【題目】如圖,已知橢圓的上頂點為,右焦點為,直線與圓相切.
(1)求橢圓的方程;
(2)不過點的動直線與橢圓相交于兩點,且.求證:直線過定點,并求出該定點的坐標.
【答案】(1)(2)直線過定點.
【解析】
(1)把圓方程化為標準方程得圓心坐標和圓半徑,寫出直線方程,由直線與圓相切可求得,再由得,從而可得橢圓標準方程;
(2)利用得,從而與軸不垂直,可設其方程為,代入橢圓方程得點坐標,同理可得點坐標(直線的方程為),寫出直線的方程,整理為形式可知其是否過定點.
(Ⅰ)解:將圓的一般方程化為標準方程,
圓的圓心為,半徑
由,得直線,即,
由直線與圓相切,得,∴
∴,∴橢圓的方程為;
(Ⅱ)證明:∵,∴,從而直線與坐標軸不垂直,
由可設直線的方程為,則直線的方程為
將代入橢圓的方程,整理得:,
解得或,因此的坐標為,
即
將上式中的換成,得
∴直線的斜率為
直線的方程為
化簡得直線的方程為,因此直線過定點.
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【題目】如圖,在四棱錐P-ABCD中,AB//CD,且.
(1)證明:平面PAB⊥平面PAD;
(2)若PA=PD=AB=DC, ,求二面角A-PB-C的余弦值.
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【題目】已知函數,.
(1)若直線與曲線和分別交于兩點直線,且曲線在處的切線與在處的切線相互平行,求正數的最大值;
(2)若有三個不同的零點,求的取值范圍.
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【題目】甲、乙兩家銷售公司擬各招聘一名產品推銷員,日工資方案如下: 甲公司規(guī)定底薪80元,每銷售一件產品提成1元; 乙公司規(guī)定底薪120元,日銷售量不超過45件沒有提成,超過45件的部分每件提成8元.
(I)請將兩家公司各一名推銷員的日工資 (單位: 元) 分別表示為日銷售件數的函數關系式;
(II)從兩家公司各隨機選取一名推銷員,對他們過去100天的銷售情況進行統計,得到如下條形圖。若記甲公司該推銷員的日工資為,乙公司該推銷員的日工資為 (單位: 元),將該頻率視為概率,請回答下面問題:
某大學畢業(yè)生擬到兩家公司中的一家應聘推銷員工作,如果僅從日均收入的角度考慮,請你利用所學的統計學知識為他作出選擇,并說明理由.
【答案】(I)見解析; (Ⅱ)見解析.
【解析】分析:(I)依題意可得甲公司一名推銷員的工資與銷售件數的關系是一次函數的關系式,而乙公司是分段函數的關系式,由此解得;(Ⅱ)分別根據條形圖求得甲、乙公司一名推銷員的日工資的分布列,從而可分別求得數學期望,進而可得結論.
詳解:(I)由題意得,甲公司一名推銷員的日工資 (單位:元) 與銷售件數的關系式為: .
乙公司一名推銷員的日工資 (單位: 元) 與銷售件數的關系式為:
(Ⅱ)記甲公司一名推銷員的日工資為 (單位: 元),由條形圖可得的分布列為
122 | 124 | 126 | 128 | 130 | |
0.2 | 0.4 | 0.2 | 0.1 | 0.1 |
記乙公司一名推銷員的日工資為 (單位: 元),由條形圖可得的分布列為
120 | 128 | 144 | 160 | |
0.2 | 0.3 | 0.4 | 0.1 |
∴
∴僅從日均收入的角度考慮,我會選擇去乙公司.
點睛:求解離散型隨機變量的數學期望的一般步驟為:
第一步是“判斷取值”,即判斷隨機變量的所有可能取值,以及取每個值所表示的意義;
第二步是“探求概率”,即利用排列組合,枚舉法,概率公式,求出隨機變量取每個值時的概率;
第三步是“寫分布列”,即按規(guī)范形式寫出分布列,并注意用分布列的性質檢驗所求的分布列或某事件的概率是否正確;
第四步是“求期望值”,一般利用離散型隨機變量的數學期望的定義求期望的值
【題型】解答題
【結束】
19
【題目】如圖,在四棱錐中,底面為菱形, 平面, , , , 分別是, 的中點.
(1)證明: ;
(2)設為線段上的動點,若線段長的最小值為,求二面角的余弦值.
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科目:高中數學 來源: 題型:
【題目】某興趣小組欲研究晝夜溫差大小與患感冒人數多少之間的關系,他們分別到氣象局與某醫(yī)院抄錄了1至6月份每月10號的晝夜溫差情況與因患感冒而就診的人數,得到如表資料:
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) | 10 | 11 | 13 | 12 | 8 | 6 |
就診人數y(個) | 22 | 25 | 29 | 26 | 16 | 12 |
該興趣小組確定的研究方案是:先從這六組數據中選取2組,用剩下的4組數據求線性回歸方程,再用被選取的2組數據進行檢驗.
(1)求選取的2組數據恰好是相鄰兩個月的概率;
(2)若選取的是1月與6月的兩組數據,請根據2至5月份的數據,求出關于的線性回歸方程;
(3)若由線性回歸方程得到的估計數據與所選出的檢驗數據的誤差均不超過2人,則認為得到的線性回歸方程是理想的,試問(2)中所得線性回歸方程是否理想?
參考公式:,
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