2025年点金训练精讲巧练高中数学必修第一册人教版A版
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【概念辨析】
1. 判断正误(正确的打“√”,错误的打“×”).
(1) 银行利率、细胞分裂等增长率问题可以用指数函数模型来表述. (
(2) 在函数建模中,散点图可以帮助我们选择恰当的函数模型. (
(3) 在函数模型中,定义域只需使函数有意义. (
(4) 用函数模型预测的结果和实际结果必须相等,否则函数模型就无存在意义了.(
1. 判断正误(正确的打“√”,错误的打“×”).
(1) 银行利率、细胞分裂等增长率问题可以用指数函数模型来表述. (
√
)(2) 在函数建模中,散点图可以帮助我们选择恰当的函数模型. (
√
)(3) 在函数模型中,定义域只需使函数有意义. (
×
)(4) 用函数模型预测的结果和实际结果必须相等,否则函数模型就无存在意义了.(
×
)
答案:
1.
(1)√
(2)√
(3)×
(4)×
(1)√
(2)√
(3)×
(4)×
2. 物体在空气中冷却,若物体的初始温度为 $ \theta_1 ° C $,空气温度为 $ \theta_0 ° C $,那么 $ t $ min 后物体的温度 $ \theta $(单位:$ ° C $)满足 $ \theta = \theta_0 + (\theta_1 - \theta_0)e^{-kt} $. 若常数 $ k = 0.05 $,空气温度为 $ 30 ° C $,某物体的温度从 $ 90 ° C $ 下降到 $ 50 ° C $,大约需要的时间为(参考数据:$ \ln 3 \approx 1.1 $)(
D
)A.16 min
B.18 min
C.20 min
D.22 min
答案:
2.D
3. 思考并回答下列问题:
(1) 解决函数实际应用问题的一般步骤是怎样的?
(2) 用函数模型解决应用问题的注意事项有哪些?
答案:
1. (1)
解决函数实际应用问题的一般步骤:
第一步:审题。理解题意,分析题中已知什么,求什么,明确各量之间的关系,找出实际问题的数学本质。
第二步:建模。根据实际问题的特点,选择合适的函数模型(如一次函数$y = kx + b(k\neq0)$、二次函数$y=ax^{2}+bx + c(a\neq0)$、指数函数$y = a\cdot b^{x}+c(b\gt0,b\neq1)$、对数函数$y = a\log_{b}x + c(b\gt0,b\neq1)$等),将实际问题转化为数学问题,即建立函数关系式。
第三步:求模。利用数学知识(如求函数的定义域、值域、最值等方法)对建立的函数模型进行求解。
第四步:还原。将数学问题的解还原到实际问题中,检验解是否符合实际意义。
2. (2)
用函数模型解决应用问题的注意事项:
注意函数的定义域:函数的定义域要根据实际问题的背景来确定,不能只从函数表达式本身考虑。例如,在涉及人数、物品个数等实际问题中,变量通常取正整数;在涉及长度、面积、体积等问题中,变量一般取非负实数等。
注意模型的选择:要根据数据的变化特点选择合适的函数模型。如果数据增长速度越来越快,可能适合指数函数模型$y = a\cdot b^{x}+c(b\gt1)$;如果数据增长速度越来越慢,可能适合对数函数模型$y = a\log_{b}x + c(b\gt1)$;如果数据的变化呈现先快后慢再快等二次变化趋势,可能适合二次函数模型$y = ax^{2}+bx + c(a\neq0)$等。
注意实际意义的检验:数学模型的解要符合实际问题的情境。比如,在利润问题中,求出的销售量不能为负数;在行程问题中,求出的时间不能为负数等。
解决函数实际应用问题的一般步骤:
第一步:审题。理解题意,分析题中已知什么,求什么,明确各量之间的关系,找出实际问题的数学本质。
第二步:建模。根据实际问题的特点,选择合适的函数模型(如一次函数$y = kx + b(k\neq0)$、二次函数$y=ax^{2}+bx + c(a\neq0)$、指数函数$y = a\cdot b^{x}+c(b\gt0,b\neq1)$、对数函数$y = a\log_{b}x + c(b\gt0,b\neq1)$等),将实际问题转化为数学问题,即建立函数关系式。
第三步:求模。利用数学知识(如求函数的定义域、值域、最值等方法)对建立的函数模型进行求解。
第四步:还原。将数学问题的解还原到实际问题中,检验解是否符合实际意义。
2. (2)
用函数模型解决应用问题的注意事项:
注意函数的定义域:函数的定义域要根据实际问题的背景来确定,不能只从函数表达式本身考虑。例如,在涉及人数、物品个数等实际问题中,变量通常取正整数;在涉及长度、面积、体积等问题中,变量一般取非负实数等。
注意模型的选择:要根据数据的变化特点选择合适的函数模型。如果数据增长速度越来越快,可能适合指数函数模型$y = a\cdot b^{x}+c(b\gt1)$;如果数据增长速度越来越慢,可能适合对数函数模型$y = a\log_{b}x + c(b\gt1)$;如果数据的变化呈现先快后慢再快等二次变化趋势,可能适合二次函数模型$y = ax^{2}+bx + c(a\neq0)$等。
注意实际意义的检验:数学模型的解要符合实际问题的情境。比如,在利润问题中,求出的销售量不能为负数;在行程问题中,求出的时间不能为负数等。
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