2013年全国硕士研究生入学统一考试试题精解

2013年全国硕士研究生入学统一考试试题精解

一、选择题

(1)分析 排除三个正确选项即可.

精解 由于978-7-111-46013-8-Part02-139.jpg,即x·ox2=ox3)(x→0),

978-7-111-46013-8-Part02-140.jpg

ox)·ox2=ox3)(x→0),

978-7-111-46013-8-Part02-141.jpg

ox2+ox2=ox2)(x→∞).

所以选项(A),(B),(C)都正确,应排除.

因此本题选(D).

附注 选项(A),(B),(C)可以作为结论记住,在计算初等函数的带佩亚诺型余项的麦克劳林公式时,常常要用到这些结论.

(2)分析 先确定fx)的间断点,然后从中选择可去间断点,即可得到正确选项.

精解 fx)的间断点为x=0,-1,1.由于

978-7-111-46013-8-Part02-142.jpg

所以,fx)有两个可去间断点x=0,1.

因此本题选(C).

附注 可去间断点的定义如下:

x0是函数的间断点,如果

978-7-111-46013-8-Part02-143.jpg存在,则称x0fx)的可去间断点.

(3)分析 由于在D2上,y-x≥0,所以从考虑I2入手.

精解 由于在D2上,y-x≥0,且仅在点(0,0)处取等号,所以

978-7-111-46013-8-Part02-144.jpg

因此本题选(B).

附注 容易得到I4<0.下面证明I1=I3=0.

由于D1D3都关于直线y=x对称,而且在对称点处y-x的值互为相反数,所以,978-7-111-46013-8-Part02-145.jpg978-7-111-46013-8-Part02-146.jpg

(4)分析 由于978-7-111-46013-8-Part02-147.jpg是正项级数,所以可从选项(D)入手考虑.

精解 由于978-7-111-46013-8-Part02-148.jpg是正项级数,所以,当存在p>1(此时,正项级数978-7-111-46013-8-Part02-149.jpg收敛),使得978-7-111-46013-8-Part02-150.jpg存在时,由正项级数比较判别法的极限形式知,978-7-111-46013-8-Part02-151.jpg收敛.

因此本题选(D).

978-7-111-46013-8-Part02-152.jpg978-7-111-46013-8-Part02-153.jpg比较判别法的极限形式如下:

如果存在正项级数978-7-111-46013-8-Part02-154.jpg,且978-7-111-46013-8-Part02-155.jpg,则

978-7-111-46013-8-Part02-156.jpg收敛,且0≤l<+∞时,978-7-111-46013-8-Part02-157.jpg收敛;

978-7-111-46013-8-Part02-158.jpg发散,且0<l+∞时,978-7-111-46013-8-Part02-159.jpg发散.

(5)分析 利用两个向量组等价的定义确定正确选项.

精解 记A=(α1α2,…,αn)(其中α1α2,…,αn是A的列向量组),C=(γ1γ2,…,γn)(其中γ1γ2,…,γnC的列向量组),B=(bijn×n,则由AB=C

978-7-111-46013-8-Part02-160.jpg

γ1=b11α1+b21α2+…+bn1αn

γ2=b12α1+b22α2+…+bn2αn

γn=b1nα1+b2nα2+…+bnnαn.

由此可知,C的列向量组可由A的列向量组线性表示.

B可逆得CB-1=A,因此同样可知A的列向量组可由C的列向量组线性表示.由此得到,矩阵C的列向量组与矩阵A的列向量组等价.

因此本题选(B).

附注 两个向量组Ⅰ与Ⅱ等价的定义是:

如果Ⅰ与Ⅱ可相互线性表示,则称Ⅰ与Ⅱ等价.

(6)分析 利用两个实对称矩阵相似的充分必要条件是它们有相同的特征多项式,即可得到正确选项.

精解

978-7-111-46013-8-Part02-161.jpg978-7-111-46013-8-Part02-162.jpgE为三阶单位矩阵,则AB都是三阶实对称矩阵,且A的特征多项式

978-7-111-46013-8-Part02-163.jpg

B的特征多项式为λλ-2)(λ-b)=λ[λ2-(2+bλ+2b].

显然λ[λ2-(2+bλ+(2b-2a2)]=λ[λ2-(2+bλ+2b]的充分必要条件是2b-2a2

=2b,即a=0,b为任意常数.

从而AB的充分必要条件是a=0,b为任意常数.

因此本题选(B).

附注 以下结论值得注意:

AB都是n阶矩阵,则它们相似的必要而非充分条件是具有相同的特征多项式;

AB都是n阶实对称矩阵,则它们相似的充分必要条件是它们具有相同的特征多项式.

(7)分析 将X2X3标准化即可得到P1P2P3的大小关系.

精解 记标准正态分布函数为Φx),则

978-7-111-46013-8-Part02-164.jpg

由此得到P1>P2>P3.

978-7-111-46013-8-Part02-165.jpg

图 B.13.1

因此本题选(A).

附注 计算服从正态分布Nμσ2)的随机变量X的有关概率问题时,总是将X标准化:978-7-111-46013-8-Part02-166.jpg,则X0N(0,1).

(8)分析 利用{X+Y=2}={X=1,Y=1}∪{X=2,Y=0}∪{X=3,Y=-1}即可算出概率PX+Y=2).

精解 由于{X+Y=2}={X=1,Y=1}∪{X=2,Y=0}∪{X=3,Y=-1}且右边三个事件两两互不相容,所以

978-7-111-46013-8-Part02-167.jpg

因此本题选(C).

附注 容易知道(XY)的概率分布为

978-7-111-46013-8-Part02-168.jpg

二、填空题

(9)分析 利用f′(1)=(x2-xx=1计算978-7-111-46013-8-Part02-169.jpg

精解 由于曲线y=fx)与y=x2-x在点(1,0)有公共切线,所以

f′(1)=(x2-x)|x=1=1,

此外,f(1)=0.于是

978-7-111-46013-8-Part02-170.jpg

附注 本题题解有以下两点值得注意:

(ⅰ)当曲线y=fx)与y=x2-x在点(1,0)有公共切线时,

f(1)=0,f′(1)=(x2-x)|x=1=1.

978-7-111-46013-8-Part02-171.jpg

(10)分析 先将y=2代入方程,然后计算关于x的导数在x=1处的值即可.

精解 将y=2代入所给方程,得

[zx,2)+2]x=2x,即 xln[zx,2)+2]=ln2+lnx.

上式两边对x求导得

978-7-111-46013-8-Part02-172.jpg

于是 978-7-111-46013-8-Part02-173.jpg

利用z(1,2)=0(将x=1代入[zx,2)+2]x=2x)得

978-7-111-46013-8-Part02-174.jpg

所以,978-7-111-46013-8-Part02-175.jpg

附注 由于本题是计算978-7-111-46013-8-Part02-176.jpg,所以可以先将y=2代入所给方程,然后计算隐函数的导数,这样计算快捷些.

(11)分析 由于所给的广义积分是收敛的,所以可以用分部积分法直接计算.

精解 978-7-111-46013-8-Part02-177.jpg

附注 顺便计算978-7-111-46013-8-Part02-178.jpg

由于978-7-111-46013-8-Part02-179.jpg

其中,978-7-111-46013-8-Part02-180.jpg

将式(2)代入式(1)得

978-7-111-46013-8-Part02-181.jpg

(12)分析 算出特征方程的根即得到通解.

精解 所给微分方程是二阶常系数齐次线性微分方程,其特征方程978-7-111-46013-8-Part02-182.jpg的根为978-7-111-46013-8-Part02-183.jpg978-7-111-46013-8-Part02-184.jpg.所以通解为

978-7-111-46013-8-Part02-185.jpg

附注 应记住二阶或三阶常系数齐次线性微分方程的通解与其特征方程之根的对应关系.

(13)分析 由题设Aij=-aijA的伴随矩阵A=-AT,由此可算得|A|.

精解 由题设Aij+aij=0,得Aij=-aijij=1,2,3),所以

978-7-111-46013-8-Part02-186.jpg

从而由|A∗|=|A|3-1=|A|2

|-AT|=|A|2,即(-1)3|A|=|A|2.

由此得到|A|=0或-1.

若|A|=0,则-AAT=AA=|A|E=O,即A=O,与题设矛盾,故|A|=-1.

附注 对于n阶矩阵A的伴随矩阵A∗,应记住以下常用性质:

(ⅰ)AA=AA=|A|EnEnn阶单位矩阵);

(ⅱ)A=|A|A-1(当A可逆时);

(ⅲ)|A|=|A|n-1n>1);

(ⅳ)(λA=λn-1Aλ是常数);

(ⅴ)(AT=(AT

(ⅵ)(AB=BABn阶矩阵).

(14)分析 按数学期望定义计算EXe2X).

精解 由于X的概率密度为978-7-111-46013-8-Part02-187.jpg,所以978-7-111-46013-8-Part02-188.jpg

978-7-111-46013-8-Part02-189.jpg(由于奇函数在对称区间上的积分为零,所以978-7-111-46013-8-Part02-190.jpg;由于

978-7-111-46013-8-Part02-191.jpg是概率密度,所以978-7-111-46013-8-Part02-192.jpg

附注 设随机变量X的概率密度为fx)(-∞<x<+∞),则

X的数学期望978-7-111-46013-8-Part02-193.jpg

X的函数gX)(其中gx)是连续函数)的数学期望978-7-111-46013-8-Part02-194.jpg

三、解答题

(15)分析 用带佩亚诺型余项的麦克劳林公式寻找x→0时的1-cosx·cos2x·cos3x的等价无穷小,即可算得na的值.

精解 由于x→0时,

978-7-111-46013-8-Part02-195.jpg

所以,由题设1-cosx·cos2x·cos3xaxnx→0)得n=2,a=7.

附注 由于1-cosx·cos2x·cos3x不易利用常用等价无穷小寻找其在x→0时的等价无穷小,故利用带佩亚诺型余项的麦克劳林公式寻找1-cosx·cos2x·cos3x的等价无穷小,比较快捷.

(16)分析 先利用旋转体体积计算公式算出VxVy,然后由题设算出a的值

精解 D={(xy978-7-111-46013-8-Part02-196.jpg,0≤xa}绕x轴旋转一周所得的旋转体体积

978-7-111-46013-8-Part02-197.jpg

Dy轴旋转一周所得的旋转体体积

978-7-111-46013-8-Part02-198.jpg

于是由题设Vy=10Vx,即978-7-111-46013-8-Part02-199.jpg978-7-111-46013-8-Part02-200.jpg

附注 应记住以下公式:

D={(xy)|0≤f1x)≤yf2x),axb},则Dx轴旋转一周而成的旋转体体积978-7-111-46013-8-Part02-201.jpg

D={(xy)|f1x)≤yf2x),0≤axb},则Dy轴旋转一周而成的旋转体体积978-7-111-46013-8-Part02-202.jpg.

(17)分析 先画出D的图形,然后用极坐标计算所给的二重积分.

精解 D的图形如图B.13.2的阴影部分所示,它是角域的一部分,可用极坐标表示为

978-7-111-46013-8-Part02-203.jpg

所以,978-7-111-46013-8-Part02-204.jpg

978-7-111-46013-8-Part02-205.jpg

图 B.13.2

附注 由D是角域一部分,所以用极坐标计算所给的二重积分是比较快捷的.

本题的有关计算方法见提高篇12.

(18)分析 写出利润关于价格的函数,即可以求解各个小题.

精解 由题设知利润函数

LP)=PQ-6000-20Q

=P·1000(60-P-6000-20·1000(60-P

=1000(-P2+80P-1206)(P>0)

(Ⅰ)边际利润

978-7-111-46013-8-Part02-206.jpg

(Ⅱ)P=50时的边际利润

978-7-111-46013-8-Part02-207.jpg

它表明,商品价格提高1元,利润就会减少20000元.

(Ⅲ)由于978-7-111-46013-8-Part02-208.jpg

所以使利润最大的定价P=40元/.

附注 应掌握边际利润的定义、计算公式及经济意义.

(19)分析(Ⅰ)作辅助函数Fx)=fx)-1,并对其在[0,+∞)上应用零点定理即可.

(Ⅱ)对fx)在[0,a]上应用拉格朗日中值定理即可

精解 (Ⅰ)记Fx)=fx)-1,则Fx)在[0,+∞)上连续,且

978-7-111-46013-8-Part02-209.jpg

所以,由连续函数的零点定理(推广形式)知,存在a∈(0,+∞)(即a>0),使得Fa)=0,即fa)=1.

(Ⅱ)由于fx)在[0,a]上可导,所以由拉格朗日中值定理知,存在ξ∈(0,a),使得

f′ξ)(a-0)=fa-f(0),即978-7-111-46013-8-Part02-210.jpg(这里利用了(Ⅰ)的结论)

附注 连续函数零点定理有各种推广,例如,

(ⅰ)设fx)在[ab]上连续,且fafb)≤0,则存在ξ∈[ab],使得fξ)=0.

(ⅱ)设fx)在[a,+∞)上连续,且978-7-111-46013-8-Part02-211.jpg,则存在ξ∈(a,+∞),使得fξ)=0.

本题(ⅰ)是利用(ⅱ)证明的.

(20)分析 设978-7-111-46013-8-Part02-212.jpg,将它代入AC-CA=B转化成四元线性方程组,由该方程组有解算出ab的值,并解该方程组算出所有的C.

精解 设978-7-111-46013-8-Part02-213.jpg,则AC-CA=B成为

978-7-111-46013-8-Part02-214.jpg

978-7-111-46013-8-Part02-215.jpg

所以,x1x2x3x4满足非齐次线性方程组

978-7-111-46013-8-Part02-216.jpg

由所给的矩阵方程有解知,上述方程组有解,因此

式(1)+式(4)得b=0,

式(1)+式(2)+式(3)·a得1+a=0,即a=-1.

a=-1,b=0代入式(1)~式(4)得

978-7-111-46013-8-Part02-217.jpg

显然它与方程组

978-7-111-46013-8-Part02-218.jpg

同解.(Ⅱ)的导出组有基础解系(1,-1,1,0)T,(1,0,0,1)T,此外(Ⅱ)有解(1,0,0,0)T,所以(Ⅱ)的通解,即(Ⅰ)的通解为

x1x2x3x4T=C1(1,-1,1,0)T+C2(1,0,0,1)T+(1,0,0,0)T

=(C1+C2+1,-C1C1C2T

所以,所有的978-7-111-46013-8-Part02-219.jpg (其中C1C2是任意常数).

附注 本题采用的方法是将矩阵方程转换成线性方程组,这是求解矩阵方程的常用方法.

(21)分析 (Ⅰ)将a1x1+a2x2+a3x3=(x1x2x3αb1x1+b2x2+b3x3=(x1x2x3β代入fx1x2x3),即可证明它的矩阵为2ααT+ββT.

(Ⅱ)当αβ是正交单位向量组时,构造正交矩阵Q,使得在正交变换x=Qyx=(x1x2x3),y=(y1y2y3)下,f的标准形为2y21+y22即可.

精解 (Ⅰ)由于978-7-111-46013-8-Part02-220.jpg,所以二

次型(a1x1+a2x2+a3x32的矩阵为978-7-111-46013-8-Part02-221.jpg(实对称矩阵),

同样可知,二次型(b1x1+b2x2+b3x32的矩阵为978-7-111-46013-8-Part02-222.jpg(实对称矩阵),所以二次型fx1x2x3)的矩阵为2ααT+ββT(实对称矩阵).

(Ⅱ)当αβ是正交单位向量组时,必可以找到与αβ都正交的单位向量γ=(c1c2c3).记Q=(αβγ),则Q是正交矩阵,记

y=QTx(其中x=x1x2x3),y=y1y2y3)),

978-7-111-46013-8-Part02-223.jpg则在正交变换x=Qy下,二次型fx1x2x3)化为标准形2y21+y22,即978-7-111-46013-8-Part02-224.jpg

附注 (ⅰ)当α=(a1a2a3T时,αTα是数,而ααT是对称矩阵,且

978-7-111-46013-8-Part02-225.jpg

(ⅱ)要熟练掌握二次型化标准形的有关理论与方法.

(22)分析 (Ⅰ)利用fxy)=fXxfY|Xyx)计算fxy).

(Ⅱ)利用(Ⅰ)中算出的fxy),由公式978-7-111-46013-8-Part02-226.jpg计算fYy).

(Ⅲ)利用(Ⅰ)中算出的fxy),按978-7-111-46013-8-Part02-227.jpg计算概率PX>2Y).

精解 978-7-111-46013-8-Part02-228.jpg

978-7-111-46013-8-Part02-229.jpg

附注 应熟练掌握二维连续型随机变量(XY)的各种概率密度的计算.

由(XY)的概率密度fxy)计算边缘概率密度fXx),fYy)以及条件概率密度.fXx)≠0时x处的fY|Xy|x),fYy)≠0时y处的fX|Yx|y).

此外,由fXx)与fY|Xy|x)或由fYy)与fX|Yx|y)计算fxy).

本题的有关内容见提高篇23.

(23)分析 利用矩估计法与最大似然估计法计算θ的矩估计量与最大似然估计量.

978-7-111-46013-8-Part02-230.jpg

图 B.13.3

精解 (Ⅰ)由于978-7-111-46013-8-Part02-231.jpg

所以,由矩估计法,令978-7-111-46013-8-Part02-232.jpg,即978-7-111-46013-8-Part02-233.jpgθ的矩估计量为978-7-111-46013-8-Part02-234.jpg

(Ⅱ)记X1X2,…,Xn的观察值为x1x2,…,xn,则似然函数为

978-7-111-46013-8-Part02-235.jpg

显然,Lθ)的最大值只能在x1x2,…,xn>0上取到,所以可简化似然函数为

978-7-111-46013-8-Part02-236.jpg

θ求导得

978-7-111-46013-8-Part02-237.jpg

于是由978-7-111-46013-8-Part02-238.jpgθ的最大似然估计值为978-7-111-46013-8-Part02-239.jpg,从而θ的最大似然估计量978-7-111-46013-8-Part02-240.jpg

附注 应熟练掌握总体未知参数的矩估计法与最大似然估计法.