27.3 实际问题与反比例函数 第3课时 建立反比例函数的模型 分层练习 2026-2027学年人教版数学九年级上册
2026-07-28
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资源信息
| 学段 | 初中 |
| 学科 | 数学 |
| 教材版本 | 初中数学人教版九年级上册 |
| 年级 | 九年级 |
| 章节 | 27.3 实际问题与反比例函数 |
| 类型 | 作业-同步练 |
| 知识点 | - |
| 使用场景 | 同步教学-新授课 |
| 学年 | 2026-2027 |
| 地区(省份) | 全国 |
| 地区(市) | - |
| 地区(区县) | - |
| 文件格式 | DOCX |
| 文件大小 | 44 KB |
| 发布时间 | 2026-07-28 |
| 更新时间 | 2026-07-28 |
| 作者 | xkw_079574974 |
| 品牌系列 | - |
| 审核时间 | 2026-07-28 |
| 下载链接 | https://m.zxxk.com/soft/58998458.html |
| 价格 | 0.50储值(1储值=1元) |
| 来源 | 学科网 |
|---|
摘要:
**基本信息**
分层清晰,从基础概念到综合应用,通过学科融合情境与误差分析培养模型意识与数据观念。
**分层设计**
|层次|知识覆盖|设计特色|
|----|----------|----------|
|A层·基础夯实|反比例函数模型概念、比例系数计算|选择填空结合,聚焦比例系数确定方法等核心考点|
|B层·理解运用|情境化模型建立、预测应用|学科融合(物理电功率、化学浓度),解答题强化解析式构建|
|C层·拓展挑战|模型检验、误差分析、合理性评价|开放性问答与跨学科问题(杠杆平衡),深化模型科学性判断|
内容正文:
27.3 第3课时 建立反比例函数的模型 分层练习
考查范围:用反比例函数模型表示实际问题;根据图象特征和数据建立反比例函数模型;利用平均值确定比例系数并进行预测、检验与误差分析。
一、A层·基础夯实
1. [选择题](用反比例函数模型表示实际问题)用反比例函数模型解决实际问题时,常需要根据多组数据确定比例系数。以下做法最合理的是( )
A. 随机选取一组数据计算 k
B. 分别计算每组数据对应的 k,然后取它们的平均数
C. 选取最大的 k 值作为模型系数
D. 选取第一组数据的 k 值作为模型系数
2. [选择题](反比例函数模型的近似性)用反比例函数模型验证实验数据时,发现有些数据对应的点没有完全落在函数图象上,这说明( )
A. 函数模型选择错误
B. 实验数据测量有误差
C. 函数解析式计算错误
D. 这是正常现象,模型是近似的
3. [填空题](比例系数平均值)用反比例函数 近似描述数据时,已知三组数据求出的 值分别为 24.5,25.0,24.7,则 的平均值为 ________(结果精确到 0.01)。
4. [填空题](近似建模特点)用反比例函数近似建模描述实际问题时,与以往精确建模(如正比例函数、一次函数精确拟合)的最大区别是 ________。
5. [选择题](根据数据预测函数值)某实验测得变量 与 的 4 组数据:(2,18),(3,12),(4,9),(6,6)。在平面直角坐标系中画出这四个点的散点图后,发现可以用反比例函数 近似描述 与 的关系,分别求出 4 个 值并取平均数,得到 。当 时,预测值 为( )
A. 7.2
B. 7.0
C. 7.5
D. 8.0
6. [填空题](建立反比例函数解析式)某实验小组研究变量 与 的关系,散点图显示点的分布形似双曲线在第一象限的一支,遂选择反比例函数建模,计算 3 组数据的 值分别为 45.1,44.8,45.3,则 的平均值为 ________(结果精确到个位),函数解析式近似为 ________。
二、B层·理解运用
7. [选择题](电功率情境中的反比例模型)新情境 学科融合 某科技小组模拟一种电池供电过程,发现输出功率 (W)恒定时,电压 (V)与电流 (A)的数据如下表:
U(V)
2.0
2.5
4.0
5.0
8.0
I(A)
10.0
8.0
5.0
2.5
4.0
为描述 与 的关系,建立反比例函数模型 。小明计算了前三组 值并取平均数,得到 。若此模型成立,则当 时, 应为( )
A. 3.0
B. 3.125
C. 3.2
D. 3.5
8. [解答题](电流与电阻的反比例关系)某物理实验测得电流 (A)与电阻 (Ω)的 6 组数据,发现 与 的乘积近似为常数 12。
(1)写出 与 的函数解析式;
(2)当 时,求 的值。
9. [填空题](气体压强与体积的反比例模型)在温度不变的情况下,对一定质量的气体进行测量,得到压强 (kPa)与体积 (mL)的几组数据。小明计算了 的值,依次为:1002,998,1005,995,1000。他认为 与 近似满足反比例关系,比例系数 可取平均值为 ________。
10. [解答题](化学实验中的反比例模型)新情境 学科融合 某化学实验中,反应物浓度 (mol·L⁻¹)与时间 (min)的几组对应值如下:
t(min)
1
2
3
4
5
C(mol·L⁻¹)
60
30
20
15
12
(1)用反比例函数 试验数据,分别求出 5 个 值;
(2)求 的平均值,并写出函数的解析式;
(3)当 时,用模型预测 的值。
三、C层·拓展挑战
11. [解答题](杠杆平衡中的反比例模型)新情境 学科融合 在探究杠杆平衡条件的实验中,固定阻力 (N)和阻力臂 (cm),改变动力 (N)和动力臂 (cm),得到如下数据:
动力 F₁(N)
2
3
4
5
6
动力臂 L₁(cm)
12
8
6
4.8
4
(1)根据杠杆原理:,计算表格中每一组 与 的乘积。
(2)观察这些乘积,你能发现什么规律?由此写出 与 满足的函数解析式。
(3)若 ,需要多大的动力才能保持杠杆平衡?
12. [解答题](模型检验与误差分析)教材变式题 教材中研究气体压强 (kPa)与体积 (mL)的关系时,通过 6 组数据建立了反比例函数模型 ,并取 的平均值为 1997。
(1)这种通过多组数据分别求 再取平均值的方法,有什么好处?
(2)已知模型 ,当 时,压强是多少?
(3)在实际测量中,当 时,测得的 。请用(2)中的模型计算此时的压强预测值,并与实测值比较,计算绝对误差(|预测值-实测值|)。这个误差说明了什么(结果精确到 0.1 kPa)?
13. [填空题](由乘积确定模型参数)某组数据近似满足反比例关系,已知三组对应值的乘积分别为 31.8,32.1,32.0,则比例系数 可取 ________(结果精确到 0.1),函数解析式可写为 ________。
14. [选择题](反比例模型预测)某实验变量 与 近似满足 。当 时, 的预测值为( )
A. 6
B. 8
C. 12
D. 48
15. [解答题](参数平均与误差判断)某小组用反比例函数 建立模型,四组实验数据对应的 值分别为 18.2,17.9,18.1,17.8。
(1)求可取的比例系数 ;
(2)写出近似函数解析式;
(3)若 ,预测 的值。
16. [开放性问答](实际模型的合理性评价)在一次实验建模中,某同学只用第一组数据确定反比例函数解析式,另一位同学用多组数据分别求比例系数并取平均值。你认为哪种方法更合理?请结合本课所学说明理由。
参考答案与解析
A层·基础夯实
1. B
解析:多组数据分别求比例系数并取平均值,可以减小单次测量误差对模型的影响,更适合近似建模。
2. D
解析:实际测量存在误差,点不完全在函数图象上是正常现象,反比例函数模型用于近似描述变量关系。
3. 24.73
解析:平均值为(24.5+25.0+24.7)÷3=24.733…,精确到0.01为24.73。
4. 不是用一组数据精确确定解析式,而是根据多组实验数据近似确定模型参数,并允许存在测量误差。
解析:本课重点在于从散点图和多组数据出发建立近似反比例函数模型。
5. A
解析:由模型得 y=36÷5=7.2。
6. 45;
解析:45.1、44.8、45.3 的平均值约为45,因此可取 k=45。
B层·理解运用
7. B
解析:由模型可得 I=20÷6.4=3.125。
8. (1);(2)当 时, A。
解析:电流与电阻的乘积近似为常数12,因此可建立反比例函数模型。
9. 1000
解析:平均值为(1002+998+1005+995+1000)÷5=1000。
10. (1)5 个 k 值均为60;(2),;(3) mol·L⁻¹。
解析:反比例函数模型中 k=Ct,各组数据的乘积均为60。
C层·拓展挑战
11. (1)乘积分别为24,24,24,24,24;(2),所以 或 ;(3)当 时, N。
解析:杠杆平衡时动力×动力臂为常数,因此两个变量成反比例关系。
12. (1)可以减小实验误差,使模型更稳定;(2) kPa;(3)预测值为 kPa,绝对误差约为 kPa。说明模型能近似描述关系,但实际测量存在误差。
解析:反比例函数模型是近似模型,预测值与实测值可能不完全一致。
13. 32.0;
解析:31.8、32.1、32.0 的平均值为31.966…,精确到0.1为32.0。
14. B
解析:b=48÷6=8。
15. (1);(2);(3)当 时,。
解析:用多组数据取平均值,可以得到较合理的比例系数。
16. 用多组数据分别求比例系数并取平均值的方法更合理。因为实际测量中常有误差,只用第一组数据可能使模型受偶然误差影响较大;取平均值能减小误差影响,使反比例函数模型更稳定、更接近实际关系。
解析:本题考查对近似建模思想的理解,回答时要突出“多组数据”“平均值”“减小误差”。
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