十四年前,我为什么没考上清华

一直以为我的数学学得很好,其实只是固执地努力和单纯地自作聪明罢了。

前面图中的题目是在我读高三时,06-07年吧,测试卷上的一道题。

这张图就可以直观给出问题的答案。 如果你还很闲的话,可以继续看看关于我的故事。

这道题一直在困扰我,时不时想起来,我就琢磨琢磨、比划比划。 直到前两天,当我想写一篇关于这道题的博客时,又写写算算一番, 没想到很快我就想明白了。

这张图是高中时的数学笔记,怎么样,是不是很学霸啊, 很庆幸从来没给别人看过。现在回过头来看, 笔记里记的都是我高中时对数学很浅显的理解,当然也包括这道题。

我记得很清楚,这道题是某一堂课上老师发的测试卷里的, 讨论下面两个函数图像的交点个数。

其实,在这之前,我在校门口书店的习题册中见过类似的题目,也是选择题, 讨论的是如下两个函数图像的交点个数。 题目的选项我不记得了,但是答案出乎我的意料,并没有详细论证过程, 却给出了一个反例,即在 时,下面两个点 都是函数 和 图像的交点, 看到这个特殊的例子我很惊讶,原来这两个函数图像还有不在 上的交点啊,至少是违背我的直观认识。

但实际上,讨论函数 - 图像交点与 - 图像交点没有本质区别, 所以在课堂测试卷中遇到这道题时, 可以想象下我当时的心理活动:好家伙,这道题是不是只有我能做对啊。 心里美滋滋的,情不自禁地踮起脚、抖起腿。嗯,好像我当时果断选择了D,哈哈哈哈。

当然,这道题的标准参考答案是A, 出题人可能主要想考查对于含有绝对值的函数 的图像大致样子的掌握, 而忽略了 和 函数图像的交点的复杂细节。

我的困惑是我没办法证明 和 函数图像到底有几个交点, 底 的大小对交点个数的影响,我都无从下手讨论, 甚至如我笔记中所记录的,我当时觉得随着 的减小趋于零,图像交点的个数会逐渐增加,哈哈。

但是,这个困惑似乎也很容易验证,利用计算机画出不同参数 时 和 函数图像, 看一下交点个数变化就行了,我们老师YM确实给我画过,也确实看不出来, 当时我也没有真正接触计算机,微机课都是瞎混的,我清楚记得看到ZK在微机课上用百度搜索, 而我并不知道什么网络搜索,不知道什么是百度,鼠标、键盘也不敢乱点,生怕点错了用坏了,哈哈。 不知道现在微机课还要不要穿鞋套了。

所以,大学第一学期计算机文化基础课中知道MATLAB后,我就立马尝试画 和 函数图像, 嗯,是真的看不出来交点,而且,那时候MATLAB 7吧,机房里的计算机也不行,画出来的图像是真的糙,锯齿清晰。

等到学完微积分,我竟依然没有任何想法,整个本科期间,我经常徘徊在图书馆四层西侧书架, 有时候我都在想这个图像交点会不会跟黎曼猜想有关,哈哈。

转折点是在我考研期间,我系统地复习了一遍微积分,也刷了很多题, 包括吉米多维奇习题集,其中第370和1544题的思路基本就是为讨论 和 图像交点而量身定做。 但是我却错过了,并没有解出来,为什么呢? 在我笔记本里夹了一页当时写写算算的草纸。

我分明感觉到解决方法就是与这道吉米多维奇习题有关,但是就是没找到。 凡事总须研究,才会明白。高中时常遇到求图像交点的问题,我也还记得,可是不甚清楚。 我翻开笔记一查,这笔记没有页码,歪歪斜斜的每叶上都写着“解题思路”几个字。 我横竖睡不着,仔细看了半夜,才从字缝里看出字来,满本都写着两个字是“幂运算法则”! 这次翻出来这个草纸,我头都要笑掉了,原来我那时候搞错了基本的幂指数运算法则。 很难想象,我当时脑袋是怎么想的,感觉主要还是没理解解题的套路哈哈。

吉米多维奇习题集第370和1544题是要分析画出下面隐函数表示的图像

而讨论 和 函数图像交点个数问题, 本质上是要讨论下面这个方程

方程 和 密切相关。

下面还是先完整讨论下最初的问题,即 和 函数图像交点个数。

方程 和 表示的函数互为反函数。 求 和 函数图像交点个数,就是求这两个方程解的个数, 还是习惯对这两个方程变一下形

多么对称。

下面这一步最关键,就是解题套路: 消去 ,分离 和 于等式两边,讨论单调性。

通常取自然对数,因为指数、对数、幂这些运算我都记不住了,

比一下,消去 ,就得到了

到这一步已经够了,已经分离了 和 。 这个方程等价于 。

也可以对 中两个方程分别开 次根、开 次根,即

消去 可以得到

然后对这个方程两边同时取 次幂就可以得到 , 应用的时候,还是要取对数,所以直接从 讨论。

得到方程 ,意味着 和 图像交点, 或者这两个方程解一定满足方程 。

很显然,方程 ,即 ,有平凡解

再结合原来函数方程 和 ,可知, 这两个函数图像有一个交点位于直线 上,而且 是单调增, 和 都是单调减, 所以在直线 上这两个函数图像只有一个交点。

所以,问题难在要讨论函数 和 图像交点不在直线 上的情况。 这就是要讨论方程 的非平凡解,即 的解, 这说明要讨论下面函数的单调性

这对于高中生来说,也是很简单的了。

显然,当 时, 单调递减; 当 时, 单调递增。 图像如下所示。

显然,从图中可以看出只有当 时,才存在 满足方程 。

而且,,都存在唯一的非平凡的 ,满足方程 , 也就是在区间 内,由隐函数方程 可以确定出非平凡的 关于 的函数 。

利用数值求解很容易画出函数 的图像,Octave程序和图像如下

1
2
3
4
5
6
7
8
n=50;
c=linspace(-0.02,-1/e,n);
f=@(x) x.*log(x)-c;
x=fsolve(f,0.2*ones(1,n));
y=fsolve(f,0.8*ones(1,n));
plot(x,y)
hold on
plot(y,x)

再结合方程 的平凡解 ,可以给出方程 或 的图像。 如下图所示,开区间 和闭区间 没有本质区别,补充极限定义即可。

由于对称性,如果 是方程 的非平凡解, 也是方程 的非平凡解; 如果 是 和 图像交点,则 也是 和 图像交点。 所以可以只需考虑 时方程 的非平凡解 的情况, 由这张图可以直接得到如下关系

如果 和 图像存在 的交点, 则由式 可得,底 满足如下条件

进而,由这张图或条件 可以得到,底 必须满足如下条件

也就是并不是对于所有 ,函数 和 图像都存在 的交点。 到这里基本可以确认函数 和 图像交点根据底 的不同,只有如下两种情况:

  • 只存在1个交点,位于直线 上;
  • 存在3个交点,一个交点位于直线 上,另外两个交点不在直线 上,但是关于直线 对称。

几个细节还需要说明,首先是函数 和 图像交点个数与底数 准确依赖关系。 事实上,函数 和 图像至少有一个交点,位于直线 上, 所以只需要考虑底数 在什么范围内使函数 和 图像有不在直线 上的交点, 这样的交点 满足 和 ,即这样的交点位于 的图像上。 所以,问题就转化为在 满足 的图像约束时,求 的取值范围, 此时, 由式 确定,或者直接取对数,求 的取值范围:

这里 或者由对称性限制在 。 先按照标准套路走一下程序,把 看作是 的函数, 也是 的函数,由 确定, 所以尝试通过 对 的导数讨论单调性来确定 的取值范围。

求导中会用到 关于 的导数,很容易得到

印象中,在我读高中时并没有学这种隐函数求导。 则对 求导,并利用 化简可得

显然,导数结果中分母部分的符号很容易确定,只需要讨论分子部分的符号,也就是 的取值范围, 看起来似乎可以利用某些不等式来确定出 的范围,但是我还是没看出来, 而且感觉也不是能套用不等式得到的。所以,继续对 求导讨论单调性及取值范围:

显然,这个导数分母部分的符号也很容易确定,又要讨论分子部分的符号,即 的取值范围, 或者 的取值范围,哈哈, 接着对 求导:

哈哈,套路很明显,到这里就需要讨论 的取值范围,对 继续求导:

哈哈,又要讨论 的取值范围,绕回来了。

实际上,利用 的图像, 可以很容易确定出我们期望的 、 的取值范围, 利用线性规划的思想,数形结合,如下两图所示。

可以看出,函数 应该是凸函数,其二阶导数应该恒为正, 如果能确定二阶导数恒为正,那么就可以确定出一阶导数 的取值范围, 从而就可以确定出前面这些导数的符号, 但是写出 的二阶导数就会发现又回到需要讨论 的符号那一步了。

这些不等式关系可以总结为:
如果 与 满足 则有

这些不等式的等号都是在 时取到的。 从而很容易得到,当函数 和 图像有不在直线 上的交点时, 的范围为

这一点也可以直接利用关系 画出 关于 的函数图像看出。

那么问题来了,为什么前面通过单纯求导数确定不了 、、、 这几个函数的单调性和取值范围?应该是前面这几个导数的计算只是利用隐函数方程 在形式上求导, 并没有深入得到相应 与 的内部关系,具体就是这张图中在点 与 处切线斜率关系。 所以严格推导 的范围还需要一点技巧, 就是将 与 进行参数化,可以得到 与 之间内部细节关系。 具体过程如下[1]:

考虑满足 的 与 ,令

其中参数 , 代入 或 可以得到 与 的参数化表达

则 可以参数化为

从这张图中可以得到如下几个极限

只要证明 是单调递减函数就可以得到 的取值范围。 关于 的导数为

其中

这一步还是需要一定的代数运算能力,如果在高中考场上,我肯定是推不出来的, 我高中的某一任同桌应该可以。 到这里只需要讨论 的符号即可,这就是基本操作了,对 一直求导,讨论单调性, 到三阶导数就可以看出来了, 在 内是负的,所以 是单调递减的。

还有个细节问题是,方程 和 是否存在多组不同的 的解, 即对同样的参数 , 是否存在 使下面四个点都是函数 和 图像的交点。

答案是不存在的,也就是这两个函数图像最多可以有3个交点。 首先可以确定 是 的函数, 然后只需要证明 关于 在区间 上是单调的即可, 直观上从此图中就可以看出,严格的推导还是要利用前面的参数化表达,反正我是没推。

总结一下

  • 当 时, 和 的图像有3个交点;
  • 当 时, 和 的图像有1个交点。

其实这算是典型的非线性系统分岔现象, 考虑如下动力学系统平衡点的个数及稳定性随着参数 的变化

发现我又憨了,画出 的曲线, 很明显可以看出函数 和 图像的交点个数, 这么简单的思路,之前应该画过吧,可能因为没有从根本上解决这个问题,没在意吧。

系统 分岔图如下,分岔点为 。

这个应该也算是超临界叉型分岔吧,只是这分岔图与想象的差距挺大, 大概是脑海中高估了 的值吧,这个值很接近 。

下面是在不同的参数 时,方程 、 和 的图像交点情况, 这好像也能看出来啊。

回过头来看最初的选择题,感觉好像并不难, 但过了十四年我才想明白,数学的基本技艺太差了, 不过我也算是倔强、执着的青铜。 这也说明我不喜欢交流、沟通。

  • 比较 与 的大小,更一般的,比较 与 的大小
  • 与 图像交点个数
  • 为正实数,则如下迭代指数或无穷指数 收敛区间

这几道题,从初中到高中到大学,都与方程 和 有关。 Bernoulli和Euler都对其有深入研究,其中满足方程 的解组 称为Bernoulli对, 满足方程 的解组 称为Euler对。 更多关于这两个方程的讨论,可以参考最后引用的文献[1] [2] [3]。

现在还是对 - 这几个不等式心心念念, 看起来是可以利用均值不等式、凸函数相关的不等式或者什么不等式直接得到,但是就是想不出。
如果实数 与 ,,分别满足

  1. 其中

分别求 和 的取值范围。这类问题都可以用 这种参数化方式来求解? 参数化也并不是那么容易就能想到,而且对代数运算能力要求较高。


更新 2021-04-23

原来 - 这类问题是所谓的极值点偏移问题, 还真可以用均值不等式来得到结果,不过要用到所谓的对数平均不等式。 这类极值点偏移题目还多次出现在高考中, 之前我还觉得最初的图像交点问题对于高中生有点超纲, 现在来看这题属于常规操作了。

搜索过程中发现网上大家总结得太好了,套路清晰明了, 还有人总结了超长的二元平均不等式链,大家都是人才啊, 我原来连小镇做题家可能都算不上, 一时间也弄不清楚现在高考是太难了还是太简单了,哈哈。


你看,那些大城市的中学招聘老师都要求博士毕业,哈哈。

毕竟,做题,我们是专业的。

那么问题来了,我到底为什么没考上清华呢?笔记中我把“规划”错写为“规化”了,哈哈。

PS

“我的数学学得很好”

“我把数学学得很好”

“数学这门课我学得很好”

“对于数学这一科,我学得很好”

……

烦死了。


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  1. 1.Joel Anderson. Iterated Exponentials. The American Mathematical Monthly, Vol. 111, No. 8, pp. 668-679, 2004 ↩︎
  2. 2.R. Arthur Knoebel. Exponentials Reiterated. The American Mathematical Monthly, Vol. 88, No. 4, pp. 235-252, 1981 ↩︎
  3. 3.P. J. Rippon. Infinite Exponentials. The Mathematical Gazette, Vol. 67, No. 441, pp. 189-196, 1983 ↩︎