂點 .
2 、理解頂點、對稱軸、函數最值三者的關系 . 若頂點為（－ h ， k ），則對稱軸為 x= － h ， y 最大（小） =k ；反之，若對稱軸為 x=m ， y 最值 =n ，則頂點為（ m ， n ）；理解它們之間的關系，在分析、解決問題時，可達到舉一反三的效果 .
3 、利用頂點畫草圖 . 在大多數情況下，我們只需要畫出草圖能幫助我們分析、解決問題就行了，這時可根據拋物線頂點，結合開口方向，畫出拋物線的大致圖象 .
四、理解掌握拋物線與坐標軸交點的求法 .
一般地，點的坐標由橫坐標和縱坐標組成，我們在求拋物線與坐標軸的交點時，可優先確定其中一個坐標，再利用解析式求出另一個坐標 . 如果方程無實數根，則說明拋物線與 x 軸無交點 .
從以上求交點的過程可以看出，求交點的實質就是解方程，而且與方程的根的判別式聯系起來，利用根的判別式判定拋物線與 x 軸的交點個數 .
五、靈活應用待定系數法求二次函數的解析式 .
用待定系數法求二次函數的解析式是我們求解析式時最常規有效的方法，求解析式時往往可選擇多種方法，如能綜合利用二次函數的圖象與性質，靈活應用數形結合的思想，不僅可以簡化計算，而且對進一步理解二次函數的本質及數與形的關系大有裨益 .
二次函數y=ax2
學習要求:
1．知道二次函數的意義．
2．會用描點法畫出函數y＝ax2的圖象，知道拋物線的有關概念．
重點難點解析
1.本節重點是二次函數的概念和二次函數y＝ax2的圖象與性質；難點是根據圖象概括二次函數y＝ax2的性質.
2.形如＝ax2+bx+c(其中a、b、c是常數，a≠0)的函數都是二次函數.解析式中只能含有兩
個變數x、y，且x的二次項的系數不能為0，自變數x的取值范圍通常是全體實數，但在實際問題中應使實際量有意義。如圓面積S與圓半徑R的關系式S＝πR2中，半徑R只能取非負數。
3.拋物線y＝ax2的形狀是由a決定的。a的符號決定拋物線的開口方向，當a＞0時，開口向上，拋物線在y軸的上方(頂點在x軸上)，並向上無限延伸；當a＜0時，開口向下，拋物線在x軸下方(頂點在x軸上)，並向下無限延伸。｜a｜越大，開口越小；｜a｜越小，開口越大.
4.畫拋物線y＝ax2時，應先列表，再描點，最後連線。列表選取自變數x值時常以0為中心，選取便於計算、描點的整數值，描點連線時一定要用光滑曲線連接，並注意變化趨勢。
本節命題主要是考查二次函數的概念，二次函數y＝ax2的圖象與性質的應用。
核心知識
規則1
二次函數的概念:
一般地，如果是常數，那麼，y叫做x的二次函數．
規則2
拋物線的有關概念:
圖13-14
如圖13-14，函數y=x2的圖象是一條關於y軸對稱的曲線，這條曲線叫拋物線．實際上，二次函數的圖象都是拋物線．拋物線y=x2是開口向上的,y軸是這條拋物線的對稱軸，對稱軸與拋物線的交點是拋物線的頂點．
規則3
拋物線y=ax2的性質:
一般地，拋物線y=ax2的對稱軸是y軸，頂點是原點，當a＞0時，拋物線y=ax2的開口向上，當a＜0時，拋物線y=ax2的開口向下．
規則4
1.二次函數的概念
(1)定義：一般地，如果y＝ax2+bx+c(a,b,c是常數，a≠0)，那麼，y叫做x的的二次函數. (2)二次函數y＝ax2+bx+c的結構特徵是：等號左邊是函數y，右邊是自變數x的二次式，x的最高次數是2.其中一次項系數b和常數項c可以是任意實數，而二次項系數a必須是非零實數，即a≠0.
2.二次函數y＝ax2的圖像
圖13-1
用描點法畫出二次函數y＝x2的圖像，如圖13-1，它是一條關於y軸對稱的曲線，這樣的曲線叫做拋物線.
因為拋物線y＝x2關於y軸對稱，所以y軸是這條拋物線的對稱軸，對稱軸與拋物線的交點是拋物線的頂點，從圖上看，拋物線y＝x2的頂點是圖象的最低點.因為拋物線y＝x2有最低點.所以函數y＝x2有最小值，它的最小值就是最低點的縱坐標.
3.二次函數y＝ax2的性質
函數
圖像
開口方向
頂點坐標
對稱軸
函數變化
最大(小)值
y=ax2
a＞0
向上
(0,0)
Y軸
x＞0時，y隨x增大而增大；
x＜0時，y隨x增大而減小.
當x＝0時，y最小＝0.
y=ax2
a＜0
向下
(0,0)
Y軸
x＞0時，y隨x增大而減小；
x＜0時，y隨x增大而增大.
當x＝0時，y最大＝0.
4.二次函數y＝ax2的圖像的畫法
用描點法畫二次函數y＝ax2的圖像時，應在頂點的左、右兩側對稱地選取自變數x的值，然後計算出對應的y值，這樣的對應值選取越密集，描出的圖像越准確.
二次函數y=ax2+bx+c
學習要求：
1．會用描點法畫出二次函數的圖象．
2．能利用圖象或通過配方確定拋物線的開口方向及對稱軸、頂點、的位置．
*3．會由已知圖象上三個點的坐標求出二次函數的解析式．
重點難點
1.本節重點是二次函數y＝ax2+bx+c的圖象和性質的理解及靈活運用，難點是二次函數y＝ax2+bx+c的性質和通過配方把解析式化成y＝a(x-h)2+k的形式。
2.學習本小節需要仔細觀察歸納圖象的特點以及不同圖象之間的關系。把不同的圖象聯系起來，找出其共性。
一般地幾個不同的二次函數，如果二次項系數a相同，那麼拋物線的開口方向、開口大小(即形狀)完全相同，只是位置不同.
任意拋物線y＝a(x-h)2+k可以由拋物線y＝ax2經過適當地平移得到，具體平移方法如下圖所示：
注意：上述平移的規律是：「h值正、負，右、左移；k值正、負，上、下移」實際上有關拋物線的平移問題，不能死記硬背平移規律，只要先將其解析式化為頂點式，然後根據它們的頂點的位置關系，確定平移方向和平移的距離非常簡便.
圖13-11
例如，要研究拋物線L1∶y＝x2-2x+3與拋物線L2∶y＝x2的位置關系，可將y＝x2-2x+3通過配方變成頂點式y＝(x-1)2+2，求出其頂點M1(1，2)，因為L2的頂點為M2(0，0)，根據它們的頂點的位置，容易看出：由L2向右平移1個單位，再向上平移2個單位，即得L1；反之，由L1向左平移1個單位，再向下平移2個單位，即得L2.
二次函數y＝ax2+bx+c的圖象與y＝ax2的圖象形狀完全一樣，它們的性質也有相似之處。當a＞0時，兩條拋物線的開口都向上，並向上無限延伸，拋物線有最低點，y有最小值，當a＜0時，開口都向下，並向下無限延伸，拋物線有最高點，y有最大值.
3.畫拋物線時一定要先確定開口方向和對稱軸、頂點位置，再利用函數對稱性列表，這樣描點連線後得到的才是完整的，比較准確的圖象。否則畫出的圖象，往往只是其中一部分。例如畫y＝- (x+1)2-1的圖象。
列表：
x
-3
-2
-1
0
1
2
3
y
-3
-1.5
-1
-1.5
-3
-5.5
-9
描點，連線成如圖13-11所示不能反映其全貌的圖象。
正解：由解析式可知，圖象開口向下，對稱軸是x＝-1,頂點坐標是(-1，-1)
列表：
x
-4
-3
-2
-1
0
1
2
y
-5.5
-3
-1.5
-1
-1.5
-1.5
-5.5
描點連線：如圖13-12
圖13-12
4.用配方法將二次函數y＝ax2+bx+c化成y＝a(x-h)2+k的形式，首先要提出二次項系數a。常犯的錯誤只提第一項，後面漏提。如y＝- x2+6x-21 寫成y＝- (x2+6x-21)或y＝- (x2-12x-42)把符號弄錯，主要原因是沒有掌握添括弧的規則。
本節命題主要考查二次函數y＝ax2+bx+c的圖象和性質及其在實際生活中的運用。既有填空題、選擇題，又有解答題，與方程、幾何、一次函數的綜合題常作為中考壓軸題。
核心知識
規則1
拋物線 y=a(x-h)2+k 的性質:
一般地，拋物線 y=a(x-h)2+k 與 y=ax2 形狀相同，位置不同．拋物線 y=a(x-h)2+k 有如下特點：
(l) a＞0時，開口向上；a＜0時，開口向下；
(2) 對稱軸是直線x＝h；
(3) 頂點坐標是(h，k)．
規則2
二次函數 y=ax2+bx+c 的性質:
y=ax2+bx+c （ a，b，c 是常數，a≠0）是二次函數，圖象是拋物線．利用配方，可以把二次函數表示成 y=a(x-h)2+k 的形式，由此可以確定這條拋物線的對稱軸是直線 ，頂點坐標是 ，當a＞0時，開口向上；a＜0時，開口向下．
規則3
1.二次函數解析式的幾種形式
(1)一般式：y＝ax2+bx+c (a,b,c為常數，a≠0).
(2)頂點式：y＝a(x-h)2+k(a,h,k為常數，a≠0).
(3)兩根式：y＝a(x-x1)(x-x2)，其中x1,x2是拋物線與x軸的交點的橫坐標，即一元二次方程ax2+bx+c＝0的兩個根，a≠0.
說明：(1)任何一個二次函數通過配方都可以化為頂點式y＝a(x-h)2+k，拋物線的頂點坐標是(h,k)，h＝0時，拋物線y＝ax2+k的頂點在y軸上；當k＝0時，拋物線a(x-h)2的頂點在x軸上；當h＝0且k＝0時，拋物線y＝ax2的頂點在原點.
(2)當拋物線y＝ax2+bx+c與x軸有交點時，即對應二次方程ax2+bx+c＝0有實數根x1和
x2存在時，根據二次三項式的分解公式ax2+bx+c＝a(x-x1)(x-x2),二次函數y＝ax2+bx+c可轉化為兩根式y＝a(x-x1)(x-x2).
2.二次函數解析式的確定
確定二次函數解析式，一般仍用待定系數法.由於二次函數解析式有三個待定系數a、b、c(或a、h、k或a、x1、x2)，因而確定二次函數解析式需要已知三個獨立的條件.當已知拋物線上任意三個點的坐標時，選用一般式比較方便；當已知拋物線的頂點坐標時，選用頂點式比較方便；當已知拋物線與x軸兩個點的坐標(或橫坐標x1,x2)時，選用兩根式較為方便.
注意：當選用頂點式或兩根式求二次函數解析式時，最後一般都要化一般式.
3.二次函數y＝ax2+bx+c的圖像
二次函數y＝ax2+bx+c的圖像是對稱軸平行於(包括重合)y軸的拋物線.
4.二次函數的性質
根據二次函數y＝ax2+bx+c的圖像可歸納其性質如下表：
函數
二次函數y＝ax2+bx+c(a,b,c是常數，a≠0)
圖
像
a＞0
a＜0
(1)拋物線開口向上，並向上無限延伸.
(2)對稱軸是x＝- ，頂點坐標是(- , ).
(3)當x＜- 時，y隨x的增大而減小；當x＞- 時，y隨x的增大而增大.
(4)拋物線有最低點，當x＝- 時，y有最小值，y最小值＝ .
(1) )拋物線開口向下，並向下無限延伸.
(2)對稱軸是x＝- ，頂點坐標是(- , ).
(3)當x＜- 時，y隨x的增大而增大；當x＞- 時，y隨x的增大而減小.
(4)拋物線有最高點，當x＝- 時，y有最大值，y最大值＝ .
5.求拋物線的頂點、對稱軸、最值的方法
①配方法：將解析式化為y＝a(x-h)2+k的形式，頂點坐標(h,k)，對稱軸為直線x＝h，若a＞0，y有最小值，當x＝h時，y最小值＝k，若a＜0，y有最大值，當x＝h時，y最大值＝k.
②公式法：直接利用頂點坐標公式(- , ),求其頂點；對稱軸是直線x＝- ,若a＞0，y有最小值，當x＝- 時，y最小值＝ ，若a＜0，y有最大值，當x＝- 時，y最大值＝ .
6.二次函數y＝ax2+bx+c的圖像的畫法
因為二次函數的圖像是拋物線，是軸對稱圖形，所以作圖時常用簡化的描點法和五點法，其步驟是：
(1)先找出頂點坐標，畫出對稱軸；
(2)找出拋物線上關於對稱軸的四個點(如與坐標軸的交點等)；
(3)把上述五個點按從左到右的順序用平滑曲線連結起來.
7.二次函數y＝ax2+bx+c的圖像的位置與a、b、c及Δ符號有密切的關系(見下表)：
項
目
字
母
字母的符號
圖像的位置
a
a＞0
a＜0
開口向上 開口向下
b
b=0 ab＞0 ab＜0
對稱軸為y軸 對稱軸在y軸左側 對稱軸在y軸右側
c
c=0 c＞0 c＜0
經過原點 與y軸正半軸相交 與y軸負半軸相交
8.二次函數與一元二次方程的關系
二次函數y＝ax2+bx+c的圖像(拋物線)與x軸的兩個交點的橫坐標x1、x2，是對應的一元二次方程ax2+bx+c＝0的兩個實數根.拋物線與x軸的交點情況可以由對應的一元二次方程的根的判別式判定：
Δ＞0 拋物線與x軸有2個交點；
Δ＝0 拋物線與x軸有1個交點；
Δ＜0 物線與x軸有0個交點(沒有交點).
③ 解二次函數的特殊方法是
定義與定義表達式
一般的，形如y=ax^2+bx+c（a≠0）的函數叫二次函數。自變數（通常為x）和因變數（通常為y）.右邊是整式，且自變數的最高次數是2。 注意，「變數」不同於「未知數」，不能說「二次函數是指未知數的最高次數為二次的多項式函數」。未知數只是一個數（具體值未知，但是只取一個值），變數可在一定范圍內任意取值。在方程中適用「未知數」的概念（函數方程、微分方程中是未知函數，但不論是未知數還是未知函數，一般都表示一個數或函數——也會遇到特殊情況），但是函數中的字母表示的是變數，意義已經有所不同。從函數的定義也可看出二者的差別。
二次函數的解法
二次函數的通式是 y= ax⒉+bx+c如果知道三個點 將三個點的坐標帶入也就是說三個方程解三個未知數 如題方程一8=a2+b2+c 化簡 8=c 也就是說c就是函數與Y軸的交點 方程二7=a×62+b×6+c 化簡 7=36a+6b+c 方程三7=a×(-6)2+b×(-6)+c化簡 7=36a-6b+c 解出abc 就可以了 上邊這種是老老實實的解法 對(6,7)(-6,7)這兩個坐標 可以求出一個對稱軸也就是X=0 通過對稱軸公式x=-b/2a 也可以算 如果知道過x軸的兩個坐標(y=0的兩個坐標的值叫做這個方程的兩個根)也可以用對稱軸公式x=-b/2a算 或者使用韋達定理 一元二次方程ax+bx+c=0 (a≠0 且△=b-4ac≥0)中 設兩個根為X1和X2 則X1+X2= -b/a X1·X2=c/a
一般式
y=ax^2+bx+c(a≠0,a、b、c為常數)，頂點坐標為（-b/2a,4ac-b²/4a)
頂點式
y=a(x-h)^2+k(a≠0,a、h、k為常數),頂點坐標為（h,k）對稱軸為x=h，頂點的位置特徵和圖像的開口方向與函數y=ax^2的圖像相同，有時題目會指出讓你用配方法把一般式化成頂點式
交點式
y=a(x-x1)(x-x2) (a≠0) [僅限於與x軸即y=0有交點A（x1，0）和 B（x2，0）的拋物線，即b2-4ac≥0] 由一般式變為交點式的步驟：
二次函數(16張)∵X1+x2=-b/a x1·x2=c/a ∴y=ax^2+bx+c=a（x2+b/ax+c/a）=a[﹙x2-(x1+x2)x+x1x2]=a(x-x1)(x-x2) 重要概念：a，b，c為常數，a≠0，且a決定函數的開口方向。a>0時，開口方向向上；a<0時，開口方向向下。a的絕對值可以決定開口大小。a的絕對值越大開口就越小，a的絕對值越小開口就越大。
牛頓插值公式（已知三點求函數解析式）
y=(y3(x-x1)(x-x2))/((x3-x1)(x3-x2)+(y2(x-x1)(x-x3))/((x2-x1)(x2-x3)+(y1(x-x2)(x-x3))/((x1-x2)(x1-x3)。由此可引導出交點式的系數a=y1/(x1·x2)(y1為截距) 求根公式
二次函數表達式的右邊通常為二次三項式。
求根公式
x是自變數，y是x的二次函數 x1,x2=[-b±(√(b²-4ac)]/2a (即一元二次方程求根公式）（如右圖） 求根的方法還有因式分解法和配方法 二次函數與X軸交點的情況 當△=b∧2-4ac>0時， 函數圖像與x軸有兩個交點。 當△=b∧2-4ac=0時,函數圖像與x軸有一個交點。 當△=b∧2-4ac<0時，函 數圖像與x軸沒有交點。
編輯本段如何學習二次函數
1.要理解函數的意義。 2.要記住函數的幾個表達形式，注意區分。 3.一般式,頂點式，交點式，等，區分對稱軸，頂點，圖像等的差異性。 4.聯系實際對函數圖像的理解。 5.計算時，看圖像時切記取值范圍。 6.隨圖像理解數字的變換。
編輯本段圖像
在平面直角坐標系中作出二次函數y=ax^2+bx+c的圖像， 可以看出，二次函數的圖像是一條永無止境的拋物線。 如果所畫圖形准確無誤，那麼二次函數圖像將是由一般式平移得到的。 注意：草圖要有 1本身圖像，旁邊註明函數。 2畫出對稱軸，並註明直線X=什麼 （X= -b/2a） 3與X軸交點坐標 （x1,y1);(x2, y2)，與Y軸交點坐標(0,c)，頂點坐標(-b/2a, (4ac-bx²)/4a).
軸對稱
1.二次函數圖像是軸對稱圖形。對稱軸為直線x = h 或者x=-b/2a 對稱軸與二次函數圖像唯一的交點為二次函數圖像的頂點P。 特別地，當h=0時，二次函數圖像的對稱軸是y軸（即直線x=0） a,b同號，對稱軸在y軸左側 b=0,對稱軸是y軸 a,b異號，對稱軸在y軸右側
頂點
2.二次函數圖像有一個頂點P，坐標為P ( h,k ) 當h=0時，P在y軸上；當k=0時，P在x軸上。即可表示為頂點式y=a(x-h)²+k h=-b/2a k=(4ac-b²)/4a
開口
3.二次項系數a決定二次函數圖像的開口方向和大小。 當a>0時，二次函數圖像向上開口；當a<0時，拋物線向下開口。 |a|越大，則二次函數圖像的開口越小。
決定對稱軸位置的因素
4.一次項系數b和二次項系數a共同決定對稱軸的位置。 當a>0,與b同號時（即ab>0），對稱軸在y軸左； 因為對稱軸在左邊則對稱軸小於0，也就是- b/2a<0,所以 b/2a要大於0，所以a、b要同號 當a>0,與b異號時（即ab<0），對稱軸在y軸右。因為對稱軸在右邊則對稱軸要大於0，也就是- b/2a>0, 所以b/2a要小於0，所以a、b要異號 可簡單記憶為同左異右，即當a與b同號時（即ab>0），對稱軸在y軸左；當a與b異號時（即ab<0 ），對稱軸在y軸右。 事實上，b有其自身的幾何意義：二次函數圖像與y軸的交點處的該二次函數圖像切線的函數
④ 對於解決二次函數類問題，怎樣獲得解題思路，有些什麼方法幫助解題
二次函數
：y=ax^2+bx+c;y=a(x-x1)(x-x2);y=a(x+d)^2+e.總之，主要從兩根的關系，頂點，
對稱軸
，與其他圖像的交點入手。一般要合理選上邊三個式子中的。一個
⑤ 二次函數的解法
一、理解二次函數的內涵及本質.
二次函數y=ax2 ＋bx＋c（a≠0，a、b、c是常數）中含有兩個變數x、y，我們只要先確定其中一個變數，就可利用解析式求出另一個變數，即得到一組解；而一組解就是一個點的坐標，實際上二次函數的圖象就是由無數個這樣的點構成的圖形.
二、熟悉幾個特殊型二次函數的圖象及性質.
1、通過描點，觀察y=ax2、y=ax2＋k、y=a（x＋h）2圖象的形狀及位置，熟悉各自圖象的基本特徵，反之根據拋物線的特徵能迅速確定它是哪一種解析式.
2、理解圖象的平移口訣「加上減下，加左減右」.
y=ax2→y=a（x＋h）2＋k 「加上減下」是針對k而言的，「加左減右」是針對h而言的.
總之，如果兩個二次函數的二次項系數相同，則它們的拋物線形狀相同，由於頂點坐標不同，所以位置不同，而拋物線的平移實質上是頂點的平移，如果拋物線是一般形式，應先化為頂點式再平移.
3、通過描點畫圖、圖象平移，理解並明確解析式的特徵與圖象的特徵是完全相對應的，我們在解題時要做到胸中有圖，看到函數就能在頭腦中反映出它的圖象的基本特徵；
4、在熟悉函數圖象的基礎上，通過觀察、分析拋物線的特徵，來理解二次函數的增減性、極值等性質；利用圖象來判別二次函數的系數a、b、c、△以及由系數組成的代數式的符號等問題.
三、要充分利用拋物線「頂點」的作用.
1、要能准確靈活地求出「頂點」.形如y=a（x＋h）2＋K→頂點（－h,k），對於其它形式的二次函數，我們可化為頂點式而求出頂點.
2、理解頂點、對稱軸、函數最值三者的關系.若頂點為（－h，k），則對稱軸為x=－h，y最大（小）=k；反之，若對稱軸為x=m，y最值=n，則頂點為（m，n）；理解它們之間的關系，在分析、解決問題時，可達到舉一反三的效果.
3、利用頂點畫草圖.在大多數情況下，我們只需要畫出草圖能幫助我們分析、解決問題就行了，這時可根據拋物線頂點，結合開口方向，畫出拋物線的大致圖象.
四、理解掌握拋物線與坐標軸交點的求法.
一般地，點的坐標由橫坐標和縱坐標組成，我們在求拋物線與坐標軸的交點時，可優先確定其中一個坐標，再利用解析式求出另一個坐標.如果方程無實數根，則說明拋物線與x軸無交點.
從以上求交點的過程可以看出，求交點的實質就是解方程，而且與方程的根的判別式聯系起來，利用根的判別式判定拋物線與x軸的交點個數.
二次函數都是拋物線函數（它的函數軌跡就像平推出去一個球的運動軌跡，當然這個不重要） 因此 把握它的函數圖像就能把握二次函數
在函數圖像中 注意幾點（標準式y=ax^2+bx+c，且a不等於0)：
1、開口方向與二次項系數a有關 正 則開口向上 反之反是。
2、必有一個極值點，也是最值點。如果開口向上，很容易想像這個極值點應該是最小點 反之反是。且極值點的橫坐標為-b/2a。極值點很容易出應用題。
3、不一定和x軸有交點。當根的判定式Δ=b^2-4ac<0時，沒有交點，也就是ax^2+bx+c=0這個方程式「沒有實數解」（不能說沒有解！具體你上高中就知道了）如果
Δ=0 那麼正好有一個交點，也就是我們說的x軸與函數圖像向切。對應的方程有唯一實數解。Δ>0時，有兩個交點，對應方程有2個實數解。
4、不等式。如果你把上面3點搞清楚了 參考函數圖像 不等式你就一定會解了。
⑥ 二次函數怎麽解
用迭代法、或者遞歸法
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迭代法 迭代法也稱輾轉法，是一種不斷用變數的舊值遞推新值的過程,跟迭代法相對應的是直接法（或者稱為一次解法），即一次性解決問題。迭代法又分為精確迭代和近似迭代。「二分法」和「牛頓迭代法」屬於近似迭代法。
迭代演算法是用計算機解決問題的一種基本方法。它利用計算機運算速度快、適合做重復性操作的特點，讓計算機對一組指令（或一定步驟）進行重復執行，在每次執行這組指令（或這些步驟）時，都從變數的原值推出它的一個新值。
利用迭代演算法解決問題，需要做好以下三個方面的工作：
一、確定迭代變數。在可以用迭代演算法解決的問題中，至少存在一個直接或間接地不斷由舊值遞推出新值的變數，這個變數就是迭代變數。
二、建立迭代關系式。所謂迭代關系式，指如何從變數的前一個值推出其下一個值的公式（或關系）。迭代關系式的建立是解決迭代問題的關鍵，通常可以使用遞推或倒推的方法來完成。
三、對迭代過程進行控制。在什麼時候結束迭代過程？這是編寫迭代程序必須考慮的問題。不能讓迭代過程無休止地重復執行下去。迭代過程的控制通常可分為兩種情況：一種是所需的迭代次數是個確定的值，可以計算出來；另一種是所需的迭代次數無法確定。對於前一種情況，可以構建一個固定次數的循環來實現對迭代過程的控制；對於後一種情況，需要進一步分析出用來結束迭代過程的條件。
例 1 ： 一個飼養場引進一隻剛出生的新品種兔子，這種兔子從出生的下一個月開始，每月新生一隻兔子，新生的兔子也如此繁殖。如果所有的兔子都不死去，問到第 12 個月時，該飼養場共有兔子多少只？
分析： 這是一個典型的遞推問題。我們不妨假設第 1 個月時兔子的只數為 u 1 ，第 2 個月時兔子的只數為 u 2 ，第 3 個月時兔子的只數為 u 3 ，……根據題意，「這種兔子從出生的下一個月開始，每月新生一隻兔子」，則有
u 1 ＝ 1 ， u 2 ＝ u 1 ＋ u 1 × 1 ＝ 2 ， u 3 ＝ u 2 ＋ u 2 × 1 ＝ 4 ，……
根據這個規律，可以歸納出下面的遞推公式：
u n ＝ u n － 1 × 2 (n ≥ 2)
對應 u n 和 u n － 1 ，定義兩個迭代變數 y 和 x ，可將上面的遞推公式轉換成如下迭代關系：
y=x*2
x=y
讓計算機對這個迭代關系重復執行 11 次，就可以算出第 12 個月時的兔子數。參考程序如下：
cls
x=1
for i=2 to 12
y=x*2
x=y
next i
print y
end
例 2 ： 阿米巴用簡單分裂的方式繁殖，它每分裂一次要用 3 分鍾。將若干個阿米巴放在一個盛滿營養參液的容器內， 45 分鍾後容器內充滿了阿米巴。已知容器最多可以裝阿米巴 220,220個。試問，開始的時候往容器內放了多少個阿米巴？請編程序算出。
分析： 根據題意，阿米巴每 3 分鍾分裂一次，那麼從開始的時候將阿米巴放入容器裡面，到 45 分鍾後充滿容器，需要分裂 45/3=15 次。而「容器最多可以裝阿米巴2^ 20 個」，即阿米巴分裂 15 次以後得到的個數是 2^20 。題目要求我們計算分裂之前的阿米巴數，不妨使用倒推的方法，從第 15 次分裂之後的 2^20 個，倒推出第 15 次分裂之前（即第 14 次分裂之後）的個數，再進一步倒推出第 13 次分裂之後、第 12 次分裂之後、……第 1 次分裂之前的個數。
設第 1 次分裂之前的個數為 x 0 、第 1 次分裂之後的個數為 x 1 、第 2 次分裂之後的個數為 x 2 、……第 15 次分裂之後的個數為 x 15 ，則有
x 14 =x 15 /2 、 x 13 =x 14 /2 、…… x n-1 =x n /2 (n ≥ 1)
因為第 15 次分裂之後的個數 x 15 是已知的，如果定義迭代變數為 x ，則可以將上面的倒推公式轉換成如下的迭代公式：
x=x/2 （ x 的初值為第 15 次分裂之後的個數 2^20 ）
讓這個迭代公式重復執行 15 次，就可以倒推出第 1 次分裂之前的阿米巴個數。因為所需的迭代次數是個確定的值，我們可以使用一個固定次數的循環來實現對迭代過程的控制。參考程序如下：
cls
x=2^20
for i=1 to 15
x=x/2
next i
print x
end
ps:java中冪的演算法是Math.pow(2, 20)；返回double，稍微注意一下
例 3 ： 驗證谷角猜想。日本數學家谷角靜夫在研究自然數時發現了一個奇怪現象：對於任意一個自然數 n ，若 n 為偶數，則將其除以 2 ；若 n 為奇數，則將其乘以 3 ，然後再加 1 。如此經過有限次運算後，總可以得到自然數 1 。人們把谷角靜夫的這一發現叫做「谷角猜想」。
要求：編寫一個程序，由鍵盤輸入一個自然數 n ，把 n 經過有限次運算後，最終變成自然數 1 的全過程列印出來。
分析： 定義迭代變數為 n ，按照谷角猜想的內容，可以得到兩種情況下的迭代關系式：當 n 為偶數時， n=n/2 ；當 n 為奇數時， n=n*3+1 。用 QBASIC 語言把它描述出來就是：
if n 為偶數 then
n=n/2
else
n=n*3+1
end if
這就是需要計算機重復執行的迭代過程。這個迭代過程需要重復執行多少次，才能使迭代變數 n 最終變成自然數 1 ，這是我們無法計算出來的。因此，還需進一步確定用來結束迭代過程的條件。仔細分析題目要求，不難看出，對任意給定的一個自然數 n ，只要經過有限次運算後，能夠得到自然數 1 ，就已經完成了驗證工作。因此，用來結束迭代過程的條件可以定義為： n=1 。參考程序如下：
cls
input "Please input n=";n
do until n=1
if n mod 2=0 then
rem 如果 n 為偶數，則調用迭代公式 n=n/2
n=n/2
print "—";n;
else
n=n*3+1
print "—";n;
end if
loop
end
迭代法開平方：
#include<stdio.h>
#include<math.h>
void main()
{
double a,x0,x1;
printf("Input a:\n");
scanf("%lf",&a);//為什麼在VC6.0中不能寫成「scanf("%f",&a);」？
if(a<0)
printf("Error!\n");
else
{
x0=a/2;
x1=(x0+a/x0)/2;
do
{
x0=x1;
x1=(x0+a/x0)/2;
}while(fabs(x0-x1)>=1e-6);
}
printf("Result:\n");
printf("sqrt(%g)=%g\n",a,x1);
}
求平方根的迭代公式：x1=1/2*(x0+a/x0)。
演算法：1.先自定一個初值x0，作為a的平方根值，在我們的程序中取a/2作為a的初值；利用迭代公式求出一個x1。此值與真正的a的平方根值相比，誤差很大。
2.把新求得的x1代入x0中，准備用此新的x0再去求出一個新的x1.
3.利用迭代公式再求出一個新的x1的值，也就是用新的x0又求出一個新的平方根值x1，此值將更趨近於真正的平方根值。
4.比較前後兩次求得的平方根值x0和x1，如果它們的差值小於我們指定的值，即達到我們要求的精度，則認為x1就是a的平方根值，去執行步驟5；否則執行步驟2，即循環進行迭代。
迭代法是用於求方程或方程組近似根的一種常用的演算法設計方法。設方程為f(x)=0，用某種數學方法導出等價的形式x=g(x)，然後按以下步驟執行：
（1） 選一個方程的近似根，賦給變數x0；
（2） 將x0的值保存於變數x1，然後計算g(x1)，並將結果存於變數x0；
（3） 當x0與x1的差的絕對值還小於指定的精度要求時，重復步驟（2）的計算。
若方程有根，並且用上述方法計算出來的近似根序列收斂，則按上述方法求得的x0就認為是方程的根。上述演算法用C程序的形式表示為：
【演算法】迭代法求方程的根
{ x0=初始近似根；
do {
x1=x0；
x0=g(x1)； /*按特定的方程計算新的近似根*/
} while ( fabs(x0-x1)>Epsilon)；
printf(「方程的近似根是%f\n」，x0)；
}
迭代演算法也常用於求方程組的根，令
X=（x0，x1，…，xn-1）
設方程組為：
xi=gi(X) (I=0，1，…，n-1)
則求方程組根的迭代演算法可描述如下：
【演算法】迭代法求方程組的根
{ for (i=0;i
x=初始近似根;
do {
for (i=0;i
y=x;
for (i=0;i
x=gi(X);
for (delta=0.0,i=0;i
if (fabs(y-x)>delta) delta=fabs(y-x)；
} while (delta>Epsilon)；
for (i=0;i
printf(「變數x[%d]的近似根是 %f」，I，x)；
printf(「\n」)；
}
具體使用迭代法求根時應注意以下兩種可能發生的情況：
（1） 如果方程無解，演算法求出的近似根序列就不會收斂，迭代過程會變成死循環，因此在使用迭代演算法前應先考察方程是否有解，並在程序中對迭代的次數給予限制；
（2） 方程雖然有解，但迭代公式選擇不當，或迭代的初始近似根選擇不合理，也會導致迭代失敗。
遞歸
遞歸是設計和描述演算法的一種有力的工具，由於它在復雜演算法的描述中被經常採用，為此在進一步介紹其他演算法設計方法之前先討論它。
能採用遞歸描述的演算法通常有這樣的特徵：為求解規模為N的問題，設法將它分解成規模較小的問題，然後從這些小問題的解方便地構造出大問題的解，並且這些規模較小的問題也能採用同樣的分解和綜合方法，分解成規模更小的問題，並從這些更小問題的解構造出規模較大問題的解。特別地，當規模N=1時，能直接得解。
【問題】 編寫計算斐波那契（Fibonacci）數列的第n項函數fib（n）。
斐波那契數列為：0、1、1、2、3、……，即：
fib(0)=0;
fib(1)=1;
fib(n)=fib(n-1)+fib(n-2) （當n>1時）。
寫成遞歸函數有：
int fib(int n)
{ if (n==0) return 0;
if (n==1) return 1;
if (n>1) return fib(n-1)+fib(n-2);
}
遞歸演算法的執行過程分遞推和回歸兩個階段。在遞推階段，把較復雜的問題（規模為n）的求解推到比原問題簡單一些的問題（規模小於n）的求解。例如上例中，求解fib(n)，把它推到求解fib(n-1)和fib(n-2)。也就是說，為計算fib(n)，必須先計算fib(n-1)和fib(n- 2)，而計算fib(n-1)和fib(n-2)，又必須先計算fib(n-3)和fib(n-4)。依次類推，直至計算fib(1)和fib(0)，分別能立即得到結果1和0。在遞推階段，必須要有終止遞歸的情況。例如在函數fib中，當n為1和0的情況。
在回歸階段，當獲得最簡單情況的解後，逐級返回，依次得到稍復雜問題的解，例如得到fib(1)和fib(0)後，返回得到fib(2)的結果，……，在得到了fib(n-1)和fib(n-2)的結果後，返回得到fib(n)的結果。
在編寫遞歸函數時要注意，函數中的局部變數和參數知識局限於當前調用層，當遞推進入「簡單問題」層時，原來層次上的參數和局部變數便被隱蔽起來。在一系列「簡單問題」層，它們各有自己的參數和局部變數。
由於遞歸引起一系列的函數調用，並且可能會有一系列的重復計算，遞歸演算法的執行效率相對較低。當某個遞歸演算法能較方便地轉換成遞推演算法時，通常按遞推演算法編寫程序。例如上例計算斐波那契數列的第n項的函數fib(n)應採用遞推演算法，即從斐波那契數列的前兩項出發，逐次由前兩項計算出下一項，直至計算出要求的第n項。
【問題】 組合問題
問題描述：找出從自然數1、2、……、n中任取r個數的所有組合。例如n=5，r=3的所有組合為： （1）5、4、3 （2）5、4、2 （3）5、4、1
（4）5、3、2 （5）5、3、1 （6）5、2、1
（7）4、3、2 （8）4、3、1 （9）4、2、1
（10）3、2、1
分析所列的10個組合，可以採用這樣的遞歸思想來考慮求組合函數的演算法。設函數為void comb(int m,int k)為找出從自然數1、2、……、m中任取k個數的所有組合。當組合的第一個數字選定時，其後的數字是從餘下的m-1個數中取k-1數的組合。這就將求m 個數中取k個數的組合問題轉化成求m-1個數中取k-1個數的組合問題。設函數引入工作數組a[ ]存放求出的組合的數字，約定函數將確定的k個數字組合的第一個數字放在a[k]中，當一個組合求出後，才將a[ ]中的一個組合輸出。第一個數可以是m、m-1、……、k，函數將確定組合的第一個數字放入數組後，有兩種可能的選擇，因還未去頂組合的其餘元素，繼續遞歸去確定；或因已確定了組合的全部元素，輸出這個組合。細節見以下程序中的函數comb。
【程序】
# include
# define MAXN 100
int a[MAXN];
void comb(int m,int k)
{ int i,j;
for (i=m;i>=k;i--)
{ a[k]=i;
if (k>1)
comb(i-1,k-1);
else
{ for (j=a[0];j>0;j--)
printf(「%4d」,a[j]);
printf(「\n」);
}
}
}
void main()
{ a[0]=3;
comb(5,3);
}
【問題】 背包問題
問題描述：有不同價值、不同重量的物品n件，求從這n件物品中選取一部分物品的選擇方案，使選中物品的總重量不超過指定的限制重量，但選中物品的價值之和最大。
設n 件物品的重量分別為w0、w1、…、wn-1，物品的價值分別為v0、v1、…、vn-1。採用遞歸尋找物品的選擇方案。設前面已有了多種選擇的方案，並保留了其中總價值最大的方案於數組option[ ]，該方案的總價值存於變數maxv。當前正在考察新方案，其物品選擇情況保存於數組cop[ ]。假定當前方案已考慮了前i-1件物品，現在要考慮第i件物品；當前方案已包含的物品的重量之和為tw；至此，若其餘物品都選擇是可能的話，本方案能達到的總價值的期望值為tv。演算法引入tv是當一旦當前方案的總價值的期望值也小於前面方案的總價值maxv時，繼續考察當前方案變成無意義的工作，應終止當前方案，立即去考察下一個方案。因為當方案的總價值不比maxv大時，該方案不會被再考察，這同時保證函數後找到的方案一定會比前面的方案更好。
對於第i件物品的選擇考慮有兩種可能：
（1） 考慮物品i被選擇，這種可能性僅當包含它不會超過方案總重量限制時才是可行的。選中後，繼續遞歸去考慮其餘物品的選擇。
（2） 考慮物品i不被選擇，這種可能性僅當不包含物品i也有可能會找到價值更大的方案的情況。
按以上思想寫出遞歸演算法如下：
try(物品i，當前選擇已達到的重量和，本方案可能達到的總價值tv)
{ /*考慮物品i包含在當前方案中的可能性*/
if(包含物品i是可以接受的)
{ 將物品i包含在當前方案中；
if (i
try(i+1,tw+物品i的重量,tv);
else
/*又一個完整方案，因為它比前面的方案好，以它作為最佳方案*/
以當前方案作為臨時最佳方案保存;
恢復物品i不包含狀態；
}
/*考慮物品i不包含在當前方案中的可能性*/
if (不包含物品i僅是可男考慮的)
if (i
try(i+1,tw,tv-物品i的價值)；
else
/*又一個完整方案，因它比前面的方案好，以它作為最佳方案*/
以當前方案作為臨時最佳方案保存;
}
為了理解上述演算法，特舉以下實例。設有4件物品，它們的重量和價值見表：
物品 0 1 2 3
重量 5 3 2 1
價值 4 4 3 1
並設限制重量為7。則按以上演算法，下圖表示找解過程。由圖知，一旦找到一個解，演算法就進一步找更好的佳。如能判定某個查找分支不會找到更好的解，演算法不會在該分支繼續查找，而是立即終止該分支，並去考察下一個分支。
按上述演算法編寫函數和程序如下：
【程序】
# include
# define N 100
double limitW,totV,maxV;
int option[N],cop[N];
struct { double weight;
double value;
}a[N];
int n;
void find(int i,double tw,double tv)
{ int k;
/*考慮物品i包含在當前方案中的可能性*/
if (tw+a.weight<=limitW)
{ cop=1;
if (i
else
{ for (k=0;k
option[k]=cop[k];
maxv=tv;
}
cop=0;
}
/*考慮物品i不包含在當前方案中的可能性*/
if (tv-a.value>maxV)
if (i
else
{ for (k=0;k
option[k]=cop[k];
maxv=tv-a.value;
}
}
void main()
{ int k;
double w,v;
printf(「輸入物品種數\n」);
scanf((「%d」,&n);
printf(「輸入各物品的重量和價值\n」);
for (totv=0.0,k=0;k
{ scanf(「%1f%1f」,&w,&v);
a[k].weight=w;
a[k].value=v;
totV+=V;
}
printf(「輸入限制重量\n」);
scanf(「%1f」,&limitV);
maxv=0.0;
for (k=0;k find(0,0.0,totV);
for (k=0;k
if (option[k]) printf(「%4d」,k+1);
printf(「\n總價值為%.2f\n」,maxv);
}
作為對比，下面以同樣的解題思想，考慮非遞歸的程序解。為了提高找解速度，程序不是簡單地逐一生成所有候選解，而是從每個物品對候選解的影響來形成值得進一步考慮的候選解，一個候選解是通過依次考察每個物品形成的。對物品i的考察有這樣幾種情況：當該物品被包含在候選解中依舊滿足解的總重量的限制，該物品被包含在候選解中是應該繼續考慮的；反之，該物品不應該包括在當前正在形成的候選解中。同樣地，僅當物品不被包括在候選解中，還是有可能找到比目前臨時最佳解更好的候選解時，才去考慮該物品不被包括在候選解中；反之，該物品不包括在當前候選解中的方案也不應繼續考慮。對於任一值得繼續考慮的方案，程序就去進一步考慮下一個物品。
【程序】
# include
# define N 100
double limitW;
int cop[N];
struct ele { double weight;
double value;
} a[N];
int k,n;
struct { int ;
double tw;
double tv;
}twv[N];
void next(int i,double tw,double tv)
{ twv.=1;
twv.tw=tw;
twv.tv=tv;
}
double find(struct ele *a,int n)
{ int i,k,f;
double maxv,tw,tv,totv;
maxv=0;
for (totv=0.0,k=0;k
totv+=a[k].value;
next(0,0.0,totv);
i=0;
While (i>=0)
{ f=twv.;
tw=twv.tw;
tv=twv.tv;
switch(f)
{ case 1: twv.++;
if (tw+a.weight<=limitW)
if (i
{ next(i+1,tw+a.weight,tv);
i++;
}
else
{ maxv=tv;
for (k=0;k
cop[k]=twv[k].!=0;
}
break;
case 0: i--;
break;
default: twv.=0;
if (tv-a.value>maxv)
if (i
{ next(i+1,tw,tv-a.value);
i++;
}
else
{ maxv=tv-a.value;
for (k=0;k
cop[k]=twv[k].!=0;
}
break;
}
}
return maxv;
}
void main()
{ double maxv;
printf(「輸入物品種數\n」);
scanf((「%d」,&n);
printf(「輸入限制重量\n」);
scanf(「%1f」,&limitW);
printf(「輸入各物品的重量和價值\n」);
for (k=0;k
scanf(「%1f%1f」,&a[k].weight,&a[k].value);
maxv=find(a,n);
printf(「\n選中的物品為\n」);
for (k=0;k
if (option[k]) printf(「%4d」,k+1);
printf(「\n總價值為%.2f\n」,maxv);
}
遞歸的基本概念和特點
程序調用自身的編程技巧稱為遞歸（ recursion）。
一個過程或函數在其定義或說明中又直接或間接調用自身的一種方法，它通常把一個大型復雜的問題層層轉化為一個與原問題相似的規模較小的問題來求解，遞歸策略只需少量的程序就可描述出解題過程所需要的多次重復計算，大大地減少了程序的代碼量。遞歸的能力在於用有限的語句來定義對象的無限集合。用遞歸思想寫出的程序往往十分簡潔易懂。
一般來說，遞歸需要有邊界條件、遞歸前進段和遞歸返回段。當邊界條件不滿足時，遞歸前進；當邊界條件滿足時，遞歸返回。
注意：
(1) 遞歸就是在過程或函數里調用自身;
(2) 在使用遞增歸策略時，必須有一個明確的遞歸結束條件，稱為遞歸出口。
⑦ 初三的二次函數的解決有什麼技巧
二次函數有三種形式
一般式：y=ax^2+bx+c
特點：簡潔，可以直接判斷y軸的交點(0,c); 由系數a、b、c可以判斷二次函數的大致形狀。適合劃草圖粗略分析。同時有對稱軸公式，頂點公式以及韋達定理。這里公式略過了。
頂點式：y=a(x-m)^2+n
特點，原一般式中的2次項和一次項合並。合得(x-m)^2整體獨立分析，對稱軸與頂點一目瞭然，由a判斷開口的方向，確定出對整體函數的最值。充分體現了函數的對稱性。同時可以為用來分析二次函數在任意區間內的值域（y的取值范圍）提供了一個分析的形式。能夠很好的判斷函數的單調性（增減性）。。同時是判斷方程是否有解的證明形式，以及求根公式和判別式的來源。
雙根式：y=a(x-x1)(x-x2)
特點：這是因式分解的過程，二次多項式的一次分解。x軸的交點一目瞭然。。根與系數關系的分析，韋達定理的證明。與實際問題相符（雙根之間的距離問題）。。同時這是很多後來數學領域中的一些定理證明中非常巧妙的證明中提供了一個抽象特徵思路。。。比如：基本不等式特徵形式，不等式的放縮，極限中單調有界遞推證明的技巧，二階數列遞推求通項，矩陣行列式的運算等等 。。。。。。
一般式轉化為頂點式的方法是配方法，方法略過。
一般式轉化為雙根式的方法是十字相乘法，方法略過。
希望能對你有用，若有其它問題可以私信我。
⑧ 二次函數的解決問題方法
二次函數關鍵點在與二次項和一次項系數，對稱軸有固定公式求，僅僅與前面兩個系數相關；開口方向僅僅與二次項系數相關，大於零開口向上，小於零開口向下；基本性質需要理解並記住。坐標圖直觀反映自變數x和應變數y的數量關系。
⑨ 求二次函數解題的方法
方程可以有三種設法
:
一般式
y=ax^2+bx+c(a≠0,a、b、c為常數)，頂點坐標為（-b/2a,4ac-b^2;/4a)
頂點式
y=a(x-h)^2+k(a≠0,a、h、k為常數),頂點坐標為（h,k）對稱軸為x=h，頂點的位置特徵和圖像的開口方向與函數y=ax^2的圖像相同，有時題目會指出讓你用配方法把一般式化成頂點式
交點式
y=a(x-x1)(x-x2)
(a≠0)
[僅限於與x軸即y=0有交點A（x1，0）和
B（x2，0）的拋物線，即b^2-4ac≥0]
由一般式變為交點式的步驟：
二次函數(16張)
∵X1+x2=-b/a
x1·x2=c/a
∴y=ax^2+bx+c
=a（x^2+b/ax+c/a）
=a[﹙x2-(x1+x2)x+x1x2]=a(x-x1)(x-x2)
重要概念：a，b，c為常數，a≠0，且a決定函數的開口方向。a>0時，開口方向向上；a<0時，開口方向向下。a的絕對值可以決定開口大小。a的絕對值越大開口就越小，a的絕對值越小開口就越大。