12.21导数 直线与圆 微积分

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1、1、导数定义的认知与应用;  2、求导公式与运算法则的运用;  3、导数的几何意义;  4、导数在研究函数单调性上的应用;  5、导数在寻求函数的极值或最值的应用;  6、导数在解决实际问题中的应用。三、知识要点  (一)导数  1、导数的概念  (1)导数的定义认知:(Ⅰ)函数的导数是以x为自变量的函数,而函数在点处的导数是一个数值;在点处的导数是的导函数当时的函数值。  (Ⅱ)求函数在点处的导数的三部曲:  ①求函数的增量;  ②求平均变化率;  ③求极限  上述三部曲可简记为一差、二比、三极限。  (2)导数的几何意义: 

2、 函数在点处的导数,是曲线在点处的切线的斜率。  2、求导公式与求导运算法则  (1)基本函数的导数(求导公式)  公式1  常数的导数:(c为常数),即常数的导数等于0。  公式2  幂函数的导数:。  公式3  正弦函数的导数:。  公式4  余弦函数的导数:  公式5  对数函数的导数:  (Ⅰ);  (Ⅱ)  公式6  指数函数的导数:  (Ⅰ);  (Ⅱ)。  (2)可导函数四则运算的求导法则  设为可导函数,则有  法则1  ;  法则2  ;  法则3  。  3、复合函数的导数  (1)复合函数的求导法则  设,

3、复合成以x为自变量的函数,则复合函数对自变量x的导数,等于已知函数对中间变量的导数,乘以中间变量u对自变量x的导数,  即。  引申:设,复合成函数,则有  (2)认知(Ⅰ)认知复合函数的复合关系循着“由表及里”的顺序,即从外向内分析:首先由最外层的主体函数结构设出,由第一层中间变量的函数结构设出,由第二层中间变量的函数结构设出,由此一层一层分析,一直到最里层的中间变量为自变量x的简单函数为止。于是所给函数便“分解”为若干相互联系的简单函数的链条:  ;  (Ⅱ)运用上述法则求复合函数导数的解题思路  ①分解:分析所给函数的复合

4、关系,适当选定中间变量,将所给函数“分解”为相互联系的若干简单函数;  ②求导:明确每一步是哪一变量对哪一变量求导之后,运用上述求导法则和基本公式求;  ③还原:将上述求导后所得结果中的中间变量还原为自变量的函数,并作以适当化简或整理。  二、导数的应用  1、函数的单调性  (1)导数的符号与函数的单调性:  一般地,设函数在某个区间内可导,则若为增函数;若为减函数;若在某个区间内恒有,则在这一区间上为常函数。  (2)利用导数求函数单调性的步骤  (Ⅰ)确定函数的定义域;  (Ⅱ)求导数;  (Ⅲ)令,解出相应的x的范围  

5、当时,在相应区间上为增函数;当时在相应区间上为减函数。  (3)强调与认知  (Ⅰ)利用导数讨论函数的单调区间,首先要确定函数的定义域D,并且解决问题的过程中始终立足于定义域D。若由不等式确定的x的取值集合为A,由确定的x的取值范围为B,则应用;  (Ⅱ)在某一区间内(或)是函数在这一区间上为增(或减)函数的充分(不必要)条件。因此方程的根不一定是增、减区间的分界点,并且在对函数划分单调区间时,除去确定的根之外,还要注意在定义域内的不连续点和不可导点,它们也可能是增、减区间的分界点。  举例:  (1)是R上的可导函数,也是R上

6、的单调函数,但是当x=0时,。  (2)在点x=0处连续,点x=0处不可导,但在(-∞,0)内递减,在(0,+∞)内递增。  2、函数的极值  (1)函数的极值的定义  设函数在点附近有定义,如果对附近的所有点,都有,则说是函数的一个极大值,记作;  如果对附近的所有点,都有,则说是函数的一个极小值,记作。  极大值与极小值统称极值  认知:由函数的极值定义可知:  (Ⅰ)函数的极值点是区间内部的点,并且函数的极值只有在区间内的连续点处取得;  (Ⅱ)极值是一个局部性概念;一个函数在其定义域内可以有多个极大值和极小值,并且在某一

7、点的极小值有可能大于另一点处的极大值;(Ⅲ)当函数在区间上连续且有有限个极值点时,函数在内的极大值点,极小值点交替出现。(2)函数的极值的判定设函数可导,且在点处连续,判定是极大(小)值的方法是(Ⅰ)如果在点附近的左侧,右侧,则为极大值;(Ⅱ)如果在点附近的左侧,右侧,则为极小值;注意:导数为0的不一定是极值点,我们不难从函数的导数研究中悟出这一点。(3)探求函数极值的步骤:  (Ⅰ)求导数;  (Ⅱ)求方程的实根及不存在的点;考察在上述方程的根以及不存在的点左右两侧的符号:若左正右负,则在这一点取得极大值,若左负右正,则在这一

8、点取得极小值。(III)将的各极值与,比较,其中最大者为所求最大值,最小者为所求最小值。  已知函数(1)当时,求曲线在点处的切线方程;(2)当时,讨论的单调性.曲线在点处的切线方程为()(A)(B)(C)(D)【要点精讲】1.直线l1与直线l2的的平行与垂直(

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