第 06 讲 函数的值域和最值

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1、第6讲函数的值域和最值(第课时)神经网络准确记忆!函数的值域重点难点好好把握!重点:1.掌握求值域的方法;2.正确选用不同的求解方法;3.求函数的最值。难点:1.复合函数的值域;2.含参函数的值域。考纲要求注意紧扣!1.理解值域的概念,掌握求值域的方法;2.利用函数的性质和数形结合的方法求值域和最值。说明:文科和理科对求值域均没有提出要求,求最值已移到导数部分。命题预测仅供参考!函数的值域和最值每年必考,如果在小题中出现,难度一般不会太大,利用基本方法即可求解;有时也会在综合题中出现,例如讨论函数的性质,解应用问题等等。考点热点一定掌握!1.常见函数的值域

2、一次函数(,):值域为R;二次函数(,):当时,值域为,当时,值域为;反比例函数(,):值域为{且};指数函数(,且):值域为{};对数函数(,且):值域为R;正余弦函数(,):值域为[-1,1];正余切函数(,):值域为R。2.值域和最值的区别与联系其实,函数值域中的最大(小)值如果存在的话,它就是函数的最大(小)值,也正因为如此,所以求函数最值与求函数值域的方法基本上是相同的。例.求函数的值域和最值。解:易见当时,有最大值16,当时,,所以函数的值域为(0,16],函数的最大值为16,没有最小值。3.求值域的基本方法⑴配方换元法——把改写成一式的平方与

3、一数之和的形式,然后再利用一式的平方不小于零来求出函数的值域。例.若,求的值域和最值。解:∵,当即时,;又∵,∴,故,当或时,;综上所述,所求的值域为,当时,有最大值;当或时,有最小值0。点评:本题使用配方法。例.求的值域。解:令,则且,则,∵是关于的二次函数的递减区间,∴当时,,故所求函数的值域为。点评:使用配方法时,如果不能一眼看出应该怎么配,可以使用换元技巧。⑵均值不等式法——利用基本不等式(可推广至个正数的算术平均值不小于它们的几何平均值)、或。例.求函数的值域。解:∵,当时,根据可得,∴,当时,,故所求函数的值域为。点评:本题使用基本不等式。⑶判

4、别式法——把函数转化成关于的二次方程,因为为实数,所以有,从而求出的取值范围。形如的函数的值域常使用此法来求。例.求函数的值域。解:把函数变形为,∵,∴,即,解之得,但时,由求不出,即不存在的值使,故舍去。故所求的函数的值域为。点评:本题使用判别式法。4.利用函数性质求值域⑴反函数法——利用“反函数的定义域是原来函数的值域”求函数的值域。此法一般用来求()型的函数值域。例.求的值域。解:原函数化为,从中可见,故函数的值域为。点评:①对于某些简单的函数,其值域一眼就可以看出来,就没有必要使用这种方法了,例如:求的值域。(解:∵,∴,即,故函数的值域为。)②有

5、的函数的反函数的定义域不易看出,需要靠“原来函数的值域就是反函数的定义域”去确定,对于这样的函数,当然就不能使用这一方法来求值域,例如:求()的值域。(解:的反函数为,似乎有,但实际上,在中,。这时因为写出其反函数时使用了乘方运算,所以其定义域不易看出。)⑵利用函数的有界性求最值——遇到正余弦函数以及一式的平方时,往往可以利用正余弦函数的值域为[-1,1],一式的平方不小于零(配方法中有例)来求函数的值域;例.已知,求函数的值域。解:把函数变形为,即,∵,∴,即,∵,∴⑴的解是或,即或故所求的函数的值域为。点评:利用反函数求函数的值域时,有时并不一定要写出

6、反函数的表达式并求出反函数的定义域,只要能得到的取值范围即可。本题中,就没有写出表达式,而直接求出了的取值范围(值域)。⑶利用函数的单调性求最值——利用函数在定义域或定义域的子集上的单调性可以求出函数的值域。例.求函数的值域。分析:∵,∴设,则且,∵,似乎可以利用均值不等式出当时,有最小值,但仔细一想,由可得,这个不在的定义域内,所以这里需要进一步判断的最小值究竟是多少。∵在区间内单调递增,∴在区间的子区间内也单调递增。也就是说,当时,取得最小值。点评:求函数值域时,一定要注意定义域的问题。5.利用数形结合求最值如果函数解析式的形式正好符合诸如距离、斜率等

7、等的计算公式,那么可以使用形数结合的方法来求函数值域。4例.求函数的最小值。2分析:这个正好是轴上的一点到两点5和的距离之和。如图,要求一点到两点、的距离之和最小,由平面几何知识可知,只要作出点关于轴的对称点,再连接,与轴的交点就是所求的,所以。6.利用导数求最值如果函数ƒ在[a,b]上连续,在(a,b)内可导,要求ƒ在[a,b]内的最大值和最小值只要先求函数ƒ在(a,b)内的极值和函数ƒ在区间端点的值ƒ(a)、ƒ(b),然后再将求出的各极值与ƒ(a)、ƒ(b)比较,其中最大的是最大值,最小的是最小值。特别地,如果函数ƒ在[a,b]上单调增,则为最小值,为

8、最大值;如果函数ƒ在[a,b]上单调减,则为最小值,为最大值。极值

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