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专题03:函数及函数的性质-2024年新高考数学新题型试卷结构冲刺讲义2024届新高题型第三讲:函数及函数基本性质æ1ö1.(11).(多选)已知函数fx的定义域为R,且fç÷¹0,若fx+y+fxfy=4xy,则è2ø()æ1öæ1öAfç-÷=0B.fç÷=-2.è2øè2øæ1öæ1öC.函数fçx-÷是偶函数D.函数fçx+÷是减函数è2øè2ø2.(14)以maxM表示数集M中最大的数.设0<a<b<c<1,已知b³2a或a+b£1,则maxb-a,c-b,1-c的最小值为__________.题型一:函数的概念【典例例题】4-xé1ù例1.(2024春·陕西)已知函数f(x)=的定义域为A,函数g(x)=logx,xÎê,4ú的值域为B,则AÇBx2ë2û()A.(0,2)B.(0,2]C.(-¥,4]D.(-1,4]【变式训练】ìlogx,x>011.(2024春·陕西西安)已知函数f(x)=í3,则f(f())=()î9x,x£0212A.B.1C.D.2422ïìax-a2-1,x<a2.(2024春·福建开学考试)已知函数fx=í的值域为R,则实数a的取值范围îïx-2a-2,x³a为.ì3-a-x2+,x<0ïxéæ1öù3.(2024春·江苏常州·高三统考期末)已知函数fx=í若fêfç÷ú=a,则实数a的值ïlogx-2,x>0ëè3øû1î3为.题型二:函数的基本性质【典例例题】例1.(2024春·陕西)已知定义在R上的函数f(x),满足x-xéfx-fxù<0,且12ë12ûf(x)+f(-x)=0.若f(1)=-1,则满足|f(x-2)|£1的x的取值范围是()A.[1,3]B.[-2,1]C.[0,4]D.[-1,2]【变式训练】1.(2024春·浙江嘉兴)己知函数y=f2x-1的图象关于点-1,1对称,则下列函数是奇函数的是()A.y=f2x-2+1B.y=f2x-3+1C.y=f2x-2-1D.y=f2x-3-112.(2024春·浙江宁波)已知fx=ln-a+b是奇函数,则a+eb=()x+135A.1B.C.2D.223.(2024春·甘肃)已知fx是定义域为R的偶函数,且在-¥,0上单调递减,a=fln1.04,b=f1.04,c=fe0.04,则()A.a<b<cB.a<c<bC.c<b<aD.c<a<béx+1ùéxù4.(2024春·甘肃)(多选)已知函数fx=êú-êú(xÎR,其中x表示不大于x的最大整数),则ë3ûë3û()A.fx是奇函数B.fx是周期函数C.fx在0,2上单调递增D.fx的值域为0,1题型三:基本初等函数【典例例题】例1.(2024春·四川成都)已知函数fx=2-x-2x,若不等式fax+1+flnx>0在0,+¥上恒成立,则实数a的取值范围是()æ2öæ2öA.ç-,+¥÷B.-1,+¥C.ç-¥,-÷D.-¥,-1èeøèeø【变式训练】1.(2024春·江苏南京)深度学习是人工智能的一种具有代表性的实现方法,它是以神经网络为出发点的.在GL神经网络优化中,指数衰减的学习率模型为G,其中L表示每一轮优化时使用的学习率,表示初L=LD000始学习率,D表示衰减系数,G表示训练迭代轮数,G表示衰减速度.已知某个指数衰减的学习率模型的0初始学习率为0.5,衰减速度为22,且当训练迭代轮数为22时,学习率衰减为0.45,则学习率衰减到0.05以下(不含0.05)所需的训练迭代轮数至少为()(参考数据:lg2»0.3010,lg3»0.4771)A.11B.22C.227D.481æ1ö0.82.(2024上·山西运城·高三统考期末)设a=ç÷,b=log0.2,c=log0.4,则a,b,c的大小关系为è4ø0.30.3()A.a>b>cB.b>a>cC.c>a>bD.b>c>a3.(2024春·湖北)已知函数fx=lnx,若fa£fa+1,则实数a的取值范围是()é5-1öæ5-1ùé5-1ö,10,,1,+¥A.ê÷B.çúC.ê+¥÷D.ë2øè2ûë2øïì3x2-12x+12,x³1,4.(2024春·陕西西安)已知函数fx=í若fx=fx=fx=fx=t,且3x1,x1,1234