王尊
放缩问题是导数学习中的难点,也是高考压轴题中的常见题型,是冲刺高分、满分所必须攻克的难关,其门目复杂,变种繁多,但仍然有章可循.
一、据题目信息放缩
例1 已知f(x)=e-x-ax(x∈ R ).
(1)当x≥0时,f(-x)-ln(x+1)≥1,求a范围.
(2)求证e2- e ≤ 3 2 .
解 (1)略.答案:a∈[-2,+∞).
(2)(分析:要证lne2- e ≤ln 3 2 ,只需证: e ≥2-ln 3 2 .)
由(1)得ex-2x+ln(x+1)≥1,
令x= 1 2 ,得 e -1+ln 3 2 ≥1,
∴ln 3 2 ≥2- e ,即e2- e ≤ 3 2 .
总结:目标不等式与原不等式有较大的相似性,可考虑利用第一问结论加以证明.
例2 已知b∈[-1,0],c∈[-2,0],函数f(x)=x3+3bx2+3cx,求极值.
解 f(x1)∈ -10,- 1 2 ,x1∈[1,2],
f′(x)=0 x21=-2bx1-c,
∴f(x1)=x31+3bx21+3cx1=- 1 2 x31+ 3c 2 x1.
又∵b∈[-1,0],c∈[-2,0],
∴f(x1)在[1,2]单调递减,
f(2)≤f(x1)≤f(1),即4b+4c≤f(x1)≤b+2c,
即-10≤f(x1)≤- 1 2 .
总结:利用极值点的特殊性,f′(x)=0.不但可在所求问题中进行代换,还能用于对数、指数互化,也用于本题中的降幂处理,之后再利用x1的范围进行求解.
二、常见放缩、不等式放缩
常見放缩多从泰勒公式出发,平时对常用的放缩形式记忆,考试中亦可根据所需形式用泰勒展开推导出想用的形式.
f(x)= f(x0) 0! + f′(x0) 1! (x-x0)+ f″(x0) 2! (x-x0)2+…+ fn(x-x0)n n! +Rn(x).
常用形式: ex≥x+1, lnx≥1- 1 x , lnx≤x-1, sinx≤x, cosx≥1- x2 2 .
注意:推导时注意舍去的项之和的正负,以判断不等号方向.
如,欲证g(x)=ex+ 1 x+1 +a≥0;a≥-2,
可以证g(x)=ex+ 1 x+1 +a≥(x+1)+ 1 x+1 +a≥2 (x+1)· 1 x+1 +a=2+a≥0;x≥-1.
便是常见放缩与不等式放缩的综合.
不等式放缩又可用于根式中,常与均值不等式结合.
如, x+1 =1× x+1 ≤ 12+( x+1 )2 2 = x+2 2 = x 2 +1.
如此化简题目中的根式,避免通过平方导致次数升高.
三、常数放缩
① 常数放缩:欲证ax2+bx≥clnx+1.792,x∈[m,n],
可证:ax2+bx≥clnx+2.
可化简运算,若欲证的不等式在处理过程中必须对复杂常数平方,开方的话,这种放缩就显得更加优越.
② 参数放缩:
例如,已知a≤1,证明x+1-a≥0,
即x2+1-a≥x2+1-1=x2≥0.
这是一个简单形式,但在具体题目中却容易被忽视,是应该格外注意的一种形式.
四、分步放缩
2x3-3x2-3lnx≥e2的证明,g(x)=2x3-4x2,h(x)=x2-3lnx.
再分别求最小值.注意,g(x),h(x)未必在相同x值处取最值,但必须保证g(x),h(x)存在最值,若无最值,则须对g(x),h(x)做进一步处理,令其出现最值.
五、常见放缩推导其他放缩
① 换元:lnx≤x-1 ln(x+1)≤x+1-1=x.
② 不等号方向的扭转.
欲证ex+ax≤lnx,x∈(m,n),若欲用lnx≤x-1,则ex+ax≤x-1不能推出ex+ax≤lnx,这是因为等号方向不满足证明要求.
调整不等号方向:lnx≤x-1,
∴ln 1 x ≤ 1 x -1,
∴-lnx≤ 1 x -1,∴lnx≥1- 1 x .
从而将“≤”换为“≥”,再利用ex+ax≤1- 1 x ex+ax≤lnx.
六、放缩失败的处理方法
有时放缩过强会导致结果不严格,可缩小放缩的“步伐”.
例如,估计ln 3 2 的近似值, 2 3 x- 1 x - 1 12 x2- 1 x2 ≤ lnx≤ 1 2 x- 1 x ,
ln 3 2 ≤ 1 2 3 2 - 2 3 = 5 12 ≈0.4167,
ln 3 2 > 2 3 3 2 - 2 3 - 1 12 9 4 - 4 9 ≈0.4051.
结果不严格,于是缩小“步伐”:
ln 3 2 =ln 5 4 +ln 6 5 ≤ 1 2 5 4 - 4 5 + 1 2 5 6 - 5 6 <0.409,
ln 3 2 =ln 5 4 +ln 6 5 ≥ 2 3 5 4 - 4 5 - 1 12 25 16 - 16 25 +
2 3 6 5 - 5 6 - 1 12 36 25 - 25 36 >0.406.
用 6 5 , 5 4 代入可使得偏差减小,削弱放缩的强度.
类似思想应用于数列放缩的失败中,可以保留前几项,再对后面的项放缩,这也是削弱放缩的方法.