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导数与不等式

导数不等式

不等式方法

求证不等式的方法有几种,最简单的是:

  • 设函数,证明函数恒大于或小于零。

  • 直接对函数求导,尝试证明函数最小值大于零,或最大值小于零。

  • 注意到多项式只要求够多次数多导数,一定会变为零,因此如果不好解决,继续求导,对高阶导数尝试分析其是否恒正或恒负。

注意:

  • 解一元一次不等式 \(ax>b\),需要按照 \(a>0,a=0,a<0\) 分类讨论。

  • 解一元一次不等式 \(ax>b\),其中 \(x\in[m,n]\),先按照 \(a>0,a=0,a<0\) 分类讨论,然后按照 \(\dfrac{b}{a}\) 是否落在区间 \([m,n]\) 内。

边界条件:

  1. 二次项系数不含参数且自变量没有限制时,临界条件是 \(\Delta = 0\)

  2. 二次项系数含有参数且自变量没有限制时,临界条件是二次项系数为零与 \(\Delta = 0\) 联立。

  3. 二次项系数含参数且自变量有限制时,临界条件是二次项系数为零,\(\Delta = 0\) 与区间端点处的函数值为零同时联立。

对于更复杂的情况,一般步骤如下:

  • 能否直接求导解决。

  • 能否通过常见变形(本文简单变形部分)后求导。

  • 能否通过隐零点判断。

  • 能否使用放缩技巧。

变形法:

  • 除以单项式变形(\(x^n\))。

  • 整体代换、同构化变形、拆分函数、局部求值。

  • 对数化:对数化是利用对数性质,将函数式中的对数与常数合并,再使用相关不等式进行放缩。例如:

    \[ \ln x+a=\ln(xe^a)。 \]
  • 指数化:指数化是利用指数性质,将式子或者参数转移到指数位置上,以方便放缩。例如:

    \[ xe^x=e^{x+\ln x}\,(x>0),a^x=e^{\ln a^x}=e^{x\ln a}。 \]

简单不等式

\[ \boxed{e^x\ge x+1,\quad x\in\R}\tag a \]

证明:设 \(f(x)=e^x-x-1\),那么:

\[ f'(x)=e^x-1 \]

因此,当 \(x>0\) 时,\(f'(x)>0\);当 \(x<0\)\(f'(x)<0\),因此:

\[ f(x)\ge f(0)=0 \]

\(e^x\ge x+1\),带入 \(x\gets\ln x\) 有:

\[ \boxed{x\ge\ln x+1,\quad x>0}\tag b \]

三角函数也有一些不等式:

\[ \boxed{\sin x<x,\quad x>0}\tag c \]

证明:设 \(f(x)=x-\sin x\),那么 \(f'(x)=1-\cos x\ge0\)

所以 \(f(x)\)\((0,\infty)\) 上单调递增,\(f(x)>f(0)=0\)\(x>\sin x\)

\[ \boxed{x<\tan x,\quad x\in(0,\pi/2)}\tag d \]

证明:令 \(f(x)=\tan x-x\),则

\[ f'(x)=\dfrac{1}{\cos^2 x}-1>0 \]

所以 \(f(x)\)\((0,\pi/2)\) 上单调递增,\(f(x)>f(0)=0\)\(\tan x>x\)

我们由 \(\ln x\le x-1\) 可以推导出来一下几个基本不等式:

\[ \ln(x+1)\le x; \quad \ln\dfrac{1}{x}\ge1-x; \quad \ln x\ge1-\dfrac{1}{x}; \quad x\ln x\ge x-1 \]

其中最常用的不等式链为:

\[ \dfrac{x}{x+1}\le\ln(x+1)\le x \]
\[ 1-\dfrac{1}{x}\le\ln x\le x-1 \]

一元不等式

我们经常见到这种形式的式子:

\[ f'(x)+p(x)f(x)=q(x) \]

其中 \(p(x),q(x)\) 是关于 \(x\) 的式子,这称为一阶线性微分方程。

我们更常见到的是不等式的形式:

\[ f'(x)+p(x)f(x)>q(x) \]

我们先简单说一下简单的微分方程怎么解,我们将式子最终化为:

\[ u(x)\d x=v(y)\d y \]

然后两边求积分,化简即可。

\(p(x)=0\)

我们考虑一个比较简单的形式,\(p(x)=0\),即

\[ f'(x)=q(x) \]

\(Q'(x)=q(x)\),则:

  • 若符号为 \(=\),则 \(f(x)=Q(x)+C\)

  • 若符号为 \(>\),则 \(f(x)-[Q(x)+C]\) 单调递增。

\(q(x)=0\)

我们考虑一个比较简单的形式,\(q(x)=0\),即

\[ f'(x)+p(x)f(x)=0 \]

我们有一个固定的解题方法,但是我们先推导一番,设 \(P'(x)=p(x)\)

\[ \dfrac{\d y}{\d x}+p(x)y=0 \]

按照微分方程的思路,

\[ \ln y=-P(x)+C \]

即:

\[ f(x)=e^{-P(x)+C} \]

移项,构造函数 \(g(x)\)

\[ g(x)=e^{P(x)}f(x)=e^C \]

具体的,对于 \(q(x)=0\) 的等式或不等式,我们两边同时乘以 \(e^{P(x)}\),即:

\[ \begin{aligned} e^{P(x)}[f'(x)+p(x)f(x)]&=0\\ [e^{P(x)}f(x)]'&=0 \end{aligned} \]

\(f(x)=Ce^{-P(x)}\),而对于不等式即为 \(e^{P(x)}f(x)\) 单调递增。

例题:已知函数 \(f(x)\) 是定义在 \(\mathbb{R}\) 上的函数,且满足 \(f'(x) + f(x) > 0\),设 \(a = f(0)\)\(b = 2f(\ln 2)\)\(c = ef(1)\),则 \(a, b, c\) 的大小关系是?

\(g(x) = e^x f(x)\),则 \(g'(x) = e^x[f'(x) + f(x)] > 0\),即 \(g(x)\) 递增,因为 \(a = g(0)\)\(b = g(\ln 2)\)\(c = g(1)\),由 \(g(x)\) 的单调性可知 \(g(0) < g(\ln 2) < g(1)\),即 \(c > b > a\)

二元不等式

二元不等式,首选方案是将两个未知数用一个未知数表示,最常见的是两个次数相等的齐次式相除,用比值还原,将二元不等式转化为一元后,就可以求导解决了。

\[ \boxed{\sqrt{x_1x_2}<\dfrac{x_2-x_1}{\ln x_2-\ln x_1},\quad x_1,x_2>0}\tag e \]

证明,不放假设 \(x_2>x_1\),则化简式子为:

\[ \ln x_2-\ln x_1<\dfrac{x_2-x_1}{\sqrt{x_1x_2}} \]

\(t=\sqrt{x_2/x_1}>1\),则:

\[ \begin{aligned} \text{LHS}&=\ln t^2=2\ln t\\ \text{RHS}&=\dfrac{t^2-1}{t}=t-\dfrac{1}{t} \end{aligned} \]

\(f(t)=t-\dfrac{1}{t}-2\ln t\),则:

\[ f'(t)=1+\dfrac{1}{t^2}-\dfrac{2}{t}=\left(1-\dfrac{1}{t}\right)^2>0 \]

而这个也是一个不等式,

\[ \boxed{\ln x<\sqrt{x}-\dfrac{1}{\sqrt{x}},\quad x>1}\tag{f$_1$} \]
\[ \boxed{\ln x<\dfrac{1}{2}\left(x-\dfrac1x\right),\quad x>1}\tag{f$_2$} \]

因此 \(f(t)>f(1)=0\),这个也成为对数均值不等式:

\[ \sqrt{x_1x_2}<\boxed{\dfrac{x_2-x_1}{\ln x_2-\ln x_1}<\dfrac{x_1+x_2}{2},\quad x_1,x_2>0}\tag g \]

带入指数形式,替换 \(a\gets e^x,b\gets e^y\),得:

\[ \boxed{\dfrac{e^x-e^y}{x-y}<\dfrac{e^x+e^y}{2}}\tag h \]

另外,还可以用韦达定理中的 \(x_2+x_2=-\dfrac{b}{a}\)\(x_1x_2=\dfrac{c}{a}\) 关系将双变量问题转化为单变量问题。

另外,还有推导:

\[ \boxed{\ln^2(x+1)<\dfrac{x^2}{x+1},\quad x>0} \]

二元不等式的证明中,更加常用到齐次化的策略,常见的有:

\[ e^{x_1+x_2}=e^{x_1}e^{x_2} \]
\[ e^{x_1-x_2}=\dfrac{e^{x_1}}{e^{x_2}} \]
\[ \ln(x_1x_2)=\ln x_1+\ln x_2 \]
\[ \ln\dfrac{x_1}{x_2}=\ln x_1-\ln x_2 \]
\[ \sin^2x+\cos^2x=0 \]

数字不等式

常用方法:

  • 构造函数。

  • 对于有指数的,取对数。

\(e^3,3^e,e^\pi,\pi^e,3^\pi,\pi^3\) 按照从小到大都顺序排列。

构造函数:

\[ f(x)=\dfrac{\ln x}{x} \]

求导得出

\[ f'(x)=\dfrac{1-\ln x}{x^2} \]

容易知道在 \([e,+\infty)\)\(f(x)\) 是单调递减的。

我们知道:

\[ e<3<\pi \]

因此

\[ \dfrac{\ln\pi}{\pi}<\dfrac{\ln3}{3}<\dfrac{\ln e}{e} \]

可以得到三组不等式

\[ \begin{cases} \pi^3&<3^\pi\\ \pi^e&<e^\pi\\ 3^e&<e^3 \end{cases} \]

现在我们可以得到下面的(用括号表示两个暂不知道大小关系)

\[ 3^e<(\pi^e,e^3)<(\pi^3,e^\pi)<3^\pi \]

证法一:当 \(x>0\)\(x\neq1\) 时,有不等式

\[ \ln x>1-\frac{1}{x} \]

从而:

\[ \pi-3\ln\pi=\pi-3\ln\frac{\pi}{e}-3<\pi-3\left(1-\frac{e}{\pi}\right)-3=\frac{\pi^2-6\pi+3e}{\pi}<0 \]
\[ 3-e\ln\pi=3-e\ln\frac{\pi}{e}-e<3-e\left(1-\frac{e}{\pi}\right)-e=\frac{3\pi-2e\pi+e^2}{\pi}<0 \]

证法二:当 \(0<x<e\) 时,有不等式

\[ \ln x<\frac{x}{e} \]

从而:

\[ \pi-3\ln\pi=\pi+3\ln\frac{e^2}{\pi}-6<\pi+\frac{3e}{\pi}-6=\frac{\pi^2+3e-6\pi}{\pi}<0 \]
\[ 3-e\ln\pi=3+e\ln\frac{e^2}{\pi}-2e<3+\frac{e^2}{\pi}-2e=\frac{3\pi-2e\pi+e^2}{\pi}<0 \]

证明:

\[ \left(\frac{6}{5}\right)^{\sqrt{3}}>\left(\frac{5}{4}\right)^{\sqrt{2}} \]

我们两边取对数,构造函数

\[ f(x)=\frac{\sqrt{x}\ln x}{x-1},x>1 \]

去导数,计算可能有一点复杂:

\[ f'(x)=\frac{x+1}{2\sqrt{x}(x-1)^2}\cdot\left[\frac{2(x-1)}{x+1}-\ln x\right]<0 \]

\(f(x)\) 单调递减,因此有

\[ f\left(\frac{6}{5}\right)>f\left(\frac{5}{4}\right) \]

得证。

恒成立问题

函数模型

简单的恒成立问题:

  • \(f(x)\ge0\) 在定义域内恒成立 \(\iff f(x)_{\min}\ge0\)

  • \(f(x)\le0\) 在定义域内恒成立 \(\iff f(x)_{\max}\le0\)

对于任何单调函数,最值必在端点处取到:

  • 单调函数 \(f(x)\ge0\)\([x_1,x_2]\) 上恒成立等价于 \(\begin{cases}f(x_1)&\ge0\\ f(x_2)&\ge0\end{cases}\)

  • 单调函数 \(f(x)\le0\)\([x_1,x_2]\) 上恒成立等价于 \(\begin{cases}f(x_1)&\le0\\ f(x_2)&\le0\end{cases}\)

对任何一个函数 \(f(x)\),若它在区间上是先减后增,则其最大值必在端点处取得,同理可得若函数在区间上先增后减,其最小值必在区间端点处取得:

  • \(a > 0\),则 \(f(x) = ax^2 + bx + c \le 0\)\([x_1, x_2]\) 上恒成立等价于 \(\begin{cases}f(x_1)&\le0\\ f(x_2)&\le0\end{cases}\)

  • \(a < 0\),则 \(f(x) = ax^2 + bx + c \ge 0\)\([x_1, x_2]\) 上恒成立等价于 \(\begin{cases}f(x_1)&\ge0\\ f(x_2)&\ge0\end{cases}\)

二次函数恒正、恒负的等价条件:

  1. 对一切实数 \(x\)\(ax^2 + bx + c \ge 0\) 恒成立的条件是:

    \[ \begin{cases} a &> 0 \\ \Delta &\le 0 \end{cases} \]
  2. 对一切实数 \(x\)\(ax^2 + bx + c \le 0\) 恒成立的条件是:

    \[ \begin{cases} a &< 0 \\ \Delta &\le 0 \end{cases} \]

绝对值函数:

  • 函数 \(f(x)=|ax+b|\)\([x_1,x_2]\) 上的最大值必在端点处取到。

  • 对于内部不是一次函数的,可以设处二次函数为 \(u\),利用换元法解决,例如:

    已知 \(t\) 为常数,函数 \(y=|x^2-2x-t|\) 在区间 \([0,3]\) 上的最大值为 \(2\),则 \(t=\)

    \(u=x^2-2x\in[-1,3]\),则问题转化为求 \(t\) 大取值范围使得 \(|u-t|\)\([-1,3]\) 上的最大值为 \(2\)

    若最大值在 \(u=-1\) 取到,解得 \(t=1\);若最大值在 \(u=3\) 取到,解得 \(t=1\)。故 \(t=1\)

参变分离法

参变分离,即为将参数和变量分开,使不等式一边只有参数,另一边只含有变量,可以进行参变分离的一定是显式的。

例题:已知 \(y = xe^x + x^2 + 2x + a\) 恰有两个不同的零点,则 \(a\) 的取值范围为。

答案:由题意方程 \(xe^x + x^2 + 2x + a = 0\) 有两个不同的实根,分离参数 \(-a = xe^x + x^2 + 2x\)。令 \(f(x) = xe^x + x^2 + 2x\),则函数 \(f(x)\) 的定义域为 \(\mathbb{R}\),求导

\[ f'(x) = (x+1)(e^x + 2) \]

\(x < -1\) 时,\(f'(x) < 0\)\(f(x)\) 单调递减;当 \(x > -1\) 时,\(f'(x) > 0\)\(f(x)\) 单调递增,所以函数 \(f(x)\)\(x = -1\) 处取得极小值:

\[ f(-1) = -\dfrac{1}{e} - 1 \]

从而作出函数 \(f(x)\) 的图像,则 \(-a > -\dfrac{1}{e} - 1\) 时,函数 \(y = f(x)\) 的图像与直线 \(y = -a\) 有两个交点,所以

\[ a < \dfrac{1}{e} + 1 \]

例题:已知函数 \(f(x) = x(\ln x - ax)\) 有两个极值点,则实数 \(a\) 的取值范围为。

答案:函数 \(f(x)\) 的定义域为 \(x > 0\),由题意 \(f'(x) = \ln x - 2ax + 1\) 有两个零点,分离参数

\[ 2a = \dfrac{\ln x + 1}{x}=g(x) \]
\[ g'(x) = \dfrac{1 - \ln x - 1}{x^2} = \dfrac{-\ln x}{x^2} \]

\(0 < x < 1\) 时,\(g'(x) > 0\)\(g(x)\) 单调递增;当 \(x > 1\) 时,\(g'(x) < 0\)\(g(x)\) 单调递减,所以函数 \(g(x)\)\(x = 1\) 处取得极大值\(g(1) = 1\)

\(x \to +\infty\) 时,\(g(x) \to 0\);当 \(x \to 0\) 时,\(g(x) \to -\infty\)。当 \(0 < 2a < 1\),即 \(0 < a < \dfrac{1}{2}\) 时,直线 \(y = 2a\)\(y = g(x)\) 的图像有两个交点。

我们这一节的内容是恒成立问题,参变分离解决恒成立问题通常更加简单,直接把参数挪到一边,然后对另一边应用函数模型即可。

解决这类问题的方法分为三种,带着参数讨论、参变分离和半分参,下面讲解一下半分参。半分参的技巧性比较强,下面只介绍几种最经典的。

题目:\(f(x) = e^x - ax + 2a > 0\) 恒成立,求 \(a\) 的取值范围。

我们进行化简:

\[ e^x > a(x-2) \]

我们发现此时如果进行参变分离,就要讨论 \(x-2\) 的符号,我们知道我们应当避免讨论自变量的符号,而应当讨论参数的符号(因为这也能帮我们确定参数的取值范围)。

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因此我们令 \(g(x)=e^x\)\(h(x)=a(x-2)\)

  • \(a<0\) 时,\(g(x)>h(x)\) 不恒成立。

  • \(a=0\)\(e^x>0\) 恒成立。

  • \(a>0\) 时:设 \(g(x)\)\(h(x)\) 相切于点 \((x_0,e^{x_0})\),此时直线 \(h(x)\) 的斜率 \(a_0\) 就应当等于曲线在该点的切线斜率

    \[ a_0=e^{x_0} \]

    根据斜率,写出:

    \[ \dfrac{e^{x_0}}{x_0-2}=e^{x_0} \]

    解得 \(x_0=3\),则 \(a_0=e^{x_0}=e^3\)

综上,\(a\in [0, e^3)\)

在半分参中,通常是一条直线和一条曲线,除非两条曲线是非常经典且简单的形式,这也可以用于预判是否可以使用半分参。

简单变形法

复杂的恒成立问题,优先考虑求导数的零点,如果很难求解,则通过下面两个方法:

  • 与指数相关的恒成立问题,如果很难求导数的零点,则优先考虑将函数变形为 \(e^xf(x)\)\(e^{-x}f(x)\) 的形式。

  • 与对数相关的恒成立问题,如果很难求导数的零点,则优先考虑将函数变形为 \(f(x) + \ln g(x)\) 的形式。其思想精髓是将对数与其他函数分离,达到求导后可以摆脱对数的干扰。除了 \(f(x) + \ln g(x)\) 这种形式外,还有一种形式,求导后可以“甩掉”对数。

    \[ f(x)(\ln f(x) + C) \]

    求导后的结果是:

    \[ f'(x)(\ln f(x) + C + 1), \]

    其中 \(C\) 为常数。显然其导数的零点与对数函数也无关。

    因此,与对数函数相关的函数题中,首先考虑将函数变形为 \(f(x) + \ln g(x)\)\(f(x)(\ln f(x) + C)\) 的形式。

  • 不要一看到指数函数就想变形,因为某些与指数函数相关的问题就不需要变形也能求其极值点。

  • 如果问题是让你求函数 \(f(x)\) 的最值、极值或者单调性之类的,则无论如何也不能变形,因为这会导致变形后的问题与原问题不等价

例如如果要求

\[ e^x+ax^2-x\ge\dfrac{1}{2}x^3+1 \]

\(x\ge0\) 恒成立,不妨移项得到

\[ e^x\ge\dfrac{1}{2}x^3-ax^2+x+1 \]

再把 \(e^x\) 除过去,得到

\[ \left\{\dfrac{\dfrac{1}{2}x^3-ax^2+x+1}{e^x}\right\}_{\max}\le1 \]

恒成立,再用端点效应必要性探路即可解决。

必要性探路

一种解题方法,可应用于一类带参数的恒成立问题。求参数范围时,从满足题意的自变量范围内选择一个数,代入求得一个参数范围,此时这个范围是题意的必要条件。之后再设法证明该必要条件也是题意的充分条件,或者讨论别的点。若充分性也成立,则该范围是题意的充要条件,即为所求的范围。这种方法需从逻辑条件上进行理解,因为先得到的是必要条件,故称为必要探路法。

最常见的必要性探路为端点效应:我们把通过端点来缩小参数取值范围的方法称为端点效应,其思想是通过端点来缩小参数的取值范围。注意,端点效应只是缩小参数的取值范围,也就是说该范围只是恒成立的—个必要条件,而非充分条件。

利用端点效应解题的基本步骤如下:

  1. 首先由端点效应初步获得参数的取值范围,这个范围是必要的。
  2. 然后利用这个范围来判断函数是否单调。
  3. 如果函数单调,则由端点得到的范围就是最终答案;如果函数不单调,则再利用端点确定的范围进一步确定函数的最值。

具体的:

  1. \(f(x) \ge 0\)\([a, b]\) 上恒成立,则由端点效应可知 \(\begin{cases}f(a) \ge 0\\ f(b) \ge 0\end{cases}\)

  2. \(f(x) > 0\)\([a, b]\) 上恒成立,则由端点效应可知 \(\begin{cases}f(a) > 0\\ f(b) > 0\end{cases}\)

  3. \(f(x) \ge 0\)\((a, b)\) 上恒成立,则由端点效应可知 \(\begin{cases}f(a) \ge 0\\ f(b) \ge 0\end{cases}\)

  4. \(f(x) > 0\)\((a, b)\) 上恒成立,则由端点效应可知 \(\begin{cases}f(a) \ge 0\\ f(b) \ge 0\end{cases}\)

若函数 \(f(x)g(x) \ge 0\)\((a, b)\) 上恒成立,则:

  • \(f(x)\)\((a, b)\) 恒正(恒负),则 \(g(x)\)\((a, b)\) 也恒正(恒负);

  • \(\alpha\)\(f(x)\) 的变号零点,则 \(\alpha\) 也是 \(g(x)\) 的变号零点。

已知 \(f(x) \ge 0\)\([a, b]\)(或 \((a, b)\))上恒成立:

  • \(f(a) = 0\),则 \(f'(a) \ge 0\)

  • \(f(b) = 0\),则 \(f'(b) \le 0\)

如果导数为零,我们求二阶导:

  • \(f(x) \ge 0\)\([a, b]\) 上恒成立,若 \(f(a) = 0\)\(f'(a) = 0\),则 \(f''(a) \ge 0\);若 \(f(b) = 0\)\(f'(b) = 0\),则 \(f''(b) \le 0\)

  • \(f(x) \ge 0\)\([a, b]\) 上恒成立,若 \(f(a) = 0\)\(f'(x) = g(x)h(x)\),其中 \(g(x) \ge 0\),则 \(h(a) \ge 0\)

对于一小部分题目,可以直接观察使用端点效应等必要性探路,然后直接尝试证明充分性,可能直接证明。

隐零点问题

考虑不等式组

\[ \begin{cases} f'(x_0) &= 0 &&①\\ f(x_0) &\ge 0 &&②\end{cases} \]

其中 \(f'(x_0)\)\(f(x_0)\) 均含有参数 \(a\)

有两种方式处理上面不等式组:

  1. 若①中的参数 \(a\)\(x_0\) 容易分离

    • 首先在①中用零点 \(x_0\) 表示参数 \(a\)
    • 然后代入②来确定零点 \(x_0\) 的取值范围。
    • 最后利用获得的零点 \(x_0\) 的范围和①确定参数 \(a\) 的取值范围。
    • 既适合已知恒成立求参数范围的问题,也适用于不等式的证明。
  2. 若①不容易分离参数 \(a\)\(x_0\),或分离后结构复杂

    • 首先猜测方程组 \(\begin{cases} f'(x_0) = 0 \\ f(x_0) = 0 \end{cases}\) 的解 \(x_0\)
    • 然后由 \(f(x_0) \ge 0\) 和端点效应解出 \(a\) 的取值范围(该范围为最终的答案)。
    • 最后证明在该范围下 \(f(x) \ge 0\) 恒成立。
    • 注意这个只适合已知恒成立求参数范围的问题,不适于不等式的证明。

通常来说,我们设 \(x_0\) 为函数的零点,列出 \(f(x_0)=0\) 和要求的条件,组成方程组解方程即可。

如果函数的导数非常复杂,则考虑变换主元法:

  1. 首先由端点效应初步获得参数的取值范围,验证这个范围是否为最终范围;若不是,则判断函数的极值并获取参数的取值范围;

  2. 根据主元函数的形式,判断主元函数的单调性,然后求主元函数的最值(此最值应当是一个函数),最后判断该最值函数是否满足题中的不等式。

不等式方法

一般放缩法

首先放缩的依据见简单不等式中的三个不等式,以及四个推导不等式。

若问题没有任何第(I)问的提示且函数为指数、对数和其他幂函数的混合型,则把指数与对数分开,再平衡幂函数和指数与对数函数,使得不等式两边一边是指数,另外一边是对数,然后分别计算它们的最值。这种方法一般只适合不等式的证明!

函数不等式中含有 \(xe^x\)\(\frac{e^x}{x}\) 这类固定搭配,则考虑放缩如下:

\[ \begin{aligned} xe^x &= e^{x+\ln x} &&\ge x + \ln x + 1\\ \frac{e^x}{x} &= e^{x-\ln x} &&\ge x - \ln x + 1 \end{aligned} \]

整体代换法

一部分导数题形式为第一问要求证明一个不等式,而在第二问就可以用这个不等式,通过整体代换的形式进行解决。

例题:证明 \(\dfrac{e^x}{x^2}-x\ge1-2\ln x\)

问题显然为:

\[ \dfrac{e^x}{x^2}\ge\ln\dfrac{e^x}{x^2}+1 \]

根据 \(x\ge\ln x-1\),不等式显然。

同构化构造

简单的同构化,例如 \(\sqrt{11}-\sqrt{10}\)\(\sqrt{12}-\sqrt{11}\) 比大小,构造同构化函数 \(f(x)=\sqrt{x}-\sqrt{x-1}\),求导解决。

例题

\(m > n > 0\) 时,证明:\(me^n + n < ne^m + m\)

要证 \(me^n + n < ne^m + m\),即证

\[ \dfrac{me^n}{mn} + \dfrac{n}{mn} < \dfrac{ne^m}{mn} + \dfrac{m}{mn} \]

\[ \dfrac{e^n}{n} - \dfrac{1}{n} < \dfrac{e^m}{m} - \dfrac{1}{m} \]

此不等式两边的结构形式一致,构造 \(f(x) = \dfrac{e^x}{x} - \dfrac{1}{x}\),只需证明 \(f(x)\)\((0, +\infty)\) 上单调递增即可。

最常见的一种形式是:

\[ yf(x)=xf(y) \]

整理得到:

\[ \dfrac{f(x)}{x}>\dfrac{f(y)}{y} \]

其中 \(y\) 为关于 \(x\) 的函数。

积分构造法

我们知道一个经典的不等式

\[ \ln x\le x-1 \]

当且仅当 \(x=1\) 时取等,我们对两边同时求积分,如图左。为了使两边依旧在 \(x=1\) 时取等,我们将 \(\ln x\) 的积分 \((\ln x-1)x\) 修正为其加 \(\dfrac{1}{2}\),如图右

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利用求导也可以证明下面的不等式:

\[ \begin{cases} 0<x\le1&\ln x\ge\dfrac{1}{2}\left(x-\dfrac{1}{x}\right)\\ x>1&\ln x<\dfrac{1}{2}\left(x-\dfrac{1}{x}\right) \end{cases} \]

类似的,继续求积分,我们还可以得到下面的不等式:

\[ \ln x\le\dfrac{(x+5)(x-1)}{4x+2} \]

类似的,我们对经典的不等式

\[ \ln x\ge1-\dfrac{1}{x} \]

进行类似的积分构造。可以得到

\[ \begin{cases} 0<x\le1&\ln x\le\dfrac{2(x-1)}{x+1}\\ x>1&\ln x\ge\dfrac{2(x-1)}{x+1} \end{cases} \]

替换构造法

我们对

\[ \begin{cases} 0<x\le1&\ln x\ge\dfrac{1}{2}\left(x-\dfrac{1}{x}\right)\\ x>1&\ln x<\dfrac{1}{2}\left(x-\dfrac{1}{x}\right) \end{cases} \]

\(x\gets e^x\),则有

\[ \begin{cases} x\le0& e^x-e^{-x}\le2x\\ x>0& e^x-e^{-x}>2x \end{cases} \]

类似的,我们对

\[ \begin{cases} 0<x\le1&\ln x\le\dfrac{2(x-1)}{x+1}\\ x>1&\ln x\ge\dfrac{2(x-1)}{x+1} \end{cases} \]

\(x\gets e^x\),则有

\[ \begin{cases} x\le0&(2-x)e^x\ge2+x\\ x>0&(2-x)e^x<2+x \end{cases} \]

局部求值法

证明函数最值大于或小于一个数,可以将函数拆为几个易于求值的部分,对每一个部分分别运算,在整体上,这个最值不一定取得到,但是也可以证出结果(要证明的不等式不一定很严格)。

例题:证明

\[ \dfrac{e^x}{x}-\dfrac{8}{x^2}\ln\dfrac{2}{x}+x>e+2 \]

\[ f(x)=\dfrac{e^x}{x} \]

\[ f'(x)=e^x\dfrac{x-1}{x^2} \]

因此

\[ f(x)\ge f(1)=e \]

\[ g(x)=x-\dfrac{8}{x^2}\ln\dfrac{2}{x} \]

\[ g'(x)=1-\dfrac{16\ln\dfrac{x}{2}-8}{x^3} \]

易知 \(g'(x)\) 单调递增且 \(g'(2)=0\),因此:

\[ g(x)\ge g(2)=2 \]

所以

\[ f(x)+g(x)>e+2 \]

不取等号因为局部不等式不同时取等。

隐零点方法

在前文隐零点我们说过,如果可以简单的分离、带入,那么容易解决,但是有的时候不能这么解决,此时问题就麻烦一点,我们以例题:已知 \(f(x)=e^x-\ln(x+2)\),求证 \(f(x)>\dfrac{1}{6}\) 恒成立。

容易想到,我们对 \(f(x)\) 求导

\[ f'(x)=e^x-\dfrac{1}{x+2} \]

容易知道函数先单调递减,再单调递增,\(f'(x_0)=0\) 容易得到

\[ e^{x_0}=\dfrac{1}{x_0+2} \]

那么就有

\[ f(x_0)=e^{x_0}-\ln(x_0+2)=\dfrac{1}{x_0+2}+x_0 \]

根据零点存在性定理,我们可以知道 \(f'(x)\) 的零点应该在 \((-1,0)\)

不妨令

\[ g(x)=\dfrac{1}{x+2}+x \]

取等当且仅当 \(x=-1\),而 \(g(x)\)\((-1,0)\) 单调递增,不妨令

\[ g(x_1)=\dfrac{1}{6} \]

解得

\[ x_1=\dfrac{1}{2} \]

此时有 \(f'(x_1)<0\),因此 \(x_0>x_1\)

\[ f(x_0)>f(x_1)=\dfrac{1}{6} \]

加强不等式

加强不等式是一种构造方法,我们使待证不等式加强,使加强后的不等式能够更易于变形或求值,最常见的是增添项,或者改变恒正负者系数,以约去不等式的部分项。

利用凹凸性割线放缩,是加强不等式的一种。

极值点偏移

偏移概述

我们在证明形如 \(x_1+x_2>m\)\(x_1x_2>m\) 的式子成立时,可以尝试将待证的不等式在形式上进行转化,转而证明转化后的不等式 \(x_1>m-x_2\)\(x_1>\dfrac{m}{x_2}\) 成立,之后利用函数的单调性,转化为函数值之间的关系,即 \(f(x_1)\)\(f(m-x_2)\)\(f\left(\dfrac{m}{x_2}\right)\) 进行比较。

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使用构造类对称法解此题时,首先要注意变量的取值范围,我们需要保证构造后不等号两边的变量取值在同一区间内,然后才能使用单调性进行证明。

对于极值点偏移问题,有的还可以直接用变双变量为单变量的方法,这其实就是二元不等式的思想。同时,也可以通过零点的相关性质,将不等式中的常数或者参数转化为与两个零点相关的式子。

有的时候,换元会导致式子变得次数非常复杂,此时应当直接设出函数;有的时候,不等式中参数过于复杂,此时应当用参数转换法;下面提供两种写步骤的方案。

在解决极值点偏移或者类极值点偏移的题目中,经常用到以下两个单变量的不等式链:

  • \(x\in(1,+\infty)\)

    \[ \small\frac{x-1}{x}<\frac{2(x-1)}{x+1}<\frac{3(x^2-1)}{x^2+4x+1}<\ln x<\sqrt{x}-\frac{1}{\sqrt{x}}<\frac{1}{2}\left(x-\frac{1}{x}\right)<x-1 \]
  • \(x\in(0,1)\)

    \[ \small\frac{x-1}{x}<\frac{1}{2}\left(x-\frac{1}{x}\right)<\sqrt{x}-\frac{1}{\sqrt{x}}<\ln x<\frac{3(x^2-1)}{x^2+4x+1}<\frac{2(x-1)}{x+1}<x-1 \]

对于一部分参数意义不明的题,可以采取分离参数的方法,把参数化没。

例题:函数 \(f(x)=x^2-2x+1+a e^x\)。函数有两个极值点 \(x_1\)\(x_2\),求证 \(x_1+x_2>4\)

求出导函数 \(f'(x)=2x-2+a e^x\),分离参数即 \(a=\dfrac{2-2x}{e^x}\)\(2\)\(x_1\)\(x_2\)

也就是说 \(y=a\)\(g=\dfrac{2-2x}{e^x}\)\(2\) 交点 \(x_1\)\(x_2\)

\(g(x)=\dfrac{2-2x}{e^x}\),则有 \(g(x_1)=g(x_2)=a\),这就是一个经典的极值点偏移问题。

其中等于 \(a\) 是因为我们将 \(a\) 减到 \(g(x)\) 里面是等价的,因此也可以分出来常数忽略。

对称和模型

模型形如证明 \(h(x_1,x_2)>C\),其中 \(x_1,x_2\) 可交换。

  • 基础模型 \(h(x_1,x_2)=x_1+x_2\)。有 \(f'(x)\)\((-\infty,C/2)\) 恒正(函数单调递增),在 \((C/2,+\infty)\) 恒负(函数单调递减),且 \(f'(C/2)=0\)(极大值点)。

    \(x_1,x_2\)\(f\) 的两个零点且 \(x_1<x_2\),满足 \(f(x_1)=f(x_2)=0\)

    要证明 \(x_1+x_2>C\),不妨令

    \[ F(\Delta)=f\left(\dfrac{C}{2}+\Delta\right)-f\left(\dfrac{C}{2}-\Delta\right) \]

    其中 \(\Delta\ge0\),对 \(F\) 求导得

    \[ F'(\Delta)=f'\left(\dfrac{C}{2}+\Delta\right)+f'\left(\dfrac{C}{2}-\Delta\right) \]

    尝试证明其恒大于 \(0\),即 \(F\) 单调递增。

    得出 \(F(\Delta)\ge F(0)=0\),因此对于 \(\Delta>0\)

    \[ f\left(\dfrac{C}{2}+\Delta\right)>f\left(\dfrac{C}{2}-\Delta\right) \]

    \(x_1=\dfrac{C}{2}-\Delta\),那么

    \[ f(x_2)=f(x_1)=f\left(\dfrac{C}{2}-\Delta\right)<f\left(\dfrac{C}{2}+\Delta\right) \]

    因为 \(x_2>\dfrac{C}{2}\),因此 \(x_2>\dfrac{C}{2}+\Delta\),那么

    \[ x_1+x_2>C \]
  • 基础模型 \(h(x_1,x_2)=x_1x_2\)。有 \(f'(x)\)\((-\infty,C)\) 恒负(函数单调递减),在 \((C,+\infty)\) 恒正(函数单调递增),且 \(f'(C)=0\)(极小值点)。

    \(x_1,x_2\)\(f\) 的两个零点且 \(x_1<x_2\),满足 \(f(x_1)=f(x_2)=0\)

    要证明 \(x_1x_2<C^2\),不妨令

    \[ F(t)=f(tC)-f\left(\dfrac{1}{t}C\right) \]

    其中 \(t\ge1\),对 \(F\) 求导得

    \[ F'(t)=Cf'(tC)+C\dfrac{1}{t^2}f'\left(\dfrac{1}{t}C\right)=C\left(1-\dfrac{1}{t^2}\right)f'\left(\dfrac{1}{t}C\right) \]

    尝试证明其恒大于 \(0\),即 \(F\) 单调递增。

    得出 \(F(\Delta)\ge F(1)=0\),因此对于 \(t>1\)

    \[ f(tC)>f\left(\dfrac{1}{t}C\right) \]

    \(x_1=\dfrac{1}{t}C\),那么

    \[ f(x_2)=f(x_1)=f\left(\dfrac{1}{t}C\right)<f(tC) \]

    因为 \(x_2>C\),因此 \(x_2<tC\),那么

    \[ x_1x_2<C^2 \]

注意,直接进行极值点偏移,需要保证函数的极值点就是 \(C/2\)\(\sqrt{C}\),如果不满足,就需要进行一定的变换。

构造变量法

经典例题:已知函数 \(f(x)=e^x-ax(a\neq0)\) 有两个零点 \(x_1,x_2\)\(x_1<x_2\),证明 \(x_1+x_2>2\)

我们知道

\[ \begin{cases} e^{x_1}&=ax_1\\ e^{x_2}&=ax_2 \end{cases} \]

那么:

\[ x_2-x_1=\ln\dfrac{x_2}{x_1} \]

\(t=\dfrac{x_2}{x_1}>1\),则:

\[ \begin{cases} x_1&=\dfrac{\ln t}{t-1}\\ x_2&=\dfrac{t\ln t}{t-1} \end{cases} \]

要证 \(x_1+x_2>2\) 即证:

\[ \dfrac{t+1}{t-1}\ln t>2 \]

即:

\[ \ln t>\dfrac{2(t-1)}{t+1} \]

不妨令 \(g(t)=\ln t-\dfrac{2(t-1)}{t+1}\),则:

\[ g'(t)=\dfrac{1}{t}-\dfrac{2(t+1)-2(t-1)}{(t+1)^2}=\dfrac{1}{t}-\dfrac{4}{(t+1)^2}=\dfrac{(t-1)^2}{t(t+1)^2} \]

我们注意到 \(g'(1)=0\) 且在 \((1,+\infty)\) 上恒正,因此

\[ g(x)>g(1)=0 \]

即不等式成立。

还有一种方法,由

\[ x_2-x_1=\dfrac{x_2}{x_1} \]

\[ \dfrac{x_2-x_1}{\ln\dfrac{x_2}{x_1}}=1 \]

要证 \(x_1+x_2>2\) 即证:

\[ x_1+x_2>\dfrac{2(x_2-x_1)}{\ln\dfrac{x_2}{x_1}} \]

\(t=\dfrac{x_2}{x_1}>1\),即证:

\[ \ln t>\dfrac{2(t-1)}{t+1} \]

前面已经证明,显然成立。

对于形如证明 \(x_1x_2<C\) 的,我们将在下面构造函数法中写。

构造函数法

例题:已知函数 \(f(x)=\dfrac{1}{2}x+m+\dfrac{3}{2x}-\ln x(m\in\R)\),若 \(x_1,x_2\) 是函数 \(g(x)=xf(x)\) 的两个极值点,且 \(x_1<x_2\),证明 \(x_1x_2<1\)

我们令 \(g(x)=xf(x)=mx-x\ln x+\dfrac{1}{2}x^2+\dfrac{3}{2}\),对其求导

\[ g'(x)=x-\ln x+m-1 \]
\[ g''(x)=\dfrac{x-1}{x} \]

\(0<x<1\) 时,\(g''(x)<0\)\(g'(x)\) 单调递减;当 \(x>1\) 时,\(g''(x)>0\)\(g'(x)\) 单调递增。因此 \(1\)\(g'(x)\) 的极值点,因此 \(0<x_1<1<x_2\)

要证 \(x_1x_2<1\) 即证

\[ x_2<\dfrac{1}{x_1} \]

因为 \(0<x_1<1\) 所以 \(\dfrac{1}{x_1}>1\),因此尝试证明

\[ g'(x_2)<g'\left(\dfrac{1}{x_1}\right) \]

又因为 \(g'(x_1)=g'(x_2)=0\),因此证明

\[ g'(x_1)<g'\left(\dfrac{1}{x_1}\right) \]

令函数

\[ h(x)=g'(x)-g'\left(\dfrac{1}{x}\right)=x-\dfrac{1}{x}-2\ln x(0<x<1) \]

求导得

\[ h'(x)=\dfrac{(x-1)^2}{x^2}>0 \]

因此 \(h(x)\) 单调递增,从而 \(h(x)<h(1)=0\),得证。

这道题也可以用构造变量法,同样令 \(t=\dfrac{x_2}{x_1}>1\),证明

\[ \ln t<\sqrt{t}-\dfrac{1}{\sqrt{t}} \]

即可。

变形双变量

当双变量不再对称,构造函数与构造变量都可以适用。

  • 对于构造函数,只需要确保极值点与常数项对应,然后找到极值点两边证明即可。

  • 对于构造变量,只需要按照原来的方法,带入不等式,只是解不等式可能有一些复杂。

联立两个零点,经常可以得到类似于

\[ \ln\dfrac{x_1}{x_2}=x_1-x_2 \]

的式子,设 \(t=\dfrac{x_1}{x_2}\in(0,1)\),一是可以将其化为

\[ \begin{cases} x_1&=\dfrac{t\ln t}{t-1}\\ x_2&=\dfrac{\ln t}{t-1} \end{cases} \]

然后带入,直接证明一元不等式,二是可以将

\[ 1=\dfrac{x_1-x_2}{\ln\dfrac{x_1}{x_2}} \]

或其倒数,利用 \(1\) 的代还,解决问题。

拐点偏移

我们知道拐点是二阶导数的变号点。若函数在拐点两侧的变化速度相同,那么函数图像关于拐点中心对称;若变化速度不同,则图像会出现“偏移”。我们把这种现象称为“拐点偏移”。

我们知道常见的极值点偏移是给出 \(f(x_1)=f(x_2)=0\),而拐点偏移比较常见的是给出 \(f(x_1)+f(x_2)=C\) 这种,我们以例题。

例题:已知函数 \(f(x)=2\ln x+x^2-1\),若 \(x_1,x_2\) 是两个不相等的正数,且 \(f(x_1)+f(x_2)=0\),证明 \(x_1+x_2>2\)

\[ f'(x)=\dfrac{2}{x}+2x\ge4 \]

因此 \(f(x)\) 单调递增,且 \(f(1)=0\),注意到 \(2\) 就是两倍的零点,我们不妨设

\[ 0<x_1<1<x_2<2 \]

因为 \(x_2>2\) 的时候,显然 \(x_1+x_2>2\)。考虑这个部分,即证

\[ f(x_2)>f(2-x_1) \]

又因为 \(f(x_2)=-f(x_1)\),因此证

\[ -f(x_1)>f(2-x_1) \]

不妨设

\[ g(x)=f(x)+f(2-x)=2\ln(2x-x^2)-2(2x-x^2)+2 \]

其中 \(x\in(0,1)\),不妨令 \(t=2x-x^2\in(0,1)\),由 \(\ln t<x-1\),不等式显然成立。


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