卷 1 填空题 本题共6小题,每小题4分,满分24分
1 lim x → 0 ( cos x ) 1 ln ( 1 + x 2 ) = \lim_{x \to 0} (\cos x)^{\frac{1}{\ln(1 + x^2)}} = x → 0 lim ( cos x ) l n ( 1 + x 2 ) 1 = 【答案】
e − 1 2 e^{-\frac{1}{2}} e − 2 1
【解析】 考虑极限
lim x → 0 ( cos x ) 1 ln ( 1 + x 2 ) \lim_{x \to 0} (\cos x)^{\frac{1}{\ln(1 + x^2)}} lim x → 0 ( cos x ) l n ( 1 + x 2 ) 1
。该极限为
1 ∞ 1^{\infty} 1 ∞
型不定式,取自然对数处理。 设
L = lim x → 0 ( cos x ) 1 ln ( 1 + x 2 ) L = \lim_{x \to 0} (\cos x)^{\frac{1}{\ln(1 + x^2)}} L = lim x → 0 ( cos x ) l n ( 1 + x 2 ) 1
,则
ln L = lim x → 0 ln ( cos x ) ln ( 1 + x 2 ) . \ln L = \lim_{x \to 0} \frac{\ln(\cos x)}{\ln(1 + x^2)}. ln L = x → 0 lim ln ( 1 + x 2 ) ln ( cos x ) . 当
x → 0 x \to 0 x → 0
时,分子和分母均趋于 0,应用洛必达法则: 分子导数为
d d x ln ( cos x ) = − tan x \frac{d}{dx} \ln(\cos x) = -\tan x d x d ln ( cos x ) = − tan x
,分母导数为
d d x ln ( 1 + x 2 ) = 2 x 1 + x 2 \frac{d}{dx} \ln(1 + x^2) = \frac{2x}{1 + x^2} d x d ln ( 1 + x 2 ) = 1 + x 2 2 x
。 因此,
ln L = lim x → 0 − tan x 2 x 1 + x 2 = lim x → 0 − tan x ⋅ ( 1 + x 2 ) 2 x . \ln L = \lim_{x \to 0} \frac{-\tan x}{\frac{2x}{1 + x^2}} = \lim_{x \to 0} \frac{-\tan x \cdot (1 + x^2)}{2x}. ln L = x → 0 lim 1 + x 2 2 x − tan x = x → 0 lim 2 x − tan x ⋅ ( 1 + x 2 ) . 利用等价无穷小,当
x → 0 x \to 0 x → 0
时,
tan x ∼ x \tan x \sim x tan x ∼ x
,代入得
ln L = lim x → 0 − x ⋅ ( 1 + x 2 ) 2 x = lim x → 0 − ( 1 + x 2 ) 2 = − 1 2 . \ln L = \lim_{x \to 0} \frac{-x \cdot (1 + x^2)}{2x} = \lim_{x \to 0} \frac{-(1 + x^2)}{2} = -\frac{1}{2}. ln L = x → 0 lim 2 x − x ⋅ ( 1 + x 2 ) = x → 0 lim 2 − ( 1 + x 2 ) = − 2 1 . 故
L = e ln L = e − 1 2 L = e^{\ln L} = e^{-\frac{1}{2}} L = e l n L = e − 2 1
。 或者,使用泰勒展开验证:当
x → 0 x \to 0 x → 0
时,
cos x ≈ 1 − x 2 2 \cos x \approx 1 - \frac{x^2}{2} cos x ≈ 1 − 2 x 2
,则
ln ( cos x ) ≈ − x 2 2 \ln(\cos x) \approx -\frac{x^2}{2} ln ( cos x ) ≈ − 2 x 2
;
ln ( 1 + x 2 ) ≈ x 2 \ln(1 + x^2) \approx x^2 ln ( 1 + x 2 ) ≈ x 2
,代入得
ln ( cos x ) ln ( 1 + x 2 ) ≈ − x 2 2 x 2 = − 1 2 , \frac{\ln(\cos x)}{\ln(1 + x^2)} \approx \frac{-\frac{x^2}{2}}{x^2} = -\frac{1}{2}, ln ( 1 + x 2 ) ln ( cos x ) ≈ x 2 − 2 x 2 = − 2 1 , 结果一致。因此极限为
e − 1 2 e^{-\frac{1}{2}} e − 2 1
。
2 曲面
z = x 2 + y 2 z = x^2 + y^2 z = x 2 + y 2
与平面
2 x + 4 y − z = 0 2x + 4y - z = 0 2 x + 4 y − z = 0
平行的切平面的方程是 ______.
【答案】 2 x + 4 y − z − 5 = 0 2x + 4y - z - 5 = 0 2 x + 4 y − z − 5 = 0
【解析】 曲面
z = x 2 + y 2 z = x^2 + y^2 z = x 2 + y 2
在点
( x 0 , y 0 , z 0 ) (x_0, y_0, z_0) ( x 0 , y 0 , z 0 )
处的切平面法向量为
( − 2 x 0 , − 2 y 0 , 1 ) (-2x_0, -2y_0, 1) ( − 2 x 0 , − 2 y 0 , 1 )
。给定平面
2 x + 4 y − z = 0 2x + 4y - z = 0 2 x + 4 y − z = 0
的法向量为
( 2 , 4 , − 1 ) (2, 4, -1) ( 2 , 4 , − 1 )
。两平面平行时法向量平行,即存在常数
k k k
使得
( − 2 x 0 , − 2 y 0 , 1 ) = k ( 2 , 4 , − 1 ) (-2x_0, -2y_0, 1) = k(2, 4, -1) ( − 2 x 0 , − 2 y 0 , 1 ) = k ( 2 , 4 , − 1 )
。由
1 = − k 1 = -k 1 = − k
得
k = − 1 k = -1 k = − 1
。代入得
− 2 x 0 = − 2 -2x_0 = -2 − 2 x 0 = − 2
,即
x 0 = 1 x_0 = 1 x 0 = 1
;
− 2 y 0 = − 4 -2y_0 = -4 − 2 y 0 = − 4
,即
y 0 = 2 y_0 = 2 y 0 = 2
。则
z 0 = x 0 2 + y 0 2 = 1 + 4 = 5 z_0 = x_0^2 + y_0^2 = 1 + 4 = 5 z 0 = x 0 2 + y 0 2 = 1 + 4 = 5
。切点为
( 1 , 2 , 5 ) (1, 2, 5) ( 1 , 2 , 5 )
,法向量为
( − 2 , − 4 , 1 ) (-2, -4, 1) ( − 2 , − 4 , 1 )
,切平面方程为
− 2 ( x − 1 ) − 4 ( y − 2 ) + ( z − 5 ) = 0 -2(x - 1) - 4(y - 2) + (z - 5) = 0 − 2 ( x − 1 ) − 4 ( y − 2 ) + ( z − 5 ) = 0
,化简得
2 x + 4 y − z − 5 = 0 2x + 4y - z - 5 = 0 2 x + 4 y − z − 5 = 0
。
3 设
x 2 = ∑ n = 0 ∞ a n cos n x ( − π ≤ x ≤ π ) x^2 = \sum_{n = 0}^{\infty}a_n \cos nx(- \pi \le x \le \pi) x 2 = ∑ n = 0 ∞ a n cos n x ( − π ≤ x ≤ π )
,则
a 2 = a_2 = a 2 =
______.
【答案】
1 1 1
【解析】 给定
x 2 = ∑ n = 0 ∞ a n cos n x x^2 = \sum_{n=0}^{\infty} a_n \cos nx x 2 = ∑ n = 0 ∞ a n cos n x
(
− π ≤ x ≤ π -\pi \le x \le \pi − π ≤ x ≤ π
),求
a 2 a_2 a 2
。由于
x 2 x^2 x 2
是偶函数,傅里叶余弦系数公式为:
a n = 2 π ∫ 0 π x 2 cos n x d x a_n = \frac{2}{\pi} \int_{0}^{\pi} x^2 \cos nx \, dx a n = π 2 ∫ 0 π x 2 cos n x d x 对于
n = 2 n=2 n = 2
,有:
a 2 = 2 π ∫ 0 π x 2 cos ( 2 x ) d x a_2 = \frac{2}{\pi} \int_{0}^{\pi} x^2 \cos(2x) \, dx a 2 = π 2 ∫ 0 π x 2 cos ( 2 x ) d x 计算积分
∫ 0 π x 2 cos ( 2 x ) d x \int_{0}^{\pi} x^2 \cos(2x) \, dx ∫ 0 π x 2 cos ( 2 x ) d x
。使用分部积分法: 令
u = x 2 u = x^2 u = x 2
,
d v = cos ( 2 x ) d x dv = \cos(2x) \, dx d v = cos ( 2 x ) d x
,则
d u = 2 x d x du = 2x \, dx d u = 2 x d x
,
v = sin ( 2 x ) 2 v = \frac{\sin(2x)}{2} v = 2 s i n ( 2 x )
, 于是:
∫ x 2 cos ( 2 x ) d x = x 2 sin ( 2 x ) 2 − ∫ x sin ( 2 x ) d x \int x^2 \cos(2x) \, dx = \frac{x^2 \sin(2x)}{2} - \int x \sin(2x) \, dx ∫ x 2 cos ( 2 x ) d x = 2 x 2 sin ( 2 x ) − ∫ x sin ( 2 x ) d x 再计算
∫ x sin ( 2 x ) d x \int x \sin(2x) \, dx ∫ x sin ( 2 x ) d x
: 令
u = x u = x u = x
,
d v = sin ( 2 x ) d x dv = \sin(2x) \, dx d v = sin ( 2 x ) d x
,则
d u = d x du = dx d u = d x
,
v = − cos ( 2 x ) 2 v = -\frac{\cos(2x)}{2} v = − 2 c o s ( 2 x )
, 于是:
∫ x sin ( 2 x ) d x = − x cos ( 2 x ) 2 + 1 2 ∫ cos ( 2 x ) d x = − x cos ( 2 x ) 2 + sin ( 2 x ) 4 + C \int x \sin(2x) \, dx = -\frac{x \cos(2x)}{2} + \frac{1}{2} \int \cos(2x) \, dx = -\frac{x \cos(2x)}{2} + \frac{\sin(2x)}{4} + C ∫ x sin ( 2 x ) d x = − 2 x cos ( 2 x ) + 2 1 ∫ cos ( 2 x ) d x = − 2 x cos ( 2 x ) + 4 sin ( 2 x ) + C 代入得:
∫ x 2 cos ( 2 x ) d x = x 2 sin ( 2 x ) 2 + x cos ( 2 x ) 2 − sin ( 2 x ) 4 + C \int x^2 \cos(2x) \, dx = \frac{x^2 \sin(2x)}{2} + \frac{x \cos(2x)}{2} - \frac{\sin(2x)}{4} + C ∫ x 2 cos ( 2 x ) d x = 2 x 2 sin ( 2 x ) + 2 x cos ( 2 x ) − 4 sin ( 2 x ) + C 计算定积分从
0 0 0
到
π \pi π
: 在
x = π x = \pi x = π
时,
sin ( 2 π ) = 0 \sin(2\pi) = 0 sin ( 2 π ) = 0
,
cos ( 2 π ) = 1 \cos(2\pi) = 1 cos ( 2 π ) = 1
,值为
π 2 \frac{\pi}{2} 2 π
; 在
x = 0 x = 0 x = 0
时,所有项为 0。 因此,积分值为
π 2 \frac{\pi}{2} 2 π
。 代入
a 2 a_2 a 2
:
a 2 = 2 π × π 2 = 1 a_2 = \frac{2}{\pi} \times \frac{\pi}{2} = 1 a 2 = π 2 × 2 π = 1 故
a 2 = 1 a_2 = 1 a 2 = 1
。
4 从
R 2 R^2 R 2
的基
α 1 = ( 1 0 ) , α 2 = ( 1 − 1 ) \alpha_1 = \begin{pmatrix}
1 \\
0
\end{pmatrix},\alpha_2 = \begin{pmatrix}
1 \\
-1
\end{pmatrix} α 1 = ( 1 0 ) , α 2 = ( 1 − 1 )
到基
β 1 = ( 1 1 ) , β 2 = ( 1 2 ) \beta_1 = \begin{pmatrix}
1 \\
1
\end{pmatrix},\beta_2 = \begin{pmatrix}
1 \\
2
\end{pmatrix} β 1 = ( 1 1 ) , β 2 = ( 1 2 )
的过渡矩阵为 ______.
【答案】
( 2 3 − 1 − 2 ) \begin{pmatrix}
2 & 3 \\ -1 & -2
\end{pmatrix} ( 2 − 1 3 − 2 ) 【解析】
过渡矩阵是将基
α \alpha α
的坐标转换为基
β \beta β
的坐标的矩阵。具体地,过渡矩阵
P P P
的列是基
β \beta β
的向量在基
α \alpha α
下的坐标表示。
给定基
α 1 = ( 1 0 ) \alpha_1 = \begin{pmatrix} 1 \\ 0 \end{pmatrix} α 1 = ( 1 0 )
,
α 2 = ( 1 − 1 ) \alpha_2 = \begin{pmatrix} 1 \\ -1 \end{pmatrix} α 2 = ( 1 − 1 )
和基
β 1 = ( 1 1 ) \beta_1 = \begin{pmatrix} 1 \\ 1 \end{pmatrix} β 1 = ( 1 1 )
,
β 2 = ( 1 2 ) \beta_2 = \begin{pmatrix} 1 \\ 2 \end{pmatrix} β 2 = ( 1 2 )
。
首先,求
β 1 \beta_1 β 1
在基
α \alpha α
下的坐标:设
β 1 = a α 1 + b α 2 \beta_1 = a \alpha_1 + b \alpha_2 β 1 = a α 1 + b α 2
,即:
( 1 1 ) = a ( 1 0 ) + b ( 1 − 1 ) = ( a + b − b ) \begin{pmatrix} 1 \\ 1 \end{pmatrix} = a \begin{pmatrix} 1 \\ 0 \end{pmatrix} + b \begin{pmatrix} 1 \\ -1 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} a + b \\ -b \end{pmatrix} ( 1 1 ) = a ( 1 0 ) + b ( 1 − 1 ) = ( a + b − b ) 解方程组:
{ a + b = 1 − b = 1 \begin{cases}
a + b = 1 \\ -b = 1
\end{cases} { a + b = 1 − b = 1 得
b = − 1 b = -1 b = − 1
,
a = 2 a = 2 a = 2
,所以坐标为
( 2 − 1 ) \begin{pmatrix} 2 \\ -1 \end{pmatrix} ( 2 − 1 )
.
再求
β 2 \beta_2 β 2
在基
α \alpha α
下的坐标:设
β 2 = a α 1 + b α 2 \beta_2 = a \alpha_1 + b \alpha_2 β 2 = a α 1 + b α 2
,即:
( 1 2 ) = a ( 1 0 ) + b ( 1 − 1 ) = ( a + b − b ) \begin{pmatrix} 1 \\ 2 \end{pmatrix} = a \begin{pmatrix} 1 \\ 0 \end{pmatrix} + b \begin{pmatrix} 1 \\ -1 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} a + b \\ -b \end{pmatrix} ( 1 2 ) = a ( 1 0 ) + b ( 1 − 1 ) = ( a + b − b ) 解方程组:
{ a + b = 1 − b = 2 \begin{cases}
a + b = 1 \\ -b = 2
\end{cases} { a + b = 1 − b = 2 得
b = − 2 b = -2 b = − 2
,
a = 3 a = 3 a = 3
,所以坐标为
( 3 − 2 ) \begin{pmatrix} 3 \\ -2 \end{pmatrix} ( 3 − 2 )
.
因此,过渡矩阵为:
( 2 3 − 1 − 2 ) \begin{pmatrix}
2 & 3 \\ -1 & -2
\end{pmatrix} ( 2 − 1 3 − 2 ) 验证:通过矩阵方法,设
A = ( 1 1 0 − 1 ) A = \begin{pmatrix} 1 & 1 \\ 0 & -1 \end{pmatrix} A = ( 1 0 1 − 1 )
(基
α \alpha α
的矩阵),
B = ( 1 1 1 2 ) B = \begin{pmatrix} 1 & 1 \\ 1 & 2 \end{pmatrix} B = ( 1 1 1 2 )
(基
β \beta β
的矩阵),则过渡矩阵
P = A − 1 B P = A^{-1} B P = A − 1 B
。计算
A − 1 = ( 1 1 0 − 1 ) A^{-1} = \begin{pmatrix} 1 & 1 \\ 0 & -1 \end{pmatrix} A − 1 = ( 1 0 1 − 1 )
,则
P = ( 1 1 0 − 1 ) ( 1 1 1 2 ) = ( 2 3 − 1 − 2 ) P = \begin{pmatrix} 1 & 1 \\ 0 & -1 \end{pmatrix} \begin{pmatrix} 1 & 1 \\ 1 & 2 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 2 & 3 \\ -1 & -2 \end{pmatrix} P = ( 1 0 1 − 1 ) ( 1 1 1 2 ) = ( 2 − 1 3 − 2 )
,结果一致。
5 设二维随机变量
( X , Y ) (X,Y) ( X , Y )
的概率密度为
f ( x , y ) = { 6 x , 0 ≤ x ≤ y ≤ 1 , 0 , 其他 . f(x,y) = \begin{cases}
6x, & 0 \le x \le y \le 1, \\
0, & \text{其他}.
\end{cases} f ( x , y ) = { 6 x , 0 , 0 ≤ x ≤ y ≤ 1 , 其他 . 则
P { X + Y ≤ 1 } = P\{X + Y \le 1\} = P { X + Y ≤ 1 } =
______.
【答案】
0.25 0.25 0.25
【解析】 给定二维随机变量
( X , Y ) (X,Y) ( X , Y )
的概率密度函数为
f ( x , y ) = 6 x , 0 ≤ x ≤ y ≤ 1 ,
f(x,y) = 6x, \quad 0 \le x \le y \le 1,
f ( x , y ) = 6 x , 0 ≤ x ≤ y ≤ 1 , 否则为 0。需要计算
P { X + Y ≤ 1 } ,
P\{X + Y \le 1\},
P { X + Y ≤ 1 } , 即求概率密度函数在区域
0 ≤ x ≤ y ≤ 1 且 x + y ≤ 1
0 \le x \le y \le 1 \quad \text{且} \quad x + y \le 1
0 ≤ x ≤ y ≤ 1 且 x + y ≤ 1 上的二重积分。
概率密度函数的定义域为
0 ≤ x ≤ y ≤ 1 0 \le x \le y \le 1 0 ≤ x ≤ y ≤ 1
,即直线
y = x y = x y = x
上方的区域。约束条件
x + y ≤ 1 x + y \le 1 x + y ≤ 1
对应直线
x + y = 1 x + y = 1 x + y = 1
下方的区域。两者的交集需同时满足
x ≤ y x \le y x ≤ y
与
x + y ≤ 1 x + y \le 1 x + y ≤ 1
。
由
x + y ≤ 1 x + y \le 1 x + y ≤ 1
与
y ≥ x y \ge x y ≥ x
可得
y ≤ 1 − x 且 y ≥ x ,
y \le 1 - x \quad \text{且} \quad y \ge x,
y ≤ 1 − x 且 y ≥ x , 这要求
x ≤ 1 − x ⇒ x ≤ 0.5.
x \le 1 - x \quad \Rightarrow \quad x \le 0.5.
x ≤ 1 − x ⇒ x ≤ 0.5. 因此,积分区域为
0 ≤ x ≤ 0.5 , x ≤ y ≤ 1 − x .
0 \le x \le 0.5, \quad x \le y \le 1 - x.
0 ≤ x ≤ 0.5 , x ≤ y ≤ 1 − x . 于是所求概率为
P { X + Y ≤ 1 } = ∫ 0 0.5 ∫ x 1 − x 6 x d y d x .
P\{X + Y \le 1\} = \int_{0}^{0.5} \int_{x}^{1-x} 6x \, dy \, dx.
P { X + Y ≤ 1 } = ∫ 0 0.5 ∫ x 1 − x 6 x d y d x . 先对
y y y
积分:
∫ x 1 − x 6 x d y = 6 x ⋅ ( 1 − x − x ) = 6 x ( 1 − 2 x ) = 6 x − 12 x 2 .
\int_{x}^{1-x} 6x \, dy = 6x \cdot (1 - x - x) = 6x (1 - 2x) = 6x - 12x^2.
∫ x 1 − x 6 x d y = 6 x ⋅ ( 1 − x − x ) = 6 x ( 1 − 2 x ) = 6 x − 12 x 2 . 再对
x x x
积分:
∫ 0 0.5 ( 6 x − 12 x 2 ) d x = [ 3 x 2 − 4 x 3 ] 0 0.5 = 3 ( 0.25 ) − 4 ( 0.125 ) = 0.75 − 0.5 = 0.25.
\int_{0}^{0.5} (6x - 12x^2) \, dx = \left[ 3x^2 - 4x^3 \right]_{0}^{0.5} = 3(0.25) - 4(0.125) = 0.75 - 0.5 = 0.25.
∫ 0 0.5 ( 6 x − 12 x 2 ) d x = [ 3 x 2 − 4 x 3 ] 0 0.5 = 3 ( 0.25 ) − 4 ( 0.125 ) = 0.75 − 0.5 = 0.25. 因此,
P { X + Y ≤ 1 } = 0.25.
P\{X + Y \le 1\} = 0.25.
P { X + Y ≤ 1 } = 0.25. 6 已知一批零件的长度
X X X
(单位:cm)服从正态分布
N ( μ , 1 ) N(\mu ,1) N ( μ , 1 )
,从中随机地抽取
16 16 16
个零件,得到长度的平均值为
40 40 40
(cm),
则
μ \mu μ
的置信度为
0.95 0.95 0.95
的置信区间是______.(注:标准正态分布函数值
Φ ( 1.96 ) = 0.975 \Phi (1.96) = 0.975 Φ ( 1.96 ) = 0.975
,
Φ ( 1.645 ) = 0.95 \Phi (1.645) = 0.95 Φ ( 1.645 ) = 0.95
.)
【答案】
( 39.51 , 40.49 ) (39.51, 40.49) ( 39.51 , 40.49 )
【解析】 已知总体方差
σ 2 = 1 \sigma^2 = 1 σ 2 = 1
,样本容量
n = 16 n = 16 n = 16
,样本均值
X ˉ = 40 \bar{X} = 40 X ˉ = 40
,置信水平
1 − α = 0.95 1 - \alpha = 0.95 1 − α = 0.95
,因此
α = 0.05 \alpha = 0.05 α = 0.05
,
α / 2 = 0.025 \alpha/2 = 0.025 α /2 = 0.025
。
由于总体服从正态分布且方差已知,均值
μ \mu μ
的置信区间为:
X ˉ ± z α / 2 ⋅ σ n
\bar{X} \pm z_{\alpha/2} \cdot \frac{\sigma}{\sqrt{n}}
X ˉ ± z α /2 ⋅ n σ 由标准正态分布可知,
Φ ( 1.96 ) = 0.975 \Phi(1.96) = 0.975 Φ ( 1.96 ) = 0.975
,因此
z α / 2 = 1.96 z_{\alpha/2} = 1.96 z α /2 = 1.96
。
计算标准误差:
σ n = 1 16 = 0.25
\frac{\sigma}{\sqrt{n}} = \frac{1}{\sqrt{16}} = 0.25
n σ = 16 1 = 0.25 代入公式得置信区间:
40 ± 1.96 × 0.25 = 40 ± 0.49
40 \pm 1.96 \times 0.25 = 40 \pm 0.49
40 ± 1.96 × 0.25 = 40 ± 0.49 即:
( 39.51 , 40.49 )
(39.51,\ 40.49)
( 39.51 , 40.49 ) 选择题 本题共6小题,每小题4分,满分24分
7 设函数
f ( x ) f(x) f ( x )
在
( − ∞ , + ∞ ) (-\infty , +\infty) ( − ∞ , + ∞ )
内连续,其导函数的图形如图所示,则
f ( x ) f(x) f ( x )
有
查看答案与解析
收藏
正确答案:C 【解析】
根据导函数的图形可知,一阶导数为零的点有 3 个;
x = 0 x = 0 x = 0
是导数不存在的点。第一个交点左右两侧导数符号由正变为负,是极大值点;第二个交点和第三个交点左右两侧导数符号由负变为正,是极小值点。对导数不存在的点
x = 0 x = 0 x = 0
,左侧一阶导数为正,右侧一阶导数为负,可见
x = 0 x = 0 x = 0
为极大值点。故
f ( x ) f(x) f ( x )
共有两个极小值点和两个极大值点。
8 设
{ a n } , { b n } , { c n } \{a_n\} ,\{b_n\} ,\{c_n\} { a n } , { b n } , { c n }
均为非负数列,
且
lim n → ∞ a n = 0 \lim_{n \to \infty} a_n = 0 lim n → ∞ a n = 0
,
lim n → ∞ b n = 1 \lim_{n \to \infty} b_n = 1 lim n → ∞ b n = 1
,
lim n → ∞ c n = ∞ \lim_{n \to \infty} c_n = \infty lim n → ∞ c n = ∞
,
则必有
查看答案与解析
收藏
正确答案:D 【解析】
选项 A 虽然 $a_n \to 0$ 且 $b_n \to 1$,但数列可能在某些项上满足 $a_n \geq b_n$。 例如:
a n = 1 + 1 n , b n = 1 − 1 n
a_n = 1 + \frac{1}{n}, \quad b_n = 1 - \frac{1}{n}
a n = 1 + n 1 , b n = 1 − n 1 当 $n=1$ 时,$a_1 = 2$,$b_1 = 0$,有 $a_n > b_n$,但 $a_n \to 0$ 不成立(需满足非负且极限为 0)。 可调整为:
a n = 1 n , b n = 1 − 1 n
a_n = \frac{1}{n}, \quad b_n = 1 - \frac{1}{n}
a n = n 1 , b n = 1 − n 1 当 $n=1$ 时,$a_1 = 1$,$b_1 = 0$,有 $a_n > b_n$。 因此 A 不一定成立。
选项 B 虽然 $b_n \to 1$ 且 $c_n \to \infty$,但可能在某些项上 $b_n \geq c_n$。 例如:
b n = 2 , c n = 1 n
b_n = 2, \quad c_n = \frac{1}{n}
b n = 2 , c n = n 1 但 $b_n \to 1$ 不成立(需满足极限为 1)。 可调整为:
b n = 1 + 1 n , c n = 1 n
b_n = 1 + \frac{1}{n}, \quad c_n = \frac{1}{n}
b n = 1 + n 1 , c n = n 1 当 $n=1$ 时,$b_1 = 2$,$c_1 = 1$,有 $b_n > c_n$。 因此 B 不一定成立。
选项 C $a_n c_n$ 的极限可能存在,也可能不存在。 例如:
a n = 1 n , c n = n ⇒ a n c n = 1 ( 极限为 1 )
a_n = \frac{1}{n}, \quad c_n = n \quad \Rightarrow \quad a_n c_n = 1 \quad (\text{极限为 } 1)
a n = n 1 , c n = n ⇒ a n c n = 1 ( 极限为 1 )
a n = 1 n , c n = n 2 ⇒ a n c n = n ( 极限为 ∞ )
a_n = \frac{1}{n}, \quad c_n = n^2 \quad \Rightarrow \quad a_n c_n = n \quad (\text{极限为 } \infty)
a n = n 1 , c n = n 2 ⇒ a n c n = n ( 极限为 ∞ ) 因此 C 不一定成立。
选项 D 由于 $b_n \to 1$,存在 $N_1$ 使得当 $n > N_1$ 时 $b_n > \frac{1}{2}$。 又 $c_n \to \infty$,对任意 $M > 0$,存在 $N_2$ 使得当 $n > N_2$ 时 $c_n > 2M$。 因此当 $n > \max(N_1, N_2)$ 时,
b n c n > 1 2 ⋅ 2 M = M
b_n c_n > \frac{1}{2} \cdot 2M = M
b n c n > 2 1 ⋅ 2 M = M 故 $b_n c_n \to \infty$,极限不存在(作为有限极限)。 因此 D 必成立。
9 已知函数
f ( x , y ) f(x,y) f ( x , y )
在点
( 0 , 0 ) (0,0) ( 0 , 0 )
的某个邻域内连续,
且
lim x → 0 , y → 0 f ( x , y ) − x y ( x 2 + y 2 ) 2 = 1 \lim_{x \to 0,y \to 0} \frac{f(x,y) - xy}{(x^2 + y^2)^2} = 1 lim x → 0 , y → 0 ( x 2 + y 2 ) 2 f ( x , y ) − x y = 1
,则
查看答案与解析
收藏
正确答案:A 【解析】
lim x → 0 , y → 0 f ( x , y ) − x y ( x 2 + y 2 ) 2 = 1 ⇒ f ( x , y ) − x y = ( 1 + α ) ( x 2 + y 2 ) 2
\lim_{x \to 0, y \to 0} \frac{f(x,y)-xy}{(x^2+y^2)^2} = 1 \Rightarrow f(x,y)-xy = (1+\alpha)(x^2+y^2)^2
x → 0 , y → 0 lim ( x 2 + y 2 ) 2 f ( x , y ) − x y = 1 ⇒ f ( x , y ) − x y = ( 1 + α ) ( x 2 + y 2 ) 2 其中
lim x → 0 α = 0 \lim_{x \to 0} \alpha = 0 lim x → 0 α = 0
。由
f ( x , y ) f(x,y) f ( x , y )
在点
( 0 , 0 ) (0,0) ( 0 , 0 )
连续知
f ( 0 , 0 ) = 0 f(0,0)=0 f ( 0 , 0 ) = 0
。
取
y = x y=x y = x
,
∣ x ∣ |x| ∣ x ∣
充分小,
x ≠ 0 x\neq 0 x = 0
,有
f ( x , y ) = x 2 + ( 1 + α ) ( 2 x 2 ) 2 > 0
f(x,y) = x^2 + (1+\alpha)(2x^2)^2 > 0
f ( x , y ) = x 2 + ( 1 + α ) ( 2 x 2 ) 2 > 0 取
y = − x y=-x y = − x
,
∣ x ∣ |x| ∣ x ∣
充分小,
x ≠ 0 x\neq 0 x = 0
,有
f ( x , y ) = − x 2 + ( 1 + α ) ( 2 x 2 ) 2 < 0
f(x,y) = -x^2 + (1+\alpha)(2x^2)^2 < 0
f ( x , y ) = − x 2 + ( 1 + α ) ( 2 x 2 ) 2 < 0 故点
( 0 , 0 ) (0,0) ( 0 , 0 )
不是
f ( x , y ) f(x,y) f ( x , y )
的极值点。
10 设向量组I:
α 1 , α 2 , ⋯ , α r \alpha_1,\alpha_2, \cdots ,\alpha_r α 1 , α 2 , ⋯ , α r
可由向量组II:
β 1 , β 2 , ⋯ , β s \beta_1,\beta_2, \cdots ,\beta_s β 1 , β 2 , ⋯ , β s
线性表示,则
查看答案与解析
收藏
正确答案:D 【解析】 已知向量组
I I I
可由向量组
I I II II
线性表示,因此存在矩阵
K K K
使得
其中
A A A
和
B B B
分别是向量组
I I I
和
I I II II
构成的矩阵。
若
r > s r > s r > s
,则
K K K
为
s × r s \times r s × r
矩阵,其列数大于行数,因此
K K K
的列向量线性相关。于是存在非零向量
c c c
使得
从而
A c = B K c = B 0 = 0 ,
Ac = BKc = B0 = 0,
A c = B Kc = B 0 = 0 , 即向量组
I I I
线性相关。
选项 A、B、C 均不一定成立,反例容易构造。例如,当向量组
I I II II
线性无关时,不论
r r r
与
s s s
的大小关系如何,向量组
I I II II
不一定线性相关;当
r < s r < s r < s
时,向量组
I I I
仍可能线性无关。
因此正确答案为 D 。
11 设有齐次线性方程组
A x = 0 Ax = 0 A x = 0
和
B x = 0 Bx = 0 B x = 0
,其中
A A A
和
B B B
均为
m × n m \times n m × n
矩阵,现有
4 4 4
个命题:
① 若
A x = 0 Ax = 0 A x = 0
的解均是
B x = 0 Bx = 0 B x = 0
的解,则
r ( A ) ≥ r ( B ) r(A) \ge r(B) r ( A ) ≥ r ( B )
;
② 若
r ( A ) ≥ r ( B ) r(A) \ge r(B) r ( A ) ≥ r ( B )
,则
A x = 0 Ax = 0 A x = 0
的解均是
B x = 0 Bx = 0 B x = 0
的解;
③ 若
A x = 0 Ax = 0 A x = 0
与
B x = 0 Bx = 0 B x = 0
同解,则
r ( A ) = r ( B ) r(A) = r(B) r ( A ) = r ( B )
;
④ 若
r ( A ) = r ( B ) r(A) = r(B) r ( A ) = r ( B )
,则
A x = 0 Ax = 0 A x = 0
与
B x = 0 Bx = 0 B x = 0
同解.
以上命题中正确的是
查看答案与解析
收藏
正确答案:B 【解析】 应选 (B)。若
A x = 0 Ax = 0 A x = 0
的解均是
B x = 0 Bx = 0 B x = 0
的解,则
A x = 0 Ax = 0 A x = 0
的解空间的维数不超过
B x = 0 Bx = 0 B x = 0
的解空间的维数,即
n − r ( A ) ≤ n − r ( B ) n - r(A) \leq n - r(B) n − r ( A ) ≤ n − r ( B )
,亦即
r ( A ) ≥ r ( B ) r(A) \geq r(B) r ( A ) ≥ r ( B )
,故①正确;同理③也正确。又由两个解空间的维数的大小关系,推不出两个齐次线性方程的解集是否有包含关系,所以②不成立;同理,④也不成立。
12 设随机变量
X ∼ t ( n ) X\sim t(n) X ∼ t ( n )
(
n > 1 n > 1 n > 1
),
Y = 1 X 2 Y = \frac{1}{X^2} Y = X 2 1
,则
查看答案与解析
收藏
正确答案:C 【解析】 已知随机变量
X ∼ t ( n ) X \sim t(n) X ∼ t ( n )
,其中
n > 1 n > 1 n > 1
,且
Y = 1 X 2 Y = \frac{1}{X^2} Y = X 2 1
。
根据
t t t
分布的定义,
X X X
可表示为
X = Z U / n ,
X = \frac{Z}{\sqrt{U/n}},
X = U / n Z , 其中
Z ∼ N ( 0 , 1 ) Z \sim N(0,1) Z ∼ N ( 0 , 1 )
,
U ∼ χ 2 ( n ) U \sim \chi^2(n) U ∼ χ 2 ( n )
,且
Z Z Z
与
U U U
相互独立。
于是有
X 2 = Z 2 U / n .
X^2 = \frac{Z^2}{U/n}.
X 2 = U / n Z 2 . 由于
Z 2 ∼ χ 2 ( 1 ) Z^2 \sim \chi^2(1) Z 2 ∼ χ 2 ( 1 )
,可得
X 2 = Z 2 / 1 U / n ∼ F ( 1 , n ) ,
X^2 = \frac{Z^2 / 1}{U / n} \sim F(1, n),
X 2 = U / n Z 2 /1 ∼ F ( 1 , n ) , 即
X 2 X^2 X 2
服从第一自由度为 1、第二自由度为
n n n
的
F F F
分布。
因此,
Y = 1 X 2 Y = \frac{1}{X^2} Y = X 2 1
。由
F F F
分布的性质:若
F ∼ F ( p , q ) F \sim F(p, q) F ∼ F ( p , q )
,则
1 F ∼ F ( q , p ) \frac{1}{F} \sim F(q, p) F 1 ∼ F ( q , p )
,可得
Y ∼ F ( n , 1 ) .
Y \sim F(n, 1).
Y ∼ F ( n , 1 ) . ✅ 故选项 C 正确。 ❌ 选项 A 与 B 错误,因为
Y Y Y
不是卡方分布。 ❌ 选项 D 错误,因为
Y ∼ F ( n , 1 ) Y \sim F(n, 1) Y ∼ F ( n , 1 )
,而非
F ( 1 , n ) F(1, n) F ( 1 , n )
。
解答题 13 过坐标原点作曲线
y = ln x y = \ln x y = ln x
的切线,该切线与曲线
y = ln x y = \ln x y = ln x
及
x x x
轴围成平面图形
D D D
.
(1) 求
D D D
的面积
A A A
;
(2) 求
D D D
绕直线
x = e x = \e x = e
旋转一周所得旋转体的体积
V V V
.
【答案】
(1)
A = e 2 − 1 A = \frac{e}{2} - 1 A = 2 e − 1
(2)
V = π 6 ( 5 e 2 − 12 e + 3 ) V = \frac{\pi}{6} (5e^2 - 12e + 3) V = 6 π ( 5 e 2 − 12 e + 3 )
【解析】
(1) 求面积
A A A
:
过原点作曲线
y = ln x y = \ln x y = ln x
的切线,设切点为
( a , ln a ) (a, \ln a) ( a , ln a )
,切线斜率为
1 a \frac{1}{a} a 1
。切线方程过原点,代入得
− ln a = − 1 -\ln a = -1 − ln a = − 1
,即
a = e a = e a = e
。切点为
( e , 1 ) (e, 1) ( e , 1 )
,切线方程为
y = x e y = \frac{x}{e} y = e x
。
图形
D D D
由切线
y = x e y = \frac{x}{e} y = e x
、曲线
y = ln x y = \ln x y = ln x
及
x x x
轴围成。区域
D D D
在
x ∈ [ 0 , 1 ] x \in [0,1] x ∈ [ 0 , 1 ]
上边界为
y = x e y = \frac{x}{e} y = e x
,下边界为
y = 0 y = 0 y = 0
;在
x ∈ [ 1 , e ] x \in [1,e] x ∈ [ 1 , e ]
上边界为
y = x e y = \frac{x}{e} y = e x
,下边界为
y = ln x y = \ln x y = ln x
。
面积
A A A
为:
A = ∫ 0 1 x e d x + ∫ 1 e ( x e − ln x ) d x A = \int_{0}^{1} \frac{x}{e} \, dx + \int_{1}^{e} \left( \frac{x}{e} - \ln x \right) dx A = ∫ 0 1 e x d x + ∫ 1 e ( e x − ln x ) d x 计算得:
∫ 0 1 x e d x = 1 2 e , ∫ 1 e x e d x = 1 2 ( e − 1 e ) , ∫ 1 e ln x d x = 1 \int_{0}^{1} \frac{x}{e} \, dx = \frac{1}{2e}, \quad \int_{1}^{e} \frac{x}{e} \, dx = \frac{1}{2} \left( e - \frac{1}{e} \right), \quad \int_{1}^{e} \ln x \, dx = 1 ∫ 0 1 e x d x = 2 e 1 , ∫ 1 e e x d x = 2 1 ( e − e 1 ) , ∫ 1 e ln x d x = 1 所以:
A = 1 2 e + 1 2 ( e − 1 e ) − 1 = e 2 − 1 A = \frac{1}{2e} + \frac{1}{2} \left( e - \frac{1}{e} \right) - 1 = \frac{e}{2} - 1 A = 2 e 1 + 2 1 ( e − e 1 ) − 1 = 2 e − 1 (2) 求体积
V V V
:
D D D
绕直线
x = e x = e x = e
旋转一周。对于
y ∈ [ 0 , 1 ] y \in [0,1] y ∈ [ 0 , 1 ]
,区域
D D D
在
x x x
方向从
x = e y x = ey x = ey
到
x = e y x = e^y x = e y
。绕
x = e x = e x = e
旋转时,外半径为
e − e y e - ey e − ey
,内半径为
e − e y e - e^y e − e y
。
体积
V V V
为:
V = π ∫ 0 1 [ ( e − e y ) 2 − ( e − e y ) 2 ] d y V = \pi \int_{0}^{1} \left[ (e - ey)^2 - (e - e^y)^2 \right] dy V = π ∫ 0 1 [ ( e − ey ) 2 − ( e − e y ) 2 ] d y 展开并积分:
V = π ∫ 0 1 [ e 2 ( y 2 − 2 y ) + 2 e e y − e 2 y ] d y V = \pi \int_{0}^{1} \left[ e^2 (y^2 - 2y) + 2e e^y - e^{2y} \right] dy V = π ∫ 0 1 [ e 2 ( y 2 − 2 y ) + 2 e e y − e 2 y ] d y 计算:
∫ 0 1 e 2 ( y 2 − 2 y ) d y = − 2 3 e 2 , ∫ 0 1 2 e e y d y = 2 e 2 − 2 e , ∫ 0 1 e 2 y d y = 1 2 ( e 2 − 1 ) \int_{0}^{1} e^2 (y^2 - 2y) dy = -\frac{2}{3} e^2, \quad \int_{0}^{1} 2e e^y dy = 2e^2 - 2e, \quad \int_{0}^{1} e^{2y} dy = \frac{1}{2} (e^2 - 1) ∫ 0 1 e 2 ( y 2 − 2 y ) d y = − 3 2 e 2 , ∫ 0 1 2 e e y d y = 2 e 2 − 2 e , ∫ 0 1 e 2 y d y = 2 1 ( e 2 − 1 ) 所以:
V = π [ − 2 3 e 2 + 2 e 2 − 2 e − 1 2 e 2 + 1 2 ] = π [ 5 6 e 2 − 2 e + 1 2 ] = π 6 ( 5 e 2 − 12 e + 3 ) V = \pi \left[ -\frac{2}{3} e^2 + 2e^2 - 2e - \frac{1}{2} e^2 + \frac{1}{2} \right] = \pi \left[ \frac{5}{6} e^2 - 2e + \frac{1}{2} \right] = \frac{\pi}{6} (5e^2 - 12e + 3) V = π [ − 3 2 e 2 + 2 e 2 − 2 e − 2 1 e 2 + 2 1 ] = π [ 6 5 e 2 − 2 e + 2 1 ] = 6 π ( 5 e 2 − 12 e + 3 ) 14 将函数
f ( x ) = arctan 1 − 2 x 1 + 2 x f(x) = \arctan \frac{1 - 2x}{1 + 2x} f ( x ) = arctan 1 + 2 x 1 − 2 x
展开成
x x x
的幂级数,
并求级数
∑ n = 0 ∞ ( − 1 ) n 2 n + 1 \sum_{n = 0}^{\infty}\frac{(- 1)^n}{2n + 1} ∑ n = 0 ∞ 2 n + 1 ( − 1 ) n
的和.
【答案】
函数
f ( x ) = arctan 1 − 2 x 1 + 2 x f(x) = \arctan \frac{1 - 2x}{1 + 2x} f ( x ) = arctan 1 + 2 x 1 − 2 x
的幂级数展开为:
f ( x ) = π 4 − ∑ n = 0 ∞ ( − 1 ) n 2 2 n + 1 x 2 n + 1 2 n + 1 , ∣ x ∣ < 1 2 . f(x) = \frac{\pi}{4} - \sum_{n=0}^{\infty} (-1)^n \frac{2^{2n+1} x^{2n+1}}{2n+1}, \quad |x| < \frac{1}{2}. f ( x ) = 4 π − n = 0 ∑ ∞ ( − 1 ) n 2 n + 1 2 2 n + 1 x 2 n + 1 , ∣ x ∣ < 2 1 . 级数
∑ n = 0 ∞ ( − 1 ) n 2 n + 1 \sum_{n=0}^{\infty} \frac{(-1)^n}{2n+1} ∑ n = 0 ∞ 2 n + 1 ( − 1 ) n
的和为
π 4 \frac{\pi}{4} 4 π
.
【解析】
首先,利用反正切函数的性质:
arctan u − arctan v = arctan u − v 1 + u v \arctan u - \arctan v = \arctan \frac{u - v}{1 + uv} arctan u − arctan v = arctan 1 + uv u − v
(在适当范围内)。令
u = 1 u = 1 u = 1
,
v = 2 x v = 2x v = 2 x
,则:
arctan 1 − arctan 2 x = arctan 1 − 2 x 1 + 2 x , \arctan 1 - \arctan 2x = \arctan \frac{1 - 2x}{1 + 2x}, arctan 1 − arctan 2 x = arctan 1 + 2 x 1 − 2 x , 所以:
f ( x ) = arctan 1 − 2 x 1 + 2 x = π 4 − arctan 2 x . f(x) = \arctan \frac{1 - 2x}{1 + 2x} = \frac{\pi}{4} - \arctan 2x. f ( x ) = arctan 1 + 2 x 1 − 2 x = 4 π − arctan 2 x . 已知
arctan y \arctan y arctan y
的幂级数展开为
arctan y = ∑ n = 0 ∞ ( − 1 ) n y 2 n + 1 2 n + 1 \arctan y = \sum_{n=0}^{\infty} (-1)^n \frac{y^{2n+1}}{2n+1} arctan y = ∑ n = 0 ∞ ( − 1 ) n 2 n + 1 y 2 n + 1
,对于
∣ y ∣ < 1 |y| < 1 ∣ y ∣ < 1
。代入
y = 2 x y = 2x y = 2 x
,得:
arctan 2 x = ∑ n = 0 ∞ ( − 1 ) n ( 2 x ) 2 n + 1 2 n + 1 = ∑ n = 0 ∞ ( − 1 ) n 2 2 n + 1 x 2 n + 1 2 n + 1 , ∣ 2 x ∣ < 1 ∣ x ∣ < 1 2 . \arctan 2x = \sum_{n=0}^{\infty} (-1)^n \frac{(2x)^{2n+1}}{2n+1} = \sum_{n=0}^{\infty} (-1)^n \frac{2^{2n+1} x^{2n+1}}{2n+1}, \quad |2x| < 1 \ |x| < \frac{1}{2}. arctan 2 x = n = 0 ∑ ∞ ( − 1 ) n 2 n + 1 ( 2 x ) 2 n + 1 = n = 0 ∑ ∞ ( − 1 ) n 2 n + 1 2 2 n + 1 x 2 n + 1 , ∣2 x ∣ < 1 ∣ x ∣ < 2 1 . 因此:
f ( x ) = π 4 − ∑ n = 0 ∞ ( − 1 ) n 2 2 n + 1 x 2 n + 1 2 n + 1 , ∣ x ∣ < 1 2 . f(x) = \frac{\pi}{4} - \sum_{n=0}^{\infty} (-1)^n \frac{2^{2n+1} x^{2n+1}}{2n+1}, \quad |x| < \frac{1}{2}. f ( x ) = 4 π − n = 0 ∑ ∞ ( − 1 ) n 2 n + 1 2 2 n + 1 x 2 n + 1 , ∣ x ∣ < 2 1 . 这就是
f ( x ) f(x) f ( x )
的幂级数展开。
接下来,求级数
∑ n = 0 ∞ ( − 1 ) n 2 n + 1 \sum_{n=0}^{\infty} \frac{(-1)^n}{2n+1} ∑ n = 0 ∞ 2 n + 1 ( − 1 ) n
的和。考虑
f ( x ) f(x) f ( x )
在
x = 1 2 x = \frac{1}{2} x = 2 1
处的值。当
x = 1 2 x = \frac{1}{2} x = 2 1
时:
f ( 1 2 ) = arctan 1 − 2 ⋅ 1 2 1 + 2 ⋅ 1 2 = arctan 0 = 0. f\left(\frac{1}{2}\right) = \arctan \frac{1 - 2 \cdot \frac{1}{2}}{1 + 2 \cdot \frac{1}{2}} = \arctan 0 = 0. f ( 2 1 ) = arctan 1 + 2 ⋅ 2 1 1 − 2 ⋅ 2 1 = arctan 0 = 0. 从幂级数展开式代入
x = 1 2 x = \frac{1}{2} x = 2 1
:
f ( 1 2 ) = π 4 − ∑ n = 0 ∞ ( − 1 ) n 2 2 n + 1 ( 1 2 ) 2 n + 1 2 n + 1 = π 4 − ∑ n = 0 ∞ ( − 1 ) n 2 2 n + 1 2 n + 1 ⋅ 1 2 2 n + 1 = π 4 − ∑ n = 0 ∞ ( − 1 ) n 2 n + 1 . f\left(\frac{1}{2}\right) = \frac{\pi}{4} - \sum_{n=0}^{\infty} (-1)^n \frac{2^{2n+1} \left(\frac{1}{2}\right)^{2n+1}}{2n+1} = \frac{\pi}{4} - \sum_{n=0}^{\infty} (-1)^n \frac{2^{2n+1}}{2n+1} \cdot \frac{1}{2^{2n+1}} = \frac{\pi}{4} - \sum_{n=0}^{\infty} \frac{(-1)^n}{2n+1}. f ( 2 1 ) = 4 π − n = 0 ∑ ∞ ( − 1 ) n 2 n + 1 2 2 n + 1 ( 2 1 ) 2 n + 1 = 4 π − n = 0 ∑ ∞ ( − 1 ) n 2 n + 1 2 2 n + 1 ⋅ 2 2 n + 1 1 = 4 π − n = 0 ∑ ∞ 2 n + 1 ( − 1 ) n . 由于
f ( 1 2 ) = 0 f\left(\frac{1}{2}\right) = 0 f ( 2 1 ) = 0
,所以:
0 = π 4 − ∑ n = 0 ∞ ( − 1 ) n 2 n + 1 , 0 = \frac{\pi}{4} - \sum_{n=0}^{\infty} \frac{(-1)^n}{2n+1}, 0 = 4 π − n = 0 ∑ ∞ 2 n + 1 ( − 1 ) n , 即:
∑ n = 0 ∞ ( − 1 ) n 2 n + 1 = π 4 . \sum_{n=0}^{\infty} \frac{(-1)^n}{2n+1} = \frac{\pi}{4}. n = 0 ∑ ∞ 2 n + 1 ( − 1 ) n = 4 π . 该级数在
x = 1 2 x = \frac{1}{2} x = 2 1
处收敛,因此求和成立。
15 已知平面区域
D = { ( x , y ) ∣ 0 ≤ x ≤ π , 0 ≤ y ≤ π } D = \{(x,y)\left| 0 \le x \le \pi ,0 \le y \le \pi \right.\} D = {( x , y ) ∣ 0 ≤ x ≤ π , 0 ≤ y ≤ π }
,
L L L
为
D D D
的正向边界.试证:
(1)
∮ L x e sin y d y − y e − sin x d x = ∮ L x e − sin y d y − y e sin x d x \oint_L x\e^{\sin y} \dy - y\e^{- \sin x} \dx = \oint_L x\e^{- \sin y} \dy - y\e^{\sin x} \dx ∮ L x e s i n y d y − y e − s i n x d x = ∮ L x e − s i n y d y − y e s i n x d x
;
(2)
∮ L x e sin y d y − y e − sin x d x ≥ 2 π 2 \oint_L x\e^{\sin y} \dy - y\e^{- \sin x} \dx \ge 2\pi^2 ∮ L x e s i n y d y − y e − s i n x d x ≥ 2 π 2
.
【解析】
(Ⅰ) 由格林公式有
∮ L x e sin y d y − y e − sin x d x = ∬ D ( e sin y + e − sin x ) d x d y , \oint_L xe^{\sin y} dy - ye^{-\sin x} dx = \iint_D (e^{\sin y} + e^{-\sin x}) dx dy, ∮ L x e s i n y d y − y e − s i n x d x = ∬ D ( e s i n y + e − s i n x ) d x d y ,
∮ L x e − sin y d y − y e sin x d x = ∬ D ( e − sin y + e sin x ) d x d y . \oint_L xe^{-\sin y} dy - ye^{\sin x} dx = \iint_D (e^{-\sin y} + e^{\sin x}) dx dy. ∮ L x e − s i n y d y − y e s i n x d x = ∬ D ( e − s i n y + e s i n x ) d x d y . 因为积分区域
D D D
关于
y = x y = x y = x
对称,所以交换
x x x
和
y y y
后二重积分不变:
∬ D ( e sin y + e − sin x ) d x d y = ∬ D ( e − sin y + e sin x ) d x d y , \iint_D (e^{\sin y} + e^{-\sin x}) dx dy = \iint_D (e^{-\sin y} + e^{\sin x}) dx dy, ∬ D ( e s i n y + e − s i n x ) d x d y = ∬ D ( e − s i n y + e s i n x ) d x d y , 从而有
∮ L x e sin y d y − y e − sin x d x = ∮ L x e − sin y d y − y e sin x d x . \oint_L xe^{\sin y} dy - ye^{-\sin x} dx = \oint_L xe^{-\sin y} dy - ye^{\sin x} dx. ∮ L x e s i n y d y − y e − s i n x d x = ∮ L x e − s i n y d y − y e s i n x d x . (Ⅱ) 由格林公式及轮换对称性有
∮ L x e sin y d y − y e − sin x d x = ∬ D ( e sin y + e − sin x ) d x d y = ∬ D e sin y d x d y + ∬ D e − sin x d x d y = ∬ D e sin x d x d y + ∬ D e − sin x d x d y = ∬ D ( e sin x + e − sin x ) d x d y ≥ ∬ D 2 d x d y = 2 π 2 .
\begin{aligned}
\oint_L xe^{\sin y} dy - ye^{-\sin x} dx
&= \iint_D (e^{\sin y} + e^{-\sin x}) dx dy \\
&= \iint_D e^{\sin y} dx dy + \iint_D e^{-\sin x} dx dy \\
&= \iint_D e^{\sin x} dx dy + \iint_D e^{-\sin x} dx dy \\
&= \iint_D (e^{\sin x} + e^{-\sin x}) dx dy \geq \iint_D 2dx dy = 2\pi^2.
\end{aligned}
∮ L x e s i n y d y − y e − s i n x d x = ∬ D ( e s i n y + e − s i n x ) d x d y = ∬ D e s i n y d x d y + ∬ D e − s i n x d x d y = ∬ D e s i n x d x d y + ∬ D e − s i n x d x d y = ∬ D ( e s i n x + e − s i n x ) d x d y ≥ ∬ D 2 d x d y = 2 π 2 . 16 某建筑工程打地基时,需用汽锤将桩打进土层.汽锤每次击打,都将克服土层对桩的阻力而作功.
设土层对桩的阻力的大小与桩被打进地下的深度成正比(比例系数为
k k k
,
k > 0 k > 0 k > 0
).
汽锤第一次击打将桩打进地下
a a a
米.根据设计方案,
要求汽锤每次击打桩时所作的功与前一次击打时所作的功之比为常数
r r r
(
0 < r < 1 0 < r < 1 0 < r < 1
).问
(1) 汽锤击打桩
3 3 3
次后,可将桩打进地下多深?
(2) 若击打次数不限,汽锤至多能将桩打进地下多深?
【答案】 (1) 汽锤击打桩3次后,可将桩打进地下
a 1 + r + r 2 a \sqrt{1 + r + r^2} a 1 + r + r 2
米。 (2) 汽锤至多能将桩打进地下
a 1 − r \frac{a}{\sqrt{1 - r}} 1 − r a
米。
【解析】 (Ⅰ) 建立坐标系,地面作为坐标原点,向下为
x x x
轴正向。设第
n n n
次击打后,桩被打进地下
x n x_n x n
; 第
n n n
次击打时,汽锤所作的功为
W n ( n = 1 , 2 , 3 , ⋯ ) W_n \ (n = 1, 2, 3, \cdots) W n ( n = 1 , 2 , 3 , ⋯ )
。由题设,当桩被打进地下的深度为
x x x
时,土层对桩的阻力的大小为
k x kx k x
,汽锤所作的功等于克服阻力所做的功,所以
W 1 = ∫ 0 x 1 k x d x = k 2 x 1 2 , W 2 = ∫ x 1 x 2 k x d x = k 2 ( x 2 2 − x 1 2 ) , W_1 = \int_{0}^{x_1} kx \, dx = \frac{k}{2} x_1^2, \quad W_2 = \int_{x_1}^{x_2} kx \, dx = \frac{k}{2} (x_2^2 - x_1^2), W 1 = ∫ 0 x 1 k x d x = 2 k x 1 2 , W 2 = ∫ x 1 x 2 k x d x = 2 k ( x 2 2 − x 1 2 ) ,
W 3 = ∫ x 2 x 3 k x d x = k 2 ( x 3 2 − x 2 2 ) . W_3 = \int_{x_2}^{x_3} kx \, dx = \frac{k}{2} (x_3^2 - x_2^2). W 3 = ∫ x 2 x 3 k x d x = 2 k ( x 3 2 − x 2 2 ) . 又
W 2 = r W 1 , W 3 = r W 2 = r 2 W 1 , x 1 = a W_2 = rW_1, \ W_3 = rW_2 = r^2W_1, \ x_1 = a W 2 = r W 1 , W 3 = r W 2 = r 2 W 1 , x 1 = a
,所以
k 2 x 3 2 = W 1 + W 2 + W 3 = ( 1 + r + r 2 ) W 1 = ( 1 + r + r 2 ) k 2 a 2 . \frac{k}{2}x_3^2 = W_1 + W_2 + W_3 = (1 + r + r^2)W_1 = (1 + r + r^2)\frac{k}{2}a^2. 2 k x 3 2 = W 1 + W 2 + W 3 = ( 1 + r + r 2 ) W 1 = ( 1 + r + r 2 ) 2 k a 2 . 于是
x 3 = a 1 + r + r 2 x_3 = a\sqrt{1 + r + r^2} x 3 = a 1 + r + r 2
。
(Ⅱ) 和 (Ⅰ) 类似可得
k 2 x n 2 = W 1 + W 2 + ⋯ + W n \frac{k}{2}x_n^2 = W_1 + W_2 + \cdots + W_n 2 k x n 2 = W 1 + W 2 + ⋯ + W n
= ( 1 + r + ⋯ + r n − 1 ) W 1 = ( 1 + r + ⋯ + r n − 1 ) k 2 a 2 . = (1 + r + \cdots + r^{n-1})W_1 = (1 + r + \cdots + r^{n-1})\frac{k}{2}a^2. = ( 1 + r + ⋯ + r n − 1 ) W 1 = ( 1 + r + ⋯ + r n − 1 ) 2 k a 2 . 从而求得
x n = a 1 + r + ⋯ + r n − 1 = a 1 − r n 1 − r . x_n = a\sqrt{1 + r + \cdots + r^{n-1}} = a\sqrt{\frac{1-r^n}{1-r}}. x n = a 1 + r + ⋯ + r n − 1 = a 1 − r 1 − r n . 由于
0 < r < 1 0 < r < 1 0 < r < 1
,所以
lim n → ∞ x n = a 1 − r \lim_{n \to \infty} x_n = \frac{a}{\sqrt{1-r}} lim n → ∞ x n = 1 − r a
.
17 设函数
y = y ( x ) y = y(x) y = y ( x )
在
( − ∞ , + ∞ ) (-\infty , +\infty) ( − ∞ , + ∞ )
内具有二阶导数,且
y ′ ≠ 0 y' \ne 0 y ′ = 0
,
x = x ( y ) x = x(y) x = x ( y )
是
y = y ( x ) y = y(x) y = y ( x )
的反函数.
(1) 试将
x = x ( y ) x = x(y) x = x ( y )
所满足的微分方程
d 2 x d y 2 + ( y + sin x ) ( d x d y ) 3 = 0 \frac{\d^2x}{\dy^2} + (y + \sin x) \left(\frac{\dx}{\dy} \right)^3 = 0 d y 2 d 2 x + ( y + sin x ) ( d y d x ) 3 = 0
变换为
y = y ( x ) y = y(x) y = y ( x )
满足的微分方程;
(2) 求变换后的微分方程满足初始条件
y ( 0 ) = 0 , y ′ ( 0 ) = 3 2 y(0) = 0,y'(0) = \frac{3}{2} y ( 0 ) = 0 , y ′ ( 0 ) = 2 3
的解.
【答案】
(1) 变换后的微分方程为
y ′ ′ − y = sin x y'' - y = \sin x y ′′ − y = sin x (2) 满足初始条件
y ( 0 ) = 0 , y ′ ( 0 ) = 3 2 y(0) = 0, y'(0) = \frac{3}{2} y ( 0 ) = 0 , y ′ ( 0 ) = 2 3
的解为
y = e x − e − x − 1 2 sin x y = e^x - e^{-x} - \frac{1}{2} \sin x y = e x − e − x − 2 1 sin x
.
【解析】
(1) 给定反函数
x = x ( y ) x = x(y) x = x ( y )
满足的微分方程:
d 2 x d y 2 + ( y + sin x ) ( d x d y ) 3 = 0 \frac{\mathrm{d}^2 x}{\mathrm{d} y^2} + (y + \sin x) \left( \frac{\mathrm{d} x}{\mathrm{d} y} \right)^3 = 0 d y 2 d 2 x + ( y + sin x ) ( d y d x ) 3 = 0 利用反函数导数关系:
d x d y = 1 d y d x = 1 y ′ , d 2 x d y 2 = d d y ( 1 y ′ ) = − y ′ ′ ( y ′ ) 3 \frac{\mathrm{d} x}{\mathrm{d} y} = \frac{1}{\frac{\mathrm{d} y}{\mathrm{d} x}} = \frac{1}{y'}, \quad \frac{\mathrm{d}^2 x}{\mathrm{d} y^2} = \frac{\mathrm{d}}{\mathrm{d} y} \left( \frac{1}{y'} \right) = -\frac{y''}{(y')^3} d y d x = d x d y 1 = y ′ 1 , d y 2 d 2 x = d y d ( y ′ 1 ) = − ( y ′ ) 3 y ′′ 代入原方程:
− y ′ ′ ( y ′ ) 3 + ( y + sin x ) ( 1 y ′ ) 3 = 0 -\frac{y''}{(y')^3} + (y + \sin x) \left( \frac{1}{y'} \right)^3 = 0 − ( y ′ ) 3 y ′′ + ( y + sin x ) ( y ′ 1 ) 3 = 0 两边乘以
( y ′ ) 3 (y')^3 ( y ′ ) 3
(因
y ′ ≠ 0 y' \ne 0 y ′ = 0
):
− y ′ ′ + ( y + sin x ) = 0 -y'' + (y + \sin x) = 0 − y ′′ + ( y + sin x ) = 0 即得变换后的微分方程:
y ′ ′ − y = sin x y'' - y = \sin x y ′′ − y = sin x (2) 求解微分方程
y ′ ′ − y = sin x y'' - y = \sin x y ′′ − y = sin x
满足
y ( 0 ) = 0 , y ′ ( 0 ) = 3 2 y(0) = 0, y'(0) = \frac{3}{2} y ( 0 ) = 0 , y ′ ( 0 ) = 2 3
。
齐次方程
y ′ ′ − y = 0 y'' - y = 0 y ′′ − y = 0
的通解为
y h = C 1 e x + C 2 e − x y_h = C_1 e^x + C_2 e^{-x} y h = C 1 e x + C 2 e − x
。
设特解形式
y p = A cos x + B sin x y_p = A \cos x + B \sin x y p = A cos x + B sin x
,代入方程:
y p ′ = − A sin x + B cos x , y p ′ ′ = − A cos x − B sin x y_p' = -A \sin x + B \cos x, \quad y_p'' = -A \cos x - B \sin x y p ′ = − A sin x + B cos x , y p ′′ = − A cos x − B sin x
y p ′ ′ − y p = ( − A cos x − B sin x ) − ( A cos x + B sin x ) = − 2 A cos x − 2 B sin x = sin x y_p'' - y_p = (-A \cos x - B \sin x) - (A \cos x + B \sin x) = -2A \cos x - 2B \sin x = \sin x y p ′′ − y p = ( − A cos x − B sin x ) − ( A cos x + B sin x ) = − 2 A cos x − 2 B sin x = sin x 比较系数:
− 2 A = 0 , − 2 B = 1 ⟹ A = 0 , B = − 1 2 -2A = 0, \quad -2B = 1 \implies A = 0, \quad B = -\frac{1}{2} − 2 A = 0 , − 2 B = 1 ⟹ A = 0 , B = − 2 1 特解
y p = − 1 2 sin x y_p = -\frac{1}{2} \sin x y p = − 2 1 sin x
,通解:
y = y h + y p = C 1 e x + C 2 e − x − 1 2 sin x y = y_h + y_p = C_1 e^x + C_2 e^{-x} - \frac{1}{2} \sin x y = y h + y p = C 1 e x + C 2 e − x − 2 1 sin x 应用初始条件:
y ( 0 ) = C 1 + C 2 = 0 , y ′ ( 0 ) = C 1 − C 2 − 1 2 = 3 2 y(0) = C_1 + C_2 = 0, \quad y'(0) = C_1 - C_2 - \frac{1}{2} = \frac{3}{2} y ( 0 ) = C 1 + C 2 = 0 , y ′ ( 0 ) = C 1 − C 2 − 2 1 = 2 3 解得:
C 1 = 1 , C 2 = − 1 C_1 = 1, \quad C_2 = -1 C 1 = 1 , C 2 = − 1 故解为:
y = e x − e − x − 1 2 sin x y = e^x - e^{-x} - \frac{1}{2} \sin x y = e x − e − x − 2 1 sin x 18 设函数
f ( x ) f(x) f ( x )
连续且恒大于零,
F ( t ) = ∭ Ω ( t ) f ( x 2 + y 2 + z 2 ) d v ∬ D ( t ) f ( x 2 + y 2 ) d σ , G ( t ) = ∬ D ( t ) f ( x 2 + y 2 ) d σ ∫ − t t f ( x 2 ) d x , F(t) = \frac{\iiint_{\Omega(t)} f(x^2 + y^2 + z^2)\dv}{\iint_{D(t)} f(x^2 + y^2)\d\sigma},\qquad
G(t) = \frac{\iint_{D(t)} f(x^2 + y^2)\d\sigma}{\int_{- t}^t f(x^2)\dx}, F ( t ) = ∬ D ( t ) f ( x 2 + y 2 ) d σ ∭ Ω ( t ) f ( x 2 + y 2 + z 2 ) d v , G ( t ) = ∫ − t t f ( x 2 ) d x ∬ D ( t ) f ( x 2 + y 2 ) d σ , 其中
Ω ( t ) = { ( x , y , z ) ∣ x 2 + y 2 + z 2 ≤ t 2 } \Omega (t) = \{(x,y,z)\left| x^2 + y^2 + z^2 \right. \le t^2\} Ω ( t ) = {( x , y , z ) x 2 + y 2 + z 2 ≤ t 2 }
,
D ( t ) = { ( x , y ) ∣ x 2 + y 2 ≤ t 2 } D(t)=\{(x,y)\left| x^2 + y^2 \right. \le t^2\} D ( t ) = {( x , y ) x 2 + y 2 ≤ t 2 }
.
(1) 讨论
F ( t ) F(t) F ( t )
在区间
( 0 , + ∞ ) (0, +\infty) ( 0 , + ∞ )
内的单调性.
(2) 证明当
t > 0 t > 0 t > 0
时,
F ( t ) > 2 π G ( t ) F(t) > \frac{2}{\pi}G(t) F ( t ) > π 2 G ( t )
.
【答案】
(1) 函数
F ( t ) F(t) F ( t )
在区间
( 0 , + ∞ ) (0, +\infty) ( 0 , + ∞ )
内严格单调递增。
(2) 当
t > 0 t > 0 t > 0
时,有
F ( t ) > 2 π G ( t ) F(t) > \frac{2}{\pi} G(t) F ( t ) > π 2 G ( t )
。
【解析】
(1) 考虑函数
F ( t ) = ∭ Ω ( t ) f ( x 2 + y 2 + z 2 ) d V ∬ D ( t ) f ( x 2 + y 2 ) d σ .
F(t) = \frac{\iiint_{\Omega(t)} f(x^2 + y^2 + z^2) \, \mathrm{d}V}{\iint_{D(t)} f(x^2 + y^2) \, \mathrm{d}\sigma}.
F ( t ) = ∬ D ( t ) f ( x 2 + y 2 ) d σ ∭ Ω ( t ) f ( x 2 + y 2 + z 2 ) d V . 通过球坐标变换,分子化为
4 π ∫ 0 t f ( ρ 2 ) ρ 2 d ρ ,
4\pi \int_0^t f(\rho^2) \rho^2 \, \mathrm{d}\rho,
4 π ∫ 0 t f ( ρ 2 ) ρ 2 d ρ , 分母化为
2 π ∫ 0 t f ( r 2 ) r d r ,
2\pi \int_0^t f(r^2) r \, \mathrm{d}r,
2 π ∫ 0 t f ( r 2 ) r d r , 因此
F ( t ) = 2 ⋅ ∫ 0 t f ( ρ 2 ) ρ 2 d ρ ∫ 0 t f ( r 2 ) r d r .
F(t) = 2 \cdot \frac{\int_0^t f(\rho^2) \rho^2 \, \mathrm{d}\rho}{\int_0^t f(r^2) r \, \mathrm{d}r}.
F ( t ) = 2 ⋅ ∫ 0 t f ( r 2 ) r d r ∫ 0 t f ( ρ 2 ) ρ 2 d ρ . 令
s = ρ 2 s = \rho^2 s = ρ 2
,
u = r 2 u = r^2 u = r 2
,则
F ( t ) = 2 ⋅ ∫ 0 t 2 f ( s ) s 1 / 2 d s ∫ 0 t 2 f ( u ) d u .
F(t) = 2 \cdot \frac{\int_0^{t^2} f(s) s^{1/2} \, \mathrm{d}s}{\int_0^{t^2} f(u) \, \mathrm{d}u}.
F ( t ) = 2 ⋅ ∫ 0 t 2 f ( u ) d u ∫ 0 t 2 f ( s ) s 1/2 d s . 定义
H ( u ) = 2 ⋅ ∫ 0 u f ( s ) s 1 / 2 d s ∫ 0 u f ( s ) d s ,
H(u) = 2 \cdot \frac{\int_0^u f(s) s^{1/2} \, \mathrm{d}s}{\int_0^u f(s) \, \mathrm{d}s},
H ( u ) = 2 ⋅ ∫ 0 u f ( s ) d s ∫ 0 u f ( s ) s 1/2 d s , 则
F ( t ) = H ( t 2 ) F(t) = H(t^2) F ( t ) = H ( t 2 )
。计算
H ′ ( u ) H'(u) H ′ ( u )
:
H ′ ( u ) = 2 ⋅ f ( u ) u 1 / 2 ∫ 0 u f ( s ) d s − ∫ 0 u f ( s ) s 1 / 2 d s ⋅ f ( u ) [ ∫ 0 u f ( s ) d s ] 2 = 2 f ( u ) ⋅ u 1 / 2 ∫ 0 u f ( s ) d s − ∫ 0 u f ( s ) s 1 / 2 d s [ ∫ 0 u f ( s ) d s ] 2 .
H'(u) = 2 \cdot \frac{f(u) u^{1/2} \int_0^u f(s) \, \mathrm{d}s - \int_0^u f(s) s^{1/2} \, \mathrm{d}s \cdot f(u)}{\left[\int_0^u f(s) \, \mathrm{d}s\right]^2} = 2 f(u) \cdot \frac{u^{1/2} \int_0^u f(s) \, \mathrm{d}s - \int_0^u f(s) s^{1/2} \, \mathrm{d}s}{\left[\int_0^u f(s) \, \mathrm{d}s\right]^2}.
H ′ ( u ) = 2 ⋅ [ ∫ 0 u f ( s ) d s ] 2 f ( u ) u 1/2 ∫ 0 u f ( s ) d s − ∫ 0 u f ( s ) s 1/2 d s ⋅ f ( u ) = 2 f ( u ) ⋅ [ ∫ 0 u f ( s ) d s ] 2 u 1/2 ∫ 0 u f ( s ) d s − ∫ 0 u f ( s ) s 1/2 d s . 令
I ( u ) = u 1 / 2 ∫ 0 u f ( s ) d s − ∫ 0 u f ( s ) s 1 / 2 d s = ∫ 0 u f ( s ) ( u 1 / 2 − s 1 / 2 ) d s .
I(u) = u^{1/2} \int_0^u f(s) \, \mathrm{d}s - \int_0^u f(s) s^{1/2} \, \mathrm{d}s = \int_0^u f(s) (u^{1/2} - s^{1/2}) \, \mathrm{d}s.
I ( u ) = u 1/2 ∫ 0 u f ( s ) d s − ∫ 0 u f ( s ) s 1/2 d s = ∫ 0 u f ( s ) ( u 1/2 − s 1/2 ) d s . 由于
f ( s ) > 0 f(s) > 0 f ( s ) > 0
,且当
s ∈ [ 0 , u ) s \in [0, u) s ∈ [ 0 , u )
时
u 1 / 2 − s 1 / 2 > 0 u^{1/2} - s^{1/2} > 0 u 1/2 − s 1/2 > 0
,故
I ( u ) > 0 I(u) > 0 I ( u ) > 0
,从而
H ′ ( u ) > 0 H'(u) > 0 H ′ ( u ) > 0
,即
H ( u ) H(u) H ( u )
在
u > 0 u > 0 u > 0
时严格单调递增。由于
t 2 t^2 t 2
随
t t t
递增,故
F ( t ) F(t) F ( t )
在
( 0 , + ∞ ) (0, +\infty) ( 0 , + ∞ )
内严格单调递增。
(2) 需证当
t > 0 t > 0 t > 0
时
F ( t ) > 2 π G ( t ) .
F(t) > \frac{2}{\pi} G(t).
F ( t ) > π 2 G ( t ) . 由
G ( t ) = ∬ D ( t ) f ( x 2 + y 2 ) d σ ∫ − t t f ( x 2 ) d x ,
G(t) = \frac{\iint_{D(t)} f(x^2 + y^2) \, \mathrm{d}\sigma}{\int_{-t}^t f(x^2) \, \mathrm{d}x},
G ( t ) = ∫ − t t f ( x 2 ) d x ∬ D ( t ) f ( x 2 + y 2 ) d σ , 通过极坐标变换,分子化为
π ∫ 0 t 2 f ( u ) d u ,
\pi \int_0^{t^2} f(u) \, \mathrm{d}u,
π ∫ 0 t 2 f ( u ) d u , 分母化为
∫ 0 t 2 f ( v ) v − 1 / 2 d v ,
\int_0^{t^2} f(v) v^{-1/2} \, \mathrm{d}v,
∫ 0 t 2 f ( v ) v − 1/2 d v , 故
G ( t ) = π ⋅ ∫ 0 t 2 f ( s ) d s ∫ 0 t 2 f ( s ) s − 1 / 2 d s .
G(t) = \pi \cdot \frac{\int_0^{t^2} f(s) \, \mathrm{d}s}{\int_0^{t^2} f(s) s^{-1/2} \, \mathrm{d}s}.
G ( t ) = π ⋅ ∫ 0 t 2 f ( s ) s − 1/2 d s ∫ 0 t 2 f ( s ) d s . 因此
2 π G ( t ) = 2 ⋅ ∫ 0 t 2 f ( s ) d s ∫ 0 t 2 f ( s ) s − 1 / 2 d s .
\frac{2}{\pi} G(t) = 2 \cdot \frac{\int_0^{t^2} f(s) \, \mathrm{d}s}{\int_0^{t^2} f(s) s^{-1/2} \, \mathrm{d}s}.
π 2 G ( t ) = 2 ⋅ ∫ 0 t 2 f ( s ) s − 1/2 d s ∫ 0 t 2 f ( s ) d s . 而
F ( t ) = 2 ⋅ ∫ 0 t 2 f ( s ) s 1 / 2 d s ∫ 0 t 2 f ( s ) d s ,
F(t) = 2 \cdot \frac{\int_0^{t^2} f(s) s^{1/2} \, \mathrm{d}s}{\int_0^{t^2} f(s) \, \mathrm{d}s},
F ( t ) = 2 ⋅ ∫ 0 t 2 f ( s ) d s ∫ 0 t 2 f ( s ) s 1/2 d s , 故不等式
F ( t ) > 2 π G ( t ) F(t) > \frac{2}{\pi} G(t) F ( t ) > π 2 G ( t )
等价于
2 ⋅ ∫ 0 t 2 f ( s ) s 1 / 2 d s ∫ 0 t 2 f ( s ) d s > 2 ⋅ ∫ 0 t 2 f ( s ) d s ∫ 0 t 2 f ( s ) s − 1 / 2 d s ,
2 \cdot \frac{\int_0^{t^2} f(s) s^{1/2} \, \mathrm{d}s}{\int_0^{t^2} f(s) \, \mathrm{d}s} > 2 \cdot \frac{\int_0^{t^2} f(s) \, \mathrm{d}s}{\int_0^{t^2} f(s) s^{-1/2} \, \mathrm{d}s},
2 ⋅ ∫ 0 t 2 f ( s ) d s ∫ 0 t 2 f ( s ) s 1/2 d s > 2 ⋅ ∫ 0 t 2 f ( s ) s − 1/2 d s ∫ 0 t 2 f ( s ) d s , 即
∫ 0 t 2 f ( s ) s 1 / 2 d s ∫ 0 t 2 f ( s ) d s > ∫ 0 t 2 f ( s ) d s ∫ 0 t 2 f ( s ) s − 1 / 2 d s .
\frac{\int_0^{t^2} f(s) s^{1/2} \, \mathrm{d}s}{\int_0^{t^2} f(s) \, \mathrm{d}s} > \frac{\int_0^{t^2} f(s) \, \mathrm{d}s}{\int_0^{t^2} f(s) s^{-1/2} \, \mathrm{d}s}.
∫ 0 t 2 f ( s ) d s ∫ 0 t 2 f ( s ) s 1/2 d s > ∫ 0 t 2 f ( s ) s − 1/2 d s ∫ 0 t 2 f ( s ) d s . 令
A = ∫ 0 t 2 f ( s ) s 1 / 2 d s , B = ∫ 0 t 2 f ( s ) d s , C = ∫ 0 t 2 f ( s ) s − 1 / 2 d s ,
A = \int_0^{t^2} f(s) s^{1/2} \, \mathrm{d}s, \quad B = \int_0^{t^2} f(s) \, \mathrm{d}s, \quad C = \int_0^{t^2} f(s) s^{-1/2} \, \mathrm{d}s,
A = ∫ 0 t 2 f ( s ) s 1/2 d s , B = ∫ 0 t 2 f ( s ) d s , C = ∫ 0 t 2 f ( s ) s − 1/2 d s , 则需证
A / B > B / C A/B > B/C A / B > B / C
,即
A C > B 2 A C > B^2 A C > B 2
。由柯西-施瓦茨不等式,
( ∫ 0 t 2 f ( s ) d s ) 2 = ( ∫ 0 t 2 f ( s ) s 1 / 4 ⋅ f ( s ) s − 1 / 4 d s ) 2 ≤ ∫ 0 t 2 f ( s ) s 1 / 2 d s ⋅ ∫ 0 t 2 f ( s ) s − 1 / 2 d s = A C .
\left( \int_0^{t^2} f(s) \, \mathrm{d}s \right)^2 = \left( \int_0^{t^2} \sqrt{f(s)} s^{1/4} \cdot \sqrt{f(s)} s^{-1/4} \, \mathrm{d}s \right)^2 \leq \int_0^{t^2} f(s) s^{1/2} \, \mathrm{d}s \cdot \int_0^{t^2} f(s) s^{-1/2} \, \mathrm{d}s = A C.
( ∫ 0 t 2 f ( s ) d s ) 2 = ( ∫ 0 t 2 f ( s ) s 1/4 ⋅ f ( s ) s − 1/4 d s ) 2 ≤ ∫ 0 t 2 f ( s ) s 1/2 d s ⋅ ∫ 0 t 2 f ( s ) s − 1/2 d s = A C . 等号成立当且仅当
f ( s ) s 1 / 4 = k f ( s ) s − 1 / 4 \sqrt{f(s)} s^{1/4} = k \sqrt{f(s)} s^{-1/4} f ( s ) s 1/4 = k f ( s ) s − 1/4
对所有
s s s
成立,即
s 1 / 2 = k s^{1/2} = k s 1/2 = k
,但
s s s
在
[ 0 , t 2 ] [0, t^2] [ 0 , t 2 ]
上变化,故等号不成立。因此
B 2 < A C B^2 < A C B 2 < A C
,即
A C > B 2 A C > B^2 A C > B 2
,原不等式得证。
19 设矩阵
A = ( 3 2 2 2 3 2 2 2 3 ) A = \begin{pmatrix}
3 & 2 & 2 \\
2 & 3 & 2 \\
2 & 2 & 3
\end{pmatrix} A = 3 2 2 2 3 2 2 2 3
,
P = ( 0 1 0 1 0 1 0 0 1 ) P = \begin{pmatrix}
0 & 1 & 0 \\
1 & 0 & 1 \\
0 & 0 & 1
\end{pmatrix} P = 0 1 0 1 0 0 0 1 1
,
B = P − 1 A ∗ P B = P^{-1}A^* P B = P − 1 A ∗ P
,求
B + 2 E B + 2E B + 2 E
的特征值与特征向量,
其中
A ∗ A^* A ∗
为
A A A
的伴随矩阵,
E E E
为
3 3 3
阶单位矩阵.
【答案】 特征值为
3 3 3
和
9 9 9
(二重)。 特征向量:对于特征值
3 3 3
,特征向量为
k 1 ( 0 1 1 ) k_1 \begin{pmatrix} 0 \\ 1 \\ 1 \end{pmatrix} k 1 0 1 1
,其中
k 1 ≠ 0 k_1 \neq 0 k 1 = 0
; 对于特征值
9 9 9
,特征向量为
k 2 ( − 1 1 0 ) + k 3 ( 1 1 − 1 ) k_2 \begin{pmatrix} -1 \\ 1 \\ 0 \end{pmatrix} + k_3 \begin{pmatrix} 1 \\ 1 \\ -1 \end{pmatrix} k 2 − 1 1 0 + k 3 1 1 − 1
,其中
k 2 , k 3 k_2, k_3 k 2 , k 3
不同时为零。
【解析】 首先,计算矩阵
A A A
的行列式:
∣ A ∣ = ∣ 3 2 2 2 3 2 2 2 3 ∣ = 3 ⋅ ( 3 ⋅ 3 − 2 ⋅ 2 ) − 2 ⋅ ( 2 ⋅ 3 − 2 ⋅ 2 ) + 2 ⋅ ( 2 ⋅ 2 − 3 ⋅ 2 ) = 3 ⋅ 5 − 2 ⋅ 2 + 2 ⋅ ( − 2 ) = 15 − 4 − 4 = 7. |A| = \begin{vmatrix}
3 & 2 & 2 \\
2 & 3 & 2 \\
2 & 2 & 3
\end{vmatrix} = 3 \cdot (3 \cdot 3 - 2 \cdot 2) - 2 \cdot (2 \cdot 3 - 2 \cdot 2) + 2 \cdot (2 \cdot 2 - 3 \cdot 2) = 3 \cdot 5 - 2 \cdot 2 + 2 \cdot (-2) = 15 - 4 - 4 = 7. ∣ A ∣ = 3 2 2 2 3 2 2 2 3 = 3 ⋅ ( 3 ⋅ 3 − 2 ⋅ 2 ) − 2 ⋅ ( 2 ⋅ 3 − 2 ⋅ 2 ) + 2 ⋅ ( 2 ⋅ 2 − 3 ⋅ 2 ) = 3 ⋅ 5 − 2 ⋅ 2 + 2 ⋅ ( − 2 ) = 15 − 4 − 4 = 7. 由于
∣ A ∣ ≠ 0 |A| \neq 0 ∣ A ∣ = 0
,
A A A
可逆,伴随矩阵
A ∗ = ∣ A ∣ A − 1 = 7 A − 1 A^* = |A| A^{-1} = 7 A^{-1} A ∗ = ∣ A ∣ A − 1 = 7 A − 1
。 求
A A A
的特征值: 特征多项式为
∣ A − μ I ∣ = ∣ 3 − μ 2 2 2 3 − μ 2 2 2 3 − μ ∣ = − ( μ − 1 ) 2 ( μ − 7 ) , |A - \mu I| = \begin{vmatrix}
3-\mu & 2 & 2 \\
2 & 3-\mu & 2 \\
2 & 2 & 3-\mu
\end{vmatrix} = -(\mu-1)^2 (\mu-7), ∣ A − μ I ∣ = 3 − μ 2 2 2 3 − μ 2 2 2 3 − μ = − ( μ − 1 ) 2 ( μ − 7 ) , 特征值为
μ = 1 \mu = 1 μ = 1
(二重)和
μ = 7 \mu = 7 μ = 7
。 于是
A − 1 A^{-1} A − 1
的特征值为
1 , 1 , 1 7 1, 1, \frac{1}{7} 1 , 1 , 7 1
,
A ∗ = 7 A − 1 A^* = 7 A^{-1} A ∗ = 7 A − 1
的特征值为
7 , 7 , 1 7, 7, 1 7 , 7 , 1
。 由于
B = P − 1 A ∗ P B = P^{-1} A^* P B = P − 1 A ∗ P
,
B B B
与
A ∗ A^* A ∗
相似,故
B B B
的特征值也为
7 , 7 , 1 7, 7, 1 7 , 7 , 1
。 因此
B + 2 E B + 2E B + 2 E
的特征值为
7 + 2 = 9 , 7 + 2 = 9 , 1 + 2 = 3 7+2=9, 7+2=9, 1+2=3 7 + 2 = 9 , 7 + 2 = 9 , 1 + 2 = 3
,即
9 9 9
(二重)和
3 3 3
。 为求特征向量,注意到
B + 2 E = P − 1 ( A ∗ + 2 I ) P B + 2E = P^{-1} (A^* + 2I) P B + 2 E = P − 1 ( A ∗ + 2 I ) P
,故
B + 2 E B + 2E B + 2 E
与
C = A ∗ + 2 I C = A^* + 2I C = A ∗ + 2 I
相似。 计算
A ∗ A^* A ∗
: 余子式矩阵为
( 5 − 2 − 2 − 2 5 − 2 − 2 − 2 5 ) , \begin{pmatrix}
5 & -2 & -2 \\ -2 & 5 & -2 \\ -2 & -2 & 5
\end{pmatrix}, 5 − 2 − 2 − 2 5 − 2 − 2 − 2 5 , 所以
A ∗ = ( 5 − 2 − 2 − 2 5 − 2 − 2 − 2 5 ) A^* = \begin{pmatrix}
5 & -2 & -2 \\ -2 & 5 & -2 \\ -2 & -2 & 5
\end{pmatrix} A ∗ = 5 − 2 − 2 − 2 5 − 2 − 2 − 2 5
。 于是
C = A ∗ + 2 I = ( 7 − 2 − 2 − 2 7 − 2 − 2 − 2 7 ) . C = A^* + 2I = \begin{pmatrix}
7 & -2 & -2 \\ -2 & 7 & -2 \\ -2 & -2 & 7
\end{pmatrix}. C = A ∗ + 2 I = 7 − 2 − 2 − 2 7 − 2 − 2 − 2 7 . 求
C C C
的特征向量:
对于特征值
3 3 3
,解
( C − 3 I ) v = 0 (C - 3I) \mathbf{v} = \mathbf{0} ( C − 3 I ) v = 0
:C − 3 I = ( 4 − 2 − 2 − 2 4 − 2 − 2 − 2 4 ) → v = k 1 ( 1 1 1 ) . C - 3I = \begin{pmatrix}
4 & -2 & -2 \\ -2 & 4 & -2 \\ -2 & -2 & 4
\end{pmatrix} \rightarrow \mathbf{v} = k_1 \begin{pmatrix}
1 \\ 1 \\ 1
\end{pmatrix}. C − 3 I = 4 − 2 − 2 − 2 4 − 2 − 2 − 2 4 → v = k 1 1 1 1 . 对于特征值
9 9 9
,解
( C − 9 I ) v = 0 (C - 9I) \mathbf{v} = \mathbf{0} ( C − 9 I ) v = 0
:C − 9 I = ( − 2 − 2 − 2 − 2 − 2 − 2 − 2 − 2 − 2 ) → v = k 2 ( 1 − 1 0 ) + k 3 ( 1 0 − 1 ) . C - 9I = \begin{pmatrix} -2 & -2 & -2 \\ -2 & -2 & -2 \\ -2 & -2 & -2
\end{pmatrix} \rightarrow \mathbf{v} = k_2 \begin{pmatrix}
1 \\ -1 \\ 0
\end{pmatrix} + k_3 \begin{pmatrix}
1 \\ 0 \\ -1
\end{pmatrix}. C − 9 I = − 2 − 2 − 2 − 2 − 2 − 2 − 2 − 2 − 2 → v = k 2 1 − 1 0 + k 3 1 0 − 1 .
计算
P − 1 P^{-1} P − 1
:P = ( 0 1 0 1 0 1 0 0 1 ) , P − 1 = ( 0 1 − 1 1 0 0 0 0 1 ) . P = \begin{pmatrix}
0 & 1 & 0 \\
1 & 0 & 1 \\
0 & 0 & 1
\end{pmatrix}, \quad P^{-1} = \begin{pmatrix}
0 & 1 & -1 \\
1 & 0 & 0 \\
0 & 0 & 1
\end{pmatrix}. P = 0 1 0 1 0 0 0 1 1 , P − 1 = 0 1 0 1 0 0 − 1 0 1 .
则
B + 2 E B + 2E B + 2 E
的特征向量为
P − 1 P^{-1} P − 1
乘以
C C C
的特征向量: 对于特征值
3 3 3
,
u 1 = P − 1 ( 1 1 1 ) = ( 0 1 1 ) \mathbf{u}_1 = P^{-1} \begin{pmatrix} 1 \\ 1 \\ 1 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 0 \\ 1 \\ 1 \end{pmatrix} u 1 = P − 1 1 1 1 = 0 1 1
。 对于特征值
9 9 9
,u 2 = P − 1 ( 1 − 1 0 ) = ( − 1 1 0 ) \mathbf{u}_2 = P^{-1} \begin{pmatrix} 1 \\ -1 \\ 0 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} -1 \\ 1 \\ 0 \end{pmatrix} u 2 = P − 1 1 − 1 0 = − 1 1 0
,u 3 = P − 1 ( 1 0 − 1 ) = ( 1 1 − 1 ) \mathbf{u}_3 = P^{-1} \begin{pmatrix} 1 \\ 0 \\ -1 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 1 \\ 1 \\ -1 \end{pmatrix} u 3 = P − 1 1 0 − 1 = 1 1 − 1
。 因此,
B + 2 E B + 2E B + 2 E
的特征值为
3 3 3
和
9 9 9
(二重),特征向量如上所述。 20 已知平面上三条不同直线的方程分别为
l 1 : a x + 2 b y + 3 c = 0 , l 2 : b x + 2 c y + 3 a = 0 , l 3 : c x + 2 a y + 3 b = 0. l_1:ax + 2by + 3c = 0,\;\;\;l_2:bx + 2cy + 3a = 0,\;\;\;l_3:cx + 2ay + 3b = 0. l 1 : a x + 2 b y + 3 c = 0 , l 2 : b x + 2 cy + 3 a = 0 , l 3 : c x + 2 a y + 3 b = 0. 试证:这三条直线交于一点的充分必要条件为
a + b + c = 0 a + b + c = 0 a + b + c = 0
.
【答案】
充分必要条件为
a + b + c = 0 a+b+c=0 a + b + c = 0
。
【解析】
设三条直线为:
l 1 : a x + 2 b y + 3 c = 0 , l 2 : b x + 2 c y + 3 a = 0 , l 3 : c x + 2 a y + 3 b = 0. l_1: ax + 2by + 3c = 0,\quad l_2: bx + 2cy + 3a = 0,\quad l_3: cx + 2ay + 3b = 0. l 1 : a x + 2 b y + 3 c = 0 , l 2 : b x + 2 cy + 3 a = 0 , l 3 : c x + 2 a y + 3 b = 0. 先证充分性:若
a + b + c = 0 a+b+c=0 a + b + c = 0
,则三条直线交于一点。 将三式相加得:
( a + b + c ) x + 2 ( a + b + c ) y + 3 ( a + b + c ) = 0 , (a+b+c)x + 2(a+b+c)y + 3(a+b+c) = 0, ( a + b + c ) x + 2 ( a + b + c ) y + 3 ( a + b + c ) = 0 , 即
( a + b + c ) ( x + 2 y + 3 ) = 0 (a+b+c)(x+2y+3)=0 ( a + b + c ) ( x + 2 y + 3 ) = 0
。当
a + b + c = 0 a+b+c=0 a + b + c = 0
时,该式恒成立,表明三个方程线性相关。因此,若其中两条直线相交(且不平行),则它们的交点必满足第三式。为验证两条直线不平行,考虑
l 1 l_1 l 1
与
l 2 l_2 l 2
的斜率(假设系数非零):
l 1 l_1 l 1
的斜率为
− a 2 b -\frac{a}{2b} − 2 b a
,
l 2 l_2 l 2
的斜率为
− b 2 c -\frac{b}{2c} − 2 c b
。若它们平行,则
a b = b c \frac{a}{b} = \frac{b}{c} b a = c b
,即
a c = b 2 ac = b^2 a c = b 2
。结合
a + b + c = 0 a+b+c=0 a + b + c = 0
,即
c = − a − b c = -a-b c = − a − b
,代入得
a ( − a − b ) = b 2 a(-a-b) = b^2 a ( − a − b ) = b 2
,即
− a 2 − a b = b 2 -a^2 - ab = b^2 − a 2 − ab = b 2
,即
a 2 + a b + b 2 = 0 a^2 + ab + b^2 = 0 a 2 + ab + b 2 = 0
。对于实数
a , b a,b a , b
,仅有
a = b = 0 a=b=0 a = b = 0
,此时
c = 0 c=0 c = 0
,但此时三条直线均退化为
0 = 0 0=0 0 = 0
,不合题意。故当
a , b , c a,b,c a , b , c
不全为零时,
l 1 l_1 l 1
与
l 2 l_2 l 2
必相交,且交点满足
l 3 l_3 l 3
。因此三条直线交于一点。
再证必要性:若三条直线互不相同且交于一点,则
a + b + c = 0 a+b+c=0 a + b + c = 0
。 设交点为
( x 0 , y 0 ) (x_0, y_0) ( x 0 , y 0 )
,则:
{ a x 0 + 2 b y 0 + 3 c = 0 , b x 0 + 2 c y 0 + 3 a = 0 , c x 0 + 2 a y 0 + 3 b = 0. \begin{cases}
a x_0 + 2b y_0 + 3c = 0, \\
b x_0 + 2c y_0 + 3a = 0, \\
c x_0 + 2a y_0 + 3b = 0.
\end{cases} ⎩ ⎨ ⎧ a x 0 + 2 b y 0 + 3 c = 0 , b x 0 + 2 c y 0 + 3 a = 0 , c x 0 + 2 a y 0 + 3 b = 0. 考虑前两式作为关于
x 0 , y 0 x_0, y_0 x 0 , y 0
的方程组:
{ a x 0 + 2 b y 0 = − 3 c , b x 0 + 2 c y 0 = − 3 a . \begin{cases}
a x_0 + 2b y_0 = -3c, \\
b x_0 + 2c y_0 = -3a.
\end{cases} { a x 0 + 2 b y 0 = − 3 c , b x 0 + 2 c y 0 = − 3 a . 解得(若系数行列式
D = 2 ( a c − b 2 ) ≠ 0 D = 2(ac - b^2) \neq 0 D = 2 ( a c − b 2 ) = 0
):
x 0 = 6 ( a b − c 2 ) 2 ( a c − b 2 ) = 3 ( a b − c 2 ) a c − b 2 , y 0 = 3 ( b c − a 2 ) a c − b 2 . x_0 = \frac{6(ab - c^2)}{2(ac - b^2)} = \frac{3(ab - c^2)}{ac - b^2}, \quad y_0 = \frac{3(bc - a^2)}{ac - b^2}. x 0 = 2 ( a c − b 2 ) 6 ( ab − c 2 ) = a c − b 2 3 ( ab − c 2 ) , y 0 = a c − b 2 3 ( b c − a 2 ) . 代入第三式
c x 0 + 2 a y 0 + 3 b = 0 c x_0 + 2a y_0 + 3b = 0 c x 0 + 2 a y 0 + 3 b = 0
,得:
3 c ( a b − c 2 ) + 6 a ( b c − a 2 ) a c − b 2 + 3 b = 0. \frac{3c(ab - c^2) + 6a(bc - a^2)}{ac - b^2} + 3b = 0. a c − b 2 3 c ( ab − c 2 ) + 6 a ( b c − a 2 ) + 3 b = 0. 两边乘以
a c − b 2 ac - b^2 a c − b 2
:
3 c ( a b − c 2 ) + 6 a ( b c − a 2 ) + 3 b ( a c − b 2 ) = 0. 3c(ab - c^2) + 6a(bc - a^2) + 3b(ac - b^2) = 0. 3 c ( ab − c 2 ) + 6 a ( b c − a 2 ) + 3 b ( a c − b 2 ) = 0. 展开:
3 a b c − 3 c 3 + 6 a b c − 6 a 3 + 3 a b c − 3 b 3 = 0 , 3abc - 3c^3 + 6abc - 6a^3 + 3abc - 3b^3 = 0, 3 ab c − 3 c 3 + 6 ab c − 6 a 3 + 3 ab c − 3 b 3 = 0 , 即
12 a b c − 6 ( a 3 + b 3 + c 3 ) = 0 12abc - 6(a^3 + b^3 + c^3) = 0 12 ab c − 6 ( a 3 + b 3 + c 3 ) = 0
,整理得:
a 3 + b 3 + c 3 − 3 a b c = 0. a^3 + b^3 + c^3 - 3abc = 0. a 3 + b 3 + c 3 − 3 ab c = 0. 因
a 3 + b 3 + c 3 − 3 a b c = ( a + b + c ) ( a 2 + b 2 + c 2 − a b − b c − c a ) a^3 + b^3 + c^3 - 3abc = (a+b+c)(a^2+b^2+c^2 - ab - bc - ca) a 3 + b 3 + c 3 − 3 ab c = ( a + b + c ) ( a 2 + b 2 + c 2 − ab − b c − c a )
,故有:
( a + b + c ) ( a 2 + b 2 + c 2 − a b − b c − c a ) = 0. (a+b+c)(a^2+b^2+c^2 - ab - bc - ca) = 0. ( a + b + c ) ( a 2 + b 2 + c 2 − ab − b c − c a ) = 0. 若
a 2 + b 2 + c 2 − a b − b c − c a = 0 a^2+b^2+c^2 - ab - bc - ca = 0 a 2 + b 2 + c 2 − ab − b c − c a = 0
,则
2 ( a 2 + b 2 + c 2 − a b − b c − c a ) = ( a − b ) 2 + ( b − c ) 2 + ( c − a ) 2 = 0 2(a^2+b^2+c^2 - ab - bc - ca) = (a-b)^2+(b-c)^2+(c-a)^2 = 0 2 ( a 2 + b 2 + c 2 − ab − b c − c a ) = ( a − b ) 2 + ( b − c ) 2 + ( c − a ) 2 = 0
,即
a = b = c a=b=c a = b = c
。但若
a = b = c a=b=c a = b = c
,则三条直线方程变为:
a ( x + 2 y + 3 ) = 0 , a ( x + 2 y + 3 ) = 0 , a ( x + 2 y + 3 ) = 0 , a(x+2y+3)=0,\quad a(x+2y+3)=0,\quad a(x+2y+3)=0, a ( x + 2 y + 3 ) = 0 , a ( x + 2 y + 3 ) = 0 , a ( x + 2 y + 3 ) = 0 , 即三条直线重合,与“三条不同直线”矛盾。故必有
a + b + c = 0 a+b+c=0 a + b + c = 0
。
若系数行列式
D = 0 D=0 D = 0
,即
a c = b 2 ac=b^2 a c = b 2
,则
l 1 l_1 l 1
与
l 2 l_2 l 2
可能平行或重合。但由三条直线互不相同且交于一点,可知
l 1 l_1 l 1
与
l 2 l_2 l 2
必相交,故
D ≠ 0 D \neq 0 D = 0
。因此上述推导成立。
综上,三条直线交于一点的充要条件为
a + b + c = 0 a+b+c=0 a + b + c = 0
。
21 已知甲、乙两箱中装有同种产品,其中甲箱中装有
3 3 3
件合格品和
3 3 3
件次品,乙箱中仅装有
3 3 3
件合格品.
从甲箱中任取
3 3 3
件产品放入乙箱后,求:
(1) 乙箱中次品件数
X X X
的数学期望;
(2) 从乙箱中任取一件产品是次品的概率.
【答案】 (1)
E [ X ] = 1.5 E[X] = 1.5 E [ X ] = 1.5 (2)
0.25 0.25 0.25
【解析】
(Ⅰ) 设
X i = { 0 , 从甲箱中取出的第 i 件产品是合格品, 1 , 从甲箱中取出的第 i 件产品是次品 X_i = \begin{cases}
0, & \text{从甲箱中取出的第 } i \text{ 件产品是合格品,} \\
1, & \text{从甲箱中取出的第 } i \text{ 件产品是次品}
\end{cases} X i = { 0 , 1 , 从甲箱中取出的第 i 件产品是合格品, 从甲箱中取出的第 i 件产品是次品
( i = 1 , 2 , 3 ) (i=1,2,3) ( i = 1 , 2 , 3 )
。则
X i X_i X i
的概率分布为
X i 0 1 P 1 2 1 2
\begin{array}{c|cc}
X_i & 0 & 1 \\
\hline
P & \frac{1}{2} & \frac{1}{2}
\end{array}
X i P 0 2 1 1 2 1 因为
X = X 1 + X 2 + X 3 X = X_1 + X_2 + X_3 X = X 1 + X 2 + X 3
,所以由数学期望的线性可加性有
E ( X ) = E ( X 1 ) + E ( X 2 ) + E ( X 3 ) = 3 2 .
E(X) = E(X_1) + E(X_2) + E(X_3) = \frac{3}{2}.
E ( X ) = E ( X 1 ) + E ( X 2 ) + E ( X 3 ) = 2 3 . (Ⅱ) 设
A A A
表示事件“从乙箱中任取一件产品是次品”,由于
{ X = 0 } , { X = 1 } , { X = 2 } , { X = 3 } \{X=0\}, \{X=1\}, \{X=2\}, \{X=3\} { X = 0 } , { X = 1 } , { X = 2 } , { X = 3 }
构成完备事件组,因此根据全概率公式有
P ( A ) = ∑ k = 0 3 P { X = k } P { A ∣ X = k } = ∑ k = 0 3 P { X = k } ⋅ k 6 = 1 6 ∑ k = 0 3 k ⋅ P { X = k }
P(A) = \sum_{k=0}^{3} P\{X=k\} P\{A|X=k\} = \sum_{k=0}^{3} P\{X=k\} \cdot \frac{k}{6} = \frac{1}{6} \sum_{k=0}^{3} k \cdot P\{X=k\}
P ( A ) = k = 0 ∑ 3 P { X = k } P { A ∣ X = k } = k = 0 ∑ 3 P { X = k } ⋅ 6 k = 6 1 k = 0 ∑ 3 k ⋅ P { X = k } = 1 6 E ( X ) = 1 6 ⋅ 3 2 = 1 4 .
= \frac{1}{6} E(X) = \frac{1}{6} \cdot \frac{3}{2} = \frac{1}{4}.
= 6 1 E ( X ) = 6 1 ⋅ 2 3 = 4 1 . 22 设总体
X X X
的概率密度为
f ( x ) = { 2 e − 2 ( x − θ ) , x > θ , 0 , x ≤ θ , f(x) = \begin{cases}
2\e^{- 2(x - \theta)}, & x > \theta , \\
0, & x \le \theta ,
\end{cases} f ( x ) = { 2 e − 2 ( x − θ ) , 0 , x > θ , x ≤ θ ,
其中
θ > 0 \theta > 0 θ > 0
是未知参数.
从总体
X X X
中抽取简单随机样本
X 1 , X 2 , ⋯ , X n X_1,X_2, \cdots ,X_n X 1 , X 2 , ⋯ , X n
,记
θ ^ = min ( X 1 , X 2 , ⋯ , X n ) \hat{\theta}= \min(X_1,X_2, \cdots ,X_n) θ ^ = min ( X 1 , X 2 , ⋯ , X n )
.
(1) 求总体
X X X
的分布函数
F ( x ) F(x) F ( x )
;
(2) 求统计量
θ ^ \hat{\theta} θ ^
的分布函数
F θ ^ ( x ) F_{\hat{\theta}}(x) F θ ^ ( x )
;
(3) 如果用
θ ^ \hat{\theta} θ ^
作为
θ \theta θ
的估计量,讨论它是否具有无偏性.
【答案】 (1)
F ( x ) = { 0 , x ≤ θ , 1 − e − 2 ( x − θ ) , x > θ . F(x) = \begin{cases} 0, & x \le \theta, \\ 1 - \e^{-2(x-\theta)}, & x > \theta. \end{cases} F ( x ) = { 0 , 1 − e − 2 ( x − θ ) , x ≤ θ , x > θ . (2)
F θ ^ ( x ) = { 0 , x ≤ θ , 1 − e − 2 n ( x − θ ) , x > θ . F_{\hat{\theta}}(x) = \begin{cases} 0, & x \le \theta, \\ 1 - \e^{-2n(x-\theta)}, & x > \theta. \end{cases} F θ ^ ( x ) = { 0 , 1 − e − 2 n ( x − θ ) , x ≤ θ , x > θ . (3)
θ ^ \hat{\theta} θ ^
不是
θ \theta θ
的无偏估计量。
【解析】 (1) 总体
X X X
的分布函数
F ( x ) F(x) F ( x )
由概率密度函数积分得到。 当
x ≤ θ x \le \theta x ≤ θ
时,
F ( x ) = 0 F(x) = 0 F ( x ) = 0
; 当
x > θ x > \theta x > θ
时,
F ( x ) = ∫ θ x 2 e − 2 ( t − θ ) d t = 1 − e − 2 ( x − θ ) .
F(x) = \int_{\theta}^{x} 2e^{-2(t-\theta)} \, dt = 1 - e^{-2(x-\theta)}.
F ( x ) = ∫ θ x 2 e − 2 ( t − θ ) d t = 1 − e − 2 ( x − θ ) . (2) 统计量
θ ^ = min ( X 1 , X 2 , … , X n ) \hat{\theta} = \min(X_1, X_2, \dots, X_n) θ ^ = min ( X 1 , X 2 , … , X n )
的分布函数为
F θ ^ ( x ) = 1 − [ 1 − F ( x ) ] n .
F_{\hat{\theta}}(x) = 1 - [1 - F(x)]^n.
F θ ^ ( x ) = 1 − [ 1 − F ( x ) ] n . 当
x ≤ θ x \le \theta x ≤ θ
时,
F ( x ) = 0 F(x) = 0 F ( x ) = 0
,所以
F θ ^ ( x ) = 0 F_{\hat{\theta}}(x) = 0 F θ ^ ( x ) = 0
; 当
x > θ x > \theta x > θ
时,
F ( x ) = 1 − e − 2 ( x − θ ) F(x) = 1 - e^{-2(x-\theta)} F ( x ) = 1 − e − 2 ( x − θ )
,因此
F θ ^ ( x ) = 1 − e − 2 n ( x − θ ) .
F_{\hat{\theta}}(x) = 1 - e^{-2n(x-\theta)}.
F θ ^ ( x ) = 1 − e − 2 n ( x − θ ) . (3)
θ ^ \hat{\theta} θ ^
的概率密度函数为
f θ ^ ( x ) = { 0 , x ≤ θ , 2 n e − 2 n ( x − θ ) , x > θ .
f_{\hat{\theta}}(x) =
\begin{cases}
0, & x \le \theta, \\
2n e^{-2n(x-\theta)}, & x > \theta.
\end{cases}
f θ ^ ( x ) = { 0 , 2 n e − 2 n ( x − θ ) , x ≤ θ , x > θ . 其期望为
E ( θ ^ ) = ∫ θ ∞ x ⋅ 2 n e − 2 n ( x − θ ) d x = θ + 1 2 n ≠ θ ,
E(\hat{\theta}) = \int_{\theta}^{\infty} x \cdot 2n e^{-2n(x-\theta)} \, dx = \theta + \frac{1}{2n} \ne \theta,
E ( θ ^ ) = ∫ θ ∞ x ⋅ 2 n e − 2 n ( x − θ ) d x = θ + 2 n 1 = θ , 因此
θ ^ \hat{\theta} θ ^
不是无偏估计量。