2019-2020年高中数学《微积分基本定理》教案4新人教A版选修2-2
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2019-2020年高中数学《微积分基本定理》教案4新人教A 版选修2-2一、教学目标知识与技能目标通过实例,直观了解微积分基本定理的含义,会用牛顿-莱布尼兹公式求简单的定积分过程与方法通过实例体会用微积分基本定理求定积分的方法情感态度与价值观通过微积分基本定理的学习,体会事物间的相互转化、对立统一的辩证关系,培养学生辩证唯物主义观点,提高理性思维能力。
二、教学重难点重点 通过探究变速直线运动物体的速度与位移的关系,使学生直观了解微积分基本定理的含义,并能正确运用基本定理计算简单的定积分。
难点 了解微积分基本定理的含义三、教学过程1、复习:定积分的概念及用定义计算2、引入新课我们讲过用定积分定义计算定积分,但其计算过程比较复杂,所以不是求定积分的一般方法。
我们必须寻求计算定积分的新方法,也是比较一般的方法。
变速直线运动中位置函数与速度函数之间的联系设一物体沿直线作变速运动,在时刻t 时物体所在位置为S(t),速度为v(t)(),则物体在时间间隔内经过的路程可用速度函数表示为。
另一方面,这段路程还可以通过位置函数S (t )在上的增量来表达,即=而。
对于一般函数,设,是否也有若上式成立,我们就找到了用的原函数(即满足)的数值差来计算在上的定积分的方法。
注:1:定理 如果函数是上的连续函数的任意一个原函数,则证明:因为=与都是的原函数,故-=C ()其中C 为某一常数。
令得-=C ,且==0即有C=,故=+=-=令,有此处并不要求学生理解证明的过程为了方便起见,还常用表示,即()()|()()bb a a f x dx F x F b F a ==-⎰该式称之为微积分基本公式或牛顿—莱布尼兹公式。
它指出了求连续函数定积分的一般方法,把求定积分的问题,转化成求原函数的问题,是微分学与积分学之间联系的桥梁。
它不仅揭示了导数和定积分之间的内在联系,同时也提供计算定积分的一种有效方法,为后面的学习奠定了基础。
因此它在教材中处于极其重要的地位,起到了承上启下的作用,不仅如此,它甚至给微积分学的发展带来了深远的影响,是微积分学中最重要最辉煌的成果。
例1.计算下列定积分:(1); (2)。
解:(1)因为, 所以22111ln |ln 2ln1ln 2dx x x==-=⎰。
(2))因为, 所以3332211111(2)2x dx xdx dx xx -=-⎰⎰⎰ 233111122||(91)(1)33x x =+=-+-=。
练习:计算解:由于是的一个原函数,所以根据牛顿—莱布尼兹公式有===例2.计算下列定积分:2200sin ,sin ,sin xdx xdx xdx ππππ⎰⎰⎰。
由计算结果你能发现什么结论?试利用曲边梯形的面积表示所发现的结论。
解:因为,所以00sin (cos )|(cos )(cos 0)2xdx x πππ=-=---=⎰,22sin (cos )|(cos 2)(cos )2xdx x ππππππ=-=---=-⎰, 2200sin (cos )|(cos 2)(cos 0)0xdx x πππ=-=---=⎰. 可以发现,定积分的值可能取正值也可能取负值,还可能是0:( l )当对应的曲边梯形位于 x 轴上方时(图1.6一3 ) ,定积分的值取正值,且等于曲边梯形的面积;图1 . 6 一 3 ( 2 )(2)当对应的曲边梯形位于 x 轴下方时(图 1 . 6 一 4 ) ,定积分的值取负值,且等于曲边梯形的面积的相反数;( 3)当位于 x 轴上方的曲边梯形面积等于位于 x 轴下方的曲边梯形面积时,定积分的值为0(图 1 . 6 一 5 ) ,且等于位于 x 轴上方的曲边梯形面积减去位于 x 轴下方的曲边梯形面积.例3.汽车以每小时32公里速度行驶,到某处需要减速停车。
设汽车以等减速度=1.8米/秒2刹车,问从开始刹车到停车,汽车走了多少距离?解:首先要求出从刹车开始到停车经过了多少时间。
当t=0时,汽车速度=32公里/小时=米/秒8.88米/秒,刹车后汽车减速行驶,其速度为当汽车停住时,速度,故从解得秒于是在这段时间内,汽车所走过的距离是4.934.9300(t)(8.88 1.8t)s v dt dt ==-⎰⎰= 4.93201(8.88 1.8t )21.902-⨯≈米,即在刹车后,汽车需走过21.90米才能停住.微积分基本定理揭示了导数和定积分之间的内在联系,同时它也提供了计算定积分的一种有效方法.微积分基本定理是微积分学中最重要的定理,它使微积分学蓬勃发展起来,成为一门影响深远的学科,可以毫不夸张地说,微积分基本定理是微积分中最重要、最辉煌的成果.四、课堂小结本节课借助于变速运动物体的速度与路程的关系以及图形得出了特殊情况下的牛顿-莱布尼兹公式.成立,进而推广到了一般的函数,得出了微积分基本定理,得到了一种求定积分的简便方法,运用这种方法的关键是找到被积函数的原函数,这就要求大家前面的求导数的知识比较熟练,希望,不明白的同学,回头来多复习!五、教学后记从教以来,一直困惑于一个问题:课堂上如何突出重点并突破难点。
当然,理论方面自己早已烂熟于心,关键是缺乏实践方面的体验及感悟。
在今天的课堂上,当自己在生物化学班重点及难点均未解决,相反将更多时间纠缠在细节方面,而物理班级恰好相反,教学效果的强烈反差,终于让自己对这个问题有了实践的切身的认识。
记得当实习生时,本来一个相当简单的问题,可在课堂上却花费了大量时间,更严重的是学生却听得更为糊涂。
一个主要原因在于,对相关知识结构理解不到位,眉毛胡子一把抓,而难点又无法解决。
2019-2020年高中数学《总体分布的估计》教案1(1)新人教A版必修3教学目标:知识与技能(1)正确理解样本数据标准差的意义和作用,学会计算数据的标准差。
(2)能根据实际问题的需要合理地选取样本,从样本数据中提取基本的数字特征(如平均数、标准差),并做出合理的解释。
(3)会用样本的基本数字特征估计总体的基本数字特征。
(4)形成对数据处理过程进行初步评价的意识。
过程与方法在解决统计问题的过程中,进一步体会用样本估计总体的思想,理解数形结合的数学思想和逻辑推理的数学方法。
情感态度与价值观会用随机抽样的方法和样本估计总体的思想解决一些简单的实际问题,认识统计的作用,能够辨证地理解数学知识与现实世界的联系。
重点与难点重点:用样本平均数和标准差估计总体的平均数与标准差。
难点:能应用相关知识解决简单的实际问题。
教学设想【创设情境】在一次射击比赛中,甲、乙两名运动员各射击10次,命中环数如下﹕甲运动员﹕7,8,6,8,6,5,8,10,7,4;乙运动员﹕9,5,7,8,7,6,8,6,7,7.观察上述样本数据,你能判断哪个运动员发挥的更稳定些吗?为了从整体上更好地把握总体的规律,我们要通过样本的数据对总体的数字特征进行研究。
——用样本的数字特征估计总体的数字特征(板出课题)。
【探究新知】<一>、众数、中位数、平均数〖探究〗:P62(1)怎样将各个样本数据汇总为一个数值,并使它成为样本数据的“中心点”?(2)能否用一个数值来描写样本数据的离散程度?(让学生回忆初中所学的一些统计知识,思考后展开讨论)初中我们曾经学过众数,中位数,平均数等各种数字特征,应当说,这些数字都能够为我们提供关于样本数据的特征信息。
例如前面一节在调查100位居民的月均用水量的问题中,从这些样本数据的频率分布直方图可以看出,月均用水量的众数是2.25t(最高的矩形的中点)(图略见课本第62页)它告诉我们,该市的月均用水量为2. 25t的居民数比月均用水量为其他值的居民数多,但它并没有告诉我们到底多多少。
〖提问〗:请大家翻回到课本第56页看看原来抽样的数据,有没有2.25 这个数值呢?根据众数的定义,2.25怎么会是众数呢?为什么?(请大家思考作答)分析:这是因为样本数据的频率分布直方图把原始的一些数据给遗失的原因,而2.25是由样本数据的频率分布直方图得来的,所以存在一些偏差。
〖提问〗:那么如何从频率分布直方图中估计中位数呢?分析:在样本数据中,有50%的个体小于或等于中位数,也有50%的个体大于或等于中位数。
因此,在频率分布直方图中,矩形的面积大小正好表示频率的大小,即中位数左边和右边的直方图的面积应该相等。
由此可以估计出中位数的值为2.02。
(图略见课本63页图2.2-6)〖思考〗:2.02这个中位数的估计值,与样本的中位数值2.0不一样,你能解释其中的原因吗?(原因同上:样本数据的频率分布直方图把原始的一些数据给遗失了)(课本63页图2.2-6)显示,大部分居民的月均用水量在中部(2.02t左右),但是也有少数居民的月均用水量特别高,显然,对这部分居民的用水量作出限制是非常合理的。
〖思考〗:中位数不受少数几个极端值的影响,这在某些情况下是一个优点,但是它对极端值的不敏感有时也会成为缺点,你能举例说明吗?(让学生讨论,并举例)<二>、标准差、方差1.标准差平均数为我们提供了样本数据的重要信息,可是,有时平均数也会使我们作出对总体的片面判断。
某地区的统计显示,该地区的中学生的平均身高为176㎝,给我们的印象是该地区的中学生生长发育好,身高较高。
但是,假如这个平均数是从五十万名中学生抽出的五十名身高较高的学生计算出来的话,那么,这个平均数就不能代表该地区所有中学生的身体素质。
因此,只有平均数难以概括样本数据的实际状态。
例如,在一次射击选拔比赛中,甲、乙两名运动员各射击10次,命中环数如下﹕甲运动员﹕7,8,6,8,6,5,8,10,7,4;乙运动员﹕9,5,7,8,7,6,8,6,7,7.观察上述样本数据,你能判断哪个运动员发挥的更稳定些吗?如果你是教练,选哪位选手去参加正式比赛?我们知道,。
两个人射击的平均成绩是一样的。
那么,是否两个人就没有水平差距呢?(观察P66图2.2-8)直观上看,还是有差异的。
很明显,甲的成绩比较分散,乙的成绩相对集中,因此我们从另外的角度来考察这两组数据。
考察样本数据的分散程度的大小,最常用的统计量是标准差。
标准差是样本数据到平均数的一种平均距离,一般用s表示。
样本数据的标准差的算法:(1)、算出样本数据的平均数。
(2) 、算出每个样本数据与样本数据平均数的差:(3) 、算出(2)中的平方。
(4) 、算出(3)中n 个平方数的平均数,即为样本方差。
(5) 、算出(4)中平均数的算术平方根,,即为样本标准差。
其计算公式为:显然,标准差较大,数据的离散程度较大;标准差较小,数据的离散程度较小。
〖提问〗:标准差的取值范围是什么?标准差为0的样本数据有什么特点?从标准差的定义和计算公式都可以得出:。