Pregunta

What determines whether the quadratic function \( f(x) = ax^2 + bx + c \) has a maximum or minimum value?

Ask by Craig Li. in South Africa
Feb 04,2025

Solución de tutoría real

Respuesta verificada por el tutor

Responder

The quadratic function \( f(x) = ax^2 + bx + c \) has a **minimum** if \( a > 0 \) and a **maximum** if \( a < 0 \).

Solución

The determination of whether the quadratic function \( f(x) = ax^2 + bx + c \) has a maximum or minimum value is based on the coefficient \( a \) in the quadratic expression. 1. **Coefficient \( a \)**: - If \( a > 0 \): The parabola opens upwards, and the function has a **minimum** value. The vertex of the parabola represents this minimum point. - If \( a < 0 \): The parabola opens downwards, and the function has a **maximum** value. Again, the vertex of the parabola represents this maximum point. 2. **Vertex**: - The vertex of the quadratic function can be found using the formula for the x-coordinate of the vertex, given by: \[ x = -\frac{b}{2a} \] - The corresponding y-coordinate (the maximum or minimum value) can be found by substituting this x-value back into the function \( f(x) \). In summary, the sign of the coefficient \( a \) determines whether the quadratic function has a maximum or minimum value.

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The key factor that determines whether the quadratic function \( f(x) = ax^2 + bx + c \) has a maximum or minimum value is the coefficient \( a \). If \( a > 0 \), the parabola opens upwards, indicating that the function has a minimum point at its vertex. Conversely, if \( a < 0 \), the parabola opens downwards, which means the function has a maximum point. Basically, \( a \) acts like the conductor, steering the parabola either to the highs or lows of the quadratic curve! To find the vertex's x-coordinate, you can use the formula \( x = -\frac{b}{2a} \). This point of interest is where the function attains its maximum or minimum value. Once you find \( x \), simply plug it back into the function to get the corresponding \( f(x) \). So get your equations ready, because you’re about to learn how to find that sweet spot in the parabolic landscape!

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