关于导数,下列结论错误的是?

这是一份专题16 导数中构造函数问题,共7页。

1.双主元不等式恒成立、存在性问题:变量分离,构造函数,最终将问题转化为函数最值问题.
2.关于“”的齐次分式型--------换元法
减元构造:多变量不等式 ,一般处理策略为消元或是把一个看作变量其他看作常量;当都不能处理的时候,通过变形,再换元产生一个新变量,从而构造新变量的函数.
例1 (2021·江苏扬州中学高三数学开学考试·8)已知函数,对任意的,,且,不等式恒成立,则实数的取值范围是( )
【解析】因为,不妨设,则可化为,即
则恒成立,即对任意的,且时恒成立,即对任意的,且时恒成立
所以实数的取值范围是, 选B.
从解题中不难发现,不等式恒成立恒成立.
例2 (2021·江苏徐州铜山、南通如皋一抽测·22改编)已知函数,对于任意,当时,不等式 恒成立,则实数的取值范围是________.
【解析】不等式可变形为,
所以函数在上单调递减.
所以函数在上单调递减,所以,
例3 (2021·江苏省泰州中学九月测·12)(多选题)已知函数,若,则下列结论正确的是( ).
【解析】A.正确;因为令,在上是增函数,
B.错误;因为令,∴,
∴时,,单调递增,时,,单调递减.
D.正确;因为时,单调递增,又∵A正确,
1.已知函数,对任意的,且,不等式恒成立,则实数的取值范围是( )
3.设函数,若对任意恒成立,则实数的范围为_______________.
4.已知函数,若对,且,都有,则实数的取值范围为___________.
5.若,且对任意的,,都有,求a的取值范围.
6.已知函数,若,求证:.
7.已知函数,对任意的,,且,证明:恒成立.
则,又对任意的,且都成立,
所以在上为增函数,即恒成立,
整理得,当时,不等式成立,
【解析】不妨设,为“去绝对值”,研究函数的单调性.
问题转化为减在上恒成立.
所以实数的取值范围为.
本类题目解题的切入点是抓住式子的结构特征进行变形,而关键是适时“构造函数”,其构造的时机是“左右形式相当,一边一个变量,取左或取右,构造函数妥当”.
由题意得在区间上是减函数.
综上:a的取值范围为.
6.【证明】当时,不等式等价于
令,则,设,则, 当时,,在上单调递增,,
故对任意的,,当,恒成立.
本类题目的特征是,问题中出现了含有“”的齐次分式,其解法是:通过换元,设,转化为关于新元在指定区间上的恒成立问题.

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> > 是非线性模型。以下关于最小二乘法,说法错误的是  在多元回归模型中,当保持其他解释变量不变,估计Xi每变化一单位对Yi的影响时,这等同于数学上的对Xi求解偏导数。是本质线性回归方程,可以把它们转化为线性回归方程ln[(1- yi)/yi)=

是非线性模型。以下关于最小二乘法,说法错误的是  在多元回归模型中,当保持其他解释变量不变,估计Xi每变化一单位对Yi的影响时,这等同于数学上的对Xi求解偏导数。是本质线性回归方程,可以把它们转化为线性回归方程ln[(1- yi)/yi)=

煤程赶蛇耍那架氦雹迸嫡盘晒

是非线性模型。以下关于最小二乘法,说法错误的是  在多元回归模型中,当保持其他解释变量不变,估计Xi每变化一单位对Yi的影响时,这等同于数学上的对Xi求解偏导数。是本质线性回归方程,可以把它们转化为线性回归方程ln[(1- yi)/yi)=-β0-β1xi。A:对 B:错 答案: 错A: B: C: D: 答案:A:错 B:对 答案: 对A:错 B:对 答案:

窟壤肯翱烧赫推含鹊浆陈虐齐

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更多“下列关于梯度下降算法的说法中,错误的是__。A.批量梯度下降算法中,每次迭代都使用所有样本来计算偏导数B.Adam是小批量梯度下降算法的改进算法C.小批量梯度下降算法每次迭代的训练样本数固定不变D.随机梯度下降算法计算速度快,可以使模型快速”相关的问题

在某种意义上,小批量梯度下降算法是以迭代次数换取算法的运行速度。

小批量梯度下降法和随机梯度下降算法收敛可能需要更多的迭代次数

下面关于梯度下降法描述正确的是

B、批量梯度下降法是最原始的形式,它是指在每一次迭代时使用所有样本来进行梯度的更新

C、随机梯度下降法不同于批量梯度下降,是每次迭代使用一个样本来对参数进行更新

D、小批量梯度下降法是对批量梯度下降以及随机梯度下降的一个折中办法。更新参数时使用一部分训练样本。一般将训练样本集分成若干个batch,每个batch包含m个样本。每次更新都利用一个batch的数据,而非整个训练集

下列关于对比散度算法的说法中错误的是?

A、对比散度算法采用无监督学习规则

B、对比散度算法中隐层也被称为特征提取器

C、随机梯度下降法迭代修正权向量和偏置量一次就能取得较好结果

D、多层同时完成在玻尔兹曼机中的预训练

下列关于感知器算法的说法中错误的是

A、在感知器算法中的学习率是可以改变的

B、在感知器算法中可以通过调整学习率p来减少迭代次数。

C、在感知器算法中,如果样本不是线性可分的,则算法最后不会收敛。

D、感知器算法也适用于线性不可分的样本

下列关于梯度下降(Gradient descent )法的描述错误的是

A、梯度下降是利用一阶的梯度信息找到代价函数局部最优解的一种方法

B、通常会先初始化一组参数值, 在这个值之上,用梯度下降法去求出下一组的值。由于是梯度下降的,所以损失函数的值在下降。当迭代到一定程度, 损失函数取值趋于稳定,此时的参数取值即为要求得的值

C、学习速率的选取很关键,如果学习速率取值过大,容易达不到极值点甚至会发散,学习速率太小容易导致收敛时间过长

D、其中的学习速率是模型参数,而不是超参数

下列关于算法的说法中,错误的是________。

A、迭代法利用问题本身的递推关系求解问题的一种方法,例如利用迭代法可求高次方程的精确解。

B、枚举法的基本思想是采用搜索的方法,在答案的大致范围中对所有情况逐一验证,直到所有情况验证完毕。

C、选择排序是每次在无序数中找最小(或最大)数的下标,然后存放在无序数的第一个位置。

D、冒泡排序在每一轮排序时将相邻两个数组元素进行比较,次序不对时立即交换位置。

关于迭代算法,下列叙述错误的是

A、它是一种不断用变量的旧值递推新值的过程

B、它是一种编程技术方法

C、它利用计算机速度快、适合做重复性操作的特点

D、它运用了穷举的思想

下列关于链路状态选路算法(LS)和距离向量选路算法(DV)的说法错误的是()。

A、LS中报文数量为O(nE) ,而DV中报文数量取决于邻居数

B、LS算法收敛速度为O(n^2) ,DV中可能会出现路由环路或无穷迭代问题

C、LS中路由表计算是独立的,有一定健壮性,DV中错误计算容易被传播

D、RIP协议中使用的是LS算法,OSPF协议中使用的是DV算法

下列关于列表循环的说法中错误的是()。

A、列表循环模块是对列表中每一个元素进行循环迭代的模块

B、对列表中每一个元素依次进行循环执行的过程叫做对列表元素的遍历

C、当列表元素个数有限时,使用列表循环模块是不太可能写成死循环的

D、在Blockly中,实现遍历列表的操作只能通过列表循环模块实现

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