驻点、单调性与凹凸性
IB 数学 AA SL· 5.7 Applications of differentiation· 20 分钟阅读
1. 单调性与递增/递减区间★★☆☆☆⏱ 6 min
单调函数
如果一个函数在某个区间上整体不递增或不递减,则称该函数在这个区间上单调。严格单调函数中,当时函数严格递增,当时函数严格递减。
例:
在全体实数上严格单调
求递增/递减区间时,你首先需要计算一阶导数,然后找出所有临界点(即或导数无定义的点),再测试临界点之间每个区间内的符号。
求的递增和递减区间
- 1
首先计算一阶导数:
- 2
解方程得到临界点:
- 3
测试每个区间内的符号:
- 当时:(递增)
- 当时:(递减)
- 当时:(递增)
- 4
最终结果:
Exam tip:
递增/递减区间始终要写成开区间,因为端点处,函数在端点处既不递增也不递减。
2. 驻点与一阶导数测试★★★☆☆⏱ 7 min
驻点
满足的点,此时切线斜率为零,函数在该点暂时保持水平。驻点可以分为局部极大值点、局部极小值点,或驻点型拐点。
如果由正变负:局部极大值点
如果由负变正:局部极小值点
如果符号不变:驻点型拐点
对的驻点进行分类
- 1
计算一阶导数:
- 2
解方程求驻点:
- 3
测试附近的符号变化:,。符号由正变负,因此是局部极大值点。
- 4
测试附近的符号变化:,。符号由负变正,因此是局部极小值点。
- 5
求坐标:
Exam tip:
一阶导数测试始终适用,即使二阶导数为零或无定义时也能使用,因此当你不确定时,它是可靠的备选方法。
3. 凹凸性与拐点★★★☆☆⏱ 6 min
凹凸性
当时,函数凹向上(凸函数),曲线向上弯曲。当时,函数凹向下,曲线向下弯曲。
拐点是函数凹凸性发生改变的点,必须满足两个条件:(1) (或导数无定义),(2) 在该点两侧符号改变。
求的凹凸区间和拐点
- 1
计算一阶和二阶导数:
- 2
解方程:
- 3
检查符号变化:当时,(凹向下);当时,(凹向上)。凹凸性发生改变,因此是拐点。
- 4
求拐点的坐标:
4. 驻点的二阶导数测试★★★☆☆⏱ 5 min
二阶导数测试是对驻点分类时比一阶导数测试更快捷的替代方法,规则如下:
如果且:是局部极大值点
如果且:是局部极小值点
如果且:测试结果不确定,需使用一阶导数测试
使用二阶导数测试对的驻点分类
- 1
求一阶导数并找出驻点:
- 2
计算二阶导数:
- 3
计算每个驻点处的值:
- 4
最终结果:
Exam tip:
当二阶导数测试结果不确定时,不要跳过符号检查。考官经常考查这个情况,用来抓住那些默认就一定是拐点的考生。
5. 常见陷阱
错误做法:
仅仅因为就判定该点是拐点
原因:
拐点要求在该点两侧改变符号,当时并不总是满足这个条件
正确做法:
始终要测试点两侧的符号,确认凹凸性发生改变
错误做法:
用闭括号书写递增/递减区间
原因:
区间端点处,因此函数在端点处既不递增也不递减
正确做法:
始终将递增/递减区间写成开区间
错误做法:
默认就意味着该点是拐点
原因:
学生经常记错二阶导数测试结果不确定时的规则
正确做法:
如果,需要测试的符号变化确认它是拐点,并且使用一阶导数测试对驻点分类
错误做法:
混淆二阶导数测试中极大值/极小值对应的符号规则
原因:
很容易混淆哪种符号对应哪种分类
正确做法:
记住:为负时凹向下(像皱眉,极大值),为正时凹向上(像杯子,极小值)
错误做法:
声称所有拐点都是驻点
原因:
拐点只要求凹凸性改变,不要求斜率为零
正确做法:
只有驻点型拐点满足;大多数拐点的斜率非零
6. 速查表
概念 | 核心条件 | 结论 |
|---|---|---|
严格递增 | 单调 | |
严格递减 | 单调 | |
局部极大值(一阶测试) | 正变负 | 局部极大值 |
局部极小值(一阶测试) | 负变正 | 局部极小值 |
驻点型拐点 | ,符号不变 | 驻点型拐点 |
局部极大值(二阶测试) | , | 局部极大值 |
局部极小值(二阶测试) | , | 局部极小值 |
凹向上 | 向上弯曲 | |
凹向下 | 向下弯曲 | |
拐点 | 改变符号 | 凹凸性改变 |
7. 常见问题
我必须用二阶导数测试来分类驻点吗?
不需要,任何驻点都可以用一阶导数测试。二阶导数测试只是在适用时更快捷的替代方法。
所有拐点都是驻点吗?
不是。只有驻点型拐点满足。大多数拐点的切线斜率非零,仅凹凸性发生改变。
真题中的出现
AI 根据考纲规律估算的考点位置,请对照官方真题核实准确性。仅作复习重点参考。
- 2025 · 1
对3个驻点进行分类
- 2023 · 2
求凹凸区间
- 2021 · 1
确定函数的单调性
下一步
本子主题是IB AA SL微积分两个核心考核内容的基础:图像绘制和应用最优化。理解导数与图像形状的关系后,你就可以准确绘制任何多项式、有理函数或三角函数的图像,这是Paper 1和Paper 2中常见的5-7分题。它还能让你在最优化问题中找到最大值和最小值,这类问题几乎每次考试都会出现。掌握这些概念对IB所有后续微积分主题都至关重要。
