13．設(shè)命題$p：?{x_0}∈R，{2^{x_0}}≤0$，則?p是（　�。�
A．$?{x_0}∈R，{2^{x_0}}≤0$B．$?{x_0}∈R，{2^{x_0}}＞0$C．$?{x_0}∈R，{2^{x_0}}＞0$D．$?{x_0}∈R，{2^{x_0}}≥0$

分析 根據(jù)特稱命題的否定是全稱命題進行求解即可．

解答 解：命題是特稱命題，則命題的否定是全稱命題，
即$?{x_0}∈R，{2^{x_0}}＞0$，
故選：C

點評 本題主要考查含有量詞的命題的否定，比較基礎(chǔ)．

練習冊系列答案
相關(guān)習題

科目：高中數(shù)學 來源： 題型：解答題

9．我市某外資企業(yè)生產(chǎn)的一批產(chǎn)品上市后30天內(nèi)全部售完，該企業(yè)對這批產(chǎn)品上市后每天的銷售情況進行了跟蹤調(diào)查．其中，國內(nèi)市場的日銷售量y1（萬件）與時間t（t為整數(shù)，單位：天）的部分對應值如下表所示．而國外市場的日銷售量y2（萬件）與時間t（t為整數(shù)，單位：天）的關(guān)系如圖所示．
時間t（天） 0 510 15 20 25 30 
 日銷售量y1（萬件） 025 40 45 40 25 0
（1）請你從所學過的一次函數(shù)、二次函數(shù)和反比例函數(shù)中確定哪種函數(shù)能表示y1與t的變化規(guī)律，寫出y1與t的函數(shù)關(guān)系式及自變量t的取值范圍；
（2）分別探求該產(chǎn)品在國外市場上市20天前（不含第20天）與20天后（含第20天）的日銷售量y2與時間t所符合的函數(shù)關(guān)系式，并寫出相應自變量t的取值范圍；
（3）設(shè)國內(nèi)、外市場的日銷售總量為y萬件，寫出y與時間t的函數(shù)關(guān)系式，并判斷上市第幾天國內(nèi)、外市場的日銷售總量y最大，并求出此時的最大值．

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科目：高中數(shù)學 來源： 題型：選擇題

4．設(shè)命題p：?x∈R，2x＞0，則￢p為（　�。�
A．?x∈R，2x＜0B．?x∈R，2x＜0C．?x0∈R，2${\;}^{{x}_{0}}$≤0D．?3x0∈R，2${\;}^{{x}_{0}}$＜0

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科目：高中數(shù)學 來源： 題型：解答題

1．已知f（x）是定義在（0，+∞）上的函數(shù)，且對任意正數(shù)x，y都有f（xy）=f（x）+f（y），且當x＞1時，f（x）＞0，f（3）=1．
（Ⅰ）求不等式f（x）＞f（x-1）+2的解集；
（Ⅱ）設(shè)a＜b，比較f（$\frac{{e}^{a}+{e}^}{2}$）與f（$\frac{{e}^-{e}^{a}}{b-a}$）的大小，并說明理由．

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科目：高中數(shù)學 來源： 題型：選擇題

8．已知非空集合P滿足：①P⊆{1，2，3，4，5}；②若a∈P，則6-a∈P，符合上述條件的集合P的個數(shù)是（　　）
A．4B．5C．7D．31

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科目：高中數(shù)學 來源： 題型：選擇題

18．已知f（x）是定義在R上的偶函數(shù)，且對任意x∈R，都有$f（x）＞0，f（x+2）=\frac{1}{f（x）}$．則f（2015）=（　�。�
A．4B．3C．2D．1

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科目：高中數(shù)學 來源： 題型：選擇題

5．集合A={-1，5，1}，A的子集中，含有元素5的子集共有（　�。�
A．2個B．4個C．6個D．8個

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科目：高中數(shù)學 來源： 題型：解答題

2．已知定義域為R的函數(shù)$f（x）=\frac{{a-{2^x}}}{{b+{2^x}}}$是奇函數(shù)
（1）求a，b的值．
（2）判斷f（x）的單調(diào)性，并用定義證明
（3）若存在t∈R，使f（k+t2）+f（4t-2t2）＜0成立，求k的取值范圍．

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科目：高中數(shù)學 來源： 題型：解答題

3．為了解籃球愛好者小李的投籃命中率與打籃球時間之間的關(guān)系，下表記錄了小李某月1號到5號每天打籃球時間x單位：小時）與當天投籃命中率y之間的關(guān)系：
時間x12345
命中率y0.40.50.60.60.4
（1）求小李這5天的平均投籃命中率；
（2）用線性回歸分析的方法，預測小李該月6號打6小時籃球的投籃命中率．$\left\{\begin{array}{l}\hat b=\frac{{\sum_{i=1}^n{（{x_i}-\overline x）（{y_i}-\overline y）}}}{{\sum_{i=1}^n{{{（{x_i}-\overline x）}^2}}}}=\frac{{\sum_{i=1}^n{{x_i}{y_i}-n\overline x\overline y}}}{{\sum_{i=1}^n{x_i^2-n{{\overline x}^2}}}}\\ \hat a=\overline y-\hat b\overline x\end{array}\right.$．

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