19.已知點F(1,0)是橢圓C:$\frac{{x}^{2}}{{a}^{2}}$+$\frac{{y}^{2}}{^{2}}$=1(a>b>0)的焦點,且橢圓C上的點到點F的最大距離為$\sqrt{2}+1$.
(Ⅰ)求橢圓C的標準方程;
(Ⅱ)設直線l1:y=kx+m,l2:y=kx-m,若l1,l2均與橢圓C相切,試在x軸上確定一點M,使點M到l1,l2的距離之積恒為1.

分析 (I)由點F(1,0)是橢圓的焦點,且橢圓C上的點到點F的最大距離為$\sqrt{2}+1$,列出方程組求出a,b,由此能求出橢圓C的標準方程.
(II)把直線l1的方程與橢圓的方程聯(lián)立可得(1+2k2)x2+4mkx+2m2-2=0,由于直線與橢圓相切,可得△=0,m2=1+2k2.設M(t,0),利用點到直線的距離公式可得m,k,t的關系式,代入星期日m即可得出t的值.

解答 解:(Ⅰ)∵點F(1,0)是橢圓C:$\frac{{x}^{2}}{{a}^{2}}$+$\frac{{y}^{2}}{^{2}}$=1(a>b>0)的焦點,且橢圓C上的點到點F的最大距離為$\sqrt{2}+1$,
∴$\left\{\begin{array}{l}{c=1}\\{a+c=\sqrt{2}+1}\\{{a}^{2}=^{2}+{c}^{2}}\end{array}\right.$,解得a=$\sqrt{2}$,b=c=1,
∴橢圓C的標準方程為$\frac{{x}^{2}}{2}+{y}^{2}$=1.
(Ⅱ)把直線l1的方程與橢圓的方程聯(lián)立,得$\left\{\begin{array}{l}{y=kx+m}\\{\frac{{x}^{2}}{2}+{y}^{2}=1}\end{array}\right.$,
化為(1+2k2)x2+4mkx+2m2-2=0,
∵直線l1與橢圓相切,∴△=16m2k2-4(1+2k2)(2m2-2)=0,化為m2=1+2k2
同理把直線l2的方程與橢圓的方程聯(lián)立也可得m2=1+2k2
假設存在定點M(t,0)滿足條件,則$\frac{kt+m}{1+{k}^{2}}×\frac{kt-m}{\sqrt{1+{k}^{2}}}$=1,
化為|k2t2-m2|=1+k2,
把m2=1+2k2代入上式化為k2(t2-3)=2或k2(t2-1)=0.
其中k2(t2-3)=2不是對于任意k恒成立,應舍去.
由k2(t2-1)=0對于任意k恒成立,可得t=±1.
綜上可知:滿足題意的點M存在,為(±1,0).

點評 本題考查橢圓方程的求法,考查滿足條件的點是否存在的判斷與求法,是中檔題,解題時要認真審題,注意橢圓性質(zhì)、點到直線距離公式的合理運用.

練習冊系列答案
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9.某公司對新研發(fā)的一種產(chǎn)品進行試銷,得到如表數(shù)據(jù)及散點圖:
利潤x(元/kg)102030405060
年銷量y(kg)115064342426216586
Z=2ln(y)14.112.912.111.110.28.9
其中z=2ln(y),$\overline x=35,\;\;\overline y=455,\;\;\;\overline z=11.55$$\sum_{i=1}^{i=6}{({x_i}}-\overline x{)^2}=1750$,$\sum_{i=1}^{i=6}{({x_i}}-\overline x)•({y_i}-\overline y)=-34580$,$\sum_{i=1}^{i=6}{({x_i}}-\overline x)•({z_i}-\overline z)=-175.5$,${\sum_{i=1}^{i=6}{({{y_i}-\overline y})}^2}=776840$,$\sum_{i=1}^{i=6}{({{y_i}-\overline y})}•({{z_i}-\overline z})=3465.2$
(Ⅰ)根據(jù)散點圖判斷,y與x、z與x哪一對具有較強線性相關性?(給出判斷即可,不必說明理由)
(Ⅱ)根據(jù)(Ⅰ)的判斷結果及數(shù)據(jù),建立y關于x的回歸方程(方程中的系數(shù)均保留兩位有效數(shù)字)
(Ⅲ)利潤為多少元/kg時,年利潤的預報值最大?
附:對于一組數(shù)據(jù)(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3),…(xn,yn),其回歸直線$\overline{y}$=$\stackrel{∧}{a}$+
$\stackrel{∧}$$\overline{x}$的斜率和截距的最小二乘估計分別為:$\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}}}}=\frac{{\sum_{i=1}^{i=n}{{x_i}•{y_i}-n•\overline x\overline{•y}}}}{{\sum_{i=1}^{i=n}{{x_i}^2-n•{{\overline x}^2}}}}$,$\widehata=\overline y-\widehatb•\overline x$

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