사차함수는 네 번째 차수를 갖는 다항식으로, 복잡한 변화를 모델링하거나 특정 조건을 만족하는 문제를 해결하는 데 활용됩니다. 사차함수는 물리학, 공학, 최적화 문제 등에서 응용되며, 이번 글에서는 사차함수를 활용한 문제 예제 3가지를 소개합니다.

예제 1: 다리 구조 안정성 분석
문제: 어떤 다리의 단면이 사차함수로 모델링됩니다. 단면의 함수는 다음과 같습니다:
f(x)=−x4+6x3−9x2+4x+2,
여기서 x는 다리의 폭을 나타냅니다. 다리의 단면에서 최대 높이를 구하세요.
풀이:
1. 극값을 찾기 위해 도함수 f′(x)를 계산합니다:
f′(x)=−4x3+18x2−18x+4.
2. f′(x)=0을 풀어 극값 후보를 찾습니다:
−4x3+18x2−18x+4=0.
이 방정식은 수치적으로 해를 구하거나 근사값을 찾아야 합니다. 예를 들어, 근사 계산 결과 x≈0.5, x≈2 등이 극값 후보가 될 수 있습니다.
3. f″(x)를 사용하여 각 지점의 성격(최대값/최소값)을 확인한 뒤, 최대 높이를 계산합니다.
예제 2: 최적화 문제
문제: 사차함수로 모델링된 비용 함수 C(x)가 다음과 같습니다:
C(x)=x4−4x3+6x2−4x+1.
최소 비용을 발생시키는 x 값을 구하고, 그때의 최소 비용을 계산하세요.
풀이:
1. 극값을 찾기 위해 C′(x)를 계산합니다:
C′(x)=4x3−12x2+12x−4.
2. C′(x)=0을 풀어 극값 후보를 찾습니다:
4(x3−3x2+3x−1)=0⟹x3−3x2+3x−1=0.
이 방정식은 (x−1)3=0으로 인수분해되므로 x=1이 유일한 해입니다.
3. C″(x)를 계산하여 x=1에서의 성격을 확인합니다:
C″(x)=12x2−24x+12.
C″(1)=12(1)2−24(1)+12=0이므로 이 지점에서의 성격은 C‴(x)를 통해 확인하거나 다른 분석이 필요합니다. 계산 결과 x=1은 최소점임을 확인하고, 최소 비용은 C(1)=14−4(1)3+6(1)2−4(1)+1=0입니다.
예제 3: 데이터 곡선 맞춤
문제: 실험 데이터를 근사하기 위해 사차함수 y=ax4+bx3+cx2+dx+e를 사용합니다. 다음과 같은 데이터가 주어졌을 때:
- (x1,y1)=(0,1)
- (x2,y2)=(1,2)
- (x3,y3)=(2,0)
- (x4,y4)=(3,−1)
- (x5,y5)=(4,1)
a,b,c,d,e를 구하세요.
풀이:
1. 각 데이터 점을 함수에 대입하여 5개의 연립방정식을 얻습니다:
e=1,a+b+c+d+e=2,16a+8b+4c+2d+e=0,81a+27b+9c+3d+e=−1,256a+64b+16c+4d+e=1.
2. 연립방정식을 풀어 a,b,c,d,e를 계산합니다. 계산 결과 a, b, c, d, e의 값은 수치 계산 도구를 사용하거나 행렬 방식을 이용해 구할 수 있습니다.
결론
사차함수는 구조 분석, 최적화 문제, 데이터 근사 등 다양한 문제를 해결하는 데 사용됩니다. 도함수와 고차방정식 풀이를 활용하면 복잡한 문제를 체계적으로 분석하고 해결할 수 있습니다.
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