8.?dāng)?shù)列{an}滿(mǎn)足:a1=2,an+1=a1+a2+…+an+6,(n∈N*).
(1)判斷{an}是不是等比數(shù)列,并說(shuō)明理由;
(2)令bn=log2 an,若x<$\frac{1}{_{1}_{2}}$+$\frac{1}{_{2}_{3}}$+…+$\frac{1}{_{n}_{n+1}}$<y對(duì)一切n∈N*成立,求x和y的取值范圍.

分析 (1)利用作差法求出數(shù)列的通項(xiàng)公式,結(jié)合等比數(shù)列的定義即可判斷{an}是不是等比數(shù)列;
(2)令bn=log2 an,求出數(shù)列{bn}的通項(xiàng)公式,利用裂項(xiàng)法化簡(jiǎn)$\frac{1}{_{1}_{2}}$+$\frac{1}{_{2}_{3}}$+…+$\frac{1}{_{n}_{n+1}}$,即可求x和y的取值范圍.

解答 解:(1)∵a1=2,an+1=a1+a2+…+an+6,(n∈N*).
∴當(dāng)n≥2時(shí),an=a1+a2+…+an-1+6,(n∈N*).
兩式相減得an+1-an=an,
即an+1=2an,
當(dāng)n=1時(shí),a2=a1+6=2+6=8,不滿(mǎn)足an+1=2an,
則an=$\left\{\begin{array}{l}{2,}&{n=1}\\{8•{2}^{n-2}={2}^{n+1},}&{n≥2}\end{array}\right.$,
故數(shù)列{an}不是等比數(shù)列;
(2)∵bn=log2an
∴b1=log2a1═log22=1,
當(dāng)n≥2時(shí),bn=log2an=log22n+1=n+1,
b2=3,
當(dāng)n≥2時(shí),$\frac{1}{_{n}_{n+1}}$=$\frac{1}{(n+1)(n+2)}$=$\frac{1}{n+1}$-$\frac{1}{n+2}$
則$\frac{1}{_{1}_{2}}$+$\frac{1}{_{2}_{3}}$+…+$\frac{1}{_{n}_{n+1}}$=$\frac{1}{1×3}$+($\frac{1}{3}$-$\frac{1}{4}$)+($\frac{1}{4}-\frac{1}{5}$)+…+($\frac{1}{n+1}$-$\frac{1}{n+2}$)=$\frac{1}{3}+\frac{1}{3}$-$\frac{1}{n+2}$=$\frac{2}{3}$-$\frac{1}{n+2}$<$\frac{2}{3}$,
∵$\frac{2}{3}$-$\frac{1}{n+2}$在n≥1時(shí)為增函數(shù),
∴$\frac{2}{3}$-$\frac{1}{n+2}$≥$\frac{2}{3}$-$\frac{1}{3}$=$\frac{1}{3}$,
即$\frac{1}{3}$≤$\frac{2}{3}$-$\frac{1}{n+2}$<$\frac{2}{3}$,
若若x<$\frac{1}{_{1}_{2}}$+$\frac{1}{_{2}_{3}}$+…+$\frac{1}{_{n}_{n+1}}$<y對(duì)一切n∈N*成立,
則x<$\frac{1}{3}$,y≥$\frac{2}{3}$.

點(diǎn)評(píng) 本題主要考查數(shù)列遞推公式的應(yīng)用,以及等比數(shù)列的判斷,數(shù)列求和的應(yīng)用,求出數(shù)列的通項(xiàng)公式,利用裂項(xiàng)法是解決本題的關(guān)鍵.

練習(xí)冊(cè)系列答案
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日    期1月10日2月10日3月10日4月10日5月10日6月10日
晝夜溫差x(°C)1011131286
就診人數(shù)y(個(gè))222529261612
該興趣小組確定的研究方案是:先從這六組數(shù)據(jù)中選取2組,用剩下的4組數(shù)據(jù)求線性回歸方程,再用被選取的2組數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn).
(Ⅰ) 若選取的是1月與6月的兩組數(shù)據(jù),請(qǐng)根據(jù)2至5月份的數(shù)據(jù),求出y關(guān)于x的線性回歸方程$\stackrel{∧}{y}$=bx+a;
(Ⅱ)若由線性回歸方程得到的估計(jì)數(shù)據(jù)與所選出的檢驗(yàn)數(shù)據(jù)的誤差均不超過(guò)2人,則認(rèn)為得到的線性回歸方程是理想的,試問(wèn)該小組所得線性回歸方程是否理想?
(參考公式:b=$\frac{\underset{\stackrel{n}{∑}}{i=1}{x}_{i}{y}_{i}-n\overline{x}\overline{y}}{\underset{\stackrel{n}{∑}}{i=1}{{x}_{i}}^{2}-n{\overline{x}}^{2}}$=$\frac{\underset{\stackrel{n}{∑}}{i=1}({x}_{i}-\overline{x})({y}_{i}-\overline{y})}{\underset{\stackrel{n}{∑}}{i=1}({x}_{i}-\overline{x})^{2}}$,a=$\overline{y}$-b$\overline{x}$)

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