在现代学术界中，线性关系一词存在2种不同的含义。其一，若某函数或数量关系的函数图形呈现为一条直线或线段，那么这种关系就是一种线性的关系。其二，在代数学和数学分析学中，如果一种运算同时满足特定的“加性”和“齐性”，则称这种运算是线性的。
在现代学术界中，线性关系一词存在2种不同的含义。其一，若某函数或数量关系的函数图形呈现为一条直线或线段，那么这种关系就是一种线性的关系。其二，在代数学和数学分析学中，如果一种运算同时满足特定的“加性”和“齐性”，则称这种运算是线性的。
凸函数是指上境图为凸集的一类函数。换言之，其函数图形上，任意两点连成的线段，皆位于图像的上方。二阶可导的一元函数
f
{\displaystyle f}
为凸，当且仅当其定义域为凸集，且函数的二阶导数
f
″
{\displaystyle f''}
在整个定义域上非负。一元凸函数的熟知例子有二次函数
x
↦
x
2
{\displaystyle x\mapsto x^{2}}
和指数函数
x
↦
e
x
{\displaystyle x\mapsto e^{x}}
。直观理解，凸函数的图像形如开口向上的杯
∪
{\displaystyle \cup }
，而相反，凹函数则形如开口向下的帽
∩
{\displaystyle \cap }
。
色相环复变函数图形是一种复变函数图形的呈现方式，是一种色度固定为最饱和，将色相表示函数值的辐角、明度表示函数值的绝对值来表达复变函数的定义域着色方法，这种方法又称为色相环法。
色相环复变函数图形是一种复变函数图形的呈现方式，是一种色度固定为最饱和，将色相表示函数值的辐角、明度表示函数值的绝对值来表达复变函数的定义域着色方法，这种方法又称为色相环法。
曲线拟合，简称拟合，俗称拉曲线，是一种构建一个函数函数图形，使之最佳地吻合现有数据点的过程，该过程可能附加若干条件限制。通俗地说，科学和工程问题通过诸如采样、实验等方法获得了若干离散的数据点。根据这些数据，我们往往希望得到一个连续函数或者更加密集的离散方程与已知数据相吻合，该过程就叫做拟合。
曲线拟合，简称拟合，俗称拉曲线，是一种构建一个函数函数图形，使之最佳地吻合现有数据点的过程，该过程可能附加若干条件限制。通俗地说，科学和工程问题通过诸如采样、实验等方法获得了若干离散的数据点。根据这些数据，我们往往希望得到一个连续函数或者更加密集的离散方程与已知数据相吻合，该过程就叫做拟合。
曲线拟合，简称拟合，俗称拉曲线，是一种构建一个函数函数图形，使之最佳地吻合现有数据点的过程，该过程可能附加若干条件限制。通俗地说，科学和工程问题通过诸如采样、实验等方法获得了若干离散的数据点。根据这些数据，我们往往希望得到一个连续函数或者更加密集的离散方程与已知数据相吻合，该过程就叫做拟合。
凸函数是指上境图为凸集的一类函数。换言之，其函数图形上，任意两点连成的线段，皆位于图像的上方。二阶可导的一元函数
f
{\displaystyle f}
为凸，当且仅当其定义域为凸集，且函数的二阶导数
f
″
{\displaystyle f''}
在整个定义域上非负。一元凸函数的熟知例子有二次函数
x
↦
x
2
{\displaystyle x\mapsto x^{2}}
和指数函数
x
↦
e
x
{\displaystyle x\mapsto e^{x}}
。直观理解，凸函数的图像形如开口向上的杯
∪
{\displaystyle \cup }
，而相反，凹函数则形如开口向下的帽
∩
{\displaystyle \cap }
。
凸函数是指上境图为凸集的一类函数。换言之，其函数图形上，任意两点连成的线段，皆位于图像的上方。二阶可导的一元函数
f
{\displaystyle f}
为凸，当且仅当其定义域为凸集，且函数的二阶导数
f
″
{\displaystyle f''}
在整个定义域上非负。一元凸函数的熟知例子有二次函数
x
↦
x
2
{\displaystyle x\mapsto x^{2}}
和指数函数
x
↦
e
x
{\displaystyle x\mapsto e^{x}}
。直观理解，凸函数的图像形如开口向上的杯
∪
{\displaystyle \cup }
，而相反，凹函数则形如开口向下的帽
∩
{\displaystyle \cap }
。
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