3.已知函數(shù)f(x)=ex,g(x)=x+a,a∈R.
(1)若曲線f(x)=ex與g(x)=x+a相切,求實(shí)數(shù)a的值;
(2)記h(x)=f(x)g(x),求h(x)在[0,1]上的最小值;
(3)當(dāng)a=0時,試比較ef(x-2)與g(x)的大。

分析 (1)研究函數(shù)的切線主要是利用切點(diǎn)作為突破口求解;
(2)通過討論函數(shù)在定義域內(nèi)的單調(diào)性確定最值,要注意對字母m的討論;
(3)比較兩個函數(shù)的大小主要是轉(zhuǎn)化為判斷兩個函數(shù)的差函數(shù)的符號,然后轉(zhuǎn)化為研究差函數(shù)的單調(diào)性研究其最值.

解答 解:(1)設(shè)曲線f(x)=ex與g(x)=x+a相切于點(diǎn)P(x0,y0),由f′(x)=ex,知${e}^{{x}_{0}}$=1解得x0=0.
又可求得P為(0,1),所以代入g(x)=x+a,解得a=1.
(2)因?yàn)閔(x)=(x+a)ex,所以h′(x)=ex+(x+a)ex=(x-(-a-1))ex,x∈[0,1].
①當(dāng)-a-1≤0,即a≥-1時,h′(x)≥0,此時h(x)在[0,1]上單調(diào)遞增,所以h(x)max=h(1)=(1-m)e;
②當(dāng)0<-a-1<1,即-2<a<-1時,當(dāng)x∈(0,-a-1)時,h′(x)<0,h(x)單調(diào)遞減,
當(dāng)x∈(-a-1,1)時,h′(x)>0,h(x)單調(diào)遞增,h(0)=a,h(1)=(1+a)e.
(i)當(dāng)a≥(1+a)e,即-2<a≤$\frac{e}{e-1}$時,h(x)max=h(0)=a.
(ii)當(dāng)a<(1+a)e,即-$\frac{e}{e-1}$<a<-1時,h(x)max=h(1)=(1+a)e.
③當(dāng)-a-1≥1,即a≤2時,h′(x)≤0,此時h(x)在[0,1]上單調(diào)遞減,所以h(x)max=h(0)=a.
綜上,當(dāng)a>-$\frac{e}{e-1}$時,h(x)max=(1+a)e;當(dāng)a≤-$\frac{e}{e-1}$時,h(x)max=a.
(3)當(dāng)a=0時,ef(x-2)=${e}^{{e}^{x-2}}$,g(x)=x.
①當(dāng)x≤0時,顯然ef(x-2)>g(x);
②當(dāng)x>0時,lnef(x-2)=ex-2.lng(x)=lnx.
記函數(shù)ω(x)=ex-2-lnx,則ω′(x)=ex-2-$\frac{1}{x}$,可知ω′(x)在(0,+∞)上遞增,
又由ω′(1)<0,ω′(2)>0知:ω′(x)=0在(0,+∞)上有唯一實(shí)根x0,且1<x0<2,
則ω′(x0)=0,即${e}^{{x}_{0}-2}$=$\frac{1}{{x}_{0}}$(*),
當(dāng)x∈(0,x0)時ω′(x)<0,ω(x)遞減;當(dāng)x∈(x0,+∞)時,ω′(x)>0,ω(x)單調(diào)遞增.
所以ω(x)≥ω(x0),結(jié)合(*)式,知x0-2=-lnx0,
所以ω(x)≥ω(x0)=$\frac{1}{{x}_{0}}$+x0-2=$\frac{({x}_{0}-1)^{2}}{{x}_{0}}$>0,
則ω(x)=ex-2-lnx>0,即ex-2>lnx,所以${e}^{{e}^{x-2}}$>x,
綜上ef(x-2)>g(x).

點(diǎn)評 本題綜合考查了利用導(dǎo)數(shù)研究函數(shù)的單調(diào)性、最值基本思路,當(dāng)比較兩個函數(shù)大小的時候,就轉(zhuǎn)化為兩個函數(shù)的差的單調(diào)性,進(jìn)一步確定最值確定符號比較大小.

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x1234
y20305060
(Ⅰ)求y關(guān)于x的線性回歸方程,并預(yù)測答題正確率是100%的強(qiáng)化訓(xùn)練次數(shù);
(Ⅱ)若用$\frac{y_i}{{{x_i}+3}}$(i=1,2,3,4)表示統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的“強(qiáng)化均值”(精確到整數(shù)),若“強(qiáng)化均值”的標(biāo)準(zhǔn)差在區(qū)間[0,2)內(nèi),則強(qiáng)化訓(xùn)練有效,請問這個班的強(qiáng)化訓(xùn)練是否有效?
附:回歸直線的斜率和截距的最小二乘法估計(jì)公式分別為:$\hat b=\frac{{\sum_{i=1}^n{({x_i}-\bar x)({y_i}-\bar y)}}}{{\sum_{i=1}^n{{{({x_i}-\bar x)}^2}}}}$,$\hat a=\bar y-\hat b\bar x$.
樣本數(shù)據(jù)x1,x2,…,xn的標(biāo)準(zhǔn)差為:s=$\sqrt{\frac{{\sum_{i=1}^n{{{({x_i}-\bar x)}^2}}}}{n}}$.

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