偶函数、奇函数与周期性
从第一性原理出发的单变量微积分
发现函数中的对称性是真正的捷径:它能把理解图像、积分或存储函数所需的工作减半。有两种值得记住名字的对称性:偶和奇,再加上函数重复的概念。
如果把输入的符号翻转后函数值不变,函数就是偶函数:f(−x) = f(x)。图像在 y 轴左右看起来相同,像完美镜像。标准例子是 x²:平方会消掉符号,所以 (−3)² = 3²。
如果翻转输入会同时翻转输出,函数就是奇函数:f(−x) = −f(x)。图像具有旋转对称性:绕原点旋转 180° 后会落回自身。标准例子是 x³,因为 (−2)³ = −8 = −(2³)。
在机器学习中的应用激活函数 tanh 是奇函数,这让激活围绕零居中,有助于梯度流动。同样的偶/奇结构贯穿信号处理,其中 Fourier 余弦级数捕捉偶部分,正弦级数捕捉奇部分。周期性是 Transformer 位置编码的骨架:不同频率的正弦和余弦为序列中的每个位置打标签。
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