20.已知函數(shù)f(x)=Asin(ωx+φ)+B(A>0,0<ω<2,|φ|<$\frac{π}{2}$)的一系列對應(yīng)值如下表:
x-$\frac{π}{6}$$\frac{π}{3}$$\frac{5π}{6}$$\frac{4π}{3}$$\frac{11π}{6}$$\frac{7π}{3}$$\frac{17π}{6}$
y-1131-113
(1)根據(jù)表格提供的數(shù)據(jù)求函數(shù)y=f(x)的解析式;
(2)求函數(shù)f(x) 的單調(diào)遞增區(qū)間;
(3)若對任意的實(shí)數(shù)a,函數(shù)y=f(kx)(k>0),x∈(a,a+$\frac{2π}{3}$]的圖象與直線y=1有且僅有兩個不同的交點(diǎn),又當(dāng)x∈[0,$\frac{π}{3}$]時,方程f(kx)=m恰有兩個不同的解,求實(shí)數(shù)m的取值范圍.

分析 (1)根據(jù)表格提供的數(shù)據(jù),求出T、ω和A、B的值,寫出f(x)的解析式即可;
(2)根據(jù)正弦函數(shù)的圖象與性質(zhì),求出函數(shù)f(x) 的單調(diào)遞增區(qū)間;
(3)由函數(shù)y=f(kx)的最小正周期求出k的值,再利用換元法,令t=3x-$\frac{π}{3}$,結(jié)合函數(shù)的圖象求出方程f(kx)=m恰有兩個不同的解時m的取值范圍.

解答 解:(1)根據(jù)表格提供的數(shù)據(jù),得T=2×[$\frac{5π}{6}$-(-$\frac{π}{6}$)]=2π,
又ω>0,
∴ω=$\frac{2π}{T}$=1,
且A=2,B=1,
∴f(x)=2sin(x+φ)+1,
∴f($\frac{5π}{6}$)=2sin($\frac{5π}{6}$+φ)+1=3,
又|φ|<$\frac{π}{2}$,∴φ=-$\frac{π}{3}$;
函數(shù)y=f(x)的解析式為f(x)=2sin(x-$\frac{π}{3}$)+1;
(2)令-$\frac{π}{2}$+2kπ≤x-$\frac{π}{3}$≤$\frac{π}{2}$+2kπ,k∈Z,
解得-$\frac{π}{6}$+2kπ≤x<$\frac{5π}{6}$+2kπ,
∴函數(shù)f(x) 的單調(diào)遞增區(qū)間為:[-$\frac{π}{6}$+2kπ,$\frac{5π}{6}$+2kπ],(k∈Z);
(3)由已知得函數(shù)y=f(kx)=2sin(kx-$\frac{π}{3}$)+1的最小正周期為$\frac{2π}{3}$,
∴$\frac{2π}{|k|}$=$\frac{2π}{3}$,
又k>0,∴k=3;
令t=3x-$\frac{π}{3}$,x∈[0,$\frac{π}{3}$],
∴t∈[-$\frac{π}{3}$,$\frac{2π}{3}$],
又函數(shù)y=sint在[-$\frac{π}{3}$,$\frac{π}{2}$]上單調(diào)遞增,在[$\frac{π}{2}$,$\frac{2π}{3}$]上單調(diào)遞減,
且sin$\frac{π}{3}$=sin$\frac{2π}{3}$=$\frac{\sqrt{3}}{2}$,如圖所示;
∴sint=s在[-$\frac{π}{3}$,$\frac{2π}{3}$]上有兩個不同的解,等價于函數(shù)y=sint與y=s的圖象有兩個不同的交點(diǎn),
∴s∈[$\frac{\sqrt{3}}{2}$,1),
∴方程f(kx)=m恰有兩個不同的解,實(shí)數(shù)m的取值范圍是[$\sqrt{3}$+1,3).

點(diǎn)評 本題考查了三角函數(shù)的圖象與性質(zhì)的應(yīng)用問題,也考查了函數(shù)與方程的應(yīng)用問題,是綜合性題目.

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(2)設(shè)bn=an+2n-3,求數(shù)列{bn}的通項(xiàng)公式及前n項(xiàng)和Tn

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①在對分類變量X和Y進(jìn)行獨(dú)立性檢驗(yàn)時,隨機(jī)變量k2的觀測值k越大,則“X與Y相關(guān)”可信程度越;
②進(jìn)行回歸分析過程中,可以通過對殘差的分析,發(fā)現(xiàn)原始數(shù)據(jù)中的可疑數(shù)據(jù),以便及時糾正;
③線性回歸方程由n組觀察值(xk,yk)(k=1,2,3,…,n)計(jì)算而得,且其圖象一定經(jīng)過數(shù)據(jù)中心點(diǎn)$(\overline x,\overline y)$;
④若相關(guān)指數(shù)R2越大,則殘差平方和越小,模型擬合效果越差.
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