《2020【湘教版】数学八年级下册：4.5建立一次函数模型解决预测类型的实际问题2》由会员分享，可在线阅读，更多相关《2020【湘教版】数学八年级下册：4.5建立一次函数模型解决预测类型的实际问题2（21页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、精 品 数 学 课 件2020 学 年 湘 教 版第2课时 建立一次函数模型解决预测类型的实际问题1 1、根据下列条件写出一次函数的解析式：、根据下列条件写出一次函数的解析式：（1 1）k=3, =3, b=4 =4 ; ; （2 2）k=2, =2, b= =1 1 . . 结论：对于一次函数，当结论：对于一次函数，当k，b确定，解析确定，解析式也就确定式也就确定. .情景引入情景引入2 2、王大强和张小勇两人比赛跑步，路程和时间的、王大强和张小勇两人比赛跑步，路程和时间的关系如图：关系如图：根据图象回答下列问题：根据图象回答下列问题：王大强和张小勇谁跑的快？王大强和张小勇谁跑的快？出发几秒
2、后两人相遇？出发几秒后两人相遇？相遇前谁在前面？相遇后谁在前面？相遇前谁在前面？相遇后谁在前面？你还能读出什么信息？你还能读出什么信息？ 国际奥林匹克运动会早期，男子撑杆跳国际奥林匹克运动会早期，男子撑杆跳高的纪录近似值如下表所示：高的纪录近似值如下表所示：年年 份份190019041908高度高度( (m) )3.333.533.73 观察这个表中第二行的数据，可以为奥运会观察这个表中第二行的数据，可以为奥运会的撑杆跳高纪录与时间的关系建立函数模型吗？的撑杆跳高纪录与时间的关系建立函数模型吗？合作探究合作探究 用用t表示从表示从1900年起增加的年份，则在奥运会年起增加的年份，则在奥运会早期
3、，男子撑杆跳高的纪录早期，男子撑杆跳高的纪录y( (m) )与与t的函数关系式的函数关系式可以设为可以设为 y = kt + b. 上表中每一届比上一届的纪录提高了上表中每一届比上一届的纪录提高了0.2m，可以，可以试着建立一次函数的模型试着建立一次函数的模型.年年 份份190019041908高度高度( (m) )3.333.533.73解得解得 b = 3.3， k=0.05.公式公式就是奥运会早期男子撑杆跳高纪录就是奥运会早期男子撑杆跳高纪录y与时间与时间t的函数关系式的函数关系式.于是于是 y=0.05t+3.33. 当当t = 8时，时， y = 3.73，这说明，这说明1908年的
4、撑杆跳高年的撑杆跳高纪录也符合公式纪录也符合公式. 由于由于t=0（即（即1900年）时，撑杆跳高的纪录为年）时，撑杆跳高的纪录为3.33m，t=4（即（即1904年）时，纪录为年）时，纪录为3.53m，因此，因此 b = 3.3，4k + b =3.53. 能够利用上面得出的能够利用上面得出的公式公式预测预测1912年奥运会年奥运会的男子撑杆跳高纪录吗？的男子撑杆跳高纪录吗？ 实际上，实际上，1912 年奥运会男子撑杆跳高纪录约为年奥运会男子撑杆跳高纪录约为3.93 m. 这表明用所建立的函数模型，在已知数据邻近这表明用所建立的函数模型，在已知数据邻近做预测，结果与实际情况比较吻合做预测，结
5、果与实际情况比较吻合.y=0.0512+3.33=3.93.y=0.05t+3.33. 能够利用公式能够利用公式预测预测20世纪世纪80年代，譬如年代，譬如1988年奥运会男子撑杆年奥运会男子撑杆跳高纪录吗？跳高纪录吗？ 然而，然而，1988年奥运会的男子撑杆跳高纪录是年奥运会的男子撑杆跳高纪录是5.90 m， 远低于远低于7.73 m. 这表明用所建立的函数模型远离已知数据这表明用所建立的函数模型远离已知数据做预测是不可靠的做预测是不可靠的.y=0.0588+3.33=7.73.y=0.05t+3.33. 请每位同学伸出一只手掌，把大拇指与小拇指尽量请每位同学伸出一只手掌，把大拇指与小拇指尽
6、量张开，两指间的距离称为指距张开，两指间的距离称为指距. 已知指距与身高具有已知指距与身高具有如下关系：如下关系：例例1指距指距x（cm）192021身高身高y（cm）151160169（1） 求身高求身高y与指距与指距x之间的函数表达式；之间的函数表达式；（2） 当李华的指距为当李华的指距为22cm时，你能预测他的身高吗？时，你能预测他的身高吗？ 上表上表3组数据反映了身高组数据反映了身高y与指距与指距x之间的对应关系，之间的对应关系， 观察这两个变量之间的变化规律，当指距增加观察这两个变量之间的变化规律，当指距增加1cm， 身高就增加身高就增加9cm，可以尝试建立一次函数模型，可以尝试建立
7、一次函数模型. 解解设身高设身高y与指距与指距x之间的函数表达式为之间的函数表达式为y = kx + b.将将x=19， y=151与与x = 20，y=160代入上式，得代入上式，得 19k + b = 151， 20k + b = 160. （1） 求身高求身高y与指距与指距x之间的函数表达式；之间的函数表达式；解得解得k = 9， b = - -20.于是于是y = 9x - -20. 将将x = 21，y = 169代入代入式也符合式也符合.公式公式就是身高就是身高y与指距与指距x之间的函数表达式之间的函数表达式.解解 当当x = 22时，时， y = 922- -20 = 178.
8、因此，李华的身高大约是因此，李华的身高大约是178 cm.（2） 当李华的指距为当李华的指距为22cm时，你能预测他的身高吗？时，你能预测他的身高吗？ （1）根据表中数据确定该一次函数的表达式；根据表中数据确定该一次函数的表达式；（2）如果蟋蟀）如果蟋蟀1min叫了叫了63次，那么该地当时的气温大约次，那么该地当时的气温大约 为多少摄氏度？为多少摄氏度？ （3）能用所求出的函数模型来预测蟋蟀在）能用所求出的函数模型来预测蟋蟀在0 时所鸣叫的时所鸣叫的 次数吗？次数吗？在某地，人们发现某种蟋蟀在某地，人们发现某种蟋蟀1min 所叫次数与所叫次数与当地气温之间近似为一次函数关系当地气温之间近似为一
9、次函数关系. 下面是蟋蟀下面是蟋蟀所叫次数与气温变化情况对照表：所叫次数与气温变化情况对照表： 1.蟋蟀叫的次数蟋蟀叫的次数8498119温度（温度（）151720随堂训练随堂训练 解解设设蟋蟀蟋蟀1min所叫次数与气温所叫次数与气温之间的函数表达式之间的函数表达式为为y = kx + b. 将将x=15， y=84与与x = 20，y=119代入上式，得代入上式，得 15k + b = 84， 20k + b = 119. 解得解得k = 7， b = - -21.于是于是y = 7x - -21. （1）根据表中数据确定该一次函数的表达式；根据表中数据确定该一次函数的表达式；有有y = 7
10、x - -21=63，解得解得x=12. 当当y = 63时，时， 解解（2）如果蟋蟀）如果蟋蟀1min叫了叫了63次，那么该地当时的气温大约次，那么该地当时的气温大约 为多少摄氏度？为多少摄氏度？ （3） 能用所求出的函数模型来预测蟋蟀在能用所求出的函数模型来预测蟋蟀在0 时所时所 鸣叫次数吗？鸣叫次数吗？答：不能，因为此函数关系是近似的，与实际答：不能，因为此函数关系是近似的，与实际 生活中的情况有所不符，蟋蟀在生活中的情况有所不符，蟋蟀在0 时可能时可能 不会鸣叫不会鸣叫.2. 某商店今年某商店今年7月初销售纯净水的数量如下表月初销售纯净水的数量如下表所示：所示：日期日期123数量（瓶）
11、数量（瓶）160165170（1）你能为销售纯净水的数量与时间之间的关系）你能为销售纯净水的数量与时间之间的关系 建立函数模型吗？建立函数模型吗？（2）用所求出的函数解析式预测今年）用所求出的函数解析式预测今年7月月5日该商店日该商店 销售纯净水的数量销售纯净水的数量. 解解 销售纯净水的数量销售纯净水的数量y( (瓶瓶) )与时间与时间t的的 函数关系式是函数关系式是 y= 160+（t- -1）5= 5t+155.日期日期123数量（瓶）数量（瓶）160165170（1）你能为销售纯净水的数量与时间之间的关系）你能为销售纯净水的数量与时间之间的关系 建立函数模型吗？建立函数模型吗？解解 当当t=5时，时， y= 55+155= 180( (瓶瓶).).（2）用所求出的函数解析式预测今年）用所求出的函数解析式预测今年7月月5日该商店日该商店 销售纯净水的数量销售纯净水的数量.课堂小结课堂小结1.1.通过图表数据的规律，构建一次函数模型通过图表数据的规律，构建一次函数模型; ;2.2.分析一次函数模型的规律解决预测类型的实际分析一次函数模型的规律解决预测类型的实际问题问题. .
