*和氣生財***
以法国数学家 米歇尔·罗尔 命名的罗尔中值定理（英语：Rolle's theorem）是 微分学 中一条重要的定理，是三大 微分中值定理 之一，叙述如下： 如果函数f(x)满足： （1）、在闭区间[a, b]上连续（没有断点） （2）、在开区间[a, b]上可导（光滑的） （3）、f(a) = f(b) 则 （也就是说平行于X轴） 若是有给出了 可以优先考虑一下，用罗尔定理 步骤: （1）、构造函数f(x) （2）、验证3个条件 （3）、由罗尔定理可知， 思路：若是细腻一点，就可以看出下面那条是上面那条方程的的导数函数，即是： 。所以，最终也是让你证明是罗尔定理，最终得出结论从而证明出这题。 例题二 思路：我们可以看到，这个 又是连续又是可导，可以猜出这可能又是与罗尔定理有关的。但是呢这里的 ，又不符合的样子？别急，我可以把式子变为 .这样的话又符合了。最后按照一步步证明得，这是一个罗尔定理，最后证明得结果 拉格朗日中值定理 ，也简称 均值定理 ，是以法国数学家 约瑟夫·拉格朗日 命名，为 罗尔中值定理 的推广，同时也是 柯西中值定理 的特殊情形。拉格朗日中值定理也叫做 有限增量定理 。 如果 满足： 1、在 上 连续 ; 2、在 内 可微分 （可导）；0 那么至少有一点 使下面 等式 成立 即是 步骤： 构造函数f(x) 验证2个条件 由拉尔定理可知，下结论，对结论式子变形 解法：我第一次看这种题型的时候也是一脸的懵逼的，不知如何下手。但是在仔细观察的话，可以发现，只要把 ,可以变形一下，然后再再把不不等式左右两边改变一下。最后就可以看出是一个拉格朗日中值定理函数，最后在进行运算 ，得出结果。思路：下看到这种题型，一定要瞬间明白这是要让你证明拉格朗日。按上一题的思路是一样的。 放出步骤： 构造函数f(x) 验证2个条件 由拉尔定理可知，下结论，对结论式子变形 令 显然可以看出 在区间 上连续， 在开区间 可导。所以这是一个符合拉格朗日的函数。 由拉格朗日定理可知， 使得 (现在从左边范围推出右边范围) 所以 所以 所以 思路：一看这题目，可以很明显的看出可能又是要拉格朗定理有关，只要我们变变形就可以了。这边不掩饰。 设函数 闭区间 内连续， ,则存在区间 至少存在一点，使得: (1）判定方法： （2）讨论单调性(单调区间)的步骤 ①、求定义域 ②、求出 和 不存在的点，讲定义域划分若干个子区间 ③、列表，根据 在子区间内的符号，确定单调性。 （1）极值的定义 ，则 为极大值点， 为极大值 ，则 为极小值点， 为极小值（2）极值的判定 ①、第一判定定理 注：极值点是单调性的分界点，左右两侧f’(x)必然是异号 ②、第二判定定理 （3）驻点 若是 ，则 为 的驻点 注意： 若是 为f(x)的极值点，则 或 不存在（5）求极值点和极值的步骤： ①、确定f(x)定义域 ②、求导 ,并求出 不存在的点 ③、列表 求函数 的单调区间和极值 解法：一般这种情况，都是都可以按照步骤来这样很简单都是可以求出来的，至于简单的运算，就不展开讲了。 步骤： ①、求出所以 ②、求出①中所有点的函数值和端点处的函数值 ③、 1、凹曲线：曲线上的任意点处的切线总位于曲线的下方 2、凸曲线：曲线上的任意点处的切线总位于曲线的上方1、凹凸性的分界点称为拐点，记作 。拐点左右两侧 必然异号. 2、若点 是曲线 （1）、求出定义域 （2）、求出 的点 （3）、列表，由 符号得出凹凸区间，凹凸区间的分界点即为拐点 思路：我们把它进行二次导以及找出定义域，最后令得出来的二阶导函数小于0，得出取值范围，再根据定义域得出最后的凸区间若 则称 的一条水平渐近线。 函数趋近于无穷大时，是否是常数，则称 是 （1）、构造函数f(x) （2）、求导判断单调性 （3）、大于最低点，小于最高点思路：按我们大标题来说，我们应该用单调性来证明不等式根的存在性。这里我们首先构造出一个函数，然后再求导得出他们的单调性最后在证明例子成立所以有 因为 所以 所以 所以 又因为 所以 所以 （1）、利用零点或罗尔定理证明至少有一个根 （2）、求导判断函数单调性，得唯一根思路：我们先用罗尔定理或者零点定理证明至少有一个跟，然后在求导，得出单调性以及无不存在点得唯一根。已知函数 ，试问方程 在区间（0， +∞）有多少个实根思路：这一个题目有点意思啊，我们可以按步骤一步步来，但是我们用零点定理来证明只至少有一个根时，考虑到定义域时 ，不是闭区间，所以要用 来代替f(0), f(∞)（1）、构造函数 （2）、求导验证 （3）、
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函数的导数表示函数在一点处（瞬时）随自变量变化快慢的程度。利用它，可以直接研究函数及其图像在一点处的变化性质（例如瞬时速度、切线斜率等）。为了应用导数研究函数在区间上的变化性质，先要熟悉微分学的中值定理。1． 中值定理微分学中有费马引理、罗尔定理和拉格朗日中值定理。拉格朗日定理 如果函数 满足：（ⅰ）在闭区间 ， 上连续；（ⅱ）在开区间 ， 内可导，则在 ， 内至少存在一点 ，使或由图3容易理解，当函数 满足（ⅰ）、（ⅱ），即 是条连续曲线并且在 ， 内的每点处有切线时，那么在曲线上（只要把弦AB平行移动）至少有一点P（在图中是 ），使得曲线在该点处的切线与弦AB平行，也就是说，P点处的切线斜率 和弦AB的斜率 相等。需要注意的是，拉格朗日定理并没有给出求 值的具体方法，它只是肯定了 值的存在，并且至少有一个。如图3中的函数 ，在 ， 有 与 两个。拉格朗日定理的意义是：建立了函数 在区间 ， 上的改变量 与函数在区间 ， 内某一点 处的导数之间的关系，从而为用导数去研究函数在区间上的性质提供了理论基础。2． 用导数研究函数的性质为了使论述方便，我们将使用记号 和 ，它们分别表示开区间 ， 和闭区间 ， 。现在我们利用导数来研究函数的单调性。设函数 在 上连续，在 上可导。如果函数 在 上单调增加，那么，它的图形是一条沿 轴正向上升的曲线，如图（a）所示，这时曲线上各点的切线斜率大于等于零（ ）；如果函数 在 上单调减少，那么，它的图形是一条沿 轴正向下降的曲线，如图（b）所示，这时曲线上各点的切线斜率小于等于零（ ）。由此可见，函数的单调性与其导数的符号有着密切的联系。反过来，我们是否可以有导数的符号来判定函数的单调性呢？一阶导数的符号在 上任取两点 、 ，其中 < ，在区间[ ， ]上应用微分中值定理，得到 （ < < ）有上式可见，若 ， ，就有 ，于是 ， ， 在区间 上单调递增。同理可以说明 在区间 上单调递减。由此我们可以归纳出函数单调性的判别法。设 在区间 上连续且在区间 上可导，则（1） 如果函数 在区间 上满足 ，则函数 在区间 为递增函数；（2） 如果函数 在区间 上满足 ，则函数 在区间 为递减函数。（3） 如果函数 在区间 上满足 ，则函数 在区间 为常数。此外，导数的绝对值告诉我们变化率的大小。当 绝对值较大时，函数曲线就陡峭一些； 绝对值较小时，函数曲线就平坦一些。记住这些，你就可以从一个函数的导数情况判断出函数的一些性态。曲线的上下凹性设 在某一区间内可微，一阶导数告诉我们，如果在某一区间内 ，那么 在该区间式递增的；如果在某一区间内 ，那么 在该区间式递减的。如果 在某一区间内递增，则它的函数曲线向上弯曲或称为上凹，如果 在某一区间内递减，则它的函数曲线向下弯曲或称为下凹。当 向上弯曲时，曲线切线的斜率随着 增加而增加，如图所示；当 向下弯曲时，曲线切线的斜率随着 增加而减少， 点 为函数 的拐点，即函数曲线在区域内点 的左边向上凹，在点 的右边向下凹，它是曲线由向上凹变为向下凹的分界点。二阶导数的符号函数曲线的向上凹或向下凹、曲线的拐点可以用函数的二阶导数来确定。设 在区间 上连续且在区间 上可导，则（1） 如果函数 在区间 上满足 ，则函数 在区间 为递增函数，函数曲线上凹；（2） 如果函数 在区间 上满足 ，则函数 在区间 为递减函数，函数曲线下凹。局部极值性我们说 在点 达到极大值，指的是在 的领域内 为最大，如图所示。 在点 处达到极大值，虽然 = 在整个图像中不是最大，它只是在点 领域内为最大，另一个最大值是B= ，它只是函数在区间[ ， ]端点 的函数值，而 = 则是整个图像的最大值。同样， 在点 达到极小值，指的是在 的领域内 为最小，如图所示。 在点 处达到极小值，虽然 = 在整个图像中不是最小，它只是在点 领域内为最小，另一个最小值是A= ，它只是函数在区间[ ， ]端点 的函数值，而 = 则是整个图像的最小值。函数的极大值和极小值概念是局部性的。如果 是函数 的一个极大值（或极小值），那只是就点 附近一个局部范围来说， 是函数 的一个极大值（或极小值），如果就函数 整个定义域来说， 不见得是函数 极大值（或极小值）。我们在微分中值定理一节曾经提到，如果函数 可导，并且点 是它的极值点，那么点 必定是它的驻点，但是函数的驻点未必是它的极值点。如函数 ，点 =0是它的驻点，但是在 内函数 是单调增加的，所以点 =0不是它的极值点，可见，函数的驻点只是可能的极值点。此外，函数在它不可导点处也可能取得极值，如函数 在点 =0处不可导，但是在该点取得极小值。最大值与最小值在前面讨论极值的基础上我们进一步讨论函数在一个区间上的最大值与最小值的求法。最大值与最小值的应用很广泛，人们做任何事情，小到日常用具的制作，大至生产科研和各类经营活动，都要讲究效率，考虑怎样以最小的投入得到最大的产出，这类问题在数学上往往可以归纳为求某一函数在某个区间内的最大与最小值的问题。现在设函数 在闭区间 ， 上连续，在开区间 ， 可导，根据闭区间上连续函数的性质可知，函数 在闭区间 ， 的最大值、最小值必定存在；其次，如果最大值或最小值在开区间 ， 内的某一点 取得，那么这个最大值或最小值 必定是函数 的一个极大值或极小值。于是，点 必定为函数 的驻点；最后，函数 的最大值或最小值也可能是在 或 处取得。我们通过一个例子来看一看最大值或最小值的求法过程。例5 求函数 在闭区间 ， 上的最大值与最小值。
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