导数大题练习

本文探讨了函数f(x)=x(1-lnx)的单调性,并利用该性质证明了给定条件下两正数倒数之和的取值范围。通过构造辅助函数的方法,证明了其值大于2且小于自然常数e。

已知函数f(x)=x(1−ln⁡x)f(x)=x(1-\ln x)f(x)=x(1lnx)
(1)讨论f(x)f(x)f(x)的单调性
(2)设a,ba,ba,b为两个不相等的正数,且bln⁡a−aln⁡b=a−bb\ln a-a\ln b=a-bblnaalnb=ab
\qquad求证:2<1a+1b<e2<\dfrac 1a+\dfrac 1b<e2<a1+b1<e

解:
\quad(1)f(x)f(x)f(x)定义域为(0,+∞)(0,+\infty)(0,+)f′(x)=−ln⁡xf'(x)=-\ln xf(x)=lnx

\qquadx∈(0,1)x\in(0,1)x(0,1)时,f′(x)<0f'(x)<0f(x)<0
\qquadx=1x=1x=1时,f′(x)=0f'(x)=0f(x)=0
\qquadx∈(1,+∞)x\in(1,+\infty)x(1,+)时,f′(x)>0f'(x)>0f(x)>0

\qquad所以单调递增区间为(0,1](0,1](0,1],单调递减区间为[1,+∞)[1,+\infty)[1,+)

\quad(2)bln⁡a−aln⁡b=a−bb\ln a-a\ln b=a-bblnaalnb=ab整理得ln⁡a+1a=ln⁡b+1b\dfrac{\ln a+1}{a}=\dfrac{\ln b+1}{b}alna+1=blnb+1,即f(1a)=f(1b)f(\dfrac 1a)=f(\dfrac 1b)f(a1)=f(b1)

\qquadx1=1ax_1=\dfrac 1ax1=a1x2=1bx_2=\dfrac 1bx2=b1,不妨设x1<x2x_1<x_2x1<x2

\qquad由(1)得f(x)f(x)f(x)(0,1](0,1](0,1]单调递增,在[1,+∞)[1,+\infty)[1,+)单调递减

\qquad所以x1∈(0,1),x2∈(1,+∞)x_1\in (0,1),x_2\in(1,+\infty)x1(0,1),x2(1,+)

\qquad①证明1a+1b>2\dfrac 1a+\dfrac 1b>2a1+b1>2

\qquadF(x)=f(x)−f(2−x)F(x)=f(x)-f(2-x)F(x)=f(x)f(2x)

\qquadF′(x)=−ln⁡x−ln⁡(2−x)=−ln⁡x(2−x)F'(x)=-\ln x-\ln(2-x)=-\ln x(2-x)F(x)=lnxln(2x)=lnx(2x)

\qquadx∈(0,1)x\in(0,1)x(0,1)时,F′(x)<0F'(x)<0F(x)<0,即F(x)F(x)F(x)单调递增

F(x)<F(1)=0\qquad F(x)<F(1)=0F(x)<F(1)=0,即f(2−x)>f(x)f(2-x)>f(x)f(2x)>f(x)f(2−x1)>f(x1)=f(x2)f(2-x_1)>f(x_1)=f(x_2)f(2x1)>f(x1)=f(x2)

∵1<2−x1<2\qquad \because 1<2-x_1<21<2x1<2f(x)f(x)f(x)[1,+∞)[1,+\infty)[1,+)上单调递减

∴2−x1<x2\qquad \therefore 2-x_1<x_22x1<x2,得x1+x2>2x_1+x_2>2x1+x2>2,即1a+1b>2\dfrac 1a+\dfrac 1b>2a1+b1>2

\qquad②证明1a+1b<e\dfrac 1a+\dfrac 1b<ea1+b1<e

\qquadF(x)=f(x)−f(e−x)=2x−e+(e−x)ln⁡(e−x)−xln⁡xF(x)=f(x)-f(e-x)=2x-e+(e-x)\ln(e-x)-x\ln xF(x)=f(x)f(ex)=2xe+(ex)ln(ex)xlnx

g(x)=2x−e+(e−x)ln⁡(e−x)\qquad \quad g(x)=2x-e+(e-x)\ln(e-x)g(x)=2xe+(ex)ln(ex)

\qquadx∈(0,1)x\in(0,1)x(0,1)时,g′(x)=1−ln⁡(e−x)>0g'(x)=1-\ln(e-x)>0g(x)=1ln(ex)>0

\qquad所以g(x)g(x)g(x)单调递增,得g(x)>g(0)=0g(x)>g(0)=0g(x)>g(0)=0

∵\qquad \becausex∈(0,1)x\in(0,1)x(0,1)时,−xln⁡x>0-x\ln x>0xlnx>0

∴F(x)=g(x)−xln⁡x>0\qquad \therefore F(x)=g(x)-x\ln x>0F(x)=g(x)xlnx>0

\qquadf(x)>f(e−x)f(x)>f(e-x)f(x)>f(ex)f(e−x1)<f(x1)=f(x2)f(e-x_1)<f(x_1)=f(x_2)f(ex1)<f(x1)=f(x2)

∵e−1<e−x1<e\qquad \because e-1<e-x_1<ee1<ex1<ef(x)f(x)f(x)[1,+∞)[1,+\infty)[1,+)上单调递减,且f(e−x1)<f(x1)=f(x2)f(e-x_1)<f(x_1)=f(x_2)f(ex1)<f(x1)=f(x2)

∴e−x1>x2\qquad \therefore e-x_1>x_2ex1>x2,得x1+x2<ex_1+x_2<ex1+x2<e,即1a+1b<e\dfrac 1a+\dfrac 1b<ea1+b1<e

\qquad综上所述,2<1a+1b<e2<\dfrac 1a+\dfrac 1b<e2<a1+b1<e


总结

以上是对这段时间学的内容的练习。解题过程并不严谨,但解题思路值得参考。若有错误,欢迎大家提出。

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值