前往小程序,Get更优阅读体验!
立即前往
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
社区首页 >专栏 >解析北大招生数学考题。

解析北大招生数学考题。

作者头像
用户5224393
发布2019-06-05 14:56:22
6760
发布2019-06-05 14:56:22
举报
文章被收录于专栏:Java研发军团Java研发军团

阅读本文需要5分钟

引言

数学的两大研究对象:数量和图形。两者结合,方能释放出数学终极奥义。

回顾数学的发展史,每次数形结合都能够诞生出新的数学思想,将整个数学向前推进一大步:

笛卡尔将三维空间与代数结合,诞生了解析几何;

牛顿将非规则图形与级数结合,诞生了微积分;

怀尔斯将椭圆曲线与数论结合,解决了费马大定理……

今天,我们就来体验一下数形结合的魅力。

先看一道号称是北大招生题:

网上答案基本上都是纯粹用代数方法求解的:通过代数变换,用a和b来表示c,再整理成以a的表达式为系数、关于b的一元二次方程,最后用一元二次方程的判别式定理(韦达定理)就可以得到关于a的不等式,从而求出a的最小值。

但是该方法要做大量的代数运算,而且求解过程不够直观。有没有更好的方法呢?

笔者另辟蹊径,用“数形结合”来秒杀这道题。

代数的几何表示

数形结合的关键就是找到代数表达式的几何意义。

a,b,c的平方和等于1,根据球的代数方程可知,如果把a,b,c分别看作三维坐标系中的分量,那么a,b,c表示的点P,正好落在以坐标原点O为球心、半径为1的球上。

如果忽略abc的符号,那么abc表示的就是以P到各坐标轴的垂线段构成的长方体的体积。

那么(1-b)、(1-c)表示的是什么呢?从下图可以看出:

bc=左下角阴影长方形的面积S1,

(1-b)=右上角阴影长方形的长,

(1-c)=是右上角阴影长方形的宽,

所以(1-b)(1-c) = S2

所以,abc=(a-1)(b-1)(c-1)表示的几何意义就是:

保持长方体的体积不变,长方体的横截面积从S1变成S2时,高从|a|变成|1-a|

从而|1-a|/|a| = S1/S2

既然a要尽可能小,那么a取负值更好,此时:

|a|=-a,|1-a| = 1-a,

|1-a|/|a| = 1-a/(-a) = -1/a +1

显然,a越小,上式的值越小,从而S1/S2越小

求极值的传统套路

第一步:将目标式整理成多元函数,然后对多元函数求偏导数,令偏导数为0得到联立方程组,从而得到驻点的坐标

第二步:根据判别式,判断驻点是否是极值,如果是极值是极大值还是极小值

第三步:检查边界点,比较之后得到最终的最大值或者最小值

因为点在球面上,所以可以用传统的球面角关系得到S1/S2关于ɑ和Θ的二元函数。

具体过程如下:

由上图可知:若设O'P = r,则:

S1 = (r^2)sinɑcosɑ

S2 = (1-rsinɑ)(1-rcosɑ)

所以S1/S2 = (r^2)sinɑcosɑ / (1-rsinɑ)(1-rcosɑ) (式1)

由上图可知:

OP就是球的半径,所以OP = 1

r = O'O = OPsinΘ = sinΘ (式2)

将式2代入式1得到:

S1/S2 = (sinΘ^2)sinɑcosɑ / (1-sinΘsinɑ)(1-sinΘcosɑ) (式3)

很显然,对上式求偏导数,计算量不小,那么有没有更简单、更直观的方法呢?

告别思维定式、将数形结合进行到底

从下图可以看出:

1. S1/S2随着P点沿圆周运动而变化

2. 当P移动到与对角线镜像对称的Q点时,对应阴影长方形与P点的阴影长方形是对称的。

这意味着:Q点的S1/S2 = P点的S1/S2

很自然地,我们会想到:

对角线与圆周的交点P'的S1/S2与它旁边的点P的S1/S2的大小关系是怎样的呢?

如果P'的S1/S2比它旁边任意点的S1/S2都要小,那么P'就是所求的最小值点。

P'点有一个很好的性质:P'点对应的两个阴影长方形都是正方形。

为方便后面的描述,假设:

P'点对应的左下角正方形的边长为L1,右上角的正方形边长为L2

则L1+L2=1

当P'移动到P时:

1. S1上半部缩减面积S1-、下半部向右延伸S1+,净增加量delta1=(S1+)-(S1-)

2. S2上半部缩减面积S2-、下半部向下延伸S2+,净增加量delta2=(S2+)-(S2-)

我们来简单计算一下S1+、S1-、S2+、S2-:

假设P'与P横向坐标距离为d,纵向坐标距离为h,那么:

S1- = hL1-hd

S1+ = dL1-hd

S2+ = hL2-hd

S2- = dL2-hd

所以:

delta1 = (dL1-hd)-(hL1-hd) = (d-h)L1 (式4)

delta2 = (hL2-hd)-(dL2-hd) = (h-d)L2 (式5)

由上图可知:

P'的切线的斜率 = 1,横向坐标与纵向坐标相等

P'的切线的斜率 < P的切线的斜率

可以推出:P的横向坐标 < P的纵向坐标

d = |P'的横向坐标 - P的横向坐标|

h = |P'的纵向坐标 - P的纵向坐标|

从而:d>h

代入式4和式5,得到:

delta1 = (d-h)L1 > 0

delta2 = (h-d)L2 < 0

P点的S1=P'点的S1 + delta1 > P'点的S1

P点的S2=P'点的S2 + delta2 < P'点的S2

相当于P'的S1/S2的分子增大、分母减小,那么整体值就增大

这意味着:P点的S1/S2 > P'的S1/S2

由P点的任意性可得:

P'的S1/S2比它旁边任意点的S1/S2都要小,P'就是所求的最小值点。

其实,还可以进一步证明P'向两边滑动时,S1/S2是单调增加的,这个就留给有兴趣的同学了:)

收官

END

博主还有很优秀的技术交流群,很多技术大拿,CTO,活跃度百分八十以上。问题解答百分之90以上。加博主好友后回复【加群】,然后回答技术问题,答对者才能进入,其他博主和广告商勿扰进群介绍,当然也会有一些视频资源,群里直接回复资源介绍。

另外因粉丝们建议还建立一个小白群(完全的初学者)有问必答的群。此群只适合小白们。

本文参与 腾讯云自媒体分享计划,分享自微信公众号。
原始发表:2019-04-08,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 Java研发军团 微信公众号,前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与 腾讯云自媒体分享计划  ,欢迎热爱写作的你一起参与!

评论
登录后参与评论
0 条评论
热度
最新
推荐阅读
目录
  • 引言
  • 代数的几何表示
  • 求极值的传统套路
  • 告别思维定式、将数形结合进行到底
  • 收官
相关产品与服务
对象存储
对象存储(Cloud Object Storage,COS)是由腾讯云推出的无目录层次结构、无数据格式限制,可容纳海量数据且支持 HTTP/HTTPS 协议访问的分布式存储服务。腾讯云 COS 的存储桶空间无容量上限,无需分区管理,适用于 CDN 数据分发、数据万象处理或大数据计算与分析的数据湖等多种场景。
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档