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4.如右图所示,在棱长为2的正方体ABCD-A1B1C1D1中,E为棱CC1的中点,点P,Q分别为面A1B1C1D1和线段B1C上的动点,则△PEQ周长的最小值为$\sqrt{10}$.

分析 由题意,△PEQ周长取得最小值时,P在B1C1上,在平面B1C1CB上,设E关于B1C的对称点为N,关于B1C1的对称点为M,求出MN,即可得出结论.

解答 解:由题意,△PEQ周长取得最小值时,P在B1C1上,
在平面B1C1CB上,设E关于B1C的对称点为N,关于B1C1的对称点为M,则
EM=2.EN=$\sqrt{2}$,∠MEN=135°,
∴MN=$\sqrt{4+2-2×2×\sqrt{2}×(-\frac{\sqrt{2}}{2})}$=$\sqrt{10}$.
故答案为$\sqrt{10}$.

点评 本题考查棱柱的结构特征,考查对称点的运用,考查余弦定理,考查学生的计算能力,属于中档题.

练习册系列答案
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科目:高中数学 来源: 题型:填空题

14.已知数列{an}的前n项和为Sn,若a1=1,a2n=n-an,a2n+1=an+1,则S100=1306.

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15.已知函数f(x)=ex+(a+1)x(其中e为自然对数的底数)
(1)设过点(0,0)的直线l与曲线f(x)相切于点(x0,f(x0)),求x0的值;
(2)若函数g(x)=ax2+ex+1的图象与函数f(x)的图象在(0,1)内有交点,求实数a的取值范围.

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12.甲,乙两台机床同时生产一种零件,其质量按测试指标划分:指标大于或等于100为优品,大于等于90且小于100为合格品,小于90为次品,现随机抽取这两台车床生产的零件各100件进行检测,检测结果统计如下:
测试指标[85,90)[90,95)[95,100)[100,105)[105,110)
机床甲81240328
机床乙71840296
(1)试分别估计甲机床、乙机床生产的零件为优品的概率;
(2)甲机床生产一件零件,若是优品可盈利160元,合格品可盈利100元,次品则亏损20元;假设甲机床某天生产50件零件,请估计甲机床该天的日利润(单位:元);
(3)从甲、乙机床生产的零件指标在[90,95)内的零件中,采用分层抽样的方法抽取5件,从这5件中任选2件进行质量分析,求这2件都是乙机床生产的概率.

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19.函数f(x)=2sin(3x+φ)的图象向右平移动$\frac{π}{12}$个单位,得到的图象关于y轴对称,则|φ|的最小值为(  )
A.$\frac{π}{12}$B.$\frac{π}{4}$C.$\frac{π}{3}$D.$\frac{5π}{12}$

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9.已知双曲线$M:\frac{x^2}{a^2}-\frac{y^2}{b^2}=1(a>0,b>0)$的左、右焦点分别为F1、F2,|F1F2|=2c.若双曲线M的右支上存在点P,使$\frac{a}{{sin∠P{F_1}{F_2}}}=\frac{3c}{{sin∠P{F_2}{F_1}}}$,则双曲线M的离心率的取值范围为(  )
A.$(1,\frac{{2+\sqrt{7}}}{3})$B.$(1,\frac{{2+\sqrt{7}}}{3}]$C.(1,2)D.(1,2]

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科目:高中数学 来源: 题型:选择题

16.倾斜角为$\frac{π}{3}$的直线l过抛物线y2=ax(a>0)的焦点F,且与抛物线交于点A、B,l交抛物线的准线于点C(B在A、C之间),若$|{BC}|=\frac{8}{3}$,则a=(  )
A.1B.2C.3D.4

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13.在平面四边形ABCD中,$AB⊥BC,AB=2,BD=\sqrt{5},∠BCD=2∠ABD,△ABD$的面积为2.
(1)求AD的长;
(2)求△CBD的面积.

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14.现阶段全国多地空气质量指数“爆表”.为探究车流量与PM2.5浓度是否相关,现对北方某中心城市的车流量最大的地区进行检测,现采集到12月某天7个不同时段车流量与PM2.5浓度的数据,如下表:
车流量x(万辆/小时)1234567
PM2.5浓度y(微克/立方米)30363840424450
(1)根据上表中的数据,用最小二乘法求出y关于x的线性回归方程;
(2)规定当PM2.5浓度平均值在(0,50],空气质量等级为优;当PM2.5浓度平均值在(50,100],空气质量等级为良;为使该城市空气质量为优和良,利用该回归方程,预测要将车流量控制在每小时多少万辆内(结果以万辆做单位,保留整数).
附:回归直线方程:$\widehaty=\widehatbx+\widehata$,其中$\widehatb=\frac{{\sum_{i=1}^n{{x_i}{y_i}-n\overline x\overline y}}}{{\sum_{i=1}^n{x_i^2}-n{{(\overline x)}^2}}}=\frac{{\sum_{i=1}^n{({x_i}-\overline x)({y_i}-\overline y})}}{{\sum_{i=1}^n{{{({x_i}-\overline x)}^2}}}}$,$\widehata=\overline y=\widehatb\overline x$.

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