题目内容
20.$\int_{-1}^1{({{e^{|x|}}+\sqrt{4-{x^2}}})}dx$=$2e+\frac{2}{3}π-2+\sqrt{3}$.分析 由定积分的几何意义知:${∫}_{0}^{1}$$\sqrt{4-{x}^{2}}$dx是如图所示的阴影部分曲边梯形OABC的面积,其面积可分为扇形和三角形,分别求解即可,再根据定积分的计算法则
解答 解:${∫}_{-1}^{1}$$\sqrt{4-{x}^{2}}$dx=2${∫}_{0}^{1}$$\sqrt{4-{x}^{2}}$dx,
由定积分的几何意义知:${∫}_{0}^{1}$$\sqrt{4-{x}^{2}}$dx是如图所示的阴影部分曲边梯形OABC的面积,
其中B(1,$\sqrt{3}$),∠BOC=30°![]()
故${∫}_{0}^{1}$$\sqrt{4-{x}^{2}}$dx=S扇形BOC+S△AOB=$\frac{π}{3}$+$\frac{\sqrt{3}}{2}$,
故${∫}_{-1}^{1}$$\sqrt{4-{x}^{2}}$dx=2${∫}_{0}^{1}$$\sqrt{4-{x}^{2}}$dx=$\frac{2π}{3}$+$\sqrt{3}$,
故${∫}_{-1}^{1}$e|x|dx=2${∫}_{0}^{1}$exdx=2ex|${\;}_{0}^{1}$=2e-2,
故$\int_{-1}^1{({{e^{|x|}}+\sqrt{4-{x^2}}})}dx$=$2e+\frac{2}{3}π-2+\sqrt{3}$,
故答案为:$2e+\frac{2}{3}π-2+\sqrt{3}$,
点评 本题考查定积分的几何意义,准确转化为图形的面积是解决问题的关键,属于中档题
练习册系列答案
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11.已知命题p:?x0∈R,使log2x0+x0=2017成立,命题q:?a∈(-∞,0 ),f(x)=|x|-ax(x∈R)为偶函数,则下列命题为真命题的是( )
| A. | p∧q | B. | ?p∧q | C. | p∧?q | D. | ?p∧?q |
8.设等比数列{an}的公比q=2,前n项和为Sn,则$\frac{{S}_{4}}{{a}_{4}}$=( )
| A. | 2 | B. | 4 | C. | $\frac{15}{8}$ | D. | $\frac{17}{8}$ |
5.学校餐厅每天供应500名学生用餐,每星期一有A、B两种菜可供选择.调查表明,凡是在这星期一选A种菜的,下星期一会有20%改选B种菜;而选B种菜的,下星期一会有30%改选A菜.用an,bn分别表示在第n个星期选A的人数和选B的人数,若a1=300,则a20=( )
| A. | 260 | B. | 280 | C. | 300 | D. | 320 |
12.对赋值语句的描述正确的是( )
①可以给变量提供初值
②将表达式的值赋给变量
③不能给同一变量重复赋值
④可以给一个变量重复赋值.
①可以给变量提供初值
②将表达式的值赋给变量
③不能给同一变量重复赋值
④可以给一个变量重复赋值.
| A. | ①②③ | B. | ①② | C. | ②③④ | D. | ①②④ |
10.
为了更好地规划进货的数量,保证蔬菜的新鲜程度,某蔬菜商店从某一年的销售数据中,随机抽取了8组数据作为研究对象,如图所示(x(吨)为买进蔬菜的质量,y(天)为销售天数):
(Ⅰ)根据上表数据在下列网格中绘制散点图;
(Ⅱ)根据上表提供的数据,用最小二乘法求出y关于x的线性回归方程$\hat y=\hat bx+\hat a$;
(Ⅲ)根据(Ⅱ)中的计算结果,若该蔬菜商店准备一次性买进25吨,则预计需要销售多少天.
参考公式:$\hat b=\frac{{\sum_{i=1}^n{({{x_i}-\overline x})}({{y_i}-\overline y})}}{{\sum_{i=1}^n{{{({{x_i}-\overline x})}^2}}}}$=$\frac{{\sum_{i=1}^n{{x_i}{y_i}}-n\overline x\overline y}}{{\sum_{i=1}^n{x_i^2-n{{\overline x}^2}}}}$,$\hat a=\overline y-\hat b\overline x$.
| x | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 9 | 12 |
| y | 1 | 2 | 3 | 3 | 4 | 5 | 6 | 8 |
(Ⅱ)根据上表提供的数据,用最小二乘法求出y关于x的线性回归方程$\hat y=\hat bx+\hat a$;
(Ⅲ)根据(Ⅱ)中的计算结果,若该蔬菜商店准备一次性买进25吨,则预计需要销售多少天.
参考公式:$\hat b=\frac{{\sum_{i=1}^n{({{x_i}-\overline x})}({{y_i}-\overline y})}}{{\sum_{i=1}^n{{{({{x_i}-\overline x})}^2}}}}$=$\frac{{\sum_{i=1}^n{{x_i}{y_i}}-n\overline x\overline y}}{{\sum_{i=1}^n{x_i^2-n{{\overline x}^2}}}}$,$\hat a=\overline y-\hat b\overline x$.