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单调与极值.pdf

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数学是科学的女王 数学教研室 Lagrange定理 y  f ( x0  x )  x 给出了 函数在某区间上的增量与函数在区间内某点 处的导数之间的关系,为利用导数反过来研究函 数的性质或曲线的形态提供了一座桥梁。本节我 们就来讨论这方面的问题,主要介绍:单调性、 极值最值、凹凸、拐点和渐近线等。 一、单调性的判别法 函数在某区间上是否具有单调性是我们在研究 函数的性态时,首先关注的问题。第一章中已经 给出了函数在某区间上单调的定义,但利用定义 来判定函数的单调性却是很不方便的。 y y B B A o a A b x o a b x 从几何图形上看,表示单调函数的曲线当自变量 在单调区间内按增加方向变动时,曲线总是上升(下降)的。 进一步若曲线在某区间内每点处的切线斜率都为正(负), 即切线的倾角全为锐(钝)角,曲线就是上升(下降)的。 这就启示我们:能否利用导数的符号来判定单调性 ?回答 是肯定的。 定理 设函数 y  f ( x )在[a, b]上连续,在( a, b )内可 导( . 1)如果在( a, b )内f ( x )  0,那末函数 y  f ( x ) 在[a, b]上单调增加; ( 2) 如果在 ( a, b )内 f ( x )  0, 那末函数 y  f ( x ) 在[a, b]上单调减少. 证  x1 , x2  (a , b ), 且 x1  x2 , 应用拉氏定理,得 f ( x2 )  f ( x1 )  f ( )( x2  x1 ) ( x1    x2 )  x2  x1  0, 若在(a, b)内,f ( x )  0, 则 f ( )  0,  f ( x2 )  f ( x1 ).  y  f ( x )在[a , b]上单调增加. 若在(a, b)内,f ( x )  0, 则 f ( )  0,  f ( x2 )  f ( x1 ).  y  f ( x )在[a , b]上单调减少. 注 ①若在(a,b)内至多有有限个导数等0的点和至多 有限个不可导点,而在其余点处均有 f ( x )  0( f ( x )  0) 则由连续性,结论仍成立 ②此判定法则对其它各种类型的区间仍适用 例1 解  y  e x  1. 又  D : ( ,). 在( ,0)内, y  0, 函数单调减少; 在(0,)内, y  0, 函数单调增加. 注意:函数的单调性是一个区间上的性质,要用导数在 这一区间上的符号来判定,而不能用一点处的导数符 号来判别一个区间上的单调性. 单调区间求法 问题:如上例,函数在定义区间上不是单调的,但在各 个部分区间上单调. 定义:若函数在其定义域的某个区间内是单调的,则该 区间称为函数的单调区间. 导数等于零的点和不可导点,可能是单调区间的分界点. 方法: 用方程 f ( x )  0的根及 f ( x ) 不存在的点 来划分函数 f ( x )的定义区间, 然后判断区间内导 数的符号. 例2 解  D : (,). f ( x )  6 x 2  18 x  12  6( x  1)( x  2) 解方程f ( x )  0 得, x1  1, x2  2. 当    x  1时, f ( x )  0,  在(,1]上单调增加; 当1  x  2时, f ( x )  0,  在[1,2]上单调减少; 当2  x  时, f ( x )  0,  在[2,)上单调增加; 单调区间为 (,1], [1,2], [2,). 例3 解  D : (,). f ( x )  2 3 3 x , ( x  0) 当x  0时, 导数不存在. 当    x  0时,f ( x )  0,  在(,0]上单调减少; 当0  x  时, f ( x )  0,  在[0,)上单调增加; 单调区间为 (,0], [0,). 二、函数的极值及其求法 由单调性的判定法则,结合函数的图形可知, 曲线在升、降转折点处形成“峰”、“谷”,函数 在这些点处的函数值大于或小于两侧附近各点处的 函数值。函数的这种性态以及这种点,无论在理论 上还是在实际应用上都具有重要的意义,值得我们 作一般性的讨论。 函数极值的定义 y a o b y o x y x o x 定义 函数的极大值与极小值统称为极值,使函数取得极值 的点称为极值点. 函数极值的求法 定理1(必要条件) 定义 使导数为零的点(即方程 f ( x )  0 的实根)叫 做函数 f ( x ) 的驻点. 注意: 可导函数 f ( x ) 的极值点必定是它的驻点, 但函数的驻点却不一定是极值点. 3 y  x , y x 0  0, 例如, 但x  0不是极值点. 注 ①这个结论又称为Fermat定理 ②如果一个可导函数在所论区间上没有驻点 则此函数没有极值,此时导数不改变符号 ③不可导点也可能是极值点 可疑极值点:驻点、不可导点 可疑极值点是否是真正的极值点,还须进一步 判明。由单调性判定法则知,若可疑极值点的左、 右两侧邻近,导数分别保持一定的符号,则问题即 可得到解决。 定理2(第一充分条件) y y    o x0 x o  x0 x (是极值点情形) y y     o x0 x 求极值的步骤: o x0 x (不是极值点情形) (1) 求导数 f ( x ); (2) 求驻点(即方程 f ( x)  0 的根)和不可导点 ( 3) 检查 f ( x ) 在驻点左右的正负号 , 判断极值点; (4) 求极值. 例4 f ( x )  3 x 2  6 x  9  3( x  1)( x  3) 解 令 f ( x )  0, 得驻点 x1  1, x2  3. 列表讨论 x f ( x ) f ( x) ( ,1)  1  0  极 大 值 极大值 f (1)  10, (1,3) 3 ( 3,)  0   极 小 值  极小值 f (3)  22. f ( x )  x  3 x  9 x  5图形如下 3 2 定理3(第二充分条件) f ( x 0   x )  f ( x 0 )  0, 证 (1)  f ( x0 )  lim x  0 x 故f ( x0  x )  f ( x0 )与x异号, 当x  0时, 有f ( x0  x )  f ( x0 )  0, 当x  0时, 有f ( x0  x )  f ( x0 )  0, 所以,函数 f ( x ) 在 x0 处取得极大值 例5 解 f ( x )  3 x 2  6 x  24  3( x  4)( x  2) 令 f ( x )  0, 得驻点 x1  4, x2  2.  f ( x )  6 x  6,  f ( 4)   18  0, 故极大值 f (4)  60, f ( 2)  18  0, 故极小值 f (2)  48. f ( x )  x  3 x  24 x  20 图形如下 3 2 注意: f ( x0 )  0时, f ( x )在点x0处不一定取极值, 仍用定理2. 注意:函数的不可导点,也可能是函数的极值点. 例6 解 2 f ( x )   ( x  2 ) 3  1 3 ( x  2) 当x  2时, f ( x )不存在. 但函数f ( x )在该点连续. 当x  2时, f ( x )  0; 当x  2时, f ( x )  0.  f ( 2)  1为f ( x )的极大值. 三、作业:求单调区间和极值 (1) y  x  ln(1  x) x  2x  2 (2) y  x 1 2 2x 1 (3) y  ( x  1) 2 (4) y  ( x  1) x 2 3

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