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[原创]粗估法,不可忽视!

 生活-快乐 2014-10-06

粗估法,不可忽视!

撰文/大罕

 现实生活中充满着模糊现象,例如在马路上开汽车时,方向盘转一转,车子的行驶方向有相应的变化,这就是一个模糊现象.描述模糊现象的数学工具是模糊数学.

类似地,有的数学问题,并不需要精确计算,粗估(粗略地计算)就能解决问题.

粗估,比起精算来显然要容易得多.可是,人们总是把这个“克敌制胜”的武器置之高阁。所以,粗估法之难并不在于它本身,而难在自觉运用它!从这一点上讲,增强“粗估”意识,就是增强数学意识.

下面是一个需要粗估的例子,它是2005上海春考第12题.

    例1.已知函数f(x)=2x+log2x,数列{an}的通项公式是an =0.1n(n∈N),当|f(an)-2005|取得最小值时,n =              .

    分析:初看此题,感觉确实有点怪:给出的函数解析式中既有指数式又有对数式,而且此函数是复合型的,内层函数是等差数列,提出的任务也有点怪:某函数值f(an )与2005之差的绝对值的最小值!

    从目标出发吧:|f(an )-2005|=|f(0.1n)-2005|=|20.1n+log2(0.1n)-2005|,

    下面就要计算了。难道从n=1开始,一个一个地往下算吗?非也!粗算一下吧:

    你知道210=1024,211=2048吗?知道就好,加快了粗算的速度啊.

    2005是夹在210与211之间的,即210<2005<211  

    2048很靠近2005啊!而且我们估计当n取其它值时|20.1n+log2(0.1n)-2005|不会再小于这个距离了。这时可以大胆猜测了:n=110,即为所求!

    我们用粗估的方法,轻松地拿下这道题。

    但是,作为对该题的透彻研究,本文自然不满足于如上的分析.所以,以下我们再做深入的考察:

    当n=100时,20.1n=210=1024,而log2(0.1n)=log210=3.

     ∴|20.1n+log2(0.1n)-2005|=|1024+(3.…)-2005|=977.

    当n=110时,20.1n=211=2048,而log2(0.1n)=log211=3.

     ∴|20.1n+log2(0.1n)-2005|=|2048+(3.…)-2005|=46.

    由此可见,当n=110时的|f(a110)-2005|小于n=100时的|f(a100)-2005|.于是,|f(an)-2005|取得最小值时,最有可能是n=110.

    以下考察1≤n<100,100110三种情形下|f(an )-2005|的取值.

    注意到指数函数y=20.1n=(20.1)n是增函数(∵20.1>1),对数函数y=log2(0.1n)也是增函数,

    当1≤n<100时,∵0.1≤0.1n<10,∴20.1<20.1n<210

    ∴20.1-2005<20.1n-2005<210-2005<-981,

    同时,当1≤n<100时,∵0.1≤0.1n<10,∴-4<-log210=log20.1≤log2(0.1n)< log210<4,

    就有-42(0.1n)<4.

     ∴-2009<20.1-4-2005<20.1n +log2(0.1n)-2005<210+4-2005<-977,

     ∴977<|20.1n +log2(0.1n)-2005|<2009,

    当然,|20.1n +log2(0.1n)-2005|>977>46..这就是说,当1≤n<100时|f(an )-2005|取得的值不是最小值.

    当100110时,用同样的方法,我们可以证明,|f(an )-2005|取得的值也不是最小值.

    据此,我们断定,当|f(an )-2005|取得最小值时,n =110.

    通过上述问题的解决,我们看到,粗估法确为一种有效的解题方法,值得特别注意.

我们在生活中,处理问题何不如此,当粗则粗,当细则细。粗估法是科学的方法,并不是粗糙的方法.

下面的一例甚为简单,可是,倘若粗糙处理,就会步入误区.

 例2.方程x22x 解的个数为             .

 分析:此题用图像法,在一个直角坐标系内画出函数y=x2和y2x  的图像,看它们的有几个交点,交点个数就是此方程的解的个数。但是,如果画图过于粗略(或者粗心大意),很容易得出有2个交点的结论。事实上,它们有3个交点,图像如下:

[原创]粗估法,不可忽视! 

 思考题:方程lg|x|=(|x|-2006)(|x|-2008)的解的个数是      .(答:6)

 

 

(春江花月夜)

 

 

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