本题导读
本题考查导数的几何意义。核心在于切线法、分离参数法的灵活运用。
📌【题干】
Question
(2022年天津卷) 已知 ,函数 ,。
(1)求函数 在 处的切线方程;
(2)若 和 有公共点,求:
(i)当 时,求 的取值范围;
(ii)求证:。
🔍【思路分析】
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第一问(切线方程):常规基础题。求出 和导数 ,直接代入点斜式方程即可。
第二问(i)(参数取值范围):当 时,两函数有公共点即方程 在 时有解。
方法一(隐零点法):构造函数 ,利用导数求其最小值。由于极小值点 无法显式解出,利用 得到 与 的关系(隐零点代换),代入 中解出 的范围,进而求出 的范围。
方法二(分离参数法):将方程变形为 或变形后利用换元法分离出常数项,转化为求新函数的值域问题,通过导数求出新函数的最大值即可。
第二问(ii)(不等式证明):本问难度极大,需从方程 出发,证明 。
思路一(柯西不等式):观察等式右边为两项乘积之和,联想柯西不等式 ,将 分离出来,再结合经典不等式 和 进行放缩。
思路二(切线放缩与凸函数):化简变形后,构造函数 ,利用其凹凸性(二阶导数 ),找到其在特定点的切线,通过证明直线 在切线围成的区域之外,从而利用反证法或线性规划的思想证得结论。
✅【答案】
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(1)
(2) (i) 证明见解析
(ii) ,证明见解析
✍【详细解析】
Abstract
(1)求切线方程
由已知得 ,则 。
求导得:。
所以切线斜率 。
故函数 在 处的切线方程为:
,即:
(2)(i)当 时求 的取值范围
当 时,。 与 有公共点,即方程 有解。显然 且 。
【解法一:隐零点法】
设 ,问题转化为 有解。
求导得:。
设 ,则 。
故 在 上单调递增。
又因为当 时,;当 时,。
故存在唯一的 ,使得 ,即 。
此时, 在 上单调递减,在 上单调递增。
。
将 代入 中:
因为 ,所以 。
又 ,设 ,显然 单调递增,
所以 。
故实数 的取值范围是:。
【解法二:分离参数法】
由 ,两边平方得 。
令 ,则方程化为 ,即 。
要使原方程有解,只需 在函数 的值域内即可。
求导得:。
当 时,, 单调递增;
当 时,, 单调递减。
所以 。
要使得方程有解,必须满足 。
即 。
因为 ,所以 。
故实数 的取值范围是:。
(2)(ii)证明:
设两函数的公共点横坐标为 (),则有:
【证法一:柯西不等式 + 经典不等式放缩】
由柯西不等式 可得:
即证:。
接下来只需证明 。
因为当 时,(当且仅当 取等,这里严格小于),
所以 。
从而有:
引理1:设 ,。 在 递减, 递增。。
引理2:设 ,。 单调递增,。
应用引理,得:
故 ,从而 。原命题得证。
【证法二:凸函数与切线放缩(线性规划法)】
假设 。
由交点方程知: (因为 对 成立)。
令 ,则上式化为:。
两边同除以 ,即证明若 ,则 会产生矛盾。
设 ,
研究 的单调性与凹凸性:
。
当 时,, 取得最小值 。
求二阶导数:。
所以 是定义域内的严格下凸函数。
注意到 且 ,可知直线 是曲线 在 处的切线。
又 是曲线在极小值点处的水平切线。
由下凸函数的性质,曲线 恒在切线上方,即 且 。
若 成立,则直线 必须有部分位于曲线 的上方。
但这要求直线 在 处的截距 (矛盾,因为假设 ),
或者要求在与 的比较中,其斜率与截距组合能突破限制。
具体地,取 ,代入直线方程:
(由柯西不等式)。
由于 ,此时直线的函数值严格小于凸函数在切线上的值,无法覆盖曲线。
从而产生矛盾,故假设不成立。所以 得证。
本题作为压轴题,综合性极强。第(1)问和第(2)(i)问属于常规送分与中档区分部分,利用分离参数法或隐零点法均可顺利求解,考察了考生处理基本代数变形与导数运算的能力。
真正的难点在于第(ii)问。该问突破了常规的导数压轴套路,需要考生具备极强的发散思维。无论是利用“柯西不等式”进行代数放缩,还是巧妙换元后利用“下凸函数性质及切线放缩”,都体现了较高的思维品质和思维深度。此题是一道综合性很强的题目。
💡【考点归纳与避坑指南】
Danger
处理含参方程有解问题的两大“法宝”:
分离参数法:若能通过代数变形将参数孤立到等式一侧(如 ),则问题直接转化为求确定的函数 的值域(或最值)。此法直观、计算目的明确,是首选。注意在变形过程中善用换元法(如本题解法二中令 )来简化导数运算。
隐零点法:当参数无法彻底分离,或者分离后函数求导极其复杂时,构造差函数 。此时导数 的根 往往无法解出,保留关系式并将其作为整体代入 中消去参数(或消去超越项),这就是“隐零点代换”的核心思想。
放缩法与经典不等式:
在高等数学背景下,泰勒展开产生的前几项常常作为极佳的放缩工具。必须烂熟于心并能随时证明的两个指数不等式为: 以及 (特别在处理乘积、除法放缩时极为有效)。
遇到形如 等多项相加减求平方的最值或不等关系时,要敏锐地联想到柯西不等式。它能极其干净地把参数的平方和 给分离出来,是简化处理的利器。
“切线放缩”与“凸函数”的几何直观:
- 证明 时,从几何上看就是证明曲线在直线上方。对于下凸(凹)函数(二阶导数 ),其图像恒在所有切线的上方。找到关键点的切线(如极值点处的水平切线,或某特殊点处的切线),利用 是解决复杂不等式的简化解法。
📖【试题探源与推广】
Tip
试题探源:待补
结论推广:待补
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