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16.已知矩陣A=$[\begin{array}{l}{2}&{-2}\\{0}&{1}\end{array}]$,設曲線C:(x-y)2+y2=1在矩陣A對應的變換下得到曲線C′,求C′的方程.

分析 設P(x0,y0)為曲線C上任意一點,點P在矩陣A對應的變換下得到點Q(x,y),利用$[\begin{array}{l}x\\ y\end{array}]=[{\begin{array}{l}2&{-2}\\ 0&1\end{array}}][\begin{array}{l}{x_0}\\{y_0}\end{array}]$,推出$\left\{\begin{array}{l}{x_0}=\frac{x}{2}+y\\{y_0}=y\end{array}\right.$,然后求解曲線C′的方程.

解答 解:設P(x0,y0)為曲線C上任意一點,點P在矩陣A對應的變換下得到點Q(x,y),
則:$[\begin{array}{l}x\\ y\end{array}]=[{\begin{array}{l}2&{-2}\\ 0&1\end{array}}][\begin{array}{l}{x_0}\\{y_0}\end{array}]$,即$\left\{\begin{array}{l}x=2{x_0}-2{y_0}\\ y={y_0}\end{array}\right.$,解得$\left\{\begin{array}{l}{x_0}=\frac{x}{2}+y\\{y_0}=y\end{array}\right.$,…(5分)
(注:用逆矩陣的方式求解同樣給分)
又${({x_0}-{y_0})^2}+{y_0}^2=4$,∴${(\frac{x}{2}+y-y)^2}+{y^2}=1$,即$\frac{x^2}{4}+{y^2}=1$,
∴曲線C′的方程為$\frac{x^2}{4}+{y^2}=1$.…(10分)

點評 本題考查矩陣的變換,曲線方程的求法,考查計算能力.

練習冊系列答案
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6.在平面直角坐標系xOy中,已知橢圓C:$\frac{{x}^{2}}{{a}^{2}}$+$\frac{{y}^{2}}{{b}^{2}}$=1(a>b>0)的離心率為$\frac{1}{2}$,焦距為2.
(1)求橢圓的標準方程;
(2)若直線l:y=kx+m(k,m∈R)與橢圓C相交于A,B兩點,且kOA•kOB=-$\frac{3}{4}$.
①求證:△AOB的面積為定值;
②橢圓C上是否存在一點P,使得四邊形OAPB為平行四邊形?若存在,求出點P橫坐標的取值范圍;若不存在,說明理由.

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7.襄陽農科所對冬季晝夜溫差大小與某反季節大豆新品種發芽多少之間的關系進行分析研究,他們分別記錄了12月1日至12月5日的每天晝夜溫度與實驗室每天每100顆種子中的發芽數,得到如下數據:
日期12月1日12月2日12月3日12月4日12月5日
溫差x(℃)101113128
發芽數y(顆)2326322616
襄陽農科所確定的研究方案是:先從這5組數據中選取2組,用剩下的3組數據求線性回歸方程,再對被選取的2組數據進行檢驗.
(1)求選取的2組數據恰好是不相鄰的2天數據的概率;
(2)若選取的是12月1日與12月5日這兩組數據,情根據12月2日至12月4日的數據,求y關于x的線性回歸方程$\stackrel{∧}{y}$=$\stackrel{∧}{b}$x+$\stackrel{∧}{a}$;
(3)若由線性回歸方程得到的估計數據與所選出的檢驗數據的誤差均不超過1顆,則認為得到的線性回歸方程是可靠的,試問(2)中所得的線性回歸方程是否可靠?
注:$\stackrel{∧}{b}$=$\frac{\sum_{i=1}^{n}{x}_{i}{y}_{i}-n\overline{x}•\overline{y}}{\sum_{i=1}^{n}{{x}_{i}}^{2}-n•{\overline{x}}^{2}}$=$\frac{\sum_{i=1}^{n}({x}_{i}-\overline{x})•({y}_{i}-\overline{y})}{\sum_{i=1}^{n}({x}_{i}-\overline{x})^{2}}$,$\stackrel{∧}{a}$=$\overline{y}$-$\stackrel{∧}{b}$•$\overline{x}$.

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11.某公司為了準確地把握市場,做好產品生產計劃,對過去四年的數據進行整理得到了第x年與年銷量y(單位:萬件)之間的關系如表:
x1234
y12284256
(Ⅰ)在圖中畫出表中數據的散點圖;
(Ⅱ)根據(Ⅰ)中的散點圖擬合y與x的回歸模型,并用相關系數加以說明;
(Ⅲ)建立y關于x的回歸方程,預測第5年的銷售量約為多少?.
附注:參考數據:$\sqrt{\sum_{i=1}^4{{{({y_i}-\overline y)}^2}}}≈32.6$,$\sqrt{5}≈2.24$,$\sum_{i=1}^4{{x_i}{y_i}=418}$.
參考公式:相關系數$r=\frac{{\sum_{i=1}^n{({x_i}-\overline x)({y_i}-\overline y)}}}{{\sqrt{\sum_{i=1}^n{{{({x_i}-\overline x)}^2}}\sum_{i=1}^n{{{({y_i}-\overline y)}^2}}}}}$,
回歸方程$\widehaty=\widehata+\widehatbx$中斜率和截距的最小二乘法估計公式分別為:$\widehatb=\frac{{\sum_{i=1}^n{({x_i}-\overline x)({y_i}-\overline y)}}}{{\sum_{i=1}^n{{{({x_i}-\overline x)}^2}}}}=\frac{{\sum_{i=1}^n{{x_i}{y_i}}-n\overline x\overline y}}{{\sum_{i=1}^n{x_i^2}-n{{\overline x}^2}}}$,$\widehata=\overline y-\widehatb\overline x$.

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7806 6572 0802 6314 2947 1821 9800
3204 9234 4935 3623 4869 6938 7481

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A.0.48B.0.40C.0.64D.0.75

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A.B.24πC.48πD.64π

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