题目内容

20.已知数列{an}满足a1=1,an+1=$\frac{{a}_{n}}{{a}_{n}+2}$(n∈N*),若bn+1=(n-2λ)•($\frac{1}{{a}_{n}}$+1)(n∈N*),b1=-$\frac{3}{2}$λ,且数列{bn}是单调递增数列,则实数λ的取值范围是$(-∞,\frac{4}{5})$.

分析 数列{an}满足:a1=1,an+1=$\frac{{a}_{n}}{{a}_{n}+2}$(n∈N*),两边取倒数可得:$\frac{1}{{a}_{n+1}}$+1=2$(\frac{1}{{a}_{n}}+1)$,可得$\frac{1}{{a}_{n}}$+1=2n,代入bn+1=(n-2λ)$(\frac{1}{{a}_{n}}+1)$=(n-2λ)•2n,数列{bn}是单调递增数列,n≥2时,利用bn+1>bn,可得λ<$\frac{3}{2}$.但是当n=1时,b2>b1,即可得出.

解答 解:∵数列{an}满足:a1=1,an+1=$\frac{{a}_{n}}{{a}_{n}+2}$(n∈N*),
∴两边取倒数,化为$\frac{1}{{a}_{n+1}}$=1+$\frac{2}{{a}_{n}}$,变形为:$\frac{1}{{a}_{n+1}}$+1=2$(\frac{1}{{a}_{n}}+1)$,
∴数列{$\frac{1}{{a}_{n}}$+1}是等比数列,首项为$\frac{1}{{a}_{1}}$+1=2,公比为2,
∴$\frac{1}{{a}_{n}}$+1=2n
∴bn+1=(n-2λ)$(\frac{1}{{a}_{n}}+1)$=(n-2λ)•2n
∵数列{bn}是单调递增数列,n≥2时,
∴bn+1>bn
∴(n-2λ)•2n>(n-1-2λ)•2n-1
化为:λ<$\frac{n+1}{2}$,
解得λ<$\frac{3}{2}$.
但是当n=1时,
b2>b1,∵b1=-$\frac{3}{2}$λ,
∴(1-2λ)•2>-$\frac{3}{2}$λ,
解得λ<$\frac{4}{5}$,
∴λ∈$(-∞,\frac{4}{5})$.
故答案为:$(-∞,\frac{4}{5})$.

点评 本题考查了等差数列的通项公式及其性质、数列递推关系、单调性、不等式的解法,考查了推理能力与计算能力,属于中档题.

练习册系列答案
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10.某工厂为制定下一阶段生产某种产品的方案,工厂技术部门开展了两项统计,其一是对该厂48名师傅生产的产品精度情况进行了调查,得到如下的2×2列联表1(单位:个);其二是对某师傅加工零件个数n1(单位:个)和加工时间t1(单位:小时,i-1,2,…6)作了6次试验,并对获得的数据作了初步处理,得到下面的散点图及一些统计量的值如表2.
表1:48名师傅生产的产品精度统计表(单位:个)
类别达到精品级未达到精品级总计
高级技工22628
中级技工101020
总计321648
表2:
 $\overline{n}$=$\frac{1}{6}$$\sum_{i=1}^{6}{n}_{i}$  $\overline{t}$=$\frac{1}{6}$$\sum_{i=1}^{6}{t}_{i}$$\sum_{i=1}^{6}{n}_{i}$ 2$\sum_{i=1}^{6}{t}_{i}$ 2 $\sum_{i=1}^{6}{n}_{i}{t}_{i}$$\sum_{i=1}^{6}$(ni-$\overline{n}$)2 $\sum_{i=1}^{6}$(ti-$\overline{t}$)2  $\sum_{i=1}^{6}$(ni-$\overline{n}$)(ti-$\overline{t}$) 
4.54.125139109.562112.7517.57.46811.375
(1)判断是否有95%的把握人物产品达到精品级与师傅的职称有关?说明你的理由;
(2)根据散点图判断t与n是否具有线性相关关系?若具有,依据表中数据求出t关于n的线性回归方程$\widehat{y}$=$\widehat{b}$x+$\widehat{a}$,并预测该师傅加工10个零件需要多少时间?
附:(1)参考临界值有:
参考公式:K2=$\frac{m(ad-bc)^{2}}{(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)}$,其中m=a+b+c+d.
(2)对于一组数据(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn),其回归线$\widehat{y}$=$\widehat{b}$x+$\widehat{a}$的斜率和截距的最小二乘估计分别为$\widehat{b}$=$\frac{\sum_{i=1}^{n}({x}_{i}-\overline{x})({y}_{i}-\overline{y})}{\sum_{i=1}^{n}({x}_{i}-\overline{x})^{2}}$=$\frac{\sum_{i=1}^{n}{x}_{i}{y}_{i}-n\overline{x}\overline{y}}{\sum_{i=1}^{n}{{x}_{i}}^{2}-n\overline{{x}^{2}}}$,$\widehat{a}$=$\overline{y}$-$\widehat{b}$$\overline{x}$.

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