用导数处理实际问题中的最优化问题
利用导数解决生活中的优化问题

利用导数解决生活中的优化问题导数在实际生活中的应用主要是解决有关函数最大值、最小值的实际问题,主要有以下几个方面:1、与几何有关的最值问题;2、与物理学有关的最值问题;3、与利润及其成本有关的最值问题;4、效率最值问题。
一.解决优化问题的方法:首先是需要分析问题中各个变量之间的关系,建立适当的函数关系,并确定函数的定义域,通过创造在闭区间内求函数取值的情境,即核心问题是建立适当的函数关系。
再通过研究相应函数的性质,提出优化方案,使问题得以解决,在这个过程中,导数是一个有力的工具.二.利用导数解决优化问题的基本思路:三、应用举例例1(体积最大问题)用长为18m 的钢条围成一个长方体形状的框架,要求长方体的长与宽之比为2:1,问该长方体的长、宽、高各为多少时,其体积最大?最大体积是多少? 解:设长方体的宽为(m)x ,则长为2(m)x ,高为181234.53(m)042x h x x -⎛⎫==-<< ⎪⎝⎭.故长方体的体积为 22323()2(4.53)96(m )02V x x x x x x ⎛⎫=-=-<<⎪⎝⎭. 从而2()181818(1)V x x x x x '=-=-. 令()0V x '=,解得0x =(舍去)或1x =,因此1x =.当01x <<时,()0V x '>;当312x <<时,()0V x '<. 故在1x =处()V x 取得极大值,并且这个极大值就是()V x 的最大值.从而最大体积233(1)91613(m )V V ==⨯-⨯=,此时长方体的长为2m ,高为1.5m . 答:当长方体的长为2m ,宽为1m ,高为1.5m 时,体积最大,最大体积为33m . 点评:用导数来解决实际问题时,一般首确定自变量,选定了自变量,要搞清自变量的范围,再列出关系式,对关系式进行求导,最后求出最值来。
第六章 §6.3 利用导数解决实际问题

反思 感悟
(1)几何中的最值问题往往涉及空间图形的表面积、体积,在此基础 上解决与实际相关的问题. (2)解决此类问题必须熟悉简单几何体的表面积与体积公式,如果已 知图形是由简单几何体组合而成,则要分析其组合关系,将图形进 行拆分或组合,以便简化求值过程.
跟踪训练1 现有一张长为108 cm,宽为a cm(a<108)的长方形铁皮 ABCD,准备用它做成一个无盖长方体铁皮容器,要求材料利用率为 100%,不考虑焊接处的损失,如图,在长方形ABCD的一个角上剪下 一块边长为x cm的正方形铁皮作为铁皮容器的底面,用余下的材料剪 拼后作为铁皮容器的侧面,设长方体的高为y(cm),体积为V(cm3). (1)求y关于x的函数关系式;
反思 感悟
(1)用料最省、成本(费用)最低问题是日常生活中常见的问题之一,解 决这类问题要明确自变量的意义以及最值问题所研究的对象.正确书 写函数表达式,准确求导,结合实际作答. (2) 利 用 导 数 的 方 法 解 决 实 际 问 题 , 当 在 定 义 区 间 内 只 有 一 个 点 使 f′(x)=0时,如果函数在这点有极大(小)值,那么不与端点值比较, 也可以知道在这个点取得最大(小)值.
解 由题意得x2+4xy=108a, 即 y=1084ax-x2,0<x≤a.
(2)求该铁皮容器体积V的最大值.
解 铁皮容器的体积 V(x)=x2y=x2·1084ax-x2 =14(-x3+108ax),0<x≤a. V′(x)=14(-3x2+108a), 令 V′(x)=0,得 x=6 a.
解
∵V(x)=(
2x)2×(60-)×
2 2
= 2x2×(60-2x)=-2 2x3+60 2x2(0<x<30).
导数在实际生活中的最优化应用

高等数学是我国高校教育的必修课程,之所以要让学生学习和掌握高等数学,是因为高等数学的很多知识内容都可以应用在实际生活中,能够帮助学生更好的应对生活和工作中的难题。
其中导数就是这样一种具有很大实际应用价值的高等数学内容,其产生形成的原因和作用是为了满足生产技术与自然科学的发展需求。
目前,导数已经在很多工农业生产领域和生活领域中发挥巨大作用,尤其是在解决最优化、最大值和最小值的问题时,导数更是起到关键作用。
那么导数的最优化问题是如何解决的,其在实际生活中的应用又有哪些呢?以下笔者就几个实例来进行分析探讨。
1导数的基本概念分析1.1导数的起源所谓导数,是指一个函数的因变量对于自变量的变化率,即当自变量的增量趋于零时,因变量的增强和自变量的增量之商的极限就是导数。
其是微积分中的一个重要基础概念。
但是导数并非是与普通数学一起兴起和形成的,其是在17世纪20年代末,由法国数学家费马率先提出的一个新数学概念,最初的导数概念主要是指最大值和最小值的求值方法,并没有一个很系统的概念,直到19世纪60年代,魏尔斯特拉斯创造了ε-δ语言,才使导数形成了今天的表达形式,并被广泛接受认同。
可以说,导数是源于生活而服务于生活的,其在很大程度上促进了生产技术与自然科学的快速发展,因为在自然现象中,有很多事物的数量关系并不能用一个准确的数值来表示,这会给研究带来一定的不便。
而通过利用导数来表达其变化率结构,则可以很好的解决这一问题,也正因为导数的这一应用优势,使得其在很多科研领域和生活生产领域中有了广泛应用。
例如经济学中利润的变化率、物理运动的瞬时速度、人口增长率研究等等,这些问题都可以用导数来解决。
1.2导数的最优化问题一般来讲,若一个函数存在导数,那么该函数就一定可导或可微分,这是其解决最优化问题的基本前提。
在实际的生活中,导数的最优化问题比比皆是,随处可见。
例如如何用料最省,如何生产效率最高等等,都是最优化问题,都可以用导数来加以解决。
高中数学教案应用导数解决最优化问题

高中数学教案应用导数解决最优化问题尊敬的教师:在高中数学教育中,了解和应用导数的概念及其相关知识是十分重要的。
导数在数学和实际应用中具有广泛的作用,其中之一就是解决最优化问题。
本教案旨在帮助学生理解导数的概念,并通过实际问题引导他们应用所学知识来解决最优化问题。
1. 引言最优化问题是在给定条件下,寻找函数取得最大值或最小值的问题。
数学上,我们可以通过导数的求解来解决这类问题。
本教案将通过几个实际问题,引导学生应用导数来解决最优化问题。
2. 导数的基本概念回顾在开始解决最优化问题前,我们需要对导数的基本概念进行回顾。
导数可以理解为函数的变化率,表示了函数在某一点处的斜率。
学生需要掌握导数的定义、求导法则和求导技巧,以便在解决最优化问题时能够灵活应用。
3. 最小路径问题问题描述:一个人在一座公园中从点A到达点B,公园中有一条弯曲的小路连接着这两个点。
他想找到一条路径,使得他走过的总路程最短。
如何确定这条最短路径?解决思路:假设小路的形状可以用一条函数曲线来表示,我们可以建立一个数学模型来描述这个问题。
引导学生根据问题描述,设定坐标系,并表示小路的形状函数。
然后,通过导数的求解找到函数取得最小值的情况,得出最短路径。
4. 最大盒子问题问题描述:一个制作盒子的工厂打算生产一种长方体盒子,该盒子的体积为固定值V。
为了节省材料成本,工厂希望制作的盒子表面积最小。
如何确定这样的盒子的尺寸?解决思路:引导学生设立长方体的长、宽、高分别为x、y、z,建立体积V与表面积S的函数关系式。
然后,通过导数的求解找出函数的极值,从而得到表面积的最小值。
引导学生通过求解极值问题,确定最优的盒子尺寸。
5. 最大收益问题问题描述:一个农民种植苹果,他希望通过调整种植面积来最大化收益。
他已经对不同种植面积下的苹果产量与售价进行了调查。
如何确定最佳的种植面积,使得收益最大化?解决思路:引导学生对问题进行数学建模,设定种植面积为x,通过导数的求解找出收益函数的极值。
导数与微分在实际问题中的作用

导数与微分在实际问题中的作用导数与微分是微积分的两个基本概念,它们不仅是高等数学中的重要内容,更是应用数学和理工科学习的重要工具。
在实际问题中,导数与微分具有广泛的应用,下面将从几个实际问题中探讨导数与微分的作用。
1. 最优化问题中的应用最优化问题是在给定的条件下寻找最佳解决方案的问题,例如最大化利润、最小化成本等。
导数与微分在最优化问题中发挥关键作用。
通过求解函数的导数可以找到其最大值或最小值的位置,并结合边界条件和约束条件,可以确定最优解。
例如,在经济学中,生产函数的边际产出可以通过导数来计算,而边际成本则可以通过微分来计算,进而确定最大利润的生产量。
2. 运动学问题中的应用导数与微分在运动学分析中扮演重要角色。
运动学研究物体的运动轨迹、速度和加速度等问题。
对于给定的位移函数,通过求导可以得到物体的速度函数,通过再次求导可以得到物体的加速度函数。
这些导数函数可以使我们更好地理解物体的运动规律,并能够解决与运动相关的实际问题,如交通流量研究、车辆行驶路径规划等。
3. 物理学问题中的应用导数与微分在物理学中也有广泛的应用。
物理学研究自然界中物体的运动、力学、能量、电磁学等问题。
在这些研究中,导数和微分的概念是无法忽视的。
例如,在力学中,通过对位移函数和速度函数求导,可以确定物体的加速度,从而研究物体受力和动量的变化。
在电磁学中,通过对电流的微分可以得到电场,进而研究电磁波的传播和电路的特性。
4. 经济学问题中的应用导数与微分在经济学中也有重要应用。
经济学研究资源的分配、供需关系、市场行为等问题。
通过导数和微分,经济学家可以分析价格的变化对需求和供给的影响,并确定市场均衡点。
此外,在经济学中,边际效益和边际成本的概念是基于导数和微分的,它们帮助经济学家决策和优化资源配置。
5. 生物学问题中的应用导数与微分在生物学中也有着广泛的应用。
生物学研究生物体的生命周期、进化、遗传等问题。
如在生物进化研究中,通过微分方程模型可以描述物种的数量变化,通过求解微分方程可以预测物种的演化轨迹。
导数与函数的最优化问题关系解析与归纳

导数与函数的最优化问题关系解析与归纳随着数学的发展,导数的概念被广泛应用于各个领域,特别是在函数的最优化问题中扮演着重要的角色。
本文将对导数与函数的最优化问题之间的关系进行解析与归纳,探讨它们之间的内在联系,以及在实际问题中的应用。
1. 导数与最优化问题的关系导数是函数在某一点处的变化率,它描述了函数在该点的切线斜率。
而最优化问题则是求解函数取得极大值或极小值的问题。
这两个概念的联系在于,在最优化问题中我们通常需要找到函数的极值点,而这些点往往对应着导数为零的点。
具体而言,对于一个一元函数f(x),如果它在某点x0处的导数f'(x0)为零,那么我们称x0为函数的驻点。
在最优化问题中,我们希望找到函数的驻点,因为极值点通常出现在驻点附近。
2. 导数与最优化问题的应用导数在最优化问题中有着广泛的应用。
一方面,通过对函数求导,我们可以得到函数的驻点,进而找到极值点。
这在实际问题中具有很大的实用价值。
比如,在经济学中,我们希望通过最大化或最小化某些指标来实现最优资源配置。
这些指标往往可以通过函数来表达,然后通过求导的方法找到使函数取得极值的点,从而得到最优解。
另一方面,导数还可以帮助我们确定函数的增减性和凸凹性,进一步帮助我们分析最优化问题。
通过函数的导数,我们可以判断函数在某个区间内的增减情况,这对于确定函数的极值点非常有帮助。
同时,通过函数的二阶导数,我们还可以判断函数的凸凹性,从而更好地理解函数的性质。
3. 导数与最优化问题的解析与归纳通过以上的分析,我们可以得出一些关于导数与最优化问题的解析与归纳:首先,导数为零的点往往对应着函数的驻点,极值点通常出现在这些驻点附近。
因此,在解决最优化问题时,我们可以通过求导并令导数为零来找到函数的驻点,进而寻找极值点。
其次,函数的增减性和凸凹性对于解决最优化问题非常重要。
通过函数的导数我们可以判断函数在某个区间内的增减情况,进而确定函数的极值点。
而通过函数的二阶导数,我们可以进一步判断函数的凸凹性,帮助我们更好地理解函数的特性。
利用导数解决实际问题优秀课件

故R在M = 2C时取得极大值,而且此时取得最大值.
例 4.已知某种工艺品总成本C元是产量Q件的函数,且
= 102 + 200 + 1000,1 ≤ ≤ 30.
将Q看成能取区间[1, 30]内的每一个值,求月产量Q为多少时,才能使每件
= 12(x − 0.6)(x − 0.2).
令V ′
> 0,可解得x < 0.2.
1.2 − 2
1.2 − 2
1.2 − 2
因此可知V在(0, 0.2]上递增,在[0.2, 0.6)上递减,
故V在x = 0.2时取得极大值,而且在此时取得最大值.
即截去的正方形边长为0.2m时,容器的容积最大.
因此,当 0 < x <
1.6时,y ′
= 50 ×
1
×
2Leabharlann (1.22+
1
x 2 )−2 ×
海
陆
2x − 30 =
令y ′ > 0,可解得x > 0.9.
可知y在[0,0.9] 上递减,在[0.9,1.6]上递增,从而y在x = 0.9时
取得最小值,而且最小值为
50 1.22 + 0.92 + 30(1.6 −0.9 ) = 96.
设成本为每千米30万元,那么铺设输油管的最少花费是多少?
海
陆
思考:分别计算下列两种算法的铺设成本.
(1)先沿AC铺设,再沿CB铺设;
(2)直接沿着线段AB铺设.
解:(1) 成本为1.2 × 50 + 1.6 × 30 = 108万元.
导数的应用于最优化问题

导数的应用于最优化问题导数是微积分中的一个重要概念,用来衡量函数在某个点的变化率。
在数学中,导数在求解最优化问题时起着至关重要的作用。
本文将介绍导数的应用于最优化问题,并详细解释其原理和算法。
一、最优化问题简介最优化问题是在给定的约束条件下,寻找使某个目标函数达到最小或最大值的解。
在实际生活中,最优化问题的应用非常广泛,如经济学中的成本最小化问题,物理学中的能量最小化问题等。
最优化问题可以分为线性和非线性两种情况,本文将重点介绍非线性最优化问题。
二、导数在最优化问题中的应用1. 最小值问题在计算目标函数的导数时,可以得到函数曲线的斜率。
根据导数的性质,当导数为零时,函数达到极值点,即局部最小值或最大值。
因此,最优化问题可以通过求解目标函数的导数为零的点来获得极值点的位置。
2. 梯度下降法梯度下降法是一种常用的最优化算法,它利用目标函数在当前点的导数方向来更新解的位置,从而逐步接近最小值点。
梯度下降法的思想是根据导数的方向选择合适的步长,以便使得目标函数在每一步的迭代过程中逐渐趋于最小值。
3. 牛顿法牛顿法是一种迭代求解最优化问题的方法,其基本思想是利用目标函数的导数和二阶导数来逼近函数的局部极小值点。
牛顿法的优势在于收敛速度较快,但同时也存在一些局限性,如对初始点的选择较为敏感。
4. 拟牛顿法拟牛顿法克服了牛顿法对初始点选择的敏感性,它通过近似目标函数的Hessian矩阵来逼近真实的二阶导数。
拟牛顿法的核心思想是利用历史的迭代信息来更新目标函数的Hessian矩阵的逆矩阵,从而提高算法的效率和稳定性。
三、导数在最优化问题中的应用举例为了更好地理解导数在最优化问题中的应用,我们以求解一元二次函数的最小值为例进行说明。
假设有一元二次函数f(x) = ax^2 + bx + c,我们希望找到使函数f(x)取得最小值的点。
首先,我们计算函数f(x)的一阶导数f'(x) = 2ax + b。
然后,令导数f'(x)为零,解得x = -b/(2a)。
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用导数处理实际问题中的最优化问题适用学科 数学 适用年级高三适用区域 北京人教课时时长(分钟) 60知识点 用导数处理实际问题中的最优化问题教学目标1.进一步理解导数的概念,会利用导数概念形成过程中的基本思想分析一些实际问题,并建立它们的导数模型;2.掌握用导数解决实际中简单的最优化问题,构建函数模型,求函数的最值.教学重点 利用导数解决生活中的一些优化问题 教学难点利用导数解决生活中的一些优化问题教学过程一、复习预习复习1:函数y =2x 3-3x 2-12x +5在[0,3]上的最小值是___________复习2:函数()sin f x x x =-在[0,]2π上的最大值为_____;最小值为_______.二、知识讲解创设情景生活中经常遇到求利润最大、用料最省、效率最高等问题,这些问题通常称为优化问题.通过前面的学习,我们知道,导数是求函数最大(小)值的有力工具.这一节,我们利用导数,解决一些生活中的优化问题. 新课讲授导数在实际生活中的应用主要是解决有关函数最大值、最小值的实际问题,主要有以下几个方面:1、与几何有关的最值问题;2、与物理学有关的最值问题;3、与利润及其成本有关的最值问题;4、效率最值问题。
解决优化问题的方法:首先是需要分析问题中各个变量之间的关系,建立适当的函数关系,并确定函数的定义域,通过创造在闭区间内求函数取值的情境,即核心问题是建立适当的函数关系。
再通过研究相应函数的性质,提出优化方案,使问题得以解决,在这个过程中,导数是一个有力的工具.利用导数解决优化问题的基本思路:建立数学模型考点/易错点1注意实际问题中的定义域将实际问题抽象成数学问题之后,往往容易忽略函数的定义域,比如实际问题的人数必须是正整数等等。
三、例题精析【例题1】【题干】汽油的使用效率何时最高我们知道,汽油的消耗量w (单位:L )与汽车的速度v (单位:km/h )之间有一定的关系,汽油的消耗量w 是汽车速度v 的函数.根据你的生活经验,思考下面两个问题:(1) 是不是汽车的速度越快,汽车的消耗量越大? (2) “汽油的使用率最高”的含义是什么?【答案】因为 w w gt G s s v t ===这样,问题就转化为求g v 的最小值.从图象上看,gv表示经过原点与曲线上点的直线的斜率.进一步发现,当直线与曲线相切时,其斜率最小.在此切点处速度约为90/km h .因此,当汽车行驶距离一定时,要使汽油的使用效率最高,即每千米的汽油消耗量最小,此时的车速约为90/km h .从数值上看,每千米的耗油量就是图中切线的斜率,即()90f ',约为 L .【解析】研究汽油的使用效率(单位:L/m )就是研究秋游消耗量与汽车行驶路程的比值.如果用G 表示每千米平均的汽油消耗量,那么wG s=,其中,w 表示汽油消耗量(单位:L ),s 表示汽油行驶的路程(单位:km ).这样,求“每千米路程的汽油消耗量最少”,就是求G的最小值的问题.通过大量的统计数据,并对数据进行分析、研究,人们发现,汽车在行驶过程中,汽油平均消耗率g (即每小时的汽油消耗量,单位:L/h )与汽车行驶的平均速度v (单位:km/h )之间有如图所示的函数关系()g f v =.从图中不能直接解决汽油使用效率最高的问题.因此,我们首先需要将问题转化为汽油平均消耗率g (即每小时的汽油消耗量,单位:L/h )与汽车行驶的平均速度v (单位:km/h )之间关系的问题,然后利用图像中的数据信息,解决汽油使用效率最高的问题.【例题2】解决数学模型作答用函数表示的数学问题优化问题用导数解决数学问题优化问题的答案【题干】磁盘的最大存储量问题计算机把数据存储在磁盘上。
磁盘是带有磁性介质的圆盘,并有操作系统将其格式化成磁道和扇区。
磁道是指不同半径所构成的同心轨道,扇区是指被同心角分割所成的扇形区域。
磁道上的定长弧段可作为基本存储单元,根据其磁化与否可分别记录数据0或1,这个基本单元通常被称为比特(bit )。
为了保障磁盘的分辨率,磁道之间的宽度必需大于m ,每比特所占用的磁道长度不得小于n 。
为了数据检索便利,磁盘格式化时要求所有磁道要具有相同的比特数。
问题:现有一张半径为R 的磁盘,它的存储区是半径介于r 与R 之间的环形区域. (1) 是不是r 越小,磁盘的存储量越大?(2) r 为多少时,磁盘具有最大存储量(最外面的磁道不存储任何信息)? 【答案】(1)它是一个关于r 的二次函数,从函数解析式上可以判断,不是r 越小,磁盘的存储量越大.(2)2R r =时,磁盘具有最大存储量。
此时最大存储量为224R mn π【解析】由题意知:存储量=磁道数×每磁道的比特数。
设存储区的半径介于r 与R 之间,由于磁道之间的宽度必需大于m ,且最外面的磁道不存储任何信息,故磁道数最多可达R rm-。
由于每条磁道上的比特数相同,为获得最大存储量,最内一条磁道必须装满,即每条磁道上的比特数可达2rnπ。
所以,磁盘总存储量()f r =R r m -×2r nπ2()r R r mn π=- (1) 它是一个关于r 的二次函数,从函数解析式上可以判断,不是r 越小,磁盘的存储量越大.(2) 为求()f r 的最大值,计算()0f r '=.()2()2f r R r mnπ'=- 令()0f r '=,解得2R r =当2R r <时,()0f r '>;当2Rr >时,()0f r '<. 因此2R r =时,磁盘具有最大存储量。
此时最大存储量为224R mn π【例题3】【题干】饮料瓶大小对饮料公司利润的影响(1)你是否注意过,市场上等量的小包装的物品一般比大包装的要贵些?(2)是不是饮料瓶越大,饮料公司的利润越大?某制造商制造并出售球型瓶装的某种饮料.瓶子的制造成本是20.8r π分,其中 r 是瓶子的半径,单位是厘米。
已知每出售1 mL 的饮料,制造商可获利 0.2 分,且制造商能制作的瓶子的最大半径为 6cm 问题:(1)瓶子的半径多大时,能使每瓶饮料的利润最大? (2)瓶子的半径多大时,每瓶的利润最小?【答案】(1)半径为2cm 时,利润最小,这时()20f <,表示此种瓶内饮料的利润还不够瓶子的成本,此时利润是负值. (2)半径为6cm 时,利润最大.【解析】由于瓶子的半径为r ,所以每瓶饮料的利润是()332240.20.80.8,0633r y f r r r r r πππ⎛⎫==⨯-=-<≤ ⎪⎝⎭令()20.8(2)0f r r r π'=-= 解得 2r =(0r =舍去)当()0,2r ∈时,()0f r '<;当()2,6r ∈时,()0f r '>.当半径2r >时,()0f r '>它表示()f r 单调递增,即半径越大,利润越高; 当半径2r <时,()0f r '< 它表示()f r 单调递减,即半径越大,利润越低.(1) 半径为2cm 时,利润最小,这时()20f <,表示此种瓶内饮料的利润还不够瓶子的成本,此时利润是负值.(2) 半径为6cm 时,利润最大.四、课堂运用【基础】1. 已知某生产厂家的年利润y (单位:万元)与年产量x (单位:万件)的函数关系式为31812343y x x =-+-,则使该生产厂家获得最大年利润的年产量为( )(A )13万件 (B)11万件 (C) 9万件 (D)7万件 答案:C解析:令导数'2810y x =-+>,解得09x <<;令导数'2810y x =-+<,解得9x >,所以函数31812343y x x =-+-在区间(0,9)上是增函数,在区间(9,)+∞上是减函数,所以在9x =处取极大值,也是最大值,故选C 。
【巩固】1.某企业拟建造如图所示的容器(不计厚度,长度单位:米),其中容器的中间为圆柱形,左右两端均为半球形,按照设计要求容器的体积为803立方米,且2l r≥.假设该容器的建造费用仅与其表面积有关.已知圆柱形部分每平方米建造费用为3千元,半球形部分每平方米建造费用为(3)c c>.设该容器的建造费用为y千元.(Ⅰ)写出y关于r的函数表达式,并求该函数的定义域;(Ⅱ)求该容器的建造费用最小时的r.答案与解析:建立数学模型【拔高】课程小结1.利用导数解决优化问题的基本思路:2.解决优化问题的方法:通过搜集大量的统计数据,建立与其相应的数学模型,再通过研究相应函数的性质,提出优化方案,使问题得到解决.在这个过程中,导数往往是一个有利的工具。
课后作业(在各自的系统上进行布置,不在教学案中体现)【基础】 1. 2. …… 【巩固】 1. 2. ……解决数学模型作答用函数表示的数学问题优化问题用导数解决数学问题优化问题的答案【拔高】1.2.……课后评价(在各自的系统上进行布置,不在教学案中体现)。