题目内容

8.已知椭圆T:$\frac{{x}^{2}}{{a}^{2}}$+$\frac{{y}^{2}}{{b}^{2}}$=1(a>b>0)的焦距为2,点M(1,$\frac{\sqrt{2}}{2}$)在椭圆上.
(1)求椭圆T的方程;
(2)设P(2,0),A,B是椭圆T上关于x轴对称的两个不同的点,连接PB交椭圆T于另一点E,求证直线AE恒过定点.

分析 (1)由椭圆可得:$\left\{\begin{array}{l}{2c=2}\\{\frac{1}{{a}^{2}}+\frac{1}{2{b}^{2}}=1}\\{{a}^{2}={b}^{2}+{c}^{2}}\end{array}\right.$,联立解出即可得出.
(2)设B(x0,y0),则A(x0,-y0).直线PB的方程为:y=$\frac{{y}_{0}}{{x}_{0}-2}$(x-2),与椭圆T的方程联立可得:(3-2x0)x2-$4{y}_{0}^{2}$x-3${x}_{0}^{2}$+4x0=0.利用根与系数的关系可得:x0xE=$\frac{-3{x}_{0}^{2}+4{x}_{0}}{3-2{x}_{0}}$,可得xE,代入直线方程可得:yE.于是kAE.得出直线AE的方程即可证明.

解答 (1)解:由椭圆可得:$\left\{\begin{array}{l}{2c=2}\\{\frac{1}{{a}^{2}}+\frac{1}{2{b}^{2}}=1}\\{{a}^{2}={b}^{2}+{c}^{2}}\end{array}\right.$,
联立解得a2=2,b2=1,c=1.
∴椭圆T的方程为$\frac{{x}^{2}}{2}+{y}^{2}$=1.
(2)证明:设B(x0,y0),则A(x0,-y0).
直线PB的方程为:y=$\frac{{y}_{0}}{{x}_{0}-2}$(x-2),与椭圆T的方程联立可得:(3-2x0)x2-$4{y}_{0}^{2}$x-3${x}_{0}^{2}$+4x0=0.
∴x0xE=$\frac{-3{x}_{0}^{2}+4{x}_{0}}{3-2{x}_{0}}$,可得xE=$\frac{3{x}_{0}-4}{2{x}_{0}-3}$,代入直线方程可得:yE=$\frac{-{y}_{0}}{2{x}_{0}-3}$.
∴kAE=$\frac{\frac{-{y}_{0}}{2{x}_{0}-3}-(-{y}_{0})}{\frac{3{x}_{0}-4}{2{x}_{0}-3}-{x}_{0}}$=$\frac{-{y}_{0}}{{x}_{0}-1}$.
∴直线AE的方程为:y+y0=$\frac{-{y}_{0}}{{x}_{0}-1}$(x-x0).
整理为:y=$\frac{-{y}_{0}}{{x}_{0}-1}(x-1)$.
可得直线AE经过定点(1,0).

点评 本题考查了椭圆的标准方程及其性质、直线与椭圆相交问题、一元二次方程的根与系数的关系、直线方程,考查了推理能力与计算能力,属于难题.

练习册系列答案
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4.某公司为确定下一年度投入某种产品的宣传费,需了解年宣传费x(单位:千元)对年销售量y(单位:t)和年利润z(单位:千元)的影响,对近8年的年宣传费xi和年销售量yi(i=1,2,…,8)数据作了初步处理,得到如图的散点图及一些统计量的值.

$\overline x$$\overline y$$\overline w$$\sum_{i=1}^8{{{({x_i}-\overline x)}^2}}$$\sum_{i=1}^8{{{({w_i}-\overline w)}^2}}$$\sum_{i=1}^8{({x_i}-\overline x)•({{y_i}-\overline y})}$$\sum_{i=1}^8{{{({w_i}-\overline w)}^2}}•({{y_i}-\overline y})$
46.65636.8289.81.61 469108.8
表中wi=$\sqrt{x}$i,$\overline w$=$\frac{1}{8}$$\sum_{i=1}^{8}$wi
(1)根据散点图判断,y=a+bx与y=c+d$\sqrt{x}$哪一个适宜作为年销售量y关于年宣传费x的回归方程类型?(给出判断即可,不必说明理由)
(2)根据(1)的判断结果及表中数据,建立y关于x的回归方程;
(3)已知这种产品的年利润z与x,y的关系为z=0.2y-x.根据(2)的结果回答下列问题:
①年宣传费x=49时,年销售量及年利润的预报值是多少?
②年宣传费x为何值时,年利润的预报值最大?
附:对于一组数据(u1,v1),(u2,v2),…,(un,vn),其回归直线v=α+βu的斜率和截距的最小二乘估计分别为:$\widehatβ=\frac{{\sum_{i=1}^n{({u_i}-\overline u)({{v_i}-\overline v})}}}{{\sum_{i=1}^n{{{({u_i}-\overline u)}^2}}}},\widehatα=\overline v-\widehatβ\overline u$.

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