- TI nspire
fmax =함수의 최대값일 때의 x값, fmin =함수의 최소값일 때의 x값
1. fmax() 함수
fMax(Expr, Var) ⇒ Boolean expression
fMax(Expr, Var,lowBound)
fMax(Expr, Var,lowBound,upBound)
fMax(Expr, Var) | lowBound≤Var≤upBound
Expr을 최대화하는 Var의 후보 값, 또는 최대값이 없을 경우 최소 상한(least upper bound)이 되는 Var의 후보 값을 정의하는 부울리언 표현식을 반환합니다.


제약 연산자("|")를 사용하여 해의 구간을 제한하거나 다른 제약 조건을 지정할 수 있습니다.
'자동(Auto)' 또는 '근사(Approximate)' 모드에서 '근사(Approximate)'로 설정한 경우, fMax() 함수는 반복적인 계산을 통해 하나의 근사적인 극댓값(approximate local maximum)을 찾습니다.
특히, "|" 연산자로 검색 구간을 하나의 극댓값만 포함하는 작은 범위로 제한하면 계산 속도가 더 빨라집니다.
2. fmin() 함수
fMin(Expr, Var) ⇒ Boolean expression
fMin(Expr, Var,lowBound)
fMin(Expr, Var,lowBound,upBound)
fMin(Expr, Var) | lowBound≤Var≤upBound
Expr을 최소화하는 Var의 후보 값, 또는 최소값이 없을 경우 최대 하한(greatest lower bound)이 되는 Var의 후보 값을 정의하는 부울리언 표현식을 반환합니다.

제약 연산자("|")를 사용하여 해의 구간을 제한하거나 다른 제약 조건을 지정할 수 있습니다.
'자동(Auto)' 또는 '근사(Approximate)' 모드에서 '근사(Approximate)'로 설정한 경우,
fMin() 함수는 반복적인 계산을 통해 하나의 근사적인 극솟값(approximate local minimum)을 찾습니다.
특히, "|" 연산자로 검색 구간을 하나의 극솟값만 포함하는 작은 범위로 제한하면 계산 속도가 더 빨라집니다.
3. 주의
위 두 함수는 최대(최소상한), 최소(최대하한) 이 되는 함수값 f(x) 를 계산해서 보여주는 함수가 아닙니다.
그 때의 x 값을 구하는 함수입니다.
함수값 f(x) 를 구하는 함수는 없으니, 찾아진 부울리언 표현식 f(x)에 제약연산자로 넣어서 계산하시면 됩니다.

- 계산기의 한계 :
fMin/fMax 기능은 댓글의 예제와 같이 복잡한 함수에 대해 넓은 구간 또는 무한 구간을 탐색할 때 수치적으로 불안정하거나 잘못된 결과를 내놓는 한계를 가지고 있습니다.
- 문제의 해결 :
그래프 기능으로 함수의 개형을 미리 확인하고, 검색 구간을 좁혀서 계산기를 '가이드' 하는 것이 바람직해 보입니다.
아니면 미분&solve 기능을 이용해 극값을 갖는 x값을 미리 확인하고, 그 값을 구간의 기준으로 나누어 검색해 보는 것도 방법이 될 수 있을 듯 합니다.
댓글1
-
세상의모든계산기
오류 발생
https://www.youtube.com/watch?v=dcg0x5SjETY
위 영상의 문제의 함수를 직접 구해 보았습니다.
그래프로는 잘 확인이 되는데...


fmin(), fmax() 함수로 직접 구해보니, 결과가 기대한 것과 다르네요.

구간을 넣지 않으니 fmim, fmax 둘 다에서 오류인 결과를 내놓습니다.
구간을 넣더라도, 적절하게 넣지 않으면, 답이 잘 안나오는 걸 확인할 수 있습니다.
fmin 은 그나마 x=0을 기준으로 나누지 않더라도 답이 나오는 편이지만,
fmax 는 -10~10 을 구간으로 넣을 때, 가운데 x=0 근방에서 그래프가 위로 솟아오르는 구간은 함수값을 확인하지 않는 듯 합니다.
ㄴ fmax가 더 열등해서 그런 것은 아니고, 뒤집어진 모양에서는 반대로 fmin이 못찾습니다.

구간 범위가 커질 경우, 함수에 적용하여 계산하다가 숫자 허용 한계를 벗어나서 overflow 가 나서 오류가 발생할 수도 있는 듯 합니다.
뒤에 점을 넣으니 경고 문구가 추가로 나오긴 했는데,
⚠️ Questionable accuracy. When applicable, try using graphical methods to verify the results.

그래도 실망이네요.
* 믿음직한 녀석은 아닌 듯 하니, 주의 표시 ⚠️가 나오든 안나오든, 사용에 주의하시기 바랍니다.
가급적이면 그래프로 검증해 보시는게 좋겠습니다.
세상의모든계산기 님의 최근 댓글
3×3 이상인 행렬의 행렬식 determinant https://allcalc.org/50536 2025 12.30 답에 이상한 숫자 14.2857142857가 들어간 것은 조건식에 소숫점(.) 이 들어가 있기 때문에 발생한 현상이구요. 100÷7 = 14.285714285714285714285714285714 소숫점 없이 분수로 식이 주어졌을 때와 결과적으로는 동일합니다. 2025 12.30 그럼 해가 무한히 많은지 아닌지 어떻게 아느냐? 고등학교 수학 교과과정에 나오는 행렬의 판별식(d, determinant)을 이용하면 알 수 있습니다. ㄴ 고교과정에서는 2x2 행렬만 다루던가요? 연립방정식의 계수들로 행렬을 만들고 그 행렬식(determinant)을 계산하여야 합니다. 행렬식이 d≠0 이면 유일한 해가 존재하고, d=0 이면 해가 없거나 무수히 많습니다. * 정상적인 경우 (`2y + 8z = 115`)의 계수 행렬: 1 | 1 1 0 | 2 | 1 0 -3.5 | 3 | 0 2 8 | 행렬식 값 = 1(0 - (-7)) - 1(8 - 0) = 7 - 8 = -1 (0이 아니므로 유일한 해 존재) * 문제가 된 경우 (`2y + 7z = 100`)의 계수 행렬: 1 | 1 1 0 | 2 | 1 0 -3.5 | 3 | 0 2 7 | 행렬식 값 = 1(0 - (-7)) - 1(7 - 0) = 7 - 7 = 0 (0이므로 유일한 해가 존재하지 않음) 2025 12.30 좀 더 수학적으로 말씀드리면 (AI Gemini 참고) 수학적 핵심 원리: 선형 독립성(Linear Independence) 3원 1차 연립방정식에서 미지수 x, y, z에 대한 단 하나의 해(a unique solution)가 존재하기 위한 필수 조건은 주어진 세 개의 방정식이 서로 선형 독립(linearly independent) 관계에 있어야 한다는 것입니다. * 선형 독립 (Linearly Independent): 어떤 방정식도 다른 방정식들의 조합(상수배를 더하거나 빼는 등)으로 만들어질 수 없는 상태입니다. 기하학적으로 이는 3개의 평면(각 방정식은 3D 공간의 평면을 나타냄)이 단 한 개의 점(해)에서 만나는 것을 의미합니다. * 선형 종속 (Linearly Dependent): 하나 이상의 방정식이 다른 방정식들의 조합으로 표현될 수 있는 상태입니다. 이 경우, 새로운 정보를 제공하지 못하는 '잉여' 방정식이 존재하는 것입니다. 기하학적으로 이는 3개의 평면이 하나의 선에서 만나거나(무수히 많은 해), 완전히 겹치거나, 혹은 평행하여 만나지 않는(해가 없음) 상태를 의미합니다. 질문자님의 사례는 '선형 종속'이 되어 무수히 많은 해가 발생하는 경우입니다. 2025 12.30 질문하신 연립 방정식은 미지수가 3개이고 모두 1차인 3원 1차 연립방정식입니다. 이상적으로 문제가 없다면 {x,y,z} 에 대한 좌표가 하나 나오게 됩니다. 원하는 답 {52.5, -2.5, 15} 그런데 두개 조건(식)을 그대로 두고 나머지 하나를 변형하다 보니 원하는 답이 나오지 않는 상황이 발생하였다고 질문하신 상황입니다. 3개의 조건식이 주어진 3원 1차 연립방정식은 조건을 변형해서 하나의 변수를 제거할 수 있습니다. 그러면 2개의 조건식으로 주어지는 2원 1차 연립방정식으로 변형할 수 있습니다. (알아보기 더 쉬워서 변형하는 겁니다) 변경하지 않은 조건의 식(con1) 을 이용해 하나의 y & z 1차 방정식을 유도할 수 있는데요. 나머지 방정식이 con1에서 유도된 방정식과 동일해지면 하나의 답이 구해지지 않는 것입니다. 계산기(ti-nspire)는 {x,y,z} 의 답이 하나가 아니고 무수히 많음을 c1 을 이용해서 표현해 준 것입니다. linear_independence_cond12.tns 2025 12.30