5.已知某廠每天的固定成本是20000元,每天最大規(guī)模的產(chǎn)品量是350件.每生產(chǎn)一件產(chǎn)品,成本增加100元,生產(chǎn)x件產(chǎn)品的收入函數(shù)是R(x)=-$\frac{1}{2}$x2+400x,記L(x),P(x)分別為每天的生產(chǎn)x件產(chǎn)品的利潤(rùn)和平均利潤(rùn) (平均利潤(rùn)=$\frac{總利潤(rùn)}{總產(chǎn)量}$).
(1)每天生產(chǎn)量x為多少時(shí),利潤(rùn)L(x)有最大值?;
(2)每天生產(chǎn)量x為多少時(shí),平均利潤(rùn)P(x)有最大值?若該廠每天生產(chǎn)的最大規(guī)模為180件,那么每天生產(chǎn)量x為多少時(shí),平均利潤(rùn)P(x)有最大值?

分析 (1)根據(jù)利潤(rùn)=銷售收入-成本,結(jié)合銷售收入函數(shù),利用配方法,即可得出結(jié)論;
(2)求出平均利潤(rùn)P(x),利用導(dǎo)數(shù)知識(shí),確定函數(shù)的單調(diào)性,即可求出最大值.

解答 解:(1)依題意得利潤(rùn) $L(x)=-\frac{1}{2}{x^2}+300x-20000$,x∈(0,320]…(2分)
$L(x)=-\frac{1}{2}{x^2}+300x-20000=-\frac{1}{2}{(x-300)^2}+25000$…(3分)
∵x∈(0,320],
∴當(dāng)x=300時(shí),L(x)有最大值…(4分)
(2)依題意得  $P(x)=\frac{{-\frac{1}{2}{x^2}+300x-20000}}{x}=-(\frac{1}{2}x+\frac{20000}{x})+300$,x∈(0,320]…(6分)
$P'(x)=-\frac{1}{2}+\frac{20000}{x^2}=\frac{{40000-{x^2}}}{{2{x^2}}}$,
當(dāng)x∈(0,200)時(shí),P'(x)>0,P(x)在(0,200)遞增,
當(dāng)x∈(200,320)時(shí),P'(x)>0,P(x)在(0,200)遞增…(8分)
∴當(dāng)x=200時(shí),P(x)有最大值…(9分)
若x∈(0,180],由上可知P(x)在(0,180]上為增函數(shù),
∴當(dāng)x=180,平均利潤(rùn)P(x)有最大值…(11分)
答:(1)當(dāng)產(chǎn)量為300件時(shí),L(x)有最大值;(2)當(dāng)產(chǎn)量為200時(shí),P(x)有最大值,若該最大產(chǎn)量為180件時(shí),則當(dāng)產(chǎn)量為180時(shí),P(x)有最大值…(12分)

點(diǎn)評(píng) 本題考查函數(shù)模型的構(gòu)建,考查函數(shù)的最值,解題的關(guān)鍵是正確構(gòu)建函數(shù),利用導(dǎo)數(shù)知識(shí)求解.

練習(xí)冊(cè)系列答案
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A.$\sqrt{5}$B.$\frac{{\sqrt{5}+1}}{2}$C.$\sqrt{5}-1$D.$\sqrt{2}$

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A.$\frac{{x}^{2}}{25}$-$\frac{{y}^{2}}{16}$=1B.$\frac{{y}^{2}}{16}$-$\frac{{x}^{2}}{25}$=1C.$\frac{{x}^{2}}{9}$-$\frac{{y}^{2}}{16}$=1D.$\frac{{y}^{2}}{9}$-$\frac{{x}^{2}}{16}$=1

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日期3月1日3月2日3月3日3月4日3月5日
晝夜溫差(.C)101113128
發(fā)芽數(shù)(顆)2325302616
(1)從3月1日至3月5日中任選2天,記發(fā)芽的種子數(shù)分別為m,n,求事件“m,n均不小于25”的概率
(2)請(qǐng)根據(jù)3月2日至3月4日的三組數(shù)據(jù),求出y關(guān)于x的線性回歸方程$\widehat{y}$=$\widehat$x+$\widehat{a}$;
(3)若由線性回歸方程得到的估計(jì)數(shù)據(jù)與所需要檢驗(yàn)的數(shù)據(jù)誤差均不超過2顆,則認(rèn)為得到的線性回歸方程是可靠的,試用3月1日與3月5日的兩組數(shù)據(jù)檢驗(yàn),問(2)中所得的線性回歸方程是否可靠?
(參考公式:$\widehatb=\frac{{\sum_{i=1}^{i=n}{({{x_i}-\overline x})•({{y_i}-\overline y})}}}{{\sum_{i=1}^{i=n}{{{({{x_i}-\overline x})}^2}}}}$或$\widehat$=$\frac{\sum_{i=1}^{n}{x}_{i}{y}_{i}-n\overline{x}\overline{y}}{\sum_{i=1}^{n}{x}_{i}^{2}-n{\overline{x}}^{2}}$,$\widehat{a}$=$\overline{y}$-b$\overline{x}$)

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