单调性、零点与不等式
{/* label: sec:ch14-s09 */}
在前一节中,已经建立了“导数符号决定函数增减”的基本联系. 真正做题时,常见的困难并不在于写出
f′(x),
而在于如何继续处理导函数的符号,尤其是在含参函数、超越函数与复合结构中.
单调性问题有几种常见结构. 把这些方法推广到零点个数、参数范围与不等式恒成立等更综合的问题时,常把代数命题转化为函数图像的几何特征,再利用导数进行分析.
单调性问题
单调性问题大致可分为三类:
- 导后一次型: 导函数经化简后,只需比较一个一次式或一个简单因子的符号;
- 导后二次型: 导函数的主要部分是二次函数,需要借助顶点、判别式或根的分布来分类;
- 二次求导型: 一阶导数本身难以直接判号,先利用二阶导数确定 f′(x) 的单调性,再反过来判断 f(x) 的单调性.
题目若给出 f′(x) 的图像而要求判断 f(x) 的图像,处理时可分三步:
- 找出 f′(x)0 与 f′(x)\<0 的区间;
- 由 f′(x)0 判断原函数递增,由 f′(x)\<0 判断原函数递减;
- 检查 f′(x)=0 附近是否变号. 若由正变负,原函数在那里有极大值;若由负变正,原函数在那里有极小值.
因此图像题仍归结为导函数符号的判断.
导后一次型
例
已知函数
f(x)=a(x−1)−lnx+1,x0.
讨论 f(x) 的单调区间.
解
函数定义域为
(0,+∞).
求导得
f′(x)=a−x1=xax−1.
由于 x0, 所以 f′(x) 的符号由 ax−1 决定.
情形一: a≤0
此时对任意 x0, 都有
a−x1\<0,
所以 f(x) 在
(0,+∞)
上单调递减.
情形二: a0
方程
f′(x)=0
的唯一解为
x=a1.
当
0\<x\<a1
时, f′(x)\<0, 函数递减;当
xa1
时, f′(x)0, 函数递增.
因而当 a0 时, f(x) 在
(0,a1)
上单调递减,在
(a1,+∞)
上单调递增.
导后二次型
例
已知函数
f(x)=ln(x+1)+a(x2−x),x−1.
讨论 f(x) 的单调区间.
解
函数定义域为
(−1,+∞).
求导得
f′(x)=x+11+a(2x−1)=x+12ax2+ax+1−a.
在定义域内,
x+10,
因而 f′(x) 的符号由二次函数
q(x)=2ax2+ax+1−a
决定.
先看几个量:
q(−1)=1,q(−41)=1−89a.
情形一: a=0
此时
f′(x)=x+110,
所以 f(x) 在
(−1,+∞)
上单调递增.
情形二: a\<0
此时 q(x) 开口向下,且
q(−1)=10,limx→+∞q(x)=−∞.
因而在区间 (−1,+∞) 内恰有一个零点
x0=4−1+9−a8.
于是
f′(x)0(x∈(−1,x0)),f′(x)\<0(x∈(x0,+∞)).
所以 f(x) 在
(−1,x0)
上单调递增,在
(x0,+∞)
上单调递减.
情形三: 0\<a\<98
此时
q(−41)=1−89a0.
由于 q(x) 开口向上,顶点值为正,所以对任意 x−1 都有
q(x)0.
故
f′(x)0,
函数在
(−1,+∞)
上单调递增.
情形四: a=98
此时
q(x)=91(4x+1)2≥0.
因而
f′(x)≥0
在定义域内恒成立,只在
x=−41
处取零. 函数在整个定义域上仍单调递增.
情形五: a98
此时顶点值为负,所以 q(x) 有两个不等实根
<MathBlock raw={"x_1=\frac{-1-\sqrt{9-\frac{8}{a}}}{4},
x_2=\\frac{-1+\\sqrt{9-\\frac{8}{a}}}{4},
x_1\\<x_2."} />
又因为 q(−1)=10, 所以两根都落在定义域内,且
−1\<x1\<x2.
于是
f′(x)0(x∈(−1,x1)∪(x2,+∞)),
f′(x)\<0(x∈(x1,x2)).
因而 f(x) 在
(−1,x1), (x2,+∞)
上单调递增,在
(x1,x2)
上单调递减.
二次求导型
例
设函数
f(x)=emx+x2−mx,m∈R.
证明: f(x) 在
(−∞,0)
上单调递减,在
(0,+∞)
上单调递增.
先求一阶导数:
f′(x)=memx+2x−m.
直接判断 f′(x) 的符号并不方便,再求导得
f′′(x)=m2emx+2.
由于
m2emx≥0,
所以对任意实数 x 都有
f′′(x)0.
这说明 f′(x) 在 R 上严格单调递增.
再看
f′(0)=m+0−m=0.
因为 f′(x) 严格递增,所以
x\<0⇒f′(x)\<f′(0)=0,
x0⇒f′(x)f′(0)=0.
因而 f(x) 在
(−∞,0)
上单调递减,在
(0,+∞)
上单调递增.
用导数处理单调性时,顺序是从定义域出发:单调区间只能在定义域内讨论.接着观察导函数的结构,判断它是否可以一次判号,还是需要进一步求导.若导函数能直接判号,就列出各区间上的符号结论;若不能直接判号,就继续研究导函数的单调性和零点个数.最后再回到原函数,用导函数符号的变化来确定单调区间.一旦单调区间明确,零点个数、最值位置和值域范围往往都会随之清楚.
函数零点问题
函数的零点即方程 f(x)=0 的实根. 零点分布问题连接了函数性态分析与方程求解理论. 依据解析式中是否含有变动参数,此类问题通常分为定系数情形与含参情形讨论.
基本判定准则
零点的存在性由介值定理保证:若连续函数 f(x) 在区间 [a,b] 端点取值异号,即 f(a)f(b)\<0, 则 (a,b) 内至少存在一个零点. 导数则进一步约束了零点的个数.
单调性与零点
若 f(x) 在区间 I 内严格单调,则 f(x) 在 I 内至多有一个零点.
设 f(x) 在区间 I 内严格单调. 若它在 I 内有两个不同零点 x1\<x2, 则
f(x1)=f(x2)=0.
但严格递增函数满足 f(x1)\<f(x2), 严格递减函数满足 f(x1)f(x2), 两种情形都与上式矛盾. 因而 f(x) 在 I 内至多有一个零点.
对于非单调函数,可先用导数划分单调区间,再结合极值和区间端点的情况判断零点个数.
定系数函数的零点
当函数解析式确定时,零点个数完全取决于极值符号与边界条件. 对于常见的多项式或超越函数,只需按照“求导—极值—端点”的流程操作.
例
确定函数 f(x)=x3−3x+1 的零点个数.
解
定义域为 R. 求导得 f′(x)=3x2−3=3(x−1)(x+1).
令 f′(x)=0, 解得驻点 x1=−1, x2=1.
考察极值与单调性:
-
当 x∈(−∞,−1) 时, f′(x)0,单调递增;
-
当 x∈(−1,1) 时, f′(x)\<0,单调递减;
-
当 x∈(1,+∞) 时, f′(x)0,单调递增.
极大值为 f(−1)=−1+3+1=30.
极小值为 f(1)=1−3+1=−1\<0.
考察边界趋势:
limx→−∞f(x)=−∞, limx→+∞f(x)=+∞.
由 f(−∞)\<0\<f(−1), 在 (−∞,−1) 存在唯一零点;
由 f(−1)0f(1), 在 (−1,1) 存在唯一零点;
由 f(1)\<0\<f(+∞), 在 (1,+∞) 存在唯一零点.
综上,该函数共有 3 个零点.
利用极大值与极小值的符号判定三次函数的零点个数*
例
(2024⋅重庆南开中学)设函数 f(x)=sinx−xcosx.
- 当 x∈[−π,π] 时,求 f(x) 的最值;
- 讨论函数 g(x)=ln(x+1)−f′(x) 在区间 (−1,2π) 内的零点个数.
解
(1)单调性分析
对 f(x) 求导:
f′(x)=cosx−(cosx−xsinx)=xsinx.
当 x∈[−π,π] 时:
-
若 x∈[−π,0), 则 x\<0,sinx\<0⇒f′(x)0;
-
若 x∈(0,π], 则 x0,sinx0⇒f′(x)0.
故 f(x) 在 [−π,π] 上单调递增.
最小值为 f(−π)=sin(−π)−(−π)cos(−π)=−π.
最大值为 f(π)=sinπ−πcosπ=π.
(2)分段考察零点
函数解析式为 g(x)=ln(x+1)−xsinx. 定义域为 (−1,2π).
由于含有三角函数,应利用其符号周期性分区间讨论.
区间 (−1,0):
当 x∈(−1,0) 时, 0\<x+1\<1, 故 ln(x+1)\<0.
同时 x\<0,sinx\<0⇒xsinx0.
由此 g(x)=负−正\<0,该区间无零点.
点 x=0:
g(0)=ln1−0=0, 故 x=0 是一个零点.
区间 (π,2π):
当 x∈(π,2π) 时, sinx\<0, 且 x0, 故 −xsinx0.
又 ln(x+1)ln(π+1)0.
两项均为正,故 g(x)0,该区间无零点.
区间 (0,π):
此区间内 xsinx0,各项异号,需结合导数或特殊点值判定(介值定理).
考察关键点取值:
-
端点处:g(0)=0, 且 g′(0)=0+11−(sin0+0)=10. 函数在 0 右侧起始为正.
-
中点处:x=2π 时, ln(2π+1)\<2π(由 ln(1+t)\<t),故
<MathBlock raw={"g\left(\frac{\pi}{2}\right) = \ln\left(\frac{\pi}{2}+1\right) - \frac{\pi}{2} \< 0."} />
-
端点处:x=π 时,
g(π)=ln(π+1)−00.
结论综合:
- 由 g(0)=0 及 g′(0)0 可知,函数从原点出发向上;
- 由 g(2π)\<0, 函数在 (0,2π) 必穿过 x 轴一次(存在零点 x1);
- 由 g(π)0, 函数在 (2π,π) 必再次穿过 x 轴向上(存在零点 x2).
经导数进一步分析(单调性细节略)可知上述区间内函数形态单一,不产生额外震荡.
因而 g(x) 在 (−1,2π) 上共有 3 个零点(分别为 0,x1,x2).
超越函数 $g(x)$ 的零点分布示意图*
含参方程的零点
当方程含有参数时,零点个数随参数变化而改变. 此时需对参数进行分类讨论. 常用方法有两种:
- 直接分析法:研究含参函数 f(x,a) 的极值点位置及极值大小与参数的关系.
- 参变分离法:将方程变形为 g(x)=a 的形式,转化为固定曲线 y=g(x) 与水平直线 y=a 的交点问题.
下例采用直接分析法演示.
例
讨论关于 x 的方程 x−alnx=0 (a0) 的实根个数.
解
构造与求导
令 f(x)=x−alnx, 定义域为 (0,+∞).
求导得 f′(x)=1−xa=xx−a.
单调性与极值
由于 x0,a0, 导数符号仅取决于 x−a.
当 x∈(0,a) 时, f′(x)\<0,函数递减;
当 x∈(a,+∞) 时, f′(x)0,函数递增.
故 f(x) 在 x=a 处取得极小值,亦为最小值:
f(a)=a−alna=a(1−lna).
边界趋势
<MathBlock raw={"\lim_{x \to 0^+} (x - a \ln x) = +\infty, \lim_{x \to +\infty} x(1 - a \frac{\ln x}{x}) = +\infty."} />
函数图像呈“U”型,两端趋于正无穷.
分类讨论
零点个数取决于最小值 f(a) 与 0 的关系:
- 若 f(a)0, 即 a(1−lna)0⇒0\<a\<e, 图像整体位于 x 轴上方,无实根.
- 若 f(a)=0, 即 a=e, 图像与 x 轴相切于顶点,有唯一实根.
- 若 f(a)\<0, 即 ae, 极小值小于 0 且两端趋于 +∞, 分别在 (0,a) 与 (a,+∞) 各有一个实根,共两个.
TikZ 图 132
*图:参数 $a$ 改变了 $f(x)$ 极小值的位置与大小,从而改变零点个数*
例
(2024⋅成都七中三诊)已知函数 f(x)=ex−axsinx−x−1, 其中 x∈(0,π).
- 若 a=21, 证明:f(x)0;
- 若函数 f(x) 在 (0,π) 内有唯一零点,求实数 a 的取值范围.
解
(1)二阶导数定性
当 a=21 时, f(x)=ex−21xsinx−x−1.
求导得:
f′(x)=ex−21(sinx+xcosx)−1.
由于直接判断符号困难,考察 f′(x) 的导数(即原函数二阶导):
<MathBlock raw={"f''(x) = e^x - \frac{1}{2}(2\cos x - x\sin x) = e^x - \cos x + \frac{1}{2}x\sin x."} />
当 x∈(0,π) 时, ex1≥cosx, 且 xsinx0, 故 f′′(x)0.
这表明 f′(x) 在 (0,π) 上单调递增.
又 f′(0)=e0−0−1=0, 故当 x0 时, f′(x)f′(0)=0.
进而 f(x) 在 (0,π) 上单调递增.
又 f(0)=1−0−0−1=0, 故对于 x∈(0,π), 恒有 f(x)f(0)=0. 命题得证.
(2)分类与比较
由题意,需讨论方程 f(x)=0 在 (0,π) 上的根.
**情形一:a \le \frac{1**{2}}
利用第 (1) 问结论进行缩放.
<MathBlock raw={"f(x) = \left(e^x - \frac{1}{2}x\sin x - x - 1\right) + \left(\frac{1}{2} - a\right)x\sin x."} />
由 (1) 知第一部分大于 0;由 a≤21 及 x∈(0,π) 知 (21−a)xsinx≥0.
故 f(x)0,函数无零点.
**情形二:a \> \frac{1**{2}}
考察 f(x) 在 x=0 附近的局部性质.
计算二阶导数值:f′′(0)=1−a(2cos0−0)=1−2a.
因 a21, 故 f′′(0)\<0.
由于 f′(0)=0 且 f′′(0)\<0, 导函数 f′(x) 在 0 的右侧邻域内单调递减,取值为负.
由此,f(x) 在 0 的右侧邻域内单调递减.
因为 f(0)=0, 所以 f(x) 开始取负值(即存在 x0 使得 f(x0)\<0).
另一方面,考察右端点 π:
f(π)=eπ−aπsinπ−π−1=eπ−π−1.
令 k(t)=et−t−1, 则 k′(t)=et−10 (t0), 所以 k(t) 在 t0 时递增,从而 f(π)k(0)=0.
分步汇整:
函数 f(x) 从 0 出发,先递减至负值,最终在 x=π 处为正值. 由介值定理,在 (0,π) 内至少存在一个零点.
(注:进一步分析 f′′(x) 可证 f′(x) 只有一个变号点,从而 f(x) 呈“先减后增”形态,保证零点唯一,此处略去冗长计算).
综上,满足题意的 a 的取值范围是 (21,+∞).
TikZ 图 133
*图:参数 $a$ 改变了函数在 $0$ 附近的凹凸性与单调性*
例
(2022⋅全国乙卷)已知函数 f(x)=ln(1+x)+axe−x.
- 当 a=1 时,求曲线 y=f(x) 在点 (0,f(0)) 处的切线方程;
- 若 f(x) 在区间 (−1,0) 和 (0,+∞) 各恰有一个零点,求 a 的取值范围.
解
(1)切线求解
当 a=1 时, f(x)=ln(1+x)+xe−x.
f(0)=ln1+0=0. 切点为 (0,0).
求导得:
<MathBlock raw={"f'(x) = \frac{1}{1+x} + e^{-x} - xe^{-x} = \frac{1}{1+x} + e^{-x}(1-x)."} />
故切线斜率 k=f′(0)=1+1(1)=2.
切线方程为 y−0=2(x−0), 即 y=2x.
(2)转化与分类
函数定义域为 (−1,+∞). 求导并通分:
<MathBlock raw={"f'(x) = \frac{1}{1+x} + a e^{-x}(1-x) = \frac{e^x + a(1-x^2)}{e^x(1+x)}."} />
设辅助函数 h(x)=ex+a(1−x2).
当 x−1 时,分母恒正,故 f′(x) 与 h(x) 同号.
情形一:a≥0
当 x∈(−1,0) 时, ex0 且 1−x20.
若 a≥0, 则 h(x)0 恒成立.
此时 f(x) 在 (−1,0) 单调递增.
又 f(0)=0, 故当 x∈(−1,0) 时, f(x)\<f(0)=0,不存在零点. 不合题意.
情形二:−1≤a\<0
考察 h(x) 的导数:h′(x)=ex−2ax.
当 x∈(0,+∞) 时, ex1, 且 −2ax≥0(因 a 负 x 正),故 h′(x)0.
h(x) 单调递增,且 h(0)=1+a≥0.
故在 (0,+∞) 上 h(x)0⇒f′(x)0.
f(x) 单调递增,且 f(0)=0, 故 f(x)0,无零点. 不合题意.
情形三:a\<−1
此时 h(0)=1+a\<0.
1. 区间 (−1,0) 的分析:
x→−1+ 时, h(x)→e−10.
结合 h(0)\<0, 存在 x1∈(−1,0) 使得 h(x1)=0.
当 x∈(−1,x1) 时 h(x)0(f 增);当 x∈(x1,0) 时 h(x)\<0(f 减).
f(x1) 为极大值.
注意到 limx→−1+f(x)=−∞, 且 f(0)=0.
函数图像先由 −∞ 升至 f(x1), 再降至 0.
这就意味着必然有 f(x1)0, 且在 (−1,x1) 内存在唯一零点.
2. 区间 (0,+∞) 的分析:
h′(x)=ex−2ax. 因 a\<−1, −2a2, 故 h′(x)0, h(x) 单调递增.
h(0)\<0, 且 x→+∞ 时 h(x)→+∞.
故存在唯一 x2∈(0,+∞) 使得 h(x2)=0.
当 x∈(0,x2) 时 h(x)\<0(f 减);当 x∈(x2,+∞) 时 h(x)0(f 增).
f(x2) 为极小值.
由于 f(0)=0, 函数从 0 开始下降至 f(x2), 再上升至 +∞.
由 f(0)=0 且函数先减后增可知 f(x2)\<0, 故在 (x2,+∞) 内存在唯一零点.
因而当 a\<−1 时,满足题设要求.
$a \< -1$ 时函数 $f(x)$ 呈现出的“双谷”形态与零点分布*
不等式恒成立问题
证明“对于区间 I 内的任意 x, 不等式 f(x)≥g(x) 恒成立”,即全称命题 ∀x∈I,f(x)≥g(x).
此类问题通常有两种处理方法:最值法与参数分离法.
最值法
先将不等式变形为 h(x)=f(x)−g(x)≥0. 这样问题就转化为求 h(x) 在 I 上的最小值是否满足 h(x)min≥0.
例
求实数 a 的取值范围,使得 ex≥ax+1 对所有 x∈R 恒成立.
构造函数 h(x)=ex−ax−1.问题转化为:求 a 使得 h(x)min≥0.
求导得 h′(x)=ex−a.
情形1:若 a≤0.
此时 h′(x)=ex−a0 恒成立,函数 h(x) 在 R 上单调递增.
当 x→−∞ 时, h(x)→−1\<0.这说明必然存在 x 使得不等式不成立.故 a≤0 不合题意.
情形2:若 a0.
令 h′(x)=0, 解得唯一的驻点 x0=lna.
-
当 x\<lna 时, h′(x)\<0,单调递减;
-
当 xlna 时, h′(x)0,单调递增.
故 h(x) 在 x=lna 处取得全局最小值:
h(lna)=elna−alna−1=a−alna−1
要使恒成立,需 h(lna)≥0, 即 a(1−lna)−1≥0.
观察辅助函数 φ(a)=a−alna−1. 代入 a=1 得 φ(1)=0. 求导 φ′(a)=−lna.
当 a=1 时, φ(a) 取得最大值 0.
因此,只有当 a=1 时,最小值 h(lna)=0≥0 成立;若 a=1,则最小值必然小于 0.
综上,符合条件的 a 只有 1.
(注:几何上,这对应于 y=x+1 是曲线 y=ex 在 (0,1) 处的切线,切线始终在凸曲线下方)
参数分离法
参数分离有不同形态. 可先判断参数与变量能否完全拆开;若不能,再判断能否改写成一族简单曲线与某条定曲线的相交问题;若分离后反而使端点、定义域或极限处理更复杂,就改用其他方法.
含参不等式或方程常见有三种处理路径:
- 参数全分离: 化成 a≤k(x)、a≥k(x) 或 a=k(x),问题直接落到最值或值域;
- 参数半分离: 不能完全拆开,但可改写为动直线、动抛物线与定曲线的交点、相切或位置关系;
- 参数不分离: 若分离后反而出现端点不可代入、值域难描述或讨论更长,不如保留原式,直接对含参函数求导分析.
判断顺序也应如此:先试全分离,再看能否半分离,最后才决定不分离处理.
(一)参数全分离.
若能把参数 a 与变量 x 完全分开,例如化为 a≤k(x), 就转化为比较 k(x) 的下界;若化为 a≥k(x), 就转化为比较 k(x) 的上界.
例
若对任意 x1, 不等式 (x−1)lnx−a(x−1)2≥0 恒成立,求 a 的取值范围.
解
由于 x1, 故 (x−1)20. 原不等式可化为
a≤(x−1)2(x−1)lnx=x−1lnx.
令
k(x)=x−1lnx,x1.
题目等价于求 a≤infx1k(x).
对 k(x) 求导:
k′(x)=(x−1)2xx−1−lnx=x(x−1)2x−1−xlnx.
令分子为 g(x)=x−1−xlnx,则
g′(x)=1−(1+lnx)=−lnx\<0(x1).
所以 g(x) 在 (1,+∞) 上单调递减,而 g(1)=0,故 g(x)\<0,于是 k′(x)\<0,即 k(x) 在 (1,+∞) 上单调递减.
再看端点行为:
<MathBlock raw={"\lim_{x\to1^+}\frac{\ln x}{x-1}=1,
\lim_{x\to+\infty}\frac{\ln x}{x-1}=0."} />
因而 k(x) 从 1 单调递减并趋向 0,其下确界为 0.
故所求参数范围为
a≤0.
设参数与变量已经化成 a 与 k(x) 的比较,则最常见的对应关系如下:
- 若 a≤k(x) 对任意 x∈I 恒成立,则 a≤x∈Iinfk(x);
- 若 a≥k(x) 对任意 x∈I 恒成立,则 a≥x∈Isupk(x);
- 若 a≤k(x) 存在解,则 a≤x∈Isupk(x);
- 若 a≥k(x) 存在解,则 a≥x∈Iinfk(x);
- 若方程 a=k(x) 有解,则 a 属于函数 k 在 I 上的值域.
(二)参数半分离.
有些题目无法整理成 a≤k(x) 这样的纯代数比较,但可以写成一族简单图形与一条定曲线的位置关系. 最常见的是动直线 y=kx+a 与定曲线 y=f(x) 的交点问题.
例
已知函数 f(x)=x−lnx.
若对于任意 k0, 直线 y=kx+a 与曲线 y=f(x) 有唯一公共点,求 a 的取值范围.
解
设
g(x)=f(x)−kx−a=x−lnx−kx−a,x0.
题目等价于:对任意 k0,方程 g(x)=0 只有一个正根.
先看两端:
<MathBlock raw={"\lim_{x\to0^+}g(x)=+\infty, \lim_{x\to+\infty}g(x)=-\infty."} />
因此对每个 k0,公共点至少存在一个.关键是排除“先降后升再降”造成的多个交点.
求导得
g′(x)=2x1−x1−k.
令 t=x0,则
<MathBlock raw={"g'(x)=0
\iff
k=\frac{1}{2t}-\frac{1}{t^2}
=:\varphi(t)."} />
计算
φ′(t)=2t34−t.
所以 φ(t) 在 (0,4) 上递增,在 (4,+∞) 上递减,最大值为
φ(4)=161.
**情形一:k\ge \frac{1**{16}}
此时 g′(x)≤0 对一切 x0 成立,函数 g(x) 单调递减,因此零点唯一.
**情形二:0\<k\<\frac{1**{16}}
此时方程 g′(x)=0 有两个正根,对应 t1∈(0,4) 与 t2∈(4,+∞).
于是 g(x) 先减、后增、再减.要想零点仍然唯一,就必须让左侧那个极小值保持在 x 轴上方.
在极小值点 x1=t12 处,由 k=2t11−t121,可化简
<MathBlock raw={"g(x_1)
=t_1-2\ln t_1-\left(\frac{1}{2t_1}-\frac{1}{t_1^2}\right)t_1^2-a
=\frac{t_1}{2}-2\ln t_1+1-a."} />
令
m(t)=2t−2lnt+1,t∈(0,4).
则
m′(t)=21−t2=2tt−4\<0,
所以 m(t) 在 (0,4) 上单调递减,从而
m(t)m(4)=2−2ln4+1=3−4ln2.
若
a≤3−4ln2,
则 g(x1)=m(t1)−a0,极小值仍在 x 轴上方,于是函数图像只会在右端下降时穿过 x 轴一次,公共点唯一.
反过来,若 a3−4ln2,由于 m(t) 在 (0,4) 上递减且趋近于 m(4),可取某个 t0∈(0,4) 使
m(t0)\<a.
再取
k=φ(t0)=2t01−t0210,
则此时对应极小值点 x0=t02 满足
g(x0)=m(t0)−a\<0.
结合 limx→0+g(x)=+∞ 与 limx→+∞g(x)=−∞,可知曲线至少与该直线有两个公共点,矛盾.
因而
a≤3−4ln2
是充要条件.
(三)参数不分离.
有些题目虽然也能把参数写到一边,但分离后会出现端点处无定义、极值点不易直接取到,或必须额外处理极限的情况. 这时直接研究原含参函数的单调性通常更简洁.
例
求实数 a 的取值范围,使得对任意 x0, 恒有 ex−1≥ax.
解
若强行分离参数,可写成
a≤xex−1(x0).
这种做法也可行,但右端在 x→0+ 时需要单独处理极限. 这里直接研究原函数更简洁.
设
h(x)=ex−1−ax,x0.
将它延拓到 x=0,有 h(0)=0.
若 h(x)≥0 对一切 x0 成立,那么函数从 0 出发后不能立刻向下,所以必有
h′(0)=1−a≥0.
这先给出必要条件 a≤1.
下面验证充分性.若 a≤1,则对任意 x0,
h′(x)=ex−a≥ex−10.
因此 h(x) 在 (0,+∞) 上严格单调递增,而 h(0)=0,于是
h(x)0(x0).
也就是 ex−1≥ax 恒成立.
若 a1,则 h′(0)=1−a\<0,函数在 0 右侧附近先下降,故存在充分小的正数 x 使 h(x)\<0,与题意矛盾.
综上,
a≤1.
进一步讨论
由上面几道例题可见,处理零点问题时,常要同时考察函数的单调性、凹凸性、边界值与极值.
当 f′(x)=0 是超越方程而难以直接求解时,可先分析导数表达式的结构.
- 提取公因式:若 f′(x)=A(x)⋅h(x) 且 A(x) 恒正,则 f(x) 的单调性完全由辅助函数 h(x) 决定.
- 高阶求导:若 f′(x) 的符号不明,可继续对 f′(x) 求导. 二阶导数 f′′(x) 的符号能确定 f′(x) 的单调性,进而确定 f′(x) 的零点(即原函数的极值点).
- 隐零点代换:若 f′(x0)=0 的解 x0 无法用初等函数显式表达,保留 x0 的形式,利用 f′(x0)=0 导出的代数关系(如 ex0=x0a)对极值 f(x0) 进行降次或化简.
处理含参范围问题时,直接讨论往往分支较多. 可先寻找必要条件.
- 端点与特殊点限制:若要求 f(x) 有零点,函数在区间端点或特殊点(如 0,1,e)的值往往受到限制.
- 趋势分析:考察 x→∞ 或定义域边界时的极限. 若两端趋向于 +∞,则函数必有下界,零点个数取决于最小值的符号.
确定参数的必要范围后,再在缩小的范围内证明充分性.
当精确计算困难时,可利用不等式对函数进行放缩.
零点存在性的比较判别
设 f(x) 在区间 I 上连续.
- 若存在函数 g(x) 使得 f(x)≥g(x) 且 g(x) 的最小值为正,则 f(x) 无零点.
- 若存在点 x1,x2 使得 f(x1)0 且 f(x2)\<0, 则 f(x) 必有零点. 在寻找 x1,x2 时,常用切线放缩(如 lnx≤x−1)或泰勒展开简化函数表达式.
若存在函数 g(x) 使得 f(x)≥g(x), 且 g(x) 的最小值为正,记
g(x)≥m0(x∈I).
则对任意 x∈I 都有
f(x)≥g(x)≥m0.
因而 f(x) 在区间 I 上始终为正,自然不可能有零点.
若存在 x1,x2∈I 使得
f(x1)0,f(x2)\<0,
则 0 介于 f(x1) 与 f(x2) 之间. 由连续函数的零点存在定理,在 x1 与 x2 之间至少存在一点 ξ, 使得
f(ξ)=0.
因而 f(x) 必有零点.
:::
参数变化导致函数图像竖向平移,极值点相对于 $x$ 轴的位置决定零点个数*
不等式中的存在性问题
与“恒成立”对应的是“存在性”问题,即特称命题 ∃x0∈I,f(x0)≥g(x0).
转化关系:
- 恒成立 f(x)≥0⟺[f(x)]min≥0 (最坏的情况都要达标);
- 存在性 f(x)≥0⟺[f(x)]max≥0 (只要最好的情况达标即可).
例
已知函数 f(x)=x3−3x.问:是否存在区间 [0,2] 内的 x, 使得 f(x)a?求 a 的范围.
解
问题等价于:在区间 [0,2] 上, a\<[f(x)]max.
求导得 f′(x)=3x2−3=3(x−1)(x+1).
在 [0,2] 上,驻点为 x=1.
-
x∈(0,1), f′(x)\<0,函数递减;
-
x∈(1,2), f′(x)0,函数递增.
极小值 f(1)=1−3=−2.
端点值 f(0)=0, f(2)=8−6=2.
比较可知,最大值 M=max{0,−2,2}=2.
因此,只要 a\<2, 就存在这样的 x.
隐零点与双变量问题初步
在处理高阶导数或复杂函数时,经常会遇到导函数的零点 x0 无法通过方程 f′(x)=0 显式解出的情况. 这时可采用“设而不求”的方法.
隐零点代换(设而不求)
若 x0 是方程 f′(x)=0 的根,则有关系式 f′(x0)=0. 在后续求最值或证明不等式时,可把目标式中的参数或超越项用含有 x0 的代数式替换,从而化为关于 x0 的单变量问题.
例
已知函数 f(x)=ex−ax (ae) 有两个零点 x1,x2 (x1\<x2).证明:x1+x22.
由 f(x)=0 可知 ex1=ax1 且 ex2=ax2.
这意味着 x1,x2 是方程 xex=a 的两个根.
令 g(t)=tet.求导得 g′(t)=t2et(t−1).
t=1 是 g(t) 的极小值点.
由于 ae=g(1), 直线 y=a 与曲线 y=g(t) 确有两个交点,分布在 t=1 两侧,即 0\<x1\<1\<x2.
构造对称点法:
要证 x1+x22, 即证 x22−x1.
由于 x1\<1, 故 2−x11.
注意到 x2 和 2−x1 均落在区间 (1,+∞) 内.
在该区间上,函数 g(t) 单调递增.
因此,证明 x22−x1 等价于证明 g(x2)g(2−x1).
已知 g(x2)=a=g(x1), 故只需证明 g(x1)g(2−x1).
代入表达式,即证:
<MathBlock raw={"\frac{e^{x_1}}{x_1} \> \frac{e^{2-x_1}}{2-x_1} \iff \frac{2-x_1}{x_1} \> e^{2-2x_1}"} />
令 t=x1∈(0,1).不等式两边取对数,变形为 ln(2−t)−lnt2−2t.
设 H(t)=ln(2−t)−lnt−2+2t.
求导得:
<MathBlock raw={"H'(t) = \frac{-1}{2-t} - \frac{1}{t} + 2 = \frac{-2 + 2t(2-t)}{t(2-t)} = \frac{-2(t-1)^2}{t(2-t)}"} />
对于 t∈(0,1), 恒有 H′(t)\<0.
故 H(t) 在 (0,1) 上单调递减.
H(t)H(1)=ln1−ln1−2+2=0
证毕.
:::
利用函数的单调性与对称性处理隐零点问题*
凹凸性
{/* label: sec:ch03-s06 */}
单调性回答“往上走还是往下走”. 还需要进一步分辨“越走越快”还是“越走越慢”. 例如 f(x)=x2 与 g(x)=x 在 x0 时都递增,但 x2 的增长越来越快,图像向上弯曲;x 的增长越来越慢,图像向下弯曲.
凹凸性刻画函数图像的弯曲方向. 它关注变化率自身的变化趋势.
凹凸性的几何直观与定义
刻画曲线的弯曲特性时,可以从两个等价的几何观点出发.
观点一:割线斜率的演变.
固定曲线上的一个点,再考察连接到另一点的割线斜率如何变化. 在向上弯曲的曲线上,当第二个点从左向右移动时,割线斜率呈单调递增.
下凸函数割线斜率的单调性*
观点二:函数图像与弦的相对位置.
另一个等价的、也是更为经典的几何刻画,是比较函数图像本身 (弧) 与连接其上任意两点的线段 (弦) 的相对位置.
- 对于一个向上弯曲的函数,其图像总是位于连接其上任意两点的弦的下方 (或重合).
- 对于一个向下弯曲的函数,其图像总是位于连接其上任意两点的弦的上方 (或重合).
为了把这一几何观察转化为代数语言,需要表示弦上的点. 设弦的两个端点为 A(x1,f(x1)) 和 B(x2,f(x2)). 对于任意 t∈[0,1], 表达式 xt=(1−t)x1+tx2 给出线段 [x1,x2] 上的一点. 弦上对应点的纵坐标为 yt=(1−t)f(x1)+tf(x2), 函数图像上对应点的纵坐标为 f(xt)=f((1−t)x1+tx2). 比较这两个纵坐标,就得到凹凸性的严格定义.
下凸函数的代数定义图解*
凹凸函数
设函数 f(x) 定义在区间 I 上.
-
若对于任意 x1,x2∈I 和任意 t∈[0,1], 恒有
f((1−t)x1+tx2)≤(1−t)f(x1)+tf(x2)
则称 f(x) 为 I 上的下凸函数.
-
若对于任意 x1,x2∈I 和任意 t∈[0,1], 恒有
f((1−t)x1+tx2)≥(1−t)f(x1)+tf(x2)
则称 f(x) 为 I 上的上凸函数.
若当 x1=x2 且 t∈(0,1) 时上述不等式均取严格不等号,则称函数为严格下凸或严格上凸.
这个不等式是凸性理论的基础. 特别地,当取 t=1/2 时,可化为常用形式:
- 下凸函数: f(2x1+x2)≤2f(x1)+f(x2) (中点的函数值不大于函数值的中点).
- 上凸函数: f(2x1+x2)≥2f(x1)+f(x2) (中点的函数值不小于函数值的中点).
凹凸性的分析判定法
凹凸性的代数定义虽然严谨,但直接用不等式判定往往较繁. 更常用的工具是考察切线斜率的变化趋势,因为函数图像的弯曲方向正由此决定.
考察下凸函数图像时,从左向右看,切线斜率持续增大. 即使在递减部分,斜率也仍处在增加过程中. 这就给出了分析判定法的几何依据.
下凸函数:切线斜率 $f'(x)$ 单调递增*
事实上,函数的凹凸性与其一阶导数的单调性是等价的.
定理
设函数 f(x) 在区间 I 上可导.
- f(x) 在 I 上是下凸函数的充分必要条件是其导函数 f′(x) 在 I 上单调递增.
- f(x) 在 I 上是上凸函数的充分必要条件是其导函数 f′(x) 在 I 上单调递减.
只证明下凸的情形.
回顾割线斜率的几何直观,对于下凸函数,任意满足 x1\<x2\<x3 的三点,其割线斜率满足
<MathBlock raw={"\frac{f(x_2)-f(x_1)}{x_2-x_1} \le \frac{f(x_3)-f(x_1)}{x_3-x_1} \le \frac{f(x_3)-f(x_2)}{x_3-x_2}"} />
任取 a,b∈I 且 a\<b. 在上述不等式中令 x1=a,x3=b.
令 x2→a+, 则左侧割线斜率趋近于 f′(a). 因而
f′(a)≤b−af(b)−f(a)
再令 x2→b−, 则右侧割线斜率趋近于 f′(b). 因而
b−af(b)−f(a)≤f′(b)
合并这两个不等式,得 f′(a)≤f′(b). 由于此结论对任意 a\<b 都成立,故导函数 f′(x) 在 I 上单调递增.
反过来,设 f′(x) 在 I 上单调递增. 任取 x1,x2∈I 且 x1\<x2, 以及 t∈(0,1), 记 xt=(1−t)x1+tx2. 由拉格朗日中值定理,存在 c1∈(x1,xt) 和 c2∈(xt,x2), 使得
<MathBlock raw={"f(x_t)-f(x_1)=f'(c_1)(x_t-x_1), f(x_2)-f(x_t)=f'(c_2)(x_2-x_t)."} />
因为 c1\<xt\<c2 且 f′ 单调递增,所以 f′(c1)≤f′(c2). 又 xt−x1=t(x2−x1), x2−xt=(1−t)(x2−x1), 故
tf(xt)−f(x1)≤1−tf(x2)−f(xt).
两边乘以 t(1−t)0 并整理,得
f(xt)≤(1−t)f(x1)+tf(x2),
即 f(x) 在 I 上是下凸函数. 上凸的情形只需考虑 −f(x) 即可.
上面的定理给出了一条可计算的路线:先看 f′(x) 的单调性,再用 f′′(x) 的符号判断 f′(x) 的增减.
二阶导数判定法
设函数 f(x) 在区间 I 上二阶可导.
- 若在 I 内恒有 f′′(x)≥0, 则 f(x) 在 I 上是下凸的.
- 若在 I 内恒有 f′′(x)≤0, 则 f(x) 在 I 上是上凸的.
因为 f(x) 在 I 上二阶可导,所以 f′(x) 在 I 上可导,且
(f′(x))′=f′′(x).
若在 I 上恒有 f′′(x)≥0, 由单调性的导数判定法可知 f′(x) 在 I 上单调递增. 再由前面的凹凸性与导函数单调性的等价定理,得 f(x) 在 I 上下凸.
若在 I 上恒有 f′′(x)≤0, 同理可知 f′(x) 在 I 上单调递减,从而 f(x) 在 I 上上凸.
实际解题时,通常直接计算 f′′(x), 再按其符号写出凹凸区间.
函数从一种弯曲形态过渡到另一种的临界点,在几何上具有特殊的重要性.
拐点
若函数 y=f(x) 的图像在点 P(x0,f(x0)) 处凹凸性发生改变, 则称点 P 为该函数图像的一个拐点.
根据二阶导数判定法,拐点出现时,二阶导数 f′′(x) 在该点两侧的符号会发生改变. 因此,若函数在拐点 x0 处二阶可导,则必有 f′′(x0)=0. 需要注意, f′′(x0)=0 只是拐点的必要条件. 例如 f(x)=x4 在 x=0 处二阶导数为零,但该点不是拐点.
例
确定函数 f(x)=x3−6x2+5x+1 的凹凸区间及拐点.
解
先计算函数的二阶导数,再分析其符号.
首先求一阶导数:
f′(x)=3x2−12x+5
接着求二阶导数:
f′′(x)=6x−12
令 f′′(x)=0, 解得 x=2. 这是唯一可能的拐点候选. 以此点为界,考察 f′′(x) 的符号:
-
当 x∈(−∞,2) 时, f′′(x)\<0. 根据定理,函数 f(x) 在此区间上是上凸的.
-
当 x∈(2,+∞) 时, f′′(x)0. 根据定理,函数 f(x) 在此区间上是下凸的.
由于函数在 x=2 两侧的凹凸性发生了改变,因此点 (2,f(2)) 是一个拐点.
计算拐点的纵坐标: f(2)=23−6(22)+5(2)+1=8−24+10+1=−5.
综上,函数 f(x) 的上凸区间为 (−∞,2), 下凸区间为 (2,+∞), 其拐点为 (2,−5).
琴生不等式
凹凸性的定义本身蕴含一类重要的不等式结构. 当定义中连接两点的弦与弧关系推广到任意多个点时,就得到数学分析中常用的琴生不等式.
琴生不等式的一般形式
琴生不等式说明: 对于下凸函数,自变量加权平均的函数值,不大于函数值的同权重加权平均值.
琴生不等式
设 f(x) 是定义在区间 I 上的函数.
- 若 f(x) 为下凸函数, 则对于任意 x1,...,xn∈I 以及任意一组满足 ∑i=1nλi=1 的非负权重 λi≥0, 恒有:
<MathBlock raw={"f\left(\sum_{i=1}^n \lambda_i x_i\right) \le \sum_{i=1}^n \lambda_i f(x_i)"} />
- 若 f(x) 为上凸函数, 则上述不等号方向相反.
对于严格凹凸函数,等号成立的充分必要条件是 x1=x2=...=xn.
只证明下凸函数的情形,上凸函数只需把不等号方向全部反向即可.
用数学归纳法证明. 当 n=2 时,
<MathBlock raw={"f(\lambda_1x_1+\lambda_2x_2)\le \lambda_1f(x_1)+\lambda_2f(x_2), \lambda_1+\lambda_2=1,\ \lambda_i\ge0,"} />
这正是下凸函数的定义.
设命题对 n 个点已经成立. 现考察 n+1 个点以及权重 λ1,...,λn+1. 记
s=λ1+⋯+λn=1−λn+1.
若 s=0, 则 λn+1=1, 不等式退化为恒等式. 下面设 s0, 并令
xˉ=sλ1x1+⋯+λnxn.
于是
∑i=1n+1λixi=sxˉ+λn+1xn+1.
由下凸函数的定义,
f(∑i=1n+1λixi)≤sf(xˉ)+λn+1f(xn+1).
对 f(xˉ) 应用归纳假设,得
<MathBlock raw={"f(\bar{x})\le \frac{\lambda_1}{s}f(x_1)+\cdots+\frac{\lambda_n}{s}f(x_n)."} />
代回即得
f(∑i=1n+1λixi)≤∑i=1n+1λif(xi).
因而命题对任意正整数 n 成立.
若 f 为严格下凸函数,只要有两个不同点带正权重,在最后一次应用两点下凸定义时就取严格不等号. 因而等号成立时,所有带正权重的点只能全部相等. 特别地,当每个权重都为正时,等号成立的充分必要条件是 x1=⋯=xn.
上式是琴生不等式的一般形式. 当所有权重都取 λi=1/n 时,就得到常见的算术平均形式.
琴生不等式的算术平均形式
设 f(x) 是定义在区间 I 上的函数.
- 若 f(x) 为下凸函数, 则对于任意 x1,...,xn∈I, 有:
<MathBlock raw={"f\left(\frac{x_1+...+x_n}{n}\right) \le \frac{f(x_1)+...+f(x_n)}{n}"} />
此即“平均的函数值不大于函数值的平均”.
- 若 f(x) 为上凸函数, 则不等号方向相反.
在琴生不等式中取
λ1=λ2=⋯=λn=n1,
即得
<MathBlock raw={"f\left(\frac{x_1+...+x_n}{n}\right)
\le \frac{f(x_1)+...+f(x_n)}{n}."} />
上凸函数的情形同理,不等号方向相反.
\BookSubsectionSubtitle{琴生不等式与均值不等式}
许多著名不等式是琴生不等式的特例.
例
证明算术-几何平均值不等式:对于正数 x1,...,xn, nx1+...+xn≥nx1...xn.
解
考虑函数 f(x)=lnx, 定义域为 (0,+∞). 其二阶导数为 f′′(x)=−1/x2.
在 (0,+∞) 内, f′′(x)\<0 恒成立,故 f(x)=lnx 是严格上凸函数.
根据上凸函数的琴生不等式:
<MathBlock raw={"\frac{\ln x_1 + ... + \ln x_n}{n} \le \ln\left(\frac{x_1+...+x_n}{n}\right)"} />
利用对数性质,不等式左侧可化为:
<MathBlock raw={"\frac{\ln(x_1... x_n)}{n} = \ln\left((x_1... x_n)^{1/n}\right) = \ln(\sqrt[n]{x_1... x_n})"} />
代入原不等式,得 ln(nx1...xn)≤ln(nx1+...+xn).
由于对数函数是严格单调递增的,上述不等关系等价于其自变量之间的不等关系:
nx1...xn≤nx1+...+xn
证毕.
在处理多元函数极值问题时,若目标表达式形如 ∑f(xi) (例如 2x1+2x2 或 sinA+sinB+sinC), 且变量满足和为定值的约束 ∑xi=C, 这便是应用琴生不等式的强烈信号. 使用前需要先确认 f 在变量所在区间上的凹凸性:求最大值时需要上凸 (此时琴生不等式给出上界), 求最小值时需要下凸. 凹凸性判错,不等号方向就会反.
例
在 △ABC 中,求 S=sinA+sinB+sinC 的最大值.
解
此问题符合上述应用模式.考虑函数 f(x)=sinx, 定义域为内角范围 (0,π), 变量满足 A+B+C=π.
函数 f(x)=sinx 的二阶导数为 f′′(x)=−sinx. 在区间 (0,π) 内, sinx0, 故 f′′(x)\<0. 因此 f(x) 是严格上凸函数.
应用上凸函数的琴生不等式:
<MathBlock raw={"\frac{\sin A + \sin B + \sin C}{3} \le \sin\left(\frac{A+B+C}{3}\right)"} />
代入约束条件 A+B+C=π:
<MathBlock raw={"\frac{S}{3} \le \sin\left(\frac{\pi}{3}\right) = \frac{\sqrt{3}}{2}"} />
解得 S≤233.
等号成立条件为 A=B=C=π/3, 此条件可以达到 (当 △ABC 为正三角形时).
因此, S 的最大值为 233.
分段点分析与导数法求值域
{/* label: sec:advanced-piecewise-range */}
前一卷已经讨论过分段函数的读法、作图和基本性质. 现在进入极限与导数之后,可以进一步研究分段点处的连续与可导,并把闭区间上的最值问题转化为值域问题.
分段点的连续与可导
分段点的可导性
设 x0 是分段函数 f(x) 的分段点. 若
limx→x0−f(x)=limx→x0+f(x)=f(x0),
且左右差商极限都存在并相等,即
<MathBlock raw={"\lim_{h\to0^-}\frac{f(x_0+h)-f(x_0)}{h}
\lim_{h\to0^+}\frac{f(x_0+h)-f(x_0)}{h},"} />
则称 f(x) 在 x0 处可导.
例
分析函数
f(x)=∣x∣
在 x=0 处的连续性与可导性.
解
写成分段形式:
<MathBlock raw={"f(x)=
\begin{cases}
-x,& x\<0,
x,& x\ge 0.
\end{cases}"} />
左、右极限都等于 0, 且 f(0)=0, 所以函数在 x=0 处连续.
再看左右差商:
<MathBlock raw={"\lim_{h\to0^-}\frac{|h|-0}{h}
\lim_{h\to0^-}\frac{-h}{h}
=-1,"} />
<MathBlock raw={"\lim_{h\to0^+}\frac{|h|-0}{h}
\lim_{h\to0^+}\frac{h}{h}
=1."} />
左右导数不相等,因而函数在 x=0 处不可导.
连续并不自动推出可导,折点处左右斜率可能不同*
导数法求值域
在闭区间上,连续函数一定取得最大值与最小值,值域也就由这两个数夹住. 导数的作用是缩小检查范围:最大值、最小值只可能出现在端点、驻点或不可导点.
闭区间上导数法求值域
设函数 f(x) 在闭区间 [a,b] 上连续,在开区间 (a,b) 内可导. 则求 f(x) 在 [a,b] 上的值域时,只需比较下列点处的函数值:
- 区间端点 a,b;
- 一切满足 f′(x)=0 的内点;
- 一切导数不存在但函数有定义的内点.
由闭区间上连续函数的最值定理, f(x) 在 [a,b] 上一定取得最大值与最小值.
若最值点出现在端点,结论直接成立.
若最值点出现在内点且该点可导,则由费马引理可知该点导数为零.
若最值点出现在内点但不可导,则它属于导数不存在的点.
因而只需比较上述三类点处的函数值,就能确定最大值与最小值,从而确定值域.
例
求函数
f(x)=x+x4
在区间 [1,4] 上的值域.
解
函数在 [1,4] 上连续,在 (1,4) 内可导,所以只需比较端点和区间内的驻点.
求导得
f′(x)=1−x24=x2x2−4.
在区间 (1,4) 内,令 f′(x)=0, 得 x=2.
比较端点和临界点处的函数值:
f(1)=5,f(2)=4,f(4)=5.
所以最小值为 4, 最大值为 5.
因而值域为
[4,5].
例
求函数
f(x)=x3−3x
在区间 [−2,2] 上的值域.
解
函数在 [−2,2] 上连续,在 (−2,2) 内可导. 先求导:
f′(x)=3x2−3=3(x−1)(x+1).
区间内满足 f′(x)=0 的点为 x=−1,1.
代入四个关键点得到函数值:
f(−2)=−2,f(−1)=2,f(1)=−2,f(2)=2.
所以函数在该区间上的最小值为 −2, 最大值为 2.
因而值域为 [−2,2].
闭区间上求值域时,关键在端点与临界点处比较函数值*
三次函数的导数分析
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第一卷已经讨论过三次函数的标准形、中心对称与根系数关系. 导数给出另一条线索:用二次函数 f′(x) 的符号,判断三次函数的增减、极值、实根个数与切线条数.
单调性与极值结构
设 f(x)=ax3+bx2+cx+d(a=0). 其导函数为 f′(x)=3ax2+2bx+c.
三次函数的增减变化,归结为二次函数 f′(x) 的符号变化.
三次函数的单调分类
设 Δ=(2b)2−4⋅3a⋅c=4(b2−3ac).
则三次函数 f(x)=ax3+bx2+cx+d 的单调结构由 Δ 决定:
- 当 Δ\<0 时, f′(x) 无实根,函数在 R 上严格单调;
- 当 Δ=0 时, f′(x) 只有一个二重根,函数在 R 上仍保持单调,但在该点附近出现平缓过渡;
- 当 Δ0 时, f′(x) 有两个不等实根 x1\<x2, 函数在 (−∞,x1) 与 (x2,+∞) 上同向单调,在 (x1,x2) 上反向单调,因而出现一个极大值点与一个极小值点.
由于 f′(x) 是二次函数,其零点个数由判别式 Δ 决定.
当 Δ\<0 时,二次函数 f′(x) 没有实根,因而在全体实数上恒正或恒负. 于是 f(x) 在 R 上严格递增或严格递减.
当 Δ=0 时,设 f′(x)=3a(x−x0)2.
由于平方项恒非负, f′(x) 在 x0 之外与 a 同号,只在 x0 处取零. 因而 f(x) 在整个实数轴上保持同一单调方向.
当 Δ0 时,设 f′(x) 的两个实根为 x1\<x2. 二次函数在两个根的外侧与首项系数 3a 同号,在两个根之间与 3a 异号. 因而 f(x) 的单调方向在 x1,x2 处发生两次变化,从而恰有一个极大值点和一个极小值点.
TikZ 图 142
*图:三次函数的三种基本单调结构*
例
讨论函数 f(x)=x3−3x 的单调区间与极值.
解
先求导,得 f′(x)=3x2−3=3(x−1)(x+1).
导函数有两个实根 x=−1,1.
当 x\<−1 时, f′(x)0; 当 −1\<x\<1 时, f′(x)\<0; 当 x1 时, f′(x)0.
因而 f(x) 在 (−∞,−1) 上递增,在 (−1,1) 上递减,在 (1,+∞) 上递增.
计算极值,得 f(−1)=2, f(1)=−2.
所以函数在 x=−1 处取得极大值 2, 在 x=1 处取得极小值 −2.
实根个数与极值位置
导数给出的极值信息,可以直接用于判断三次方程的实根个数.
三次方程实根个数的导数判据
设三次函数 f(x)=ax3+bx2+cx+d (a=0).
- 若 f′(x) 没有两个不等实根,则方程 f(x)=0 只有一个实根;
- 若 f′(x) 有两个不等实根 x1\<x2, 则方程 f(x)=0 的实根个数由 f(x1) 与 f(x2) 的符号决定:
<MathBlock raw={"\begin{cases}
f(x_1)f(x_2)\>0,& \text{一个实根};
f(x_1)f(x_2)=0,& \text{两个不等实根,其中一个为二重根};
f(x_1)f(x_2)\<0,& \text{三个不等实根}.
\end{cases}"} />
若 f′(x) 没有两个不等实根,则由前一定理知 f(x) 在全体实数上单调. 三次函数两端趋于相反方向,因而图像与 x 轴只能有一个交点.
再设 f′(x) 有两个不等实根 x1\<x2. 此时 f(x) 先单调、后反向单调、再恢复原方向,图像有一个峰点和一个谷点.
若 f(x1)f(x2)0, 则两个极值都在 x 轴同侧,图像在中间起伏后仍留在轴的一侧,只能在外侧与 x 轴相交一次.
若 f(x1)f(x2)=0, 则某个极值点落在 x 轴上. 图像在该点与 x 轴相切,同时在另一侧还会有一次穿越,因而得到两个不等实根.
若 f(x1)f(x2)\<0, 则一个极值在轴上方,另一个极值在轴下方. 由连续性知图像在两极值之间必穿过一次 x 轴,再结合两端的相反趋势,共得到三个不等实根.
TikZ 图 143
*图:极值点相对 $x$ 轴的位置决定三次方程的实根个数*
例
判断方程 2x3−9x2+12x−4=0 的实根个数.
解
令 f(x)=2x3−9x2+12x−4. 求导得 f′(x)=6x2−18x+12=6(x−1)(x−2).
所以极值点为 x=1,2.
计算函数值,得 f(1)=1, f(2)=0.
由 f(1)f(2)=0 可知,原方程有两个不等实根,其中一个是二重根.
拐点与切线
二阶导数用于刻画三次函数的弯曲方向变化.
三次函数的拐点
设 f(x)=ax3+bx2+cx+d(a=0). 则曲线的拐点横坐标为 x0=−3ab.
由 f′′(x)=6ax+2b 可知 f′′(x)=0 只有一个解 x0=−3ab.
由于 f′′(x) 是一次函数,在 x0 两侧必然变号,因而曲线在该点处凹凸性发生改变,该点就是拐点.
例
求函数 f(x)=−x3+2x2−x 在拐点处的切线方程.
解
先求二阶导数,得 f′′(x)=−6x+4. 令 f′′(x)=0, 得拐点横坐标 x0=32.
再求拐点处的函数值与导数值,得 f(32)=−272, f′(32)=31. 因而拐点切线方程为 y+272=31(x−32), 化简得 y=31x−278.
切线条数问题
过平面上一点向三次函数作切线时,切点参数满足三次方程. 这使切线条数问题与三次方程实根个数问题自然联结.
过一点作三次函数切线的条数判定
对三次函数
y=f(x),
设其拐点为 O, 拐点切线为 l. 则函数图像与直线 l 把平面分成四个区域.
- 点 P 严格落在曲线与拐点切线之间时,过 P 可作三条切线;
- 点 P 落在曲线或拐点切线上,且 P=O 时,过 P 可作两条切线;
- 点 P 落在其余区域,或 P=O 时,过 P 只能作一条切线.
先作坐标平移,把拐点移到原点;再作保持竖直方向的剪切,把拐点切线化为 X 轴. 这类仿射变换把直线变为直线,把相切关系变为相切关系,因而保持过点可作切线的条数.
在新坐标中,三次函数可写成
Y=aX3(a=0).
设切点为 T(t,at3), 切线方程为
Y=3at2X−2at3.
若点 P(u,v) 在该切线上,则参数 t 满足
2at3−3aut2+v=0.
因而切线条数就是这一个三次方程的实根个数.
记左端为
F(t)=2at3−3aut2+v.
对它求导得
6at(t−u),
驻点为 t=0 与 t=u. 对应函数值分别为
F(0)=v,F(u)=v−au3.
其中 v 是点 P 到拐点切线 Y=0 的有向高度, v−au3 是点 P 与曲线在同一横坐标处的有向高度差.
当 v 与 v−au3 异号时,三次方程在两个驻点处一正一负,因而有三个不等实根.
当其中一个为零而另一个非零时,三次方程有一个二重根和一个单根.
当它们同号时,三次方程只有一个实根.
对应回原图,即得三种切线条数结论.
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点相对曲线与拐点切线的位置决定可作切线条数*