Стандартна форма квадратного рівняння
Квадратне рівняння — це рівняння другого степеня з однією змінною. Коефіцієнт a не може бути нулем, інакше рівняння стає лінійним. Приклад: 2x² − 5x + 3 = 0 (a=2, b=−5, c=3).
Метод 1: Формула дискримінанта (основний)
Дискримінант — це «показник», що визначає кількість коренів рівняння:
- D > 0 → два різних дійсних кореня
- D = 0 → один корінь (подвійний)
- D < 0 → дійсних коренів немає (комплексні)
Приклад: x² − 5x + 6 = 0 → D = 25 − 24 = 1 → x₁ = (5+1)/2 = 3; x₂ = (5−1)/2 = 2
Метод 2: Теорема Вієта (швидкий)
Якщо рівняння зведене (a=1), то корені x₁, x₂ задовольняють:
Для рівняння x² − 5x + 6 = 0: шукаємо два числа з сумою 5 і добутком 6. Це 2 і 3. Готово!
Метод 3: Виділення повного квадрата
Перетворення ax² + bx + c = a(x + b/2a)² + (c − b²/4a). Корисний для розуміння вершини параболи.
Приклад: x² − 4x + 3 = (x−2)² − 1 = 0 → (x−2)² = 1 → x = 2±1 → x=3, x=1
Метод 4: Графічний
Корені рівняння ax² + bx + c = 0 — це точки перетину параболи y = ax² + bx + c з осью Ox. Якщо a>0, парабола відкрита вгору; якщо a<0 — вниз.
4 методи розв'язання — порівняння
Дискримінант
Завжди працює, але вимагає обчислень. Ідеально для іспитів.
Теорема Вієта
Швидко для зведених рівнянь з цілими коренями.
Повний квадрат
Добре для розуміння властивостей параболи.
Графічний
Наочний, але менш точний без обчислень.
Онлайн-калькулятор квадратного рівняння
✏️ Розв'яжіть рівняння ax² + bx + c = 0
Застосування квадратних рівнянь
- Фізика: рух тіла під дією gravity (s = v₀t − gt²/2)
- Геометрія: площа прямокутника зі заданим периметром
- Економіка: точка беззбитковості, оптимізація прибутку
- Програмування: алгоритми, що зводяться до квадратних рівнянь
Про цю статтю
Ця стаття є частиною бази знань calculator.party — освітнього ресурсу, що поєднує теорію з практичними інструментами. Матеріал орієнтований на студентів, учнів і фахівців, що прагнуть глибокого розуміння теми. Тут зібрані ключові концепції, формули та реальні приклади застосування.
Інформатика та алгоритміка лежать в основі сучасного світу: від пошукових алгоритмів до нейронних мереж та квантових обчислень.
Навіщо читати цю статтю
Після прочитання ви зможете впевнено пояснити тему, вирішувати практичні задачі та застосовувати знання у навчанні й роботі. Стаття охоплює теоретичне підґрунтя і числові приклади, що полегшують запам'ятовування матеріалу.