4.已知函數(shù)f(x)=lnx-mx2(m∈R).
(Ⅰ)當(dāng)m=2時,求函數(shù)f(x)的單調(diào)區(qū)間.
(Ⅱ)當(dāng)m<0時,是否存在實數(shù)x1,x2(0<x1<x2),使得當(dāng)x∈[x1,x2]時,函數(shù)  f(x)的值域是[ax12-1,ax22-1](a∈R)?若存在,求出實數(shù)a的取值范圍;若不存在,說明理由.

分析 (Ⅰ)求出f(x)的導(dǎo)數(shù),解關(guān)于導(dǎo)函數(shù)的方程,求出函數(shù)的單調(diào)區(qū)間即可;
(Ⅱ)設(shè)g(x)=f(x)-(ax2-1)=lnx-(m+a)x2+1,則y=g(x)必須有兩個不同零點x1,x2;    通過討論函數(shù)的單調(diào)性求出a的范圍即可.

解答 解:(Ⅰ)當(dāng)m=2時,函數(shù)f(x)=lnx-2x2,定義域為(0,+∞),
∴$f'(x)=\frac{{1-4{x^2}}}{x}$,由f′(x)=0,得$x=\frac{1}{2}$,(x=-$\frac{1}{2}$舍去)    …(2分)
列表:


x
$({0,\frac{1}{2}})$$\frac{1}{2}$($\frac{1}{2}$,+∞)
f′(x)+     0-
f(x)遞增極大值遞減
∴f(x)的遞增區(qū)間為(0,$\frac{1}{2}$),遞減區(qū)間為($\frac{1}{2}$,+∞).…(5分)
(Ⅱ)假設(shè)存在實數(shù)x1,x2(0<x1<x2),
使得當(dāng)x∈[x1,x2]時,函數(shù)f(x)的值域$[{a{x_1}^2-1,a{x_2}^2-1}]$,
由于a${{x}_{1}}^{2}$-1<a${{x}_{2}}^{2}$-1(0<x1<x2),所以a>0   …(6分)
∵當(dāng)m<0時,f(x)在區(qū)間(0,+∞)上單調(diào)遞增,
∴f(x1)=a${{x}_{1}}^{2}$-1,f(x2)=a${{x}_{2}}^{2}$-1,
設(shè)g(x)=f(x)-(ax2-1)=lnx-(m+a)x2+1,
則y=g(x)必須有兩個不同零點x1,x2;             …(7分)
∵$g'(x)=\frac{1}{x}-2(m+a){x_{\;}}(x>0)$
當(dāng)m+a≤0時,g'(x)>0,g(x)單調(diào)遞增,沒有兩個不同零點,不成立; …(8分)
當(dāng)m+a>0即a>-m時,由$g'(x)=0⇒x=\sqrt{\frac{1}{2(m+a)}}$,列表:

x
(0,$\sqrt{\frac{1}{2(m+a)}}$)$\sqrt{\frac{1}{2(m+a)}}$$(\sqrt{\frac{1}{2(m+a)}},+∞)$
g′(x)+0-
g(x)遞增極大值遞減
g(x)的遞增區(qū)間為(0,$\sqrt{\frac{1}{2(m+a)}}$),遞減區(qū)間為($\sqrt{\frac{1}{2(m+a)}}$,+∞),
∴g(x)的最大值$g(\sqrt{\frac{1}{2(m+a)}})$=$ln[\sqrt{\frac{1}{2(m+a)}}]+\frac{1}{2}$…(10分)
要使y=g(x)有兩個不同零點x1,x2,
則 g(x)的最大值$g(\sqrt{\frac{1}{2(m+a)}})>0$,
解得:$-m<a<\frac{e}{2}-m$…(11分)
又x→+∞或x→0時,g(x)→-∞
所以存在實數(shù)a,取值范圍-m<a<$\frac{e}{2}$-m.               …(12分)

點評 本題主要考查函數(shù)與導(dǎo)數(shù)等基礎(chǔ)知識,考查運算求解能力、推理論證能力,考查函數(shù)與方程思想、化歸與轉(zhuǎn)化思想、數(shù)形結(jié)合思想等,培養(yǎng)創(chuàng)新意識.

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代號t1234567
銷售額y27313541495662
(1)畫出年份代號與銷售額的散點圖;

(2)求y關(guān)于t的線性回歸方程,相關(guān)數(shù)據(jù)保留兩位小數(shù);
(3)利用所求回歸方程,說出2009年至2015年該大型企業(yè)銷售額的變化情況,并預(yù)測該企業(yè)2016年的銷售額,相關(guān)數(shù)據(jù)保留兩位小數(shù).
附:回歸直線的斜率的最小二乘法估計公式:$\widehat$=$\frac{\sum_{i=1}^{n}({t}_{i}-\overline{t})({y}_{i}-\overline{y})}{\sum_{i=1}^{n}({t}_{i}-\overline{t)^{2}}}$=$\frac{\sum_{i=1}^{n}{t}_{i}{y}_{i}-n\overline{t}\overline{y}}{\sum_{i=1}^{n}{{t}_{i}}^{2}-n{\overline{t}}^{2}}$.

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