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2010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] --- 2010 年全国硕士研究生入学统一考试 数学三试题参考答案
一、 选择题
(1) 【答案】(C). 【解析】       0 0 0 0 1 1 1 1 1 lim lim 1 1 lim 1 lim x x x x x x x x x x e axe a e e ax e axe x x x x x x                                  0 0 1 lim lim 1 1 x x x x e axe a x x        所以 2 a  .
(2) 【答案】(A). 【解析】因 1 2 y y    是  0 y P x y   的解,故    1 2 1 2 0 y y P x y y          ,所以  1 1 2 2 ( ) 0 y P x y y p x y                 , 而由已知     1 1 2 2 , y P x y q x y P x y q x       ,所以   0 q x     , ① 又由于一阶次微分方程   y p x y q x   是非齐的, 由此可知  0 q x  , 所以 0     . 由于 1 2 y y    是非齐次微分方程   y P x y q x   的解,所以      1 2 1 2 y y P x y y q x          , 整理得    1 1 2 2 y P x y y P x y q x                 , 即    q x q x     ,由 0 q x  可知 1     , ② 由①②求解得 1 2     ,故应选(A).
(3) 【答案】(B). 【解析】       ( ) ( ) ( ) f g x f g x g x      ,              2 ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) f g x f g x g x f g x g x f g x g x               由于 0 ( ) g x a  是( ) g x 的极值,所以 0 ( ) 0 g x   .所以 --- [第 2 页] ---        0 0 0 0 ( ) ( ) ( ) ( ) f g x f g x g x f a g x          由于 0 ( ) 0 g x   ,要使     ( ) 0 f g x  ,必须有 ( ) 0 f a   ,故答案为B.
(4) 【答案】(C). 【解析】因为 10 10 ( ) 1 lim lim lim ( ) 10 x x x x x h x e e g x x      ,所以,当x 充分大时, ( ) ( ) h x g x  . 又因为 9 10 9 1 ln ( ) ln ln lim lim lim 10 10 lim ( ) 1 x x x x x f x x x x g x x x         8 1 ln ln 1 10 9 lim 10 9 2 lim 10! lim 0 1 x x x x x x x x              . 所以当x 充分大时, ( ) ( ) f x g x  ,故当x 充分大, ( ) ( ) ( ) f x g x h x   .
(5) 【答案】(A). 【解析】由于向量组I 能由向量组II 线性表示,所以(I) (II) r r  ,即 1 1 ( , , ) ( , , ) r s r r s         若向量组I 线性无关,则 1 ( , , ) r r r     , 所以 1 1 ( , , ) ( , , ) r s r r r s          , 即 r s  ,选(A).
(6) 【答案】(D). 【解析】设为A 的特征值,由于 2 A A O   ,所以 2 0     ,即( 1) 0     ,这样A 的 特征值只能为-1 或0. 由于A 为实对称矩阵, 故A 可相似对角化, 即 A , ( ) ( ) 3 r A r   ,因此, 1 1 1 0                ,即 1 1 1 0 A                .
(7) 【答案】(C). 【解析】离散型随机变量的分布函数是跳跃的阶梯形分段函数,连续型随机变量的分布函数 是连续函数.观察本题中 ( ) F x 的形式,得到随机变量X 既不是离散型随机变量,也不是连续 型随机变量,所以求随机变量在一点处的概率,只能利用分布函数的定义.根据分布函数的定 义,函数在某一点的概率可以写成两个区间内概率的差,即          1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 2 2 P X P X P X F F e e               ,故本题选 (C).
(8) 【答案】(A). --- [第 3 页] --- 【解析】根据题意知,  2 2 1 1 2 x f x e    ( x  ),  2 1 , 1 3 4 0, x f x        其它 利用概率密度的性质:  1 f x dx     ,故     0 3 1 2 1 0 0 1 3 1 2 4 2 4 a a f x dx af x dx bf x dx f x dx b dx b                   所以整理得到2 3 4 a b   ,故本题应选(A).
二、 填空题
(9) 【答案】1 . 【解析】 2 2 0 0 sin x y x t e dt x t dt      ,令 0 x  ,得 0 y  ,等式两端对x 求导: 2 ( ) 2 2 0 (1 ) sin sin x x y dy e t dt x x dx       . 将 0 x  , 0 y  代入上式,得 0 1 0 x dy dx    .所以 0 1 x dy dx  .
(10) 【答案】 2 4  . 【解析】根据绕x 轴旋转公式, 有   2 2 1 ln e e dx V y dx x x            2 2 ln arctan ln 1 ln 2 4 4 e e d x x x                           .
(11) 【答案】   3 1 1 3 P p e   . 【解析】由弹性的定义,得 3 1 dR p p dp R   ,所以 2 1 dR p dp R p         ,即 2 1 ln ln 3 R p p C    , 又  1 1 R  ,所以 1 3 C  .故 1 1 ln ln 3 3 R p p    ,因此   3 1 1 3 p R p e    .
(12) 【答案】 3 b  . 【解析】函数为 3 2 1 y x ax bx     ,它的一阶导数为 2 3 2 ; y x ax b    二阶导数为 6 2 y x a   ,又因为  1,0  是拐点,所以 1 0 x y    ,得 1 3 a  ,所以 3 a  ,又因为曲线 过点  1,0  ,所以将 1, 0 x y   代入曲线方程,得 3 b  . --- [第 4 页] ---
(13) 【答案】3. 【解析】由于 1 1 1 1 ( ) ( ) A A B B E AB B B A          ,所以 1 1 1 1 1 ( ) A B A A B B A A B B           因为 2 B  ,所以 1 1 1 2 B B    ,因此 1 1 1 1 3 2 3 2 A B A A B B         .
(14) 【答案】 2 2    . 【解析】      2 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 n n i i i i E T E X E X nE X E X n n n                         .
三、 解答题
(15) 【解析】 1 1 ln ln 1 ln 1 1 ln 1 1 ln lim lim ln ln ln lim 1 lim x x x x x x x x e x x x x x x x x e e e                                        其中 ln ln ln 1 2 ln( 1) ( 1) 1 ln lim lim 1 ln x x x x x x x x e e e x x x x         ln ln 1 ln 1 lim lim ( 1) 1 ln ln x x x x x x e x e x x x x        . 故原式 1 e  .
(16) 【解析】积分区域 1 2 D D D   ,其中     2 1 , 0 1, 2 1 D x y y y x y           2 2 , 1 0, 2 1 D x y y y x y            3 3 2 2 3 3 3 D D x y dxdy x x y xy y dxdy        因为区域D 关于x 轴对称, 被积函数 2 3 3x y y  是y 的奇函数, 所以   2 3 3 0 D x y y dxdy    .         2 1 1 1 3 3 2 3 2 3 2 0 2 3 2 3 2 3 y y D D D x y dxdy x xy dxdy x xy dxdy dy x xy dx                    2 1 1 4 2 2 2 0 1 3 2 4 2 y y x x y dy           1 4 2 0 9 1 14 2 2 4 4 15 y y dy             .
(17) 【解析】令     2 2 2 , , , 2 10 F x y z xy yz x y z         ,用拉格朗日乘数法得 --- [第 5 页] --- 2 2 2 2 0, 2 2 0, 2 2 0, 10 0, x y z F y x F x z y F y z F x y z                       求解得六个点:     1, 5,2 , 1, 5, 2 , A B       1, 5,2 , 1, 5, 2 , C D        2 2,0, 2 , 2 2,0,
2 . E F   由于在点A 与B 点处, 5 5 u  ;在点C 与D 处, 5 5 u  ;在点E 与F 处, 0 u  . 又因为该问题必存在最值,并且不可能在其它点处,所以 max 5 5 u  , min 5 5 u  .
(18) 【解析】(I)当0 1 x   时0 ln(1 )x x    ,故  ln(1 ) n n t t   ,所以   ln ln(1 ) ln n n t t t t   , 则   1 1 0 0 ln ln(1 ) ln n n t t dt t t dt       1,2, n  . (II)   1 1 1 1 0 0 0 1 ln ln ln 1 n n n t t dt t t dt td t n           2 1 1 n   ,故由   1 2 0 1 0 ln 1 n n u t t dt n      , 根据夹逼定理得   2 1 0 lim lim 0 1 n n n u n       ,所以lim 0 n n u   .
(19) 【解析】(I) 因为 2 0 2 (0) ( ) f f x dx  ,又因为  f x 在  0,2 上连续,所以由积分中值 定理得,至少有一点   0,2  ,使得    2 0 2 0 f x dx f      即   2 0 2 f f   ,所以存在   0,2  ,使得   0 f f  . (Ⅱ)因为    2 3 2 0 f f f   ,即    2 3 0 2 f f f   ,又因为  f x 在  2,3 上连 续,由介值定理知,至少存在一点   1 2,3  使得    1 0 f f   . 因为  f x 在  0,2 上连续,在  0,2 上可导,且   0 2 f f  ,所以由罗尔中值定 --- [第 6 页] --- 理知,C存在   1 0,2  ,有   1 0 f    . 又因为  f x 在  1 2, 上连续,在  1 2, 上可导,且     1 2 0 f f f    ,所以由罗尔 中值定理知,存在   2 1 2,    ,有   2 0 f   . 又因为  f x 在  1 2 ,  上二阶可导,且     1 2 0 f f       ,所以由罗尔中值定理,至 少有一点   0,3 Ax b   ,使得  0 f    .
(20) 【解析】因为方程组有两个不同的解,所以可以判断方程组增广矩阵的秩小于3,进而 可以通过秩的关系求解方程组中未知参数,有以下两种方法. 方法1:( I )已知Ax b  有2 个不同的解,故( ) ( ) 3 r A r A   ,对增广矩阵进行初等行 变换,得 1 1 1 1 1 0 1 0 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 a A a                               2 2 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 1 0 0 1 1 a a                                        当 1  时, 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 A a                       ,此时, ( ) ( ) r A r A  ,故Ax b  无解(舍去). 当 1 时, 1 1 1 1 0 2 0 1 0 0 0 2 A a               ,由于( ) ( ) 3 r A r A  ,所以 2 a ,故 1  , 2 a. 方法2:已知Ax b  有2 个不同的解,故( ) ( ) 3 r A r A   ,因此 0 A  ,即 2 1 1 0 1 0 ( 1) ( 1) 0 1 1 A            , 知 1  或-1. 当 1  时, ( ) 1 ( ) 2 r A r A   ,此时, Ax b  无解,因此 1 .由( ) ( ) r A r A  ,得 2 a . ( II ) 对增广矩阵做初等行变换 --- [第 7 页] --- 3 1 0 1 2 1 1 1 2 1 1 1 2 1 0 2 0 1 0 2 0 1 0 1 0 2 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 A                                                   可知原方程组等价为 1 3 2 3 2 1 2 x x x        ,写成向量的形式,即 1 2 3 3 3 2 1 1 0 2 1 0 x x x x                                    . 因此Ax b  的通解为 3 2 1 1 0 2 1 0 x k                          ,其中k 为任意常数.
(21) 【解析】由于 0 1 4 1 3 4 0 A a a             ,存在正交矩阵Q ,使得 T Q AQ 为对角阵,且Q 的第一 列为1 (1,2,1) 6 T ,故A 对应于 1的特征向量为 1 1 (1,2,1) 6 T  . 根据特征值和特征向量的定义,有 1 1 1 6 6 2 2 6 6 1 1 6 6 A                                       ,即 1 0 1 4 1 1 1 3 2 2 4 0 1 1 a a                    ,由此可得 1 1, 2 a    .故 0 1 4 1 3 1 4 1 0 A               . 由 1 4 1 3 1 ( 4)( 2)( 5) 0 4 1 E A                  , 可得A 的特征值为 1 2 3 2, 4, 5       . --- [第 8 页] --- 由 2 ( ) 0 E A x    ,即 1 2 3 4 1 4 1 7 1 0 4 1 4 x x x                         ,可解得对应于 2 4 的线性无关的 特征向量为 2 ( 1,0,1)T  . 由 3 ( ) 0 E A x    ,即 1 2 3 5 1 4 1 2 1 0 4 1 5 x x x                      ,可解得对应于 3 5  的特征向量为 3 (1, 1,1)T   . 由于A 为实对称矩阵, 1 2 3 , , 为对应于不同特征值的特征向量,所以 1 2 3 , , 相互正 交,只需单位化: 3 1 2 1 2 3 1 2 3 1 1 1 (1,2,1) , ( 1,0,1) , (1, 1,1) 6 2 3 T T T                  , 取   1 2 3 1 1 1 6 2 3 2 1 , , 0 6 3 1 1 1 6 2 3 Q                        ,则 2 4 5 T Q AQ             .
(22) 【解析】当给出二维正态随机变量的的概率密度   , f x y 后,要求条件概率密度 | ( | ) Y X f y x ,可以根据条件概率公式 | ( , ) ( | ) ( ) Y X X f x y f y x f x  来进行计算.本题中还有待定参 数, A 要根据概率密度的性质求解,具体方法如下.    2 2 2 2 2 2 2 2 ( ) ( ) , x xy y y x x x y x Xf x f x y dy A e dy A e dy Ae e dy                          2 , x A e x     . 根据概率密度性质有  2 1 x Xf x dx A e dx A             ,即 1 A   , 故  2 1 x Xf x e    , x  . 当 x  时,有条件概率密度      2 2 2 2 2 2 2 2 2 ( ) , 1 1 , , x xy y x xy y x y Y X x X f x y Ae f y x e e x y f x A e                 . --- [第 9 页] ---
(23) 【解析】(I) X 的所有可能取值为0,1,Y 的所有可能取值为0,1,2 .   2 3 2 6 3 1 0, 0 15 5 C P X Y C      ,其中 0, 0 X Y   表示取到的两个球都是黑球;   1 1 2 3 2 6 6 2 0, 1 15 5 C C P X Y C      ,其中 0, 1 X Y   表示取到的一个是白球,一个是 黑球;   2 2 2 6 1 0, 2 15 C P X Y C     ,其中 0, 2 X Y   表示取到的两个球都是白球;   1 1 1 3 2 6 3 1 1, 0 15 5 C C P X Y C      ,其中 1, 0 X Y   表示取到的一个是红球,一个是 黑球;   1 1 1 2 2 6 2 1, 1 15 C C P X Y C     ,其中 1, 1 X Y   表示取到的一个是红球,一个是白球;   2 6 0 1, 2 0 P X Y C     , 因此二维离散型随机变量  , X Y 的概率分布为 (II)        , Cov X Y E XY E X E Y   ,   2 2 1 1 15 15 E XY   ,   2 1 1 0 1 3 3 3 E X     ,  2 8 1 2 0 1 2 5 15 15 3 E Y             2 1 2 4 , 15 3 3 45 Cov X Y E XY E X E Y       . X Y 0 1 0 1 2 1 5 2 5 1 15 1 5 2 15 0 2 3 1 3 2 5 1 15 8 15