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    新人教A版必修第一册学案:第4章+4.5.3 函数模型的应用(含解析)
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    高中数学人教A版 (2019)必修 第一册第四章 指数函数与对数函数4.5 函数的应用(二)学案设计

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    这是一份高中数学人教A版 (2019)必修 第一册第四章 指数函数与对数函数4.5 函数的应用(二)学案设计,共10页。

    4.5.3 函数模型的应用








    爱因斯坦说过,复利的威力比原子弹还可怕.若每月坚持投资100元,40年之后将成为百万富翁.也就是说随着变量的增长,指数函数值的增长是非常迅速的,可以根据这一特点来进行资金的管理.例如,按复利计算利率的一种储蓄,本金为a元,每期的利率为r,设本利和为y,存期为x,那么要知道存一定期限之后所得的本利和,就要写出本利和y随着存期x变化的函数式.假设存入的本金为1 000元,每期的利率为2.25%.





    问题:五期后的本利和是多少?


    提示:解决这一问题,首先要建立一个指数函数关系式,即y=a1+rx,将相应的数据代入该关系式就可得到五年期的本利和.





    1.常用函数模型


    2.建立函数模型解决问题的基本过程





    思考:解决函数应用问题的基本步骤是什么?


    提示:利用函数知识和函数观点解决实际问题时,一般按以下几个步骤进行:


    (一)审题;(二)建模;(三)求模;(四)还原.


    这些步骤用框图表示如图:








    1.思考辨析(正确的画“√”,错误的画“×”)


    (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)在不同的范围下,对应关系不同时,可以选择分段函数模型.( )


    [答案] (1)√ (2)√ (3)√


    2.某地为了抑制一种有害昆虫的繁殖,引入了一种以该昆虫为食物的特殊动物,已知该动物的繁殖数量y(只)与引入时间x(年)的关系为y=alg2(x+1),若该动物在引入一年后的数量为100只,则第7年它们发展到( )


    A.300只 B.400只 C.600只 D.700只


    A [将x=1,y=100代入y=alg2(x+1)得,100=alg2(1+1),解得a=100.所以x=7时,y=100lg2(7+1)=300.]


    3.据调查,某自行车存车处在某星期日的存车量为2 000辆次,其中变速车存车费是每辆一次0.8元,普通车存车费是每辆一次0.5元,若普通车存车数为x辆次,存车费总收入为y元,则y关于x的函数关系式是( )


    A.y=0.3x+800(0≤x≤2 000)


    B.y=0.3x+1 600(0≤x≤2 000)


    C.y=-0.3x+800(0≤x≤2 000)


    D.y=-0.3x+1 600(0≤x≤2 000)


    D [由题意知,变速车存车数为(2 000-x)辆次,则总收入y=0.5x+(2 000-x)×0.8=-0.3x+1 600(0≤x≤2 000).]


    4.某汽车运输公司购买了一批豪华大客车投入运营.据市场分析,每辆客车营运的利润y与营运年数x(x∈N)为二次函数关系(如图),则客车有营运利润的时间不超过________年.





    7 [设二次函数y=a(x-6)2+11,又过点(4,7),


    所以a=-1,即y=-(x-6)2+11.


    解y≥0,得6-eq \r(11)≤x≤6+eq \r(11),所以有营运利润的时间为2eq \r(11).又6<2eq \r(11)<7,所以有营运利润的时间不超过7年.]








    【例1】 物体在常温下的温度变化可以用牛顿冷却规律来描述,设物体的初始温度是T0,经过一定时间t后的温度是T,则T-Ta=(T0-Ta)×eq \b\lc\(\rc\)(\a\vs4\al\c1(\f(1,2)))eq \s\up12(eq \f(t,h)),其中Ta表示环境温度,h称为半衰期,现有一杯用88 ℃热水冲的速溶咖啡,放在24 ℃的房间中,如果咖啡降温到40 ℃需要20 min,那么降温到32 ℃时,需要多长时间?


    [解] 先设定半衰期h,由题意知


    40-24=(88-24)×eq \b\lc\(\rc\)(\a\vs4\al\c1(\f(1,2)))eq \s\up12(eq \f(20,h)),


    即eq \f(1,4)=eq \b\lc\(\rc\)(\a\vs4\al\c1(\f(1,2)))eq \s\up12(eq \f(20,h)),


    解之,得h=10,故原式可化简为


    T-24=(88-24)×eq \b\lc\(\rc\)(\a\vs4\al\c1(\f(1,2)))eq \s\up12(eq \f(t,10)),


    当T=32时,代入上式,得


    32-24=(88-24)×eq \b\lc\(\rc\)(\a\vs4\al\c1(\f(1,2)))eq \s\up12(eq \f(t,10)),


    即eq \b\lc\(\rc\)(\a\vs4\al\c1(\f(1,2)))eq \s\up12(eq \f(t,10))=eq \f(8,64)=eq \f(1,8)=eq \b\lc\(\rc\)(\a\vs4\al\c1(\f(1,2)))eq \s\up12(3),∴t=30.


    因此,需要30 min,可降温到32 ℃.





    已知函数模型解决实际问题,往往给出的函数解析式含有参数,需要将题中的数据代入函数模型,求得函数模型中的参数,再将问题转化为已知函数解析式求函数值或自变量的值.





    eq \([跟进训练])


    1.某种商品在近30天内每件的销售价格P(元)和时间t(天)的函数关系为:


    P=eq \b\lc\{\rc\ (\a\vs4\al\c1(t+200

    设该商品的日销售量Q(件)与时间t(天)的函数关系为Q=40-t(0

    [解] 设日销售金额为y(元),则y=PQ,


    所以y=eq \b\lc\{\rc\ (\a\vs4\al\c1(-t2+20t+8000

    ①当0

    所以当t=10时,ymax=900(元).


    ②当25≤t≤30且t∈N*时,y=(t-70)2-900,


    所以当t=25时,ymax=1 125(元).


    结合①②得ymax=1 125(元).


    因此,这种商品日销售额的最大值为1 125元,且在第25天时日销售金额达到最大.


    【例2】 2010年,考古学家对良渚古城水利系统中一条水坝的建筑材料(草裹泥)上提取的草茎遗存进行碳14年代学检测,检测出碳14的残留量约为初始量的55.2%,(碳14的半衰期为5730年)能否以此推断此水坝大概是什么年代建成的?


    [解] 设样本中碳14的初始量为k,衰减率为p(0

    y=k(1-p)x (k∈R,且k≠0;0

    由碳14的半衰期为5 730年,得


    k(1-p)5 730=eq \f(1,2)k.


    于是1-p=eq \r(5 730,\f(1,2)),


    所以y=keq \b\lc\(\rc\)(\a\vs4\al\c1(\r(5 730,\f(1,2))))eq \s\up12(x).


    由样本中碳14的残余量约为初始量的55.2%可知,


    keq \b\lc\(\rc\)(\a\vs4\al\c1(\r(5 730,\f(1,2))))eq \s\up12(x)=55.2%k,


    即eq \b\lc\(\rc\)(\a\vs4\al\c1(\r(5 730,\f(1,2))))eq \s\up12(x)=0.552.





    由计算工具得x≈4 912.


    因为2010年之前的4 912年是公元前2902年,所以推断此水坝大概是公元前2902年建成的.





    自建模型时主要抓住四个关键:“求什么,设什么,列什么,限制什么”.


    求什么就是弄清楚要解决什么问题,完成什么任务.,设什么就是弄清楚这个问题有哪些因素,谁是核心因素,通常设核心因素为自变量.


    列什么就是把问题已知条件用所设变量表示出来,可以是方程、函数、不等式等.


    限制什么主要是指自变量所应满足的限制条件,在实际问题中,除了要使函数式有意义外,还要考虑变量的实际含义,如人不能是半个等.





    eq \([跟进训练])


    2.牧场中羊群的最大畜养量为m只,为保证羊群的生长空间,实际畜养量不能达到最大畜养量,必须留出适当的空闲量.已知羊群的年增长量y只和实际畜养量x只与空闲率的乘积成正比,比例系数为k(k>0).


    (1)写出y关于x的函数解析式,并指出这个函数的定义域;


    (2)求羊群年增长量的最大值.


    [解] (1)根据题意,由于最大畜养量为m只,实际畜养量为x只,则畜养率为eq \f(x,m),故空闲率为1-eq \f(x,m),由此可得y=kxeq \b\lc\(\rc\)(\a\vs4\al\c1(1-\f(x,m)))(0

    (2)对原二次函数配方,得y=-eq \f(k,m)(x2-mx)


    =-eq \f(k,m)eq \b\lc\(\rc\)(\a\vs4\al\c1(x-\f(m,2)))eq \s\up12(2)+eq \f(km,4),即当x=eq \f(m,2)时,y取得最大值eq \f(km,4).





    [探究问题]


    1.实际问题中两个变量之间一定有确定的函数关系吗?


    提示:不一定.


    2.对于收集的一组样本数据:(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3),…,(xn,yn)我们常对其如何操作,以发现其所隐含的规律?


    提示:常先画上述数据的散点图,再借助其变化趋势,结合我们已学习的函数模型,对数据作出合理的分析,从中找出所隐含的规律.


    【例3】 某企业常年生产一种出口产品,自2016年以来,每年在正常情况下,该产品产量平稳增长.已知2016年为第1年,前4年年产量f(x)(万件)如下表所示:


    (1)画出2016~2019年该企业年产量的散点图;


    (2)建立一个能基本反映(误差小于0.1)这一时期该企业年产量变化的函数模型,并求出函数解析式;


    (3)2020年(即x=5)因受到某国对我国该产品反倾销的影响,年产量减少30%,试根据所建立的函数模型,确定2020年的年产量为多少?


    [思路点拨] eq \x(描点)eq \(――――→,\s\up14(依散点图))eq \x(选模)eq \(――――→,\s\up14(待定系数法))eq \x(求模)eq \(――→,\s\up14(误差))eq \x(验模)→eq \x(用模)


    [解] (1)画出散点图,如图所示.





    (2)由散点图知,可选用一次函数模型.


    设f(x)=ax+b(a≠0).由已知得eq \b\lc\{\rc\ (\a\vs4\al\c1(a+b=4,,3a+b=7,))解得eq \b\lc\{\rc\ (\a\vs4\al\c1(a=1.5,,b=2.5,))


    ∴f(x)=1.5x+2.5.


    检验:f(2)=5.5,且|5.58-5.5|=0.08<0.1,


    f(4)=8.5,且|8.44-8.5|=0.06<0.1.


    ∴一次函数模型f(x)=1.5x+2.5能基本反映年产量的变化.


    (3)根据所建的函数模型,预计2020年的年产量为f(5)=1.5×5+2.5=10万件,又年产量减少30%,即10×70%=7万件,即2020年的年产量为7万件.





    函数拟合与预测的一般步骤:


    1根据原始数据、表格,绘出散点图.


    2通过考察散点图,画出拟合直线或拟合曲线.


    3求出拟合直线或拟合曲线的函数关系式.


    4利用函数关系式,根据条件对所给问题进行预测和控制,为决策和管理提供依据.





    eq \([跟进训练])


    3.某地区不同身高的未成年男性的体重平均值如表:


    (1)根据表中提供的数据,能否建立恰当的函数模型,使它能比较近似地反映这个地区未成年男性体重y kg与身高x cm的函数关系?试写出这个函数模型的解析式;


    (2)若体重超过相同身高男性体重平均值的1.2倍为偏胖,低于0.8倍为偏瘦,那么这个地区一名身高为175 cm,体重为78 kg的在校男生的体重是否正常?


    [解] (1)以身高为横坐标,体重为纵坐标,画出散点图.





    根据点的分布特征,可考虑以y=a·bx作为刻画这个地区未成年男性的体重与身高关系的函数模型.


    取其中的两组数据(70,7.90),(160,47.25),代入y=a·bx得:


    eq \b\lc\{\rc\ (\a\vs4\al\c1(7.9=a·b70,,47.25=a·b160,))用计算器算得a≈2,b≈1.02.


    这样,我们就得到一个函数模型:y=2×1.02x.


    将已知数据代入上述函数解析式,或作出上述函数的图象,可以发现,这个函数模型与已知数据的拟合程度较好,这说明它能较好地反映这个地区未成年男性体重与身高的关系.


    (2)将x=175代入y=2×1.02x得y=2×1.02175,由计算器算得y≈63.98.由于78÷63.98≈1.22>1.2,所以,这个男生偏胖.








    1.掌握2种模型


    (1)指数函数模型;(2)对数函数模型.


    2.掌握4个步骤


    解函数应用问题的步骤(四步八字)


    (1)审题:弄清题意,分清条件和结论,理顺数量关系,初步选择数学模型;


    (2)建模:将自然语言转化为数学语言,将文字语言转化为符号语言,利用数学知识,建立相应的数学模型;


    (3)求模:求解数学模型,得出数学结论;


    (4)还原:将数学问题还原为实际问题.


    3.规避1个易错


    实际应用题易忘记定义域和作答.





    1.根据日常生活A、B、C、D四个实际问题,现各收集到的五组数据在平面直角坐标系中画出的散点图(如图所示),能够构建对数函数模型解决实际问题且拟合度较高的是( )





    A B C D


    [答案] B


    2.若镭经过100年后剩留原来质量的95.76%,设质量为1的镭经过x年后剩留量为y,则x,y的函数关系是( )


    A.y=0.957 6eq \s\up12(eq \f(x,100))


    B.y=(0.957 6)100x


    C.y=eq \b\lc\(\rc\)(\a\vs4\al\c1(\f(0.957 6,100)))eq \s\up12(x)


    D.y=1-0.042 4eq \s\up12(eq \f(x,100))


    A [由题意可知y=(95.76%)eq \s\up12(eq \f(x,100)),


    即y=0.957 6eq \s\up12(eq \f(x,100)).]


    3.某市的房价(均价)经过6年时间从1 200元/m2增加到了4 800元/m2,则这6年间平均每年的增长率是( )


    A.600元 B.50%


    C.eq \r(3,2)-1 D.eq \r(3,2)+1


    C [设6年间平均年增长率为x,则有1 200(1+x)6=4 800,解得x=eq \r(3,2)-1.]


    4.在固定电压差(电压为常数)的前提下,当电流通过圆柱形的电线时,其电流强度I(单位:安)与电线半径r(单位:毫米)的三次方成正比,若已知电流通过半径为4毫米的电线时,电流强度为320安, 则电流通过半径为3毫米的电线时,电流强度为( )


    A.60安 B.240安


    C.75安 D.135安


    D [由已知,设比例常数为k,则I=k·r3.由题意,当r=4时,I=320,故有320=k×43,解得k=eq \f(320,64)=5,所以I=5r3.故当r=3时,I=5×33=135(安).故选D.]


    5.已知A,B两地相距150 km,某人开汽车以60 km/h的速度从A地到达B地,在B地停留1小时后再以50 km/h的速度返回A地.


    (1)把汽车离开A地的距离s表示为时间t的函数(从A地出发时开始),并画出函数的图象;


    (2)把车速v(km/h)表示为时间t(h)的函数,并画出函数的图象.


    [解] (1)①汽车由A地到B地行驶th所走的距离s=60t(0≤t≤2.5).


    ②汽车在B地停留1小时,则汽车到A地的距离s=150(2.5<t≤3.5).


    ③由B地返回A地,则汽车到A地的距离s=150-50(t-3.5)=325-50t(3.5<t≤6.5).


    综上,s=eq \b\lc\{\rc\ (\a\vs4\al\c1(60t0≤t≤2.5,,1502.5<t≤3.5,,325-50t3.5<t≤6.5,))


    它的图象如图(1)所示.





    (1) (2)


    (2)速度v(km/h)与时间t(h)的函数关系式是v=eq \b\lc\{\rc\ (\a\vs4\al\c1(600≤t≤2.5,,02.5<t≤3.5,,-503.5<t≤6.5,))它的图象如图(2)所示.


    学 习 目 标
    核 心 素 养
    1.会利用已知函数模型解决实际问题.(重点)


    2.能建立函数模型解决实际问题.(重点、难点)


    3.了解拟合函数模型并解决实际问题.(重点)
    通过本节内容的学习,使学生认识函数模型的作用,提高学生数学建模、数据分析的素养.
    常用函数模型
    (1)一次函数模型
    y=kx+b(k,b为常数,k≠0)
    (2)二次函数模型
    y=ax2+bx+c(a,b,c为常数,a≠0)
    (3)指数函数模型
    y=bax+c(a,b,c为常数,b≠0,a>0且a≠1)
    (4)对数函数模型
    y=mlgax+n(m,a,n为常数,m≠0,a>0且a≠1)
    (5)幂函数模型
    y=axn+b(a,b为常数,a≠0)
    (6)分段函数模型
    y=eq \b\lc\{\rc\ (\a\vs4\al\c1(ax+bx利用已知函数模型解决实际问题
    自建确定性函数模型解决实际问题
    拟合数据构建函数模型解决实际问题
    x
    1
    2
    3
    4
    f(x)
    4.00
    5.58
    7.00
    8.44
    身高/cm
    60
    70
    80
    90
    100
    110
    120
    130
    140
    150
    160
    170
    体重


    /kg
    6.13
    7.90
    9.90
    12.15
    15.02
    17.50
    20.92
    26.86
    31.11
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