原生数字化重构 · 纯文本与矢量排版

1991年数学三真题答案解析【闲鱼号“非凡小翊”持续更新中】【闲鱼号:非凡小翊】

--- [第 1 页] --- 1 1991 年全国硕士研究生入学统一考试数学三试题解析
一、 填空题(本题满分15 分,每小题3 分.)
(1) 【答案】   sin cos xy e xy ydx xdy  【解析】方法一:先求出两个偏导数z x   和z y   ,然后再写出全微分dz , sin sin sin sin cos cos cos cos xy xy xy xy z e xy y ye xy x z e xy x xe xy y                , 所以 sin sin cos cos xy xy z z dz dx dy ye xydx xe xydy x y         sin cos ( ) xy e xy ydx xdy   . 方法二:利用一阶全微分形式不变性和微分四则运算法则直接计算dz .       sin xy sin xy sin xy sin xy dz d e e d sin xy e cos xydxy e cos xy ydx xdy      .
(2) 【答案】 1 a , 1 b , 1 c  【解析】由于曲线  f x 与 g x 都通过点  1 0, ,  则     1 1 0 1 0 f a g b c          , 又曲线  f x 与 g x 在点  1 0,  有公切线,则     1 1 f g      ,即      2 1 1 1 3 3 1 2 2 x x f x a a g bx b              , 亦即3 2 a b   ,解之得 1 a , 1 b , 1 c  .
(3) 【答案】   1 x n   ;  1 n e    【解析】由高阶导数的莱布尼兹公式     0 n n k n k k n k uv C u v    可知, ( ) 0 ( ) 1 ( 1) 2 ( 2) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) n x n x n x n n n x n n n n f x C x e C x e C x e C x e           0 0 ( ) x x x xe ne x n e         . 对函数  n g x f x  求导,并令  0 g x   ,得 --- [第 2 页] --- 2  ( 1)( ) ( 1) 0 n x g x f x x n e        , 解之得驻点   1 x n   ,且 ( ) 0, ( 1), ( ) ( ) 0, ( 1), ( ) g x x n g x g x x n g x           函数 严格单调递减 函数 严格单调递增 ; ; 故   1 x n   是函数  n g x f x  的极小值点,极小值为 ( ) 1 1 ( 1) ( 1) ( 1 ) n n n g n f n n n e e        .
(4) 【答案】 1 1 0 0 B A         【解析】利用分块矩阵,按可逆矩阵定义有 1 2 3 4 0 0 0 0 X X A E X X B E                    , 由对应元素或块相等,即 3 4 1 2 , 0, 0, . AX E AX BX BX E           从A和B 均为可逆矩阵知 1 1 3 4 1 2 , 0, 0, X A X X X B       .故应填 1 1 0 0 B A         .
(5) 【答案】 x 1  1 3 { } P X x 
0. 4
0. 4
0. 2 【解析】因为随机变量X 的分布函数 ( ) F x 在各区间上的解析式都与自变量x 无关,所以 在 ( ) F x 的连续点, { } 0 P X x   ,只有在 ( ) F x 的间断点处X 取值的概率才大于零,且 { } { } { } ( ) ( 0) P X x P X x P X x F x F x         ,则 { 1} ( 1) ( 1 0)
0. 4 P X F F       , { 1}
(1) (1 0)
0. 8
0. 4
0. 4, P X F F        { 3}
(3) (3 0) 1 0.8
0. 2. P X F F       因此X 的概率分布为 --- [第 3 页] --- 3 x 1  1 3 { } P X x 
0. 4
0. 4
0. 2
二、 选择题(本题满分15 分,每小题3 分.)
(1) 【答案】(A) 【解析】由重要极限 1 lim(1 ) x x e x    可知, 极限 ( 1) 1 1 1 lim(1 ) lim[1 ( )] x x x x e x x         , ( 1) 1 1 1 lim(1 ) lim(1 ) x x x x e x x          . 而极限 0 0 1 1 1 lim ln(1 ) lim ln(1 ) ln(1 ) 0 0 1 lim(1 ) lim x x x x x x x x x x x e e e x                , 令 1 t x  ,则 0 1 ln(1 ) 1 lim ln(1 ) lim lim 0 1 t t x t x x t t          洛 , 所以 0 1 lim ln(1 ) 0 0 1 lim(1 ) 1 x x x x x e e x          . 故选项(A)正确.
(2) 【答案】(D) 【解析】因为 2 2 2 1 ( 1)n n n a a n    ,由 2 1 1 n n   收敛及比较判别法可知 2 1 ( 1)n n n a     绝对收敛. 即(D)正确. 另外,设 1 ( 1,2 ) 2 na n n   ,则可知 (A) 1 1 1 1 1 1 2 2 n n n n a n n            , (C) 1 1 1 1 2 1 2 1 2 2 n n n n a n n            都不正确. 设 2 1 2 1 0, ( 1,2 ) 4 n n a a n n    ,则可知(B)不正确.
(3) 【答案】(B). 【解析】由为A 的特征值可知,存在非零向量X ,使得AX X   . 两端同时乘以 * A ,有 * * ( ) A X A AX   ,由公式 * A A A  得到 * A X A X   .于是 * 1 A X A X   . 按特征值定义知 1 A  是伴随矩阵 * A 的特征值.故应选(B). --- [第 4 页] --- 4 【相关知识点】矩阵特征值与特征向量的定义:设A 是n 阶矩阵,若存在数及非零的n 维 列向量X 使得AX X   成立,则称是矩阵A 的特征值,称非零向量X 是矩阵A 的特征 向量.
(4) 【答案】(D) 【解析】A B A B   ,如果A B   ,则A B ,即A 与B 互不相容;如果 A B   ,则A B ,即A 与B 相容.由于A 、B 的任意性,故选项(A)(B)均不正确. 任何事件A 一定可以表示为两个互不相容事件AB 与AB 的和. 又因AB ,从而 A B AB A    ,另外要注意区分独立与互不相容两个概念,不要错误地把A 、B 互不相容 等同于A 、B 相互独立而错选(C). A , B 不相容,  P A ,  P B 均不为零,因此     0 P AB P   ,     P AB P A P B .  即(C)不正确. 用排除法应选(D). 事实上,       P A B P A P AB P A .    
(5) 【答案】(B) 【解析】由于 ( ) ( ) ( ) E XY E X E Y  ,因此有 cov( , ) ( ) ( ) ( ) 0, ( ) ( ) 2cov( , ) ( ) ( ) ( ). X Y E XY E X E Y D X Y D X X Y D Y D X D Y          故应选(B). 【相关知识点】若两个随机变量X ,Y 的方差都大于零,则下面四个命题是等价的: 1) ( ) ( ) ( ) E XY E X E Y  ; 2) ( ) ( ) ( ) D X Y D X D Y    ; 3) cov( , ) 0 X Y  ; 4) X 和Y 不相关,即X 和Y 的相关系数 0  .
三、 (本题满分5 分) 【解析】方法一:这是1型未定式极限. 1 2 2 0 1
1 2 ln lim 0 0 lim lim x x nx x x nx x x e e e e e e x x nx x n x n x x e e e e e n                                        --- [第 5 页] --- 5 2 0 ln( ) ln lim x x nx x e e e n x e        , 其中指数上的极限是0 0 型未定式,由洛必达法则,有 2 0 ln( ) ln lim x x nx x e e e n x       2 2 0 2 1 2 ( 1) 1 lim 2 2 x x nx x x nx x e e ne n n n n e e e n n                    . 所以 1 1 2 2 0 lim n x x nx x x e e e e n              . 方法二:由于 1 1 2 2 1 1 x x nx x x nx x x e e e e e e n n                        , 记 2 1 x x nx e e e y n       ,则当 0 x  时 0 y  ,从而 1 1 1 2 0 0 0 lim lim(1 ) lim (1 ) y x x nx x x y x x x x e e e y y n                          . 而 1 0 lim(1 ) y y y e    ,所以 0 1 lim 0 lim (1 ) x y y x y x x y e             . 又因 2 0 0 ( 1) ( 1) ( 1) lim lim x x nx x x y e e e x nx           2 0 0 0 1 1 1 1 1 1 lim lim lim (1 2 ) 2 x x nx x x x e e e n n n x x x n                        洛 . 所以 1 1 2 2 0 lim n x x nx x x e e e e n              .
四、 (本题满分5 分) 【解析】积分区域D 如图阴影部分所示. 由 1 x y a
b  ,得 2 1 x y b a           . --- [第 6 页] --- 6 因此     2 2 4 1 2 1 2 0 0 0 0 0 1 1 2 2 b x a a b x a a a D b x I ydxdy dx ydy dx y dx a                           . 令 1 x t a  ,有 2 (1 ) , 2 (1 ) x a t dx a t dt     ,故 4 2 2 0 4 0 1 1 2 ( 1) 2 2 a b x b I dx t a t dt a               1 5 6 2 1 2 4 5 2 0 0 ( ) 5 6 30 t t ab ab t t dt ab             .
五、 (本题满分5 分) 【解析】将原方程化为 2 2 2 1 y dy x y x
y dx xy x          ,由此可见原方程是齐次微分方程. 令y ux  ,有 , dy du u x dx dx   将其代入上式,得 2 1 dy du u u x dx dx u     , 化简得 1 du x dx u  ,即 dx udu x  .积分得 2 1 ln . 2 u x C   将 y u x  代入上式,得通解 2 2 2 (ln ) y x x C   . 由条件 2 x e y e  ,即 2 2 4 2 (ln ) e e e C   求得 1 C  . 所以 2 2 2 (ln 1) y x x   所求微分方程的特解. 六、(本题满分6 分) 【解析】先求出曲线 1L 和 2 L 的交点,然后利用定积分求出平面图形面积 1S 和 2 S ,如图: 由     2 2 1 0 1 0 y x x y ax a          得 1 1 1 x , a a y . a          所以 1 1 2 1 2 0 0 (1 ) S S S ydx x dx        1 3 0 1 2 3 3 x x          , --- [第 7 页] --- 7     1 1 2 2 2 1 1 1 0 0 1 1 1 a a S x ax dx a x dx                   1 1 3 0 1 2 3 3 1 a a x x a             . 又因为 1 2 S S  ,所以2 2 2 3 3 1 a    ,即1 2 a   ,解得 3 a .  七、(本题满分8 分) 【解析】方法1:总收入函数为 2 2 1 1 2 2 1 1 2 2 24 0 2 10 0 05 R p q p q p . p p . p       , 总利润函数为     1 1 2 2 1 2 35 40 L R C p q p q q q            2 2 1 1 2 2 32 0 2 12 0 05 1395 p . p p . p      . 由极值的必要条件,得方程组 1 1 2 2 32 0 4 0 12 0 1 0 L . p , p L . p , p              即 1 2 80 120 p , p   . 因驻点的唯一,且由问题的实际含义可知必有最大利润.故当 1 2 80 120 p , p   时,厂 家所获得的总利润最大,其最大总利润为 1 2 1 2 2 2 1 1 2 2 80 120 80 120 32 0 2 12 0 05 1395 605 p ,p p ,p L p . p p . p           ( ) 方法2:两个市场的价格函数分别为 1 1 2 2 120 5 200 20 p q , p q     , 总收入函数为     1 1 2 2 1 1 2 2 120 5 200 20 R p q p q q q q q       , 总利润函数为       1 1 2 2 1 2 120 5 200 20 35 40 L R C q q q q q q              2 2 1 1 2 2 80 5 160 20 35 q q q q      . 由极值的必要条件,得方程组 --- [第 8 页] --- 8 1 1 1 2 2 2 80 10 0 8 4 160 40 0 L q , q q ,q . L q , q                  因驻点的唯一,且由问题的实际含义可知必有最大利润.故当 1 2 8 4 q ,q   ,即 1 80 p ,  2 120 p  时,厂家所获得的总利润最大,其最大总利润为 1 2 8 4 605 q ,q L   . 八、(本题满分6 分) 【解析】因为 (0, ) x ,所以 1 ( ) (1 ) 0 x f x x    . 1 ln(1 ) 1 ( ) (1 ) x x x f x e x     ,两边对x 求导,得 1 1 2 ln(1 ) ln(1 ) 1 ( ) 1 1 1 1 ( ) ln(1 ) (1 ) ln(1 ) 1 1 1 x x x x x x x f x e e x x x x x                                       . 令 1 1 ( ) ln(1 ) 1 g x x x    ,为证函数 ( ) f x 为增函数,只需 ( ) 0 f x   在(0, ) 上成 立,,即( ) 0, (0, ) g x x   . 方法一:利用单调性. 由于 2 2 2 1 1 1 1 1 ( ) ln(1 ) 1 1 (1 ) (1 ) 1 x g x x x x x x x                     , 且 (0, ) x ,故 2 1 ( ) 0 (1 ) g x x x     ,所以函数( ) g x 在(0, ) 上单调减少. 又 1 1 lim ( ) lim[ln(1 ) ] 0 1 x x g x x x        ,于是有( ) 0, (0, ) g x x   .从而 1 ( ) (1 ) ( ) 0 x f x g x x     , (0, ) x , 于是函数 ( ) f x 在(0, ) 单调增加. 方法二:利用拉格朗日中值定理. 令 1 1 ln(1 ) ln( ) ln(1 ) ln ( 1) ( ) x x x u x u x x x          , 所以在区间( , 1) x x  存在一点,使得 --- [第 9 页] --- 9 1 ( 1) ( ) ( )( 1 ) ( ) u x u x u x x u            , 即 1 1 ln(1 ) x    .又因为0 1 x x     ,所以 1 1 1 1 x x     ,所以 1 1 1 1 ln(1 ) 1 x x x       . 故对一切 (0, ) x ,有 1 1 1 ( ) (1 ) [ln(1 ) ] 0 1 x f x x x x        .函数 ( ) f x 在(0, ) 单调 增加. 九、(本题满分7 分) 【解析】设 1 1 2 2 3 3 x x x ,        将分量代入得到方程组       1 2 3 1 2 3 2 1 2 3 1 0 1 1 x x x , x x x , x x x .                       对方程组的增广矩阵作初等行变换. 第一行分别乘以有  1  、  1    加到第二行和第三行上,有 2 2 2 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 2 0                                                , 再第二行加到第三行上,所以有 2 2 1 1 1 0 0 3 0 0                            . 若 0  且 2 3 0,     即 0  且 3 ,则  3 r A r A   ,方程组有唯一解,即 可由 1 2 3 , , 线性表示且表达式唯一. 若 0  ,则  1 3 r A r A   ,方程组有无穷多解, 可由 1 2 3 , , 线性表示,且表 达式不唯一. 若 3  ,则  2 3 r A ,r A   ,方程组无解,从而不能由 1 2 3 , , 线性表示. 【相关知识点】非齐次线性方程组有解的判定定理: 设A 是m n  矩阵,线性方程组Ax b  有解的充分必要条件是系数矩阵的秩等于增广 矩阵   A A b   的秩,即是( ) ( ) r A r A  (或者说, b 可由A 的列向量 1 2 , , , n    线表出, --- [第 10 页] --- 10 亦等同于 1 2 , , , n    与 1 2 , , , , n b    是等价向量组). 设A 是m n  矩阵,线性方程组Ax b  ,则
(1) 有唯一解  ( ) ( ) . r A r A n  
(2) 有无穷多解 ( ) ( ) . r A r A n  
(3) 无解  ( ) 1 ( ). r A r A  b 不能由A 的列向量 1 2 , , , n    线表出. 十、(本题满分6 分) 【解析】关于判定二次型正定这类题目时,用“顺序主子式全大于0”的方法最为简捷. 二次型f 的矩阵为 1 1 4 2 1 2 4 A               ,其顺序主子式为 2 2 1 2 3 1 1, 4 , 4 4
8. 4 A              正定的充分必要条件是各阶顺序主子式都大于0,所以有 1 2 3 1 0, (2 )(2 ) 0, 4( 1)( 2) 0 4 A                  . 解出其交集为( 2,1)  ,故 ( 2,1)  时, f 为正定二次型. 【相关知识点】二次型的定义:含有n 个变量 1 2 , , , n x x x  的二次齐次多项式(即每项都是二 次的多项式)   1 2 1 1 , , , , n n n ij i j i j f x x x a x x     其中 ij ji a a  , 称为n 元二次型,令   1 2 , , , T n x x x x   ,   ij A a  ,则二次型可用矩阵乘法表示为   1 2 , , , , T n f x x x x Ax   其中A 是对称矩阵  T A A  ,称A 为二次型   1 2 , , , n f x x x  的矩阵. 十一、(本题满分6 分) 【解析】记 1 2 ( , , , ) n A     ,则 1 2 , , , n    线性无关的充分必要条件是 0 A  . 由于 --- [第 11 页] --- 11   1 1 1 1 2 1 2 2 1 2 2 2 1 2 1 2 , , , T T T T n T T T T T n n T T T T n n n n n A A                                                     , 从而取行列式,有 2 T T D A A A A A    . 由此可见 1 2 , , , n    线性无关的充分必要条件是 0 D  . 【相关知识点】m 个n 维向量 1 2 m , , ,    线性相关的充分必要条件是齐次方程组   1 2 1 2 0 m m x x x                  有非零解.特别地, n 个n 维向量 1 2 , , , n    线性相关的充分必要条件是行列式 1 2 , , , 0 n     . 十二、(本题满分5 分) 【解析】首先确定X 的可能值是0 1 2 3 , , , ,其次计算X 取各种可能值的概率. 设事件 iA “汽车在第i 个路口首次遇到红灯”, 1 2 3 i , , ,  且 iA 相互独立.    1 2 i i P A P A .   事件 iA 发生表示该汽车首次遇到红灯前已通过的路口的个数为 1 i .所以有     1 1 0 2 P X P A ,          2 1 2 1 2 1 1 2 P X P A A P A P A ,            3 1 2 3 1 2 3 1 2 2 P X P A A A P A P A P A ,            3 1 2 3 1 2 3 1 3 2 P X P A A A P A P A P A .     则X 的概率分布为 x 0 1 2 3   P X x  1 2 2 1 2 3 1 2 3 1 2 注:此题易犯的一个错误是将  3 P X  计算为 4 1 2 ,这是由于该街道仅有三个设有红绿信 --- [第 12 页] --- 12 号灯的路口, 3 X  仅表示所有三个信号灯路口均为绿灯,而不存在第四个有信号灯路口问 题. 十三、(本题满分6 分) 【解析】二维均匀分布( , ) X Y 的联合密度函数为 1 , ( , ) , ( , ) 0, ( , ) , D x y D S f x y x y D        D S 是区域D 的面积, 2, D S r   所以( , ) X Y 的联合密度 2 2 2 2 2 2 2 1 , ( , ) 0, x y r f x y r x y r           . 由连续型随机变量边缘分布的定义, X 和Y 的概率密度 1( ) f x 和 2( ) f y 为 2 2 2 2 2 2 1 2 2 1 2 ( ) ( , ) ( ), r x r x f x f x y dy dy r x x r r r               2 2 2 2 2 ( ) ( , ) ( ) f y f x y dx r y y r r         . 由一维连续型随机变量的数学期望的定义: ( ) EX x f x dx      ,   ( ) ( ) ( ) . E g X g x f x dx      若 ( ) f x 为奇函数,积分区间关于原点对称,则积分为零,即是 ( ) 0 r r f x dx    . 故 2 2 2 2 , r r EX x r x dx r      2 2 2 2 r r EY y r y dy r      , 由于被积函数为奇函数,故 0 EX EY   .   2 2 2 2 cov( , ) x y r xy X Y E XY EX EY dxdy r        , 因为此二重积分区域关于x 轴对称,被积函数为y 的奇函数,所以积分式为0. cov( , ) 0 X Y  .由相关系数计算公式 cov( , ) X Y DX DY   ,于是X 和Y 的相关系数 0  .
(2) 由于 1 2 ( , ) ( ) ( ) f x y f x f y  ,可见随机变量X 和Y 不独立. 十四、(本题满分5 分) 【解析】最大似然估计,实质上就是找出使似然函数最大的那个参数,问题的关键在于构造似 然函数. --- [第 13 页] --- 13 现题设给出概率密度函数 ( ; ) f x ,则似然函数 1 1 1 2 1 ( , , , ; ) ( ) , n i i n x n n i i L x x x e X              1 1 1 ln ln( ) ln . n n i i i i L n X X            (由于ln L 是单调递增函数, L 取最大与ln L 取最大取到的是一致的,而加对数后能把连 乘转换成累加,这样求导,找极值比较方便). 由对数似然方程 1 ln 0, n i i L n X           得的最大似然估计值 1 ˆ n i i n X      .所以得的最大似然估计量为 1 ˆ n i i n X      . 【相关知识点】似然函数的定义: 设 1 2 , ,..., n x x x 是相应于样本 1 2 , ,..., n X X X 的一组观测值,则似然函数为: 1 2 1 2 1 ( ) ( , , , ; ) ( ; ) ( ; ) ( ; ) ( ; ) n n i n i L f x x x f x f x f x f x              .