同济第六版《高等数学》教案WORD版-第03章-中值定理与导数的应用

教学目的：

1、 理解并会用罗尔定理、拉格朗日中值定理，了解柯西中值定理和泰勒中值定理。 2、 理解函数的极值概念，掌握用导数判断函数的单调性和求函数极值的方法，掌握函

数最大值和最小值的求法及其简单应用。

3、 会用二阶导数判断函数图形的凹凸性，会求函数图形的拐点以及水平、铅直和斜渐

近线，会描绘函数的图形。

4、 掌握用洛必达法则求未定式极限的方法。

5、 知道曲率和曲率半径的概念，会计算曲率和曲率半径。 6、 知道方程近似解的二分法及切线性。 教学重点：

1、罗尔定理、拉格朗日中值定理；

2、函数的极值 ，判断函数的单调性和求函数极值的方法； 3、函数图形的凹凸性； 4、洛必达法则。 教学难点：

1、罗尔定理、拉格朗日中值定理的应用； 2、极值的判断方法；

3、图形的凹凸性及函数的图形描绘； 4、洛必达法则的灵活运用。 §3 1 中值定理

一、罗尔定理

费马引理

设函数f(x)在点x0的某邻域U(x0)内有定义 并且在x0处可导 如果对任意xU(x0) 有 f(x)f(x0) (或f(x)f(x0)) 那么f (x0)0

罗尔定理 如果函数yf(x)在闭区间[a, b]上连续 在开区间(a, b)内可导 且有f(a)f(b) 那么在(a, b)内至少在一点  使得f ()0

简要证明 (1)如果f(x)是常函数 则f (x)0 定理的结论显然成立

(2)如果f(x)不是常函数 则f(x)在(a b)内至少有一个最大值点或最小值点 不妨设有一最大值点(a b) 于是

()limf()f()limf()f所以f (x)=0.

罗尔定理的几何意义

xf(x)f()0

xf(x)f()0

xx 二、拉格朗日中值定理

拉格朗日中值定理 如果函数f(x)在闭区间[a b]上连续 在开区间(a b)内可导 那么在(a b)内至少有一点(a<f(b)f(a)f ()(ba)

成立

拉格朗日中值定理的几何意义

f ()

定理的证明 引进辅函数 令(x)f(x)f(a)

f(b)f(a)(xa)

baf(b)f(a)

ba容易验证函数f(x)适合罗尔定理的条件 (a)(b)0 (x)在闭区间[a b] 上连续在开区间(a b)内可导 且

(x)f (x)

f(b)f(a)

ba根据罗尔定理 可知在开区间(a b)内至少有一点 使 ()0 即

f ()

由此得

f(b)f(a)0

baf(b)f(a) f () 

ba即 f(b)f(a)f ()(ba) 定理证毕

f(b)f(a)f ()(ba)叫做拉格朗日中值公式 这个公式对于b设x 为区间[a b]内一点 xx 为这区间内的另一点(x>0或x<0) 则在[x xx ] (x>0)或[xx x ] (x<0)应用拉格朗日中值公式 得

f(xx)f(x)f (xx)  x (0<<1)

如果记f(x)为y 则上式又可写为

yf (xx)  x (0<<1)

试与微分d yf (x)  x 比较 d y f (x)  x是函数增量y 的近似表达式 而 f (xx)  x是函数增量y 的精确表达式

作为拉格朗日中值定理的应用 我们证明如下定理

定理 如果函数f(x)在区间I上的导数恒为零 那么f(x)在区间I上是一个常数 证 在区间I上任取两点x1 x2(x1f(x2)f(x1)f ()(x2  x1) (x1<< x2)

由假定 f ()0 所以f(x2)f(x1)0 即

f(x2)f(x1)

因为x1 x2是I上任意两点 所以上面的等式表明 f(x)在I上的函数值总是相等的 这就是说 f(x)在区间I上是一个常数

例2 证明当x0时

xln(1x)x 1x 证 设f(x)ln(1x) 显然f(x)在区间[0 x]上满足拉格朗日中值定理的条件 根据定理 就有 f(x)f(0)f ()(x0) 0<1x ln(1x)x

1又由0x 有

xln(1x)x

1x 三、柯西中值定理

设曲线弧C由参数方程

XF(x) Yf(x) (axb)

表示 其中x为参数 如果曲线C上除端点外处处具有不垂直于横轴的切线 那么在曲线C上必有一点x 使曲线上该点的切线平行于连结曲线端点的弦AB 曲线C上点x处的切线的斜率为

f() dY

dXF()弦AB的斜率为

f(b)f(a) 

F(b)F(a)于是

f(b)f(a)f() F(b)F(a)F() 柯西中值定理 如果函数f(x)及F(x)在闭区间[a b]上连续 在开区间(a b)内可导 且F (x)在(a b)内的每一点处均不为零 那么在(a b)内至少有一点 使等式

f(b)f(a)f()  F(b)F(a)F()成立

显然 如果取F(x)x 那么F(b)F(a)ba F (x)1 因而柯西中值公式就可以写成

f(b)f(a)f ()(ba) (a<这样就变成了拉格朗日中值公式了 §3. 3 泰勒公式

对于一些较复杂的函数 为了便于研究 往往希望用一些简单的函数来近似表达 由于用多项式表示的函数 只要对自变量进行有限次加、减、乘三种运算 便能求出它的函数值 因此我们经常用多项式来近似表达函数

在微分的应用中已经知道 当|x|很小时 有如下的近似等式 e x 1x ln(1x) x

这些都是用一次多项式来近似表达函数的例子 但是这种近似表达式还存在着不足之处 首先是精确度不高 这所产生的误差仅是关于x的高阶无穷小 其次是用它来作近似计算时 不能具体估算出误差大小 因此 对于精确度要求较高且需要估计误差时候 就必须用高次多项式来近似表达函数 同时给出误差公式

设函数f(x)在含有x0的开区间内具有直到(n1)阶导数 现在我们希望做的是 找出一个关于(xx0 )的n次多项式

p n(x)a 0a 1(xx0 ) a 2(xx0 ) 2     a n (xx0 ) n

来近似表达f(x) 要求p n(x)与f(x)之差是比(xx0 ) n高阶的无穷小 并给出误差| f (x) p n (x)|的具体表达式

我们自然希望p n(x)与f(x)在x0 的各阶导数(直到(n1)阶导数)相等 这样就有 p n(x)a 0a 1(xx0 ) a 2(xx0 ) 2    a n (xx0 ) n  p n(x) a 12 a 2(xx0 )    na n (xx0 ) n1 

p n(x) 2 a 2  32a 3(xx0 )     n (n1)a n (xx0 ) n2  p n(x) 3!a 3 432a 4(xx0 )     n (n1)(n2)a n (xx0 ) n3         p n (n)(x)n! a n  于是

pn (x0 )a 0  p n (x0 ) a 1  p n (x0 ) 2! a 2  p n (x) 3!a 3      p n (n)(x)n! a n 按要求有

f(x0)p n(x0) a0 f (x0) p n (x0) a 1  f (x0) p n (x0) 2! a 2  f (x0) p n (x0) 3!a 3       

f (n)(x0) p n (n)(x0)n! a n  从而有

a 0f(x0 ) a 1f (x0 ) a21f(x0)     a31f(x0) an1f(n)(x0)

2!3!n!ak1f(k)(x0)(k0 1 2    n) k!于是就有

pn(x) f(x0) f (x0) (xx0)1f(x0)(xx0) 2    1f(n)(x0)(xx0) n 

n!2! 泰勒中值定理 如果函数f(x)在含有x0的某个开区间(a b)内具有直到(n1)的阶导数 则当x 在(a b)内时 f(x)可以表示为(xx0 )的一个n次多项式与一个余项R n(x)之和

f(x)f(x0)f(x0)(xx0)其中Rn(x)这里

多项式

pn(x)f(x0)f(x0)(xx0)1f(x)(xx)2    1f(n)(x)(xx)nR(x)

0000n2!n!f(n1)()(xx0)n1(介于x0与x之间)

(n1)!1f(x)(xx)2    1f(n)(x)(xx)n

00002!n!称为函数f(x)按(xx0 )的幂展开的n 次近似多项式 公式

f(x)f(x0)f(x0)(xx0)1f(x0)(xx0)2  1f(n)(x0)(xx0)nRn(x)

n!2!称为f(x)按(xx0 )的幂展开的n 阶泰勒公式 而R n(x)的表达式 其中Rn(x)f(n1)()(xx0)n1(介于x与x0之间) (n1)!称为拉格朗日型余项

当n0时 泰勒公式变成拉格朗日中值公式 f(x)f(x0 )f ()(xx0 ) (在x0 与x 之间) 因此 泰勒中值定理是拉格朗日中值定理的推广

如果对于某个固定的n 当x在区间(a b)内变动时 |f (n1)(x)|总不超过一个常数M 则有估计式

|Rn(x)|  |及 limf(n1)()(xx0)n1|  M|xx0|n1

(n1)!(n1)!Rn(x)0

xx0(xx0)n可见 妆x x0时 误差|R n(x)|是比(xx0 )n高阶的无穷小 即 R n (x)o[(xx0 ) n]

在不需要余项的精确表达式时 n 阶泰勒公式也可写成

f(x)f(x0)f(x0)(xx0)1f(x0)(xx0)2  1f(n)(x0)(xx0)no[(xx0)n]

2!n!当x0 0时的泰勒公式称为麦克劳林公式 就是 f(x)f(0)f(0)x或 f(x)f(0)f(0)x其中Rn(x)f(0)2f(n)(0)nx    xRn(x) 2!n!f(0)2f(n)(0)nx    xo(xn) 2!n!f(n1)()n1x

(n1)!由此得近似公式

f(x)f(0)f(0)x误差估计式变为

f(0)2f(n)(0)nx    x 2!n! |Rn(x)|M|x|n1

(n1)! 例1．写出函数f(x)e x 的n 阶麦克劳林公式 解 因为 f(x)f (x)f (x)    f ( n)(x)e x  所以 f(0)f (0)f (0)    f ( n)(0)1 

x于是 ex1x1x2    1xnexn1(0<)

2!n!(n1)!并有 ex1x1x2    1xn 2!n!这时所产性的误差为

x|x| |R n(x)||ex n1|(n1)!(n1)!11 当x1时 可得e的近似式 ex11    

2!n!其误差为 |R n |<

e3

(n1)!(n1)! 例2．求f(x)sin x的n阶麦克劳林公式 解 因为

f (x)cos x  f (x)sinx  f (x) cos x   f(4)(x)sinx    f(n)(x)sin(xn) 2 f (0)0 f (0)1 f (0)0  f (0)1 f ( 4)(0)0   

(1)m12m1于是 sinxx1x31x5xR2m(x)

3!5!(2m1)! 当m1、2、3时 有近似公式

sin xx sinxx1x3 sinxx1x31x5

3!5!3! §3 4 函数单调性与曲线的凹凸性

一、函数单调性的判定法

如果函数yf(x)在[a  b]上单调增加（单调减少） 那么它的图形是一条沿x 轴正向上升（下降）的曲线 这时曲线的各点处的切线斜率是非负的（是非正的） 即yf (x)0(yf (x)0) 由此可见 函数的单调性与导数的符号有着密切的关系 反过来 能否用导数的符号来判定函数的单调性呢？

定理1(函数单调性的判定法) 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 那么函数yf(x)在[a b]上单调增加

(2)如果在(a b)内f (x)0 那么函数yf(x)在[a b]上单调减少

证明 只证(1) 在[a b]上任取两点x1  x2 (x1 x2 ) 应用拉格朗日中值定理 得到

f(x2 )f(x1 )f ()(x2x1) (x1 x2 )

由于在上式中 x2x10 因此 如果在(a b)内导数f (x)保持正号 即f (x)0 那么也有f ()0 于是

f(x2 )f(x1 )f ()(x2 x1 )0

即 f(x1 )f(x2 ) 这函数yf(x) 在[a b]上单调增加

注 判定法中的闭区间可换成其他各种区间 例1 判定函数yxsin x 在[0 2]上的单调性 解 因为在(0 2)内 y1cos x 0

所以由判定法可知函数yxcos x 在[0 2]上的单调增加

例2 讨论函数ye x x1的单调性 （没指明在什么区间怎么办？) 解 ye x 1

函数ye x x1的定义域为( ) 因为在( 0)内y0 所以函数ye x x1在( 0] 上单调减少 因为在(0 )内y0 所以函数ye x x1在[0 )上单调增加 例3 讨论函数y3x2的单调性 解 函数的定义域为( ) 当时 函数的导数为

y32(x0) 函数在x0处不可导

3x当x0时 函数的导数不存在

因为x0时 y0 所以函数在(, 0] 上单调减少 因为x0时 y0 所以函数在[0, )上单调增加

如果函数在定义区间上连续 除去有限个导数不存在的点外导数存在且连续 那么只要用方程f (x)0的根及导数不存在的点来划分函数f(x)的定义区间 就能保证f (x)在各个部分区间内保持固定的符号 因而函数f(x)在每个部分区间上单调 例4 确定函数f(x)2x39x212x3的单调区间 解 这个函数的定义域为:( )

函数的导数为:f (x)6x2 18x 12  6(x1)(x2) 导数为零的点有两个 x1 1、x2 2 列表分析 ( 1] [1 2] [2 ) f (x) f(x)  ↗  ↘  ↗ 函数f(x)在区间( 1]和[2 )内单调增加 在区间[1 2]上单调减少 例5 讨论函数yx3的单调性 解 函数的定义域为 ( )

函数的导数为 y3x2  除当x0时 y0外 在其余各点处均有y0 因此函数

yx 3在区间( 0]及[0 )内都是单调增加的 从而在整个定义域 ( )内是单调增加的 在x0处曲线有一水平切线

一般地 如果f (x)在某区间内的有限个点处为零 在其余各点处均为正（或负）时 那么f(x)在该区间上仍旧是单调增加（或单调减少）的 例6 证明 当x1时 2x31

x 证明 令f(x)2x(31) 则

x f(x)11212(xx1)

xxx 因为当x1时 f (x)0 因此f(x)在[1, )上f(x)单调增加 从而当x1时 f(x)f(1)

由于f(1)0 故f(x)f(1)0 即 2x(31)0

x也就是2x31(x1)

x 二、曲线的凹凸与拐点

凹凸性的概念 y y

f(x1)f(x2) f(x1)f(x2)22 xxf122xx f122

f(x1) f(x1) f(x2)

x 2 O x1 x1x2O x1 x1x2x 22

定义 设f(x)在区间I上连续 如果对I上任意两点x 1 x 2 恒有

 f(x2) x 2 x f(x1x2f(x1)f(x2))  22x1x2f(x1)f(x2)) 22那么称f(x)在I上的图形是(向上)凹的(或凹弧) 如果恒有

f(那么称f(x)在I上的图形是(向上)凸的(或凸弧)

定义 设函数yf(x)在区间I上连续 如果函数的曲线位于其上任意一点的切线的上方，则称该曲线在区间I上是凹的；如果函数的曲线位于其上任意一点的切线的下方，则称该曲线在区间I上是凸的

凹凸性的判定

定理 设f(x)在[a b]上连续 在(a b)内具有一阶和二阶导数 那么 (1)若在(a b)内f (x)>0 则f(x)在[a b]上的图形是凹的

(2)若在(a b)内f (x)<0 则f(x)在[a b]上的图形是凸的 简要证明 只证(1) 设x1, x2x1 x2[a b] 且x1x2 记x0 由拉格朗日中值公式 得

f(x1)f(x0)f(1)(x1x0)f(1)x1x2 x11x0 2x2x1 x02x2 2x2x1 2x1x2 2 f(x2)f(x0)f(2)(x2x0)f(2)两式相加并应用拉格朗日中值公式得

f(x1)f(x2)2f(x0)[f(2)f(1)] f()(21)即

x2x10 12 2f(x1)f(x2)xxf(12) 所以f(x)在[a b]上的图形是凹的 22

拐点 连续曲线yf(x)上凹弧与凸弧的分界点称为这曲线的拐点 确定曲线yf(x)的凹凸区间和拐点的步骤 (1)确定函数yf(x)的定义域 (2)求出在二阶导数f` (x)

(3)求使二阶导数为零的点和使二阶导数不存在的点 (4)判断或列表判断 确定出曲线凹凸区间和拐点 注 根据具体情况（1）（3）步有时省略 例1 判断曲线yln x 的凹凸性 解 y1 y12

xx 因为在函数yln x的定义域(0 )内 y<0 所以曲线yln x是凸的

例2 判断曲线yx3的凹凸性 解 y3x 2 y6x  由y0 得x0

因为当x<0时 y<0 所以曲线在( 0]内为凸的 因为当x>0时 y>0 所以曲线在[0 )内为凹的 例3 求曲线y2x 33x 22x14的拐点 解 y6x 26x12 1 y12x612(x)

2 令y0 得x1

211 因为当x1时 y0 当x1时 y0所以点( 20)是曲线的拐点

2222 例4 求曲线y3x 44x 31的拐点及凹、凸的区间 解 (1)函数y3x 44x 31的定义域为( ) (2)y12x312x2y36x224x36x(x2)

3 (3)解方程y0 得x10 x22

3 (4)列表判断

( 0) 0 (0 2/3) 2/3 (2/3 )

f (x)  0  0 

f(x)  1  11/27 

在区间( 0]和[2/3 )上曲线是凹的 在区间[0 2/3]上曲线是凸的 点(0 1)和(2/3 11/27)是曲线的拐点

例5 问曲线yx 4是否有拐点？ 解 y4x 3 y12x 2

当x 0时 y>0 在区间( )内曲线是凹的 因此曲线无拐点 例6 求曲线y3x的拐点 解 (1)函数的定义域为( ) (2) y12 y3 3 x29x x23 (3)无二阶导数为零的点 二阶导数不存在的点为x0

(4)判断 当x<0当 y>0 当x>0时 y<0 因此 点(0 0)曲线的拐点

§3 5 函数的极值与最大值最小值

一、函数的极值及其求法 极值的定义

定义 设函数f(x)在区间(a, b)内有定义 x0(a, b) 如果在x0的某一去心邻域内有f(x)f(x0) 则称f(x0)是函数 f(x)的一个极大值 如果在x0的某一去心邻域内有f(x)f(x0) 则称f(x0)是函数f(x)的一个极小值

设函数f(x)在点x0的某邻域U(x0)内有定义 如果在去心邻域U(x0)内有f(x)f(x0) (或f(x)f(x0)) 则称f(x0)是函数 f(x)的一个极大值(或极小值)

函数的极大值与极小值统称为函数的极值 使函数取得极值的点称为极值点

函数的极大值和极小值概念是局部性的 如果f(x0)是函数f(x)的一个极大值 那只是就x0 附近的一个局部范围来说 f(x0)是f(x)的一个最大值 如果就f(x)的整个定义域来说 f(x0)不一定是最大值 关于极小值也类似

极值与水平切线的关系 在函数取得极值处 曲线上的切线是水平的 但曲线上有水平切线

的地方 函数不一定取得极值

定理1 (必要条件)设函数f(x)在点x0 处可导 且在x0 处取得极值 那么这函数在x0 处的导数为零 即f (x0)0

证 为确定起见 假定f(x0)是极大值(极小值的情形可类似地证明) 根据极大值的定义 在x0 的某个去心邻域内 对于任何点x  f(x)  f(x0)均成立 于是 当x  x0 时

f(x)f(x0)0

xx0因此 f (x0)limxx0f(x)f(x0)0

xx0f(x)f(x0)0

xx0 当x  x0 时

因此 f(x0)limxx0f(x)f(x0)0

xx0从而得到 f (x0)  0 

简要证明 假定f(x0)是极大值 根据极大值的定义 在x0的某个去心邻域内有f(x) f(x0) 于是

f(x)f(x0)(x0)lim f(x0)f0

xx0xx0(x0)lim同时 f(x0)fxx0f(x)f(x0)0

xx0从而得到f (x0)  0 

驻点 使导数为零的点(即方程f (x)  0的实根)叫函数f(x)的驻点 定理１就是说 可导函数f(x)的极值点必定是函数的驻点 但的过来 函数f(x)的驻点却不一定是极值点 考察函数f(x)x3在x0处的情况

定理２(第一种充分条件)设函数f(x)在点x0的一个邻域内连续 在x0的左右邻域内可导 (1) 如果在x0的某一左邻域内f (x)0 在x0的某一右邻域内f (x)0 那么函数f(x)在x0处取得极大值

(2) 如果在x0的某一左邻域内f (x)0 在x0的某一右邻域内f (x)0 那么函数f(x)在x0处取得极小值

(3)如果在x0的某一邻域内f (x)不改变符号 那么函数f(x)在x0处没有极值

定理２ (第一种充分条件)设函数f(x)在含x0的区间(a, b)内连续 在(a, x0)及(x0, b)内可导 (1)如果在(a, x0)内f (x)0 在(x0, b)内f (x)0 那么函数f(x)在x0处取得极大值 (2)如果在(a, x0)内f (x)0 在(x0, b)内f (x)0 那么函数f(x)在x0处取得极小值 (3)如果在(a, x0)及(x0, b)内 f (x)的符号相同 那么函数f(x)在x0处没有极值

定理2(第一充分条件)设函数f(x)在x0连续 且在x0的某去心邻域(x0 x0)(x0 x0)内可导

(1)如果在(x0 x0)内f (x)0 在(x0 x0)内f (x)0 那么函数f(x)在x0处取得极大值 (2)如果在(x0 x0)内f (x)0 在(x0 x0)内f (x)0 那么函数f(x)在x0处取得极小值 (3)如果在(x0 x0)及(x0 x0)内 f (x)的符号相同 那么函数f(x)在x0处没有极值

定理2也可简单地这样说 当x在x0的邻近渐增地经过x0时 如果f (x)的符号由负变正 那么f(x)在x0处取得极大值 如果f (x)的符号由正变负 那么f(x)在x0处取得极小值 如果f (x)的符号并不改变 那么f(x)在x0处没有极值 (注 定理的叙述与教材有所不同)  确定极值点和极值的步骤 (1)求出导数f (x)

(2)求出f(x)的全部驻点和不可导点

(3)列表判断(考察f (x)的符号在每个驻点和不可导点的左右邻近的情况 以便确定该点是否是极值点 如果是极值点 还要按定理2确定对应的函数值是极大值还是极小值) (4)确定出函数的所有极值点和极值 例1求函数f(x)(x4)3(x1)2的极值

解(1)f(x)在( )内连续 除x1外处处可导 且

5(x1) 33x1 (2)令f (x)0 得驻点x1 x1为f(x)的不可导点 (3)列表判断

x ( 1) 1 (1 1) f (x)  不可导  f(x) 0 ↗ ↘ f(x) (4)极大值为f(1)0 极小值为f(1)334

1 0 334 (1 )  ↗ 定理3 (第二种充分条件) 设函数f(x)在点x0处具有二阶导数且f (x0)0 f (x0)0 那么

(1)当f (x0)0时 函数f(x)在x0处取得极大值 (1)当f (x0)0时 函数f(x)在x0处取得极小值

证明 在情形(1) 由于f (x0)0按二阶导数的定义有

f(x)f(x0)f(x0)lim0

xx0xx0根据函数极限的局部保号性 当x 在x0的足够小的去心邻域内时 f(x)f(x0)0

xx0但f (x0)0 所以上式即

f(x)0 xx0从而知道 对于这去心邻域内的x来说 f (x)与xx0符号相反 因此 当xx00即xx0时 f (x)0 当xx00即xx0时 f (x)0 根据定理2 f(x)在点x0处取得极大值 类似地可以证明情形(2)

简要证明 在情形(1) 由于f (x0)0 f (x0)0按二阶导数的定义有

f(x)f(x0)f(x) f(x0)limlim0

xx0xx0xx0xx0根据函数极限的局部保号性 在x0的某一去心邻域内有 f(x) 0

xx0从而在该邻域内 当xx0时 f (x)0 当xx0时 f (x)0 根据定理2 f(x)在点x0处取得极大值

定理3 表明 如果函数f(x)在驻点x0处的二导数f (x0) 0 那么该点x0一定是极值点 并且可以按二阶导数f (x0)的符来判定f(x0)是极大值还是极小值 但如果f (x0)0 定理3就不能应用

讨论 函数f (x)x4 g(x)x3在点x0是否有极值？

提示 f (x)4x 3 f (0)0 f (x)12x2 f (0)0 但当x0时f (x)0 当x0时f (x)0 所以f(0) 为极小值

g (x)3x2 g (0)0 g (x)6x g (0)0 但g(0)不是极值．

例2 求函数f(x)(x21)31的极值 解 (1)f (x)6x(x21)2

(2)令f (x)0 求得驻点x11 x20 x31 (3)f (x)6(x21)(5x21)

(4)因f (0)60 所以f (x)在x0处取得极小值 极小值为f(0)0

(5)因f (1)f (1)0 用定理3无法判别 因为在1的左右邻域内f (x)0 所以f(x)在1处没有极值 同理 f(x)在1处也没有极值

二、最大值最小值问题

在工农业生产、工程技术及科学实验中 常常会遇到这样一类问题 在一定条件下 怎样使“产品最多”、“用料最省”、“成本最低”、“效率最高”等问题 这类问题在数学上有时可归结为求某一函数（通常称为目标函数）的最大值或最小值问题 极值与最值的关系

设函数f(x)在闭区间[a b]上连续 则函数的最大值和最小值一定存在 函数的最大值和最小值有可能在区间的端点取得 如果最大值不在区间的端点取得 则必在开区间(a b)内取得 在这种情况下 最大值一定是函数的极大值 因此 函数在闭区间[a b]上的最大值一定是函数的所有极大值和函数在区间端点的函数值中最大者 同理 函数在闭区间[a b]上的最小值一定是函数的所有极小值和函数在区间端点的函数值中最小者 最大值和最小值的求法

设f(x)在(a b)内的驻点和不可导点(它们是可能的极值点)为x1 x2     xn 则比较 f(a) f(x 1)     f(x n) f(b)

的大小 其中最大的便是函数f(x)在[a b]上的最大值 最小的便是函数f(x)在[a b]上的最小值 例3求函数f(x)|x23x2|在[3 4]上的最大值与最小值

x23x2 x[3, 1][2, 4] 解 f(x) x23x2 x(1, 2)2x3 x(3, 1)(2, 4) f(x) 2x3 x(1, 2)在(3 4)内 f(x)的驻点为x3 不可导点为x1和x2

2 由于f(3)20 f(1)0f(3)1 f(2)0 f(4)6 比较可得f(x)在x3处取得它在[3 4]上的最

24大值20 在x1和x2处取它在[3 4]上的最小值0

例4 工厂铁路线上AB段的距离为100km 工厂C距A处为20km AC垂直于AB 为了运输需要 要在AB线上选定一点D向工厂修筑一条公路 已知铁路每公里货运的运费与公路上每公里货运的运费之比3:5 为了使货物从供应站B运到工厂C的运费最省 问D点应选在何处？ 100kmAB

D

20km

C

解 设ADx (km) 则 DB100x  CD202x2400x2

设从B点到C点需要的总运费为y 那么 y5kCD3kDB (k是某个正数) 即 y5k400x23k(100x) (0x100)

现在 问题就归结为 x 在[0 100]内取何值时目标函数y的值最小 先求y对x的导数 yk(5x3) CD400x2 400x2解方程y0 得x15(km)

由于y|x0400k y|x15380ky|x100500k11 其中以y|x15380k为最小 因此当52ADx15km时 总运费为最省

例2 工厂C与铁路线的垂直距离AC为20km,A点到火车站B的距离为100km. 欲修一条从工厂到铁路的公路CD. 已知铁路与公路每公里运费之比为3:5. 为了使火车站B与工厂C间的运费最省, 问D点应选在何处？

解 设ADx (km) B与C间的运费为y则

y5kCD3kDB 5k400x23k(100x)(0x100)

其中k是某一正数 由yk(5x3)0 得x15 400x2 由于y|x0400k y|x15380ky|x100500k11 其中以y|x15380k为最小 因此当

52ADx15km时 总运费为最省

注意 f(x)在一个区间(有限或无限 开或闭)内可导且只有一个驻点x0  并且这个驻点x0 是函数f(x)的极值点 那么 当f(x0)是极大值时 f(x0)就是f(x)在该区间上的最大值 当f(x0)是极小值时 f(x0)就是f(x)在该区间上的最小值 y y yf(x ) yf(x ) f(x 0) f(x 0) O a x 0 b x O a x 0 b x

应当指出 实际问题中 往往根据问题的性质就可以断定函数f(x)确有最大值或最小值 而且一定在定义区间内部取得 这时如果f(x)在定义区间内部只有一个驻点x0 那么不必讨论f(x0)是否是极值 就可以断定f(x0)是最大值或最小值

例6 把一根直径为d 的圆木锯成截面为矩形的梁 问矩形截面的高h和宽b应如何选择才能使梁的抗弯截面模量W (W1bh2)最大?

6 解 b 与h 有下面的关系 h 2d 2b 2

因而 W1b(d2b2)(06d b h 这样 W就是自变量b的函数 b的变化范围是(0 d) 现在 问题化为 b等于多少时目标函数W 取最大值？为此 求W对b 的导数 W1(d23b2)

6解方程W 0得驻点b1d 3 由于梁的最大抗弯截面模量一定存在 而且在(0 d)内部取得 现在 函数W1b(d2b2)在

6(0 d)内只有一个驻点 所以当b1d时 W 的值最大 这时 3 h2d2b2d21d22d2

332d即 h

3 d:h:b3:2:1

解 把W表示成b的函数 W1bh21b(d2b2)(066 由W1(d23b2)0得驻点b31d 6 由于梁的最大抗弯截面模量一定存在 而且在(0 d) 内部取得 现在函数W在(0 d)内只有一个驻点b31d 所以当b31d时 抗弯截面模量W最大 这时h

§3 8 函数图形的描绘

描绘函数图形的一般步骤

(1)确定函数的定义域 并求函数的一阶和二阶导数

(2)求出一阶、二阶导数为零的点 求出一阶、二阶导数不存在的点 (3)列表分析 确定曲线的单调性和凹凸性 (4)确定曲线的渐近性

(5)确定并描出曲线上极值对应的点、拐点、与坐标轴的交点、其它点 (6)联结这些点画出函数的图形

例1 画出函数yx 3x 2x1的图形 解 (1)函数的定义域为( )

(2) f (x)3x22x1(3x1)(x1) f (x)6x22(3x1)f (x)0的根为x 1/3 1 f (x)0的根为x 1/3 (3)列表分析 x f (x) f (x) f(x) ( 1/3) 1/3 (1/3 1/3)   ↗ 0  极大   ↘ 1/3  0 拐点 (1/3 1)   ↘ 1 0  极小 (1 )   ↗ 2d 3 (4)当x 时 y  当x 时 y 

(5)计算特殊点 f(1/3)32/27 f(1/3)16/27 f(1)0 f(0)1 f(1)0 f(3/2)5/8 (6)描点联线画出图形

132(,)327y1 yx 3x 2x1116(,)32735(,)28-1O12x1x21 例2 作函数f(x)e2的图形 2 解 (1) 函数为偶函数 定义域为(, ) 图形关于y轴对称

1x2(x1)(x1)1x2 (2)f(x)xe2 f(x)e2

22 令f (x)0 得x0 令f (x)0 得x1和x1

(3)列表 x f (x) f (x) yf(x) (, 1) ＋ ＋ 1 0 12e 拐点 (1, 0) ＋ － ↗  0 0 1(0, 1) － － ↘  1 0 12e 拐点 (1, ) － ＋ ↘ ↗  2 极大值

(4)曲线有水平渐近线y0

(5)先作出区间(0, )内的图形 然后利用对称性作出区间(, 0)内的图形 例3 作函数y136x2的图形

(x3) 解 (1)函数的定义域为( 3)(3 )

36(3x)72(x6) (2)f(x)  f(x)(x3)3(x3)4 令f (x)0得x3 令f (x)0得x6

(3)列表分析

x 3 6 ( 3) (3 3) (3 6) (6 ) 0 f (x)      0 f (x)      f(x) ↘ ↗ 4极大 ↘ 11/3拐点 ↘

(4) x  3是曲线的铅直渐近线 y 1是曲线的水平渐近线 (5)计算特殊点的函数值 f(0)=1 f(1)8 f(9)8 f(15)11/4 (6)作图

§3 9 曲 率 一、弧微分

设函数f(x)在区间(a b)内具有连续导数 在曲线yf(x)上取固定点M 0(x 0 y 0)作为度量弧长的基点 并规定依x增大的方向作为曲线的正向 对曲线上任一点M(x y) 规定有向弧段M0M的值s（简称为弧s）如下 s的绝对值等于这弧段的长度 当有向弧段M0M的方向与曲线的正向一致时s>0 相反时s<0 显然 弧sM0M是x的函数 ss(x) 而且s(x)是x的单调增加函数 下面来求s(x)的导数及微分

设x  x 为(a b)内两个邻近的点 它们在曲线yf(x)上的对应点为M N 并设对应于x的增量x  弧s的增量为s 于是

sMNMN|MN|2MN(x)2(y)2

x|MN|(x)2|MN|x(x)222222y2MN1 |MN|xsMN|MN|x2y21 xy|MN||MN|因为limlim1 又limy

x0|MN|NM|MN|x0x因此

ds1y2 dx由于ss(x)是单调增加函数 从而

dsds>0 1y2 于是ds1y2dx 这就是弧微分公式 dxdx 因为当x0时 s~MN x又s与同号 所以

(x)2(y)2y dslimslimlim1()21y2

x0dxx0xx0|x|x因此

ds1y2dx 这就是弧微分公式

二、曲率及其计算公式

曲线弯曲程度的直观描述

设曲线C是光滑的 在曲线C上选定一点M 0作为度量弧s 的基点 设曲线上点M 对应于弧s 在点M处切线的倾角为  曲线上另外一点N对应于弧ss  在点N处切线的倾角为



|| 我们用比值 即单位弧段上切线转过的角度的大小来表达弧段MN的平均弯曲程度

|s| 记K称K为弧段MN的平均曲率

s 记Klim 称K为曲线C在点M处的曲率 s0s 在limd存在的条件下 Kd

dsdss0s 曲率的计算公式

设曲线的直角坐标方程是yf(x) 且f(x)具有二阶导数（这时f (x)连续 从而曲线是光滑的） 因为tan y  所以

sec 2dydx

yyy d2dxdxdx

sec1tan21y2又知ds1y2dx 从而得曲率的计算公式

Kdds|y|

(1y2)32 例1 计算直线ya xb上任一点的曲率 例2 计算半径为R的圆上任一点的曲率 讨论

1 计算直线ya xb上任一点的曲率

提示: 设直线方程为yax+b, 则ya, y0. 于是K0.

2. 若曲线的参数方程为x(t), y(t)给 那么曲率如何计算？

提示 K|(t)(t)(t)(t)|

[2(t)2(t)]3/2 3 计算半径为R的圆上任一点的曲率 提示 圆的参数方程为xR cos t yR sin t  例1. 计算等双曲线x y 1在点(1 1)处的曲率 解 由y1 得

x y12 y23

xx因此 y|x11 y|x12

曲线xy 1在点(1 1)处的曲率为

|y|212 K232232(1y)(1(1))22 例4 抛物线ya x 2b xc 上哪一点处的曲率最大？

解 由ya x 2b xc 得 y2a x b  y2a  代入曲率公式 得

K|2a|

[1(2axb)2]32 显然 当2axb0时曲率最大

曲率最大时 xb 对应的点为抛物线的顶点 因此 抛物线在顶点处的曲率最大 最大

2a曲率为K|2a| 

三、曲率圆与曲率半径

设曲线在点M(x y)处的曲率为K (K0)在点M 处的曲线的法线上 在凹的一侧取一点D 使|DM|K1 以D 为圆心 为半径作圆 这个圆叫做曲线在点M处的曲率圆 曲率圆的圆心D叫做曲线在点M处的曲率中心 曲率圆的半径 叫做曲线在点M处的曲率半径

设曲线在点M处的曲率为K(K0)在曲线凹的一侧作一个与曲线相切于M且半径为K1的圆则这个圆叫做曲线在点M处的曲率圆 其圆心叫做曲率中心 其半径叫做曲率半径 曲线在点M处的曲率K(K 0)与曲线在点M处的曲率半径  有如下关系  1 K 1

K 例3 设工件表面的截线为抛物线y0.4x 2 现在要用砂轮磨削其内表面 问用直径多大的砂

轮才比较合适？

解 砂轮的半径不应大于抛物线顶点处的曲率半径 y0.8x  y0.8 y|x00 y|x00.8 把它们代入曲率公式 得

|y| K08

(1y2)32抛物线顶点处的曲率半径为

K1 125

所以选用砂轮的半径不得超过1.25单位长 即直径不得超过2.50单位长