2015考研数学一真题和解析

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1、 .wd.2015年考研数学一真题一、选择题 18小题每题4分,共32分设函数在上连续,其二阶导数的图形如右图所示,则曲线在的拐点个数为A0 B1C2 D3【详解】对于连续函数的曲线而言,拐点处的二阶导数等于零或者不存在从图上可以看出有两个二阶导数等于零的点,以及一个二阶导数不存在的点但对于这三个点,左边的二阶导数等于零的点的两侧二阶导数都是正的,所以对应的点不是拐点而另外两个点的两侧二阶导数是异号的,对应的点才是拐点,所以应该选C2设是二阶常系数非齐次线性微分方程的一个特解,则A BCD【详解】线性微分方程的特征方程为,由特解可知一定是特征方程的一个实根如果不是特征方程的实根,则对应于的特解

2、的形式应该为,其中应该是一个零次多项式,即常数,与条件不符,所以也是特征方程的另外一个实根,这样由韦达定理可得,同时是原来方程的一个解,代入可得应该选A假设级数条件收敛,则依次为级数的收敛点,收敛点 收敛点,发散点(发散点,收敛点 发散点,发散点【详解】注意条件级数条件收敛等价于幂级数在处条件收敛,也就是这个幂级数的收敛为,即,所以的收敛半径,绝对收敛域为,显然依次为收敛点、发散点,应该选B设D是第一象限中由曲线与直线所围成的平面区域,函数在D上连续,则 【详解】积分区域如以下图,化成极坐标方程:也就是D:所以,所以应该选B5设矩阵,假设集合,则线性方程组有无穷多解的充分必要条件是A BC D

3、【详解】对线性方程组的增广矩阵进展初等行变换:方程组无穷解的充分必要条件是,也就是同时成立,当然应该选D6设二次型在正交变换下的标准形为,其中,假设,则在下的标准形为A BC D 【详解】,所以应选择A7假设为任意两个随机事件,则 ABC D【详解】所以应选择C8设随机变量不相关,且,则 A BC D【详解】故应该选择D二、填空题此题共6小题,每题4分,总分值24分. 把答案填在题中横线上9【详解】10【详解】只要注意为奇函数,在对称区间上积分为零,所以11假设函数是由方程确定,则【详解】设,则且当时,所以也就得到12设是由平面和三个坐标面围成的空间区域,则【详解】注意在积分区域内,三个变量具

4、有轮换对称性,也就是13阶行列式【详解】按照第一行展开,得,有由于,得14设二维随机变量服从正态分布,则【详解】由于相关系数等于零,所以X,Y都服从正态分布,且相互独立则三、解答题15此题总分值10分设函数,在时为等价无穷小,求常数的取值【详解】当时,把函数展开到三阶的马克劳林公式,得由于当时,是等价无穷小,则有,解得,16此题总分值10分设函数在定义域上的导数大于零,假设对任意的,曲线在点处的切线与直线及轴所围成区域的面积恒为4,且,求的表达式【详解】在点处的切线方程为令,得曲线在点处的切线与直线及轴所围成区域的面积为整理,得,解方程,得,由于,得所求曲线方程为17此题总分值10分设函数,曲

5、线,求在曲线上的最大方向导数【详解】显然在处的梯度在处的最大方向导数的方向就是梯度方向,最大值为梯度的模所以此题转化为求函数在条件下的条件极值用拉格朗日乘子法求解如下:令解方程组,得几个可能的极值点,进展比拟,可得,在点或处,方向导数取到最大,为18此题总分值10分1设函数都可导,利用导数定义证明;2设函数都可导,写出的求导公式【详解】1证明:设由导数的定义和可导与连续的关系219此题总分值10分曲线L的方程为,起点为,终点为,计算曲线积分【详解】曲线L的参数方程为起点对应,终点为对应20此题总分值11分设向量组为向量空间的一组基,1证明:向量组为向量空间的一组基;2当为何值时,存在非零向量,

6、使得在基和基下的坐标一样,并求出所有的非零向量【详解】1,因为,且显然线性无关,所以是线性无关的,当然是向量空间的一组基2设非零向量在两组基下的坐标都是,则由条件可整理得:,所以条件转化为线性方程组存在非零解从而系数行列式应该等于零,也就是由于显然线性无关,所以,也就是此时方程组化为,由于线性无关,所以,通解为,其中为任意常数所以满足条件的其中为任意不为零的常数21此题总分值11分设矩阵相似于矩阵1求的值;2求可逆矩阵,使为对角矩阵【详解】1因为两个矩阵相似,所以有,也就是2由,得A,B的特征值都为解方程组,得矩阵A的属于特征值的线性无关的特征向量为;解方程组得矩阵A的属于特征值的线性无关的特征向量为令,则22此题总分值11分设随机变量X的概率密度为对X进展独立重复的观测,直到第2个大于3的观测值出现时停顿,记为次数求的分布函数;(1) 求的概率分布;(2) 求数学期望【详解】1X进展独立重复的观测,得到观测值大于3的概率为显然Y的可能取值为且2设23此题总分值11分设总体的概率密度为其中为未知参数,是来自总体的简单样本1求参数的矩估计量;2求参数的最大似然估计量【详解】1总体的数学期望为令,解得参数的矩估计量:2似然函数为显然是关于的单调递增函数,为了使似然函数到达最大,只要使尽可能大就可以,所以参数的最大似然估计量为

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