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背景图
极值点偏移的背景探究

结论

\(f^{'''}(x)<0 \Rightarrow\) 极小值点左偏移 (极大值点右偏移);

\(f^{'''}(x)>0 \Rightarrow\) 极小值点右偏移 (极大值点左偏移)。

证明

泰勒公式:\(f(x) = f(x_{0}) + f^{\prime}(x_{0})(x - x_{0})\)\(+\dfrac{f^{\prime\prime}(x_{0})}{2!} (x - x_{0})^{2}\)\(+ \cdots\)\(+ \dfrac{f^{(n)}(x_{0})}{n!}(x - x_{0})^{n}\)\(+o\left((x - x_{0})^{n}\right)\)

为了讨论问题的方便,不妨假设区间\(I\)上的可导函数\(f(x)\)满足\(f(x_{1})=f(x_{2}) (x_{1} < x_{2})\),且在区间\((x_{1}, x_{2})\)内只有一个极小值点\(x_{0}\),即当\(x \in (x_{1}, x_{0})\)时,有\(f^{\prime}(x) < 0\),当\(x \in (x_{0}, x_{2})\)时,有\(f^{\prime}(x) > 0\)。于是,判断极值点左偏移还是右偏移,即比较\(x_{0}\)\(\dfrac{x_{1} + x_{2}}{2}\)的大小关系。

\(m = \dfrac{x_{1} + x_{2}}{2}\),将\(f(x_{1})\)\(f(x_{2})\)分别在\(x = m\)处泰勒展开得

\(f(x_{1}) = f(m) + f^{\prime}(m)(x_{1} - m)\)\(+ \dfrac{f^{\prime\prime}(m)}{2!}(x_{1} - m)^{2}\)\(+ \dfrac{f^{'''}(\xi_{1})}{3!}(x_{1} - m)^{3}\),

\(f(x_{2}) = f(m) + f^{\prime}(m)(x_{2} - m)\)\(+ \dfrac{f^{\prime\prime}(m)}{2}(x_{2} - m)^{2}\)\(+ \dfrac{f^{'''}(\xi_{2})}{6}(x_{2} - m)^{3}\)

其中\(\xi_{1} \in (x_{1}, m)\)\(\xi_{2} \in (m, x_{2})\)

由上知\(x_{1} - m = -(x_{2} - m)\),且\(f(x_{1}) = f(x_{2})\)

故相减得:\(0 = f'(m)(x_{1} - x_{2})\)\(+ \dfrac{f^{'''}(\xi_{1}) + f^{'''}(\xi_{2})}{6} \left(\dfrac{x_{1} - x_{2}}{2}\right)^{3}\)

\(f^{\prime}(m)\)\(=-\dfrac{f^{'''}(\xi_{1}) + f^{'''}(\xi_{2})}{6} \cdot \dfrac{(x_{1} - x_{2})^{2}}{8}\)

若当\(x \in (x_{1}, x_{2})\)时,恒有\(f^{'''}(x) < 0\),则\(f^{'''}(\xi_{1}) < 0\), \(f^{'''}(\xi_{2}) < 0\), \(f^{\prime}(m) > 0\),得\(m = \dfrac{x_{1} + x_{2}}{2} > x_{0}\),即极小值点左偏移;

若当\(x \in (x_{1}, x_{2})\)时,恒有\(f^{'''}(x) > 0\),同理可得\(f^{\prime}(m) < 0\),有\(m = \dfrac{x_{1} + x_{2}}{2} < x_{0}\),即极小值点右偏移。

对于极大值点的情形,结果则恰好相反。

  1. (2016年新课标I卷)已知函数\(f(x) = (x - 2) e^{x} + a (x - 1)^{2}\)有两个零点。

    (1)求\(a\)的取值范围。

    (2)设\(x_{1}\)\(x_{2}\)\(f(x)\)的两个零点,证明:\(x_{1} + x_{2} < 2\)

    解析

    解析:(1) 略。

    (2)\(f^{\prime}(x) = (x - 1) e^{x} + 2a (x - 1)\)\(= (x - 1) (e^{x} + 2a)\),由(1)可知\(a > 0\),故\(x_{0} = 1\)\(f(x)\)的极小值点。

    \(f^{\prime\prime\prime}(x_{0}) = (x_{0} + 1) e^{x} > 0\),由上述结论可知,\(x_{1} + x_{2} < 2\)

  2. 已知函数\(f(x) = x e^{-x}\)

    (1)求函数\(f(x)\)的单调区间和极值;

    (2)已知函数\(g(x)\)的图象与\(f(x)\)的图象关于直线\(x=1\)对称,证明:当\(x > 1\)时,\(f(x) > g(x)\);

    (3)如果\(x_{1} \neq x_{2}\),且\(f(x_{1}) = f(x_{2})\),证明:\(x_{1} + x_{2} > 2\)

    (3)解析

    由(1)知\(f^{\prime}(x) = e^{-x} (1 - x)\),得\(f(x)\)\((-\infty , 1)\)上单调递增,在\((1, +\infty)\)上单调递减,\(f(x)\)有极大值\(f(1) = \dfrac{1}{e}\),无极小值。

    \(f^{\prime\prime}(x) = e^{-x} (x - 2)\), \(f^{\prime\prime\prime}(x) = e^{-x} (-x + 3)\)

    故当\(x < 3\)时,\(f^{'''}(x) > 0\),所以极大值点\(x=1\) 左偏移,有\(x_{1} + x_{2} > 2\)

  3. 已知函数\(f(x) = e^{x} - ax\)有两个不同的零点\(x_{1}\)\(x_{2}\),其极值点为\(x_{0}\)

    (1)求\(a\)的取值范围;

    (2)求证:\(x_{1} + x_{2} < 2x_{0}\)

    解析

    \(f(x) = e^{x} - ax\)\(f^{'''}(x) = e^{x} > 0\),则极小值点\(x_{0}\)右偏移,有\(x_{1} + x_{2} < 2x_{0}\)

  4. 已知函数\(f(x) = \ln x + \dfrac{m}{x} - 3\)有两个零点。

    (1)求\(m\)的取值范围。

    (2)设\(a, b\)\(f(x)\)的两个零点,证明:\(ab > m^{2}\)

    解析

    (1)略。

    (2)两边同时取对数即证明\(\ln a + \ln b > 2 \ln m\)

    \(\ln x = t\),则\(x = e^{t}\)。所以\(f(x) = \ln x + \dfrac{m}{x} - 3\)有两个零点\(a, b\) \(\Leftrightarrow h(t) = t + \dfrac{m}{e^{t}} - 3\)有两个零点\(t_{1}, t_{2}\),即证明\(t_{1} + t_{2} > 2 \ln m\)

    \(t_{0}\)\(h(t) = t + \dfrac{m}{e^{t}} - 3\)的极值点,因为\(h^{\prime}(t) = 1 - \dfrac{m}{e^{t}}\),则\(t_{0} = \ln m\)。故\(h(t)\)\((0, \ln m)\)单调递减,在\((\ln m, +\infty)\)单调递增,所以\(t_{0}\)\(h(t)\)的极小值点。

    又因为\(h^{\prime}(t_{0}) = 0\), \(h^{\prime\prime\prime}(t_{0}) = -\dfrac{m}{e^{t_{0}}} < 0\), \(k \in \mathbb{N}\)。所以由上述结论可知,\(t_{1} + t_{2} > 2 \ln m\),故\(ab > m^{2}\)得证。

  5. (2021年新高考I卷)已知函数\(f(x) = x(1 - \ln x)\)

    (1)讨论\(f(x)\)的单调性。

    (2)设\(a, b\)为两个不相等的正数,且\(b \ln a - a \ln b = a - b\),证明:\(2 < \dfrac{1}{a} + \dfrac{1}{b} < e\)

    解析

    (1)略。

    (2)由\(b \ln a - a \ln b = a - b\),两边同时除以\(ab\)

    \(\dfrac{\ln a}{a} - \dfrac{\ln b}{b} = \dfrac{1}{b} - \dfrac{1}{a}\),即\(\dfrac{\ln a + 1}{a} = \dfrac{\ln b + 1}{b}\),即\(f \left( \dfrac{1}{a} \right) = f \left( \dfrac{1}{b} \right)\)

    \(\dfrac{1}{a} = m, \dfrac{1}{b} = n\),即证\(m + n > 2\)

    由(1)可知,\(x_{0} = 1\)\(f(x)\)的极大值点。

    \(f^{\prime\prime\prime}(x_{0}) = \dfrac{1}{x_{0}^{2}} > 0\)

    由上述结论可知,\(m + n > 2\)

参考文献

  • 王丽君.再谈极值点偏移问题[J].理科考试研究,2019,26(05):9-10.
  • 张保成,伍俊杰.泰勒公式在极值点偏移问题中的应用[J].中学数学,2017,(21):80-81.

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