Содержание
Наибольшее и наименьшее значение функции на отрезке. Решение задач
Отыскание максимумов и минимумов — одна из самых распространенных задач при исследованиях функций.
Непрерывная на отрезке функция принимает свое наибольшее или наименьшее значение, либо в критических точках (в точках, в которых производная обращается в нуль или не существует), принадлежащих исследуемому промежутке, или на его концах .
На практике нахождения максимумов и минимумов похоже на отыскания локального экстремума, только добавляются края промежутка. Возможны случаи, когда максимумы и минимумы функций находятся в точках локального экстремума, а возможные — на краях отрезка.
Рассмотрим ряд примеров, чтобы ознакомить Вас с методикой исследования.
————————————
Примеры.
Определить наибольшее и наименьшее значение фунции на промежутке.
Сборник В.Ю. Клепко, В.Л. Голец «Высшая математика в примерах и задачах».
1. (4.55.б)
Функция определена на всем множестве действительных чисел
Найдем производную функции
Приравняем ее к нулю и определим критические точки
Проверим знак производной слева и справа от найденной точки
Производная при переходе через точку меняет знак с положительного на отрицательный , следовательно она является точкой локального максимума.
Найдем значение функции в точке
и на краях отрезка
Таким образом функция достигает максимума в точке локального экстремума и минимума на одном из краев отрезка .
2. (4.55.д)
На заданном промежутке функция определена; вычислим ее производную
Приравнивая нуля найдем критическую точку
Заданная точка принадлежит отрезку. Найдем значения функции во всех точках
Функция приобретает максимум и минимум в точках
3. (4.55.є)
Функция определена для всех значений аргумента .
Найдем производную
Из выражения видно, что производная отлична от нуля на промежутке определения, однако в точке она не существует.
Вычислим значение функции
Наибольшее значение функция принимает в точке , а наименьшее значение в критической точке .
————————————
Приведем решения задач из сборника Дубовика В.П., Юрика И.И. «Высшая математика».
4. (5.770)
Функция определена везде, потому приступим сразу к вычислению производной
Приравняем ее к нулю и находим критические точки
Найдем значения функции во всех подозрительных на экстремум точках
Из полученного набора значений следует, что функция принимает максимум и минимум на краях отрезка
5. (5.771)
На заданном интервале функция определена, проводим дифференцировку
Приравняв к нулю производную получим
Другую критическую точку найдем из условия, что производная не существует
Одна совпадает с началом отрезка. Вычислим значение функции на краях отрезка и в критических точках
Таким образом функция принимает максимальное значение в критической точке, а минимальное на конце отрезка
Из приведенных решений можно сделать выводы, что главным в исчислении является знание функций и умение дифференцировать. Все остальное сводится к отысканию значений функций в точках и анализа результатов. Изучайте свойства элементарных функций, правила нахождения производных, это Вам пригодится при решении примеров.
———————————————-
Посмотреть материалы:
Наибольшее и наименьшее значения функции
Понятие наибольшего и наименьшего значений функции.
Понятие набольшего и наименьшего значений тесно связано с понятием критической точки функции.
Определение 1
$x_0$ называется критической точкой функции $f(x)$, если:
1) $x_0$ — внутренняя точка области определения;
2) $f’\left(x_0\right)=0$ или не существует.
Введем теперь определения наибольшего и наименьшего значения функции.
Определение 2
Функция $y=f(x)$, определенная на промежутке $X$, достигает своего наибольшего значения, если существует точка $x_0\in X$, такая, что для всех $x\in X$ выполняется неравенство
\[f\left(x\right)\le f(x_0)\]
Определение 3
Функция $y=f(x)$, определенная на промежутке $X$, достигает своего наименьшего значения, если существует точка $x_0\in X$, такая, что для всех $x\in X$ выполняется неравенство
\[f\left(x\right)\ge f(x_0)\]
Теорема Вейерштрасса о непрерывной на отрезке функции
Введем для начала понятие непрерывной на отрезке функции:
Определение 4
Функция $f\left(x\right)$ называется непрерывной на отрезке $[a,b]$, если она непрерывна в каждой точке интервала $(a,b)$, а также непрерывна справа в точке $x=a$ и слева в точке $x=b$.
Сформулируем теорему о непрерывной на отрезке функции.
Теорема 1
Теорема Вейерштрасса
Непрерывная на отрезке $[a,b]$ функция $f\left(x\right)$ достигает на этом отрезке своего наибольшего и наименьшего значения, то есть существуют точки $\alpha ,\beta \in [a,b]$ такие, что для всех $x\in [a,b]$ выполняется неравенство $f(\alpha )\le f(x)\le f(\beta )$.
Геометрическая интерпретация теоремы изображена на рисунке 1.
Здесь функция $f(x)$ достигает своего наименьшего значения в точке $x=\alpha $ достигает своего наибольшего значения в точке $x=\beta $.
Схема нахождения наибольшего и наименьшего значений функции $f(x)$ на отрезке $[a,b]$
1) Найти производную $f'(x)$;
2) Найти точки, в которых производная $f’\left(x\right)=0$;
3) Найти точки, в которых производная $f'(x)$ не существует;
4) Выбрать из полученных в пунктах 2 и 3 точек те, которые принадлежат отрезку $[a,b]$;
5) Вычислить значение функции в точках, полученных в пункте 4, а также на концах отрезка $[a,b]$;
6) Выбрать из полученных значений наибольшее и наименьшее значение.2-2x-3=0\] \[x=-1,\ x=3\]
3) $f'(x)$ не существует в точке $x=1$
4) $3\notin \left[-2,2\right],\ -1\in \left[-2,2\right],\ 1\in \left[-2,2\right]$, однако 1 не принадлежит области определения;
5) Значения:
\[f\left(-2\right)=\frac{4+12+9}{-3}=-8\frac{1}{3}\] \[f\left(-1\right)=\frac{1+6+9}{-2}=-8\] \[f\left(2\right)=\frac{4-12+9}{1}=1\]
6) Наибольшее из найденных значений — $1$, наименьшее из найденных значений — $-8\frac{1}{3}$. Таким образом, получим:
\end{enumerate}
Ответ: $max=1,\ min==-8\frac{1}{3}$.
Наибольшее и наименьшее значение функции. Алгебра
Дата публикации: .
Что будем изучать:
1. Нахождение наибольшего и наименьшего значения по графику функции.
2. Нахождение наибольшего и наименьшего значения с помощью производной.
3. Алгоритм поиска наибольшего и наименьшего значения непрерывной функции y=f(x) на отрезке [a;b].
4. Наибольшее и наименьшее значение функции на незамкнутом интервале.
5. Примеры.
Нахождение наибольшего и наименьшего значения по графику функции
Ребята, мы с вами находили наибольшее и наименьшее значения функции и раньше. Мы смотрели на график функции и делали вывод, где функция достигает наибольшего значения, а где — наименьшего.
Давайте повторим:
По графику нашей функции видно, что наибольшее значение достигается в точке x= 1, оно равно 2. Наименьшее значение достигается в точке x= -1, и оно равно -2. Данным способом довольно просто находить наибольшие и наименьшие значения, но не всегда существует возможность построить график функции.
Нахождение наибольшего и наименьшего значения с помощью производной
Ребята, а как вы думаете, как с помощью производной можно найти наибольшее и наименьшее значение?
Ответ можно найти в теме экстремумы функции. Там мы с вами находили точки максимума и минимума, не правда ли термины похожи. Однако, путать наибольшее и наименьшее значение с максимум и минимум функции нельзя, это разные понятия.
Итак, давайте введем правила:
а) Если функция непрерывна на отрезке, то она достигает своего наибольшего и наименьшего значения на этом отрезке.
б) Наибольшего и наименьшего значения функция может достигать как на концах отрезках, так и внутри него.
Давайте рассмотрим этот пункт подробнее.
На рисунке а функция достигает своего наибольшего и наименьшего значения на концах отрезках [a;b].
На рисунке б функция достигает своего наибольшего и наименьшего значения внутри отрезка [a;b].
На рисунке в точка минимума находится внутри отрезка, а точка максимума — на конце отрезка, в точке b.
в) Если наибольшее и наименьшее значение достигается внутри отрезка, то только в стационарных или критических точках.
Алгоритм поиска наибольшего и наименьшего значения непрерывной функции y= f(x) на отрезке [a;b]
- Найти производную f'(x).
- Найти стационарные и критические точки внутри отрезка [a;b].
- Вычислить значение функции в стационарных и критических точках, а так же в f(a) и f(b).3}{3}$ + 2x2 + 4x — 5 на отрезке
а) [-9;-1], б) [-3;3], в) [3;9].
Решение: Найдем производную: y’= x2 + 4x + 4.
Производная существует на всей области определения, тогда нам надо найти стационарные точке.
y’= 0, при x= -2.
Дальнейшие расчеты проведем для требуемых отрезков.
а) Найдем значения функции на концах отрезка и в стационарной точки.
Тогда yнаим.= -122, при x= -9; yнаиб.= y = -7$\frac{1}{3}$, при x= -1.
б) Найдем значения функции на концах отрезка и в стационарной точке.Наибольшее и наименьшее значение достигается на концах отрезка.
Тогда yнаим.= -8, при x= -3, yнаиб.= 34, при x= 3.
в) Стационарная точка не попадает на наш отрезок, найдем значения на концах отрезка.
Тогда yнаим.= 34, при x= 3, yнаиб.= 436, при x= 9.Пример
Найти наибольшее и наименьшее значение функции y= x2 — 3x + 5 + |1-x| на отрезке [0;4].
Решение: Раскроем модуль и преобразуем нашу функцию:
y= x2 — 3x + 5 + 1 — x, при x ≤ 1.2 + 3}$= $\frac{3√3}{6}$= $\frac{√3}{2}$.Ответ: yнаиб.= $\frac{√3}{2}$.
Задачи для самостоятельного решения
а) Найти наибольшее и наименьшее значение функции y= x4 — 3x3 + 2x2 — 9x + 1
на отрезке а) [-3;1], б) [2;5], в) [-4;7].
б) Найти наибольшее и наименьшее значение функции y= x2 — 6x + 8 + |x — 2| на отрезке [-1;5].
в) Найти наибольшее и наименьшее значение функции y= $-2x-\frac{1}{2x}$ на луче (0;+∞).Наибольшее и наименьшее значение функции
Слайды и текст этой онлайн презентации
Слайд 1
Наибольшее и наименьшее значение функции
Открытый банк заданий по математике http://mathege.ru:8080/or/ege/Main.actionСлайд 2
a
b
a
b
Предположим, что функция f не имеет на отрезке [а; b] критических точек. Тогда она возрастает (рис. 1) или убывает (рис. 2) на этом отрезке. Значит, наибольшее и наименьшее значения функции f на отрезке [а; b] — это значения в концах а и b.
функция возрастает
функция убываетСлайд 3
a
b
a
b
Пусть теперь функция f имеет на отрезке [а; b] конечное число критических точек. Наибольшее и наименьшее значения функция f может принимать в критических точках функции или в точках а и b. Чтобы найти наибольшее и наименьшее значения функции, имеющей на отрезке конечное число критических точек, нужно вычислить значения функции во всех критических точках и на концах отрезка, а затем из полученных чисел выбрать наибольшее и наименьшее.
ПримерыСлайд 4
Этапы
1. Найти f /(x)
2. Найти критические точки, взять те, которые принадлежат данному отрезку.
3. Вычислить значения функции в критических точках и на концах отрезка.
4. Из вычисленных значений выбрать наименьшее или наибольшее
Найдите наименьшее значение функции y = x3 – 27x на отрезке [0; 4]
1) y / = 3×2 – 27
2) y / = 3×2 – 27 = 3(x2 – 9) = 3(x – 3)(x + 3)
3) y(0) = 0
1.Слайд 5
Найдите наименьшее значение функции y = x3 – 27x на отрезке [0; 4]
Найдем критические точки, которые принадлежат заданному отрезку.
Выбрать наименьшее из полученных значений.
1) y(0) = 0
2) y / = 3×2 – 27 = 3(x2 – 9) = 3(x – 3)(x + 3)
Значения функции в критических точках, которые принадлежат заданному отрезку.
Выполнение этапов решения можно изменить, как вам удобно.Слайд 6
Найдем критические точки, которые принадлежат заданному отрезку.
Выбрать наибольшее из полученных значений.
1) y(0) = 4
2) y / = 3×2 – 3 = 3(x2 – 1) = 3(x – 1)(x + 1)
Значения функции в критических точках, которые принадлежат заданному отрезку.
Найдите наибольшее значение функции y = x3 – 3x + 4 на отрезке [– 2; 0]
2.Слайд 7
Найдем критические точки, которые принадлежат заданному отрезку.
Выбрать наименьшее из полученных значений.
1) y(1) = 1 – 2 + 1 + 3 = 3
y(4) = 43– 2 42 + 4 + 3 = 39
2) y / = 3×2 – 4x + 1=
y(1) = 3
Значения функции в критических точках, которые принадлежат заданному отрезку.
Найдите наименьшее значение функции y = x3 – 2×2 + x +3 на отрезке [ 1; 4 ]
3.
3×2 – 4x + 1 = 0
D=16–4*3*1=4Слайд 8
Найдите наибольшее значение функции на отрезке [ -3; 3 ]
4.
Найдем критические точки, которые принадлежат заданному отрезку.
Выбрать наибольшее из полученных значений.
y(-3) = 11
Значения функции в критических точках, которые принадлежат заданному отрезку.
y(-3) = -25Слайд 9
Найдите наибольшее значение функции на отрезке [ 1; 9 ]
5.
Найдем критические точки, которые принадлежат заданному отрезку.
Выбрать наибольшее из полученных значений.
Значения функции в критических точках, которые принадлежат заданному отрезку.Слайд 10
Найдите наименьшее значение функции на отрезке [ 1; 9 ]
6.
Найдем критические точки, которые принадлежат заданному отрезку.
Выбрать наименьшее из полученных значений.
Значения функции в критических точках, которые принадлежат заданному отрезку.Слайд 11
Найдите наименьшее значение функции на отрезке [-10; 1 ]
7.
Найдем критические точки, которые принадлежат заданному отрезку.
Выбрать наименьшее из полученных значений.
Значения функции в критических точках, которые принадлежат заданному отрезку.Слайд 12
Найдите наименьшее значение функции на отрезке [-10; 1 ]
7.
Найдем критические точки, которые принадлежат заданному отрезку.
Выбрать наименьшее из полученных значений.
Значения функции в критических точках, которые принадлежат заданному отрезку.Слайд 13
Найдите наибольшее значение функции на отрезке [ 1; 9 ]
8.
Найдем критические точки, которые принадлежат заданному отрезку.
Выбрать наибольшее из полученных значений.
Значения функции в критических точках, которые принадлежат заданному отрезку.
Запишем функцию в удобном для дифференцирования видеСлайд 14
Найдите наибольшее значение функции y = 7cosx +16x – 2 на отрезке
9.
Функция на всей области определения возрастает. Нетрудно догадаться, что у / > 0. Тогда наибольшее значение функция будет иметь в правом конце отрезка, т.е. в точке х=0.
1. Найти f /(x)
2. Найти критические точки, взять те, которые принадлежат данному отрезку.
Если вы не догадались, то вычислите значения функции в каждом конце отрезка и выберите наибольшее.
0Слайд 15
Критических точек нет. Тогда наибольшее значение функция будет принимать в одном из концов отрезка.
Можно было и раньше догадаться, что наибольшее значение будет именно в левом конце отрезка! Как?
Найдите наибольшее значение функции y = 10sinx – x + 7 на отрезке
10.
1. Найти f /(x)
2. Найти критические точки, взять те, которые принадлежат данному отрезку.
0Слайд 16
Функция на всей области определения убывает. Нетрудно догадаться, что у / Найдите наименьшее значение функции y = 5cosx – 6x + 4 на отрезке
16.
1. Найти f /(x)
2. Найти критические точки, взять те, которые принадлежат данному отрезку.
1
0
Если вы не догадались, то вычислите значения функции в каждом конце отрезка и выберите наименьшее.Слайд 17
Найдите наибольшее значение функции y = 12cosx + 6 x – 2 + 6 на отрезке
11.
1. Найти f /(x)
2. Найти критические точки, взять те, которые принадлежат данному отрезку.Слайд 18
Найдите наибольшее значение функции y = 12cosx + 6 x – 2 + 6 на отрезке
12.
1. Найти f /(x)
2. Найти критические точки, взять те, которые принадлежат данному отрезку.
Убедимся, что данная точка является точкой максимума на заданном промежутке. Значит, наибольшее значение функция достигает именно в этой точке. Тогда значения функции в концах отрезка можно не считать.
Можно рассуждать иначе
maxСлайд 19
Найдите наименьшее значение функции y = 11 + – х – cosx на отрезке
13.
1. Найти f /(x)
2. Найти критические точки, взять те, которые принадлежат данному отрезку.
Можно убедиться, что данная точка является точкой минимума на заданном промежутке. Значит, наименьшее значение функция достигает именно в этой точке. Тогда значения функции в концах отрезка можно не считать.
minСлайд 20
Найдите наименьшее значение функции y = 4tgx – 4x – + 5 на отрезке
14.
1. Найти f /(x)
2. Найти критические точки, взять те, которые принадлежат данному отрезку.
0Слайд 21
Найдите наибольшее значение функции y = 3tgx – 3x + 5 на отрезке
15.
1. Найти f /(x)
2. Найти критические точки, взять те, которые принадлежат данному отрезку.
0
-1
0Слайд 22
При использовании материалов сайта необходимо сделать ссылку на сайт http://le-savchen.ucoz.ru
Урок на тему «Наибольшее и наименьшее значение функции»
Урок на тему «Наибольшее и наименьшее значение функции»
Цели урока.
Образовательные: дать определение наибольшего и наименьшего значений, выявить, в каких точках области определения функция может иметь наибольшее и наименьшее значение, составить алгоритм отыскания наибольшего и наименьшего значений.
Развивающие: совершенствование умений по применению приемов мышления, овладение содержанием и структурой поисковой работы.
Воспитательные: умение высказывать и аргументировать свою точку зрения, воспитывать работу в команде.
Структура урока.
I. Актуализация знаний.
Мобилизующее начало
Фронтальный опрос по теме «Исследование функции на монотонность и экстремумы» с целью актуализации знаний
Самостоятельная работа по теме «Исследование функции на монотонность и экстремумы» с целью проверки усвоения темы
Беседа с целью мотивации изучения новой темы, постановка цели и задач урока
II. Формирование новых знаний и способов действия.
Фронтальная исследовательская работа поискового характера с целью определения, при каком значении аргумента функция может принимать наибольшее или наименьшее значение
Обсуждение результатов исследовательской работы и их обобщение с целью определения того, как аналитическими средствами можно найти точки, в которых функция принимает наибольшее или наименьшее значение.
Беседа с целью составления алгоритма для отыскания наибольшего и наименьшего значений
III. Применение знаний, умений и навыков.
Решение задач с целью усвоения алгоритма на материализованном уровне
Подведение итогов урока, постановка домашнего задания
Ход урока.
I. Актуализация знаний.
Мобилизующее начало(1 мин.)
Фронтальный опрос по теме «Исследование функции на монотонность и экстремумы» с целью актуализации знаний
Здравствуйте.
Давайте с вами вспомним, что мы изучали на протяжении последних уроков? (Экстремумы функции) Какие точки мы назвали точками максимума, минимума? (точкой максимума называется такая точка, в которой функция принимает наибольшее значение в окрестности этой точки. Точкой минимума называется такая точка, в которой функция принимает наименьшее значение в окрестности этой точки).
И конечно же давайте вспомним алгоритм исследования функции на монотонность и экстремумы:
Найти производную функции f`(x)
Найти стационарные и критические точки: f`(x)=0, f`(x) – не существует.
Отметить стационарные и критические точки на числовой прямой и определить знаки производной на получившихся промежутках
Записать точки экстремума, опираясь на следующее правило: при переходе через критическую(стационарную) точку производная меняет знак с плюса на минус – точка максимума, производная меняет знак с минуса на плюс – точка минимума.
Самостоятельная работа по теме «Исследование функции на монотонность и экстремумы» с целью проверки усвоения темы
Чтобы проверить, как хорошо вы усвоили данную тему, напишем небольшую самостоятельную работу, в которой требуется исследовать функцию на монотонность и экстремумы, а также по графику производной функции определить промежутки возрастания (убывания) и указать точки экстремума.
Самостоятельная работа.
1 вариант
1.Исследовать функцию на монотонность и экстремумы:
2. На рисунке изображен график производной функции f(x), определенной на интервале (-∞;+ ∞). Укажите точки максимума функции, а также промежутки убывания функции.
2 вариант
1.Исследовать функцию на монотонность и экстремумы:
2. На рисунке изображен график производной функции f(x), определенной на интервале (-∞;+ ∞). Укажите точки минимума функции, а также промежутки возрастания функции.
Беседа с целью мотивации изучения новой темы, постановка цели и задач урока
Ребята, посмотрите на график и назовите наибольшее и наименьшее значение функции. ( наибольшее значение = 7, наименьшее значение = -3)
Все правильно. Как видите, определить наибольшее и наименьшее значение функции по ее графику нам не составило труда. Но нам может быть не дан график, а дано аналитическое задание функции, график которой нам будет сложно построить. Нам снова совершенно необходимо найти способ определения наиб. и наим. значения функции не строя график.
Для того, чтобы выяснить, в каких точках области определения функция может принимать наибольшее и наименьшее значение, воспользуемся тем, что мы умеем это делать по графику функции.
Для этого рассмотрим следующие графики:
— Посмотрите на первый график и скажите, в каких точках функция принимает свое наибольшее и наименьшее значение?(наибольшее в точке с, а наименьшее в точке b)
— А чем являются эти точки?(точка с – точка максимума функции, точка b – точка минимума функции)
— Посмотрите на второй график и скажите, в каких точках функция принимает свое наибольшее и наименьшее значение?(наибольшее в точке d, а наименьшее в точке а)
— А чем являются эти точки?(эти точки – концы области определения функции)
— Посмотрите на третий график и скажите, в каких точках функция принимает свое наибольшее и наименьшее значение?(наибольшее в точке b, а наименьшее в точке а)
— А чем являются эти точки?(точка b – это точка максимума функции, точка а – граница области определения функции)
— Всё верно. Мы рассмотрели различные примеры функций, заданных графически. Давайте сделаем вывод, в каких точках области определения функция может иметь наибольшее и наименьшее значения. ( в точках экстремума или на концах отрезка, являющимся областью определения функции)
— Как вы думаете, как аналитическими средствами можно найти наибольшее или наименьшее значение функции, опираясь на тот вывод, который мы сделали?(найти значение функции в точках экстремума и на концах отрезка, являющимся областью определения функции)
— Достаточно ли нам знаний, чтобы это сделать?(да, найти значение функции в точке экстремума – значит найти экстремум функции, а это мы уже умеем делать по алгоритму)
— А что значит найти значение функции на концах отрезка, являющимся областью определения функции? (для этого нужно подставить граничные значения области определения в функцию)
— Да, верно! Мы нашли значения функции в точках экстремума и на концах промежутка, как теперь найти наибольшее или наименьшее значение функции? (все полученные значения нужно сравнить: большее число – это будет наибольшее значение функции, меньшее число – наименьшее значение функции)
— Вы правильно рассуждали, давайте теперь составим алгоритм для отыскания наибольшего и наименьшего значения функции:
Алгоритм отыскания наибольшего и наименьшего значения функции:
Найти критические (и стационарные) точки функции на области определения функции.
Найти значения функции в критических точках и на концах отрезка, являющимся областью определения функции
Выбрать из полученных значений наибольшее и наименьшее, если они существуют
Елена Игоревна, мы специально рассмотрели случай, когда обл. опр-я ф-ции отрезок, а случай с интервалом рассмотрим на примере специально подобранной задачи.
Решение задач с целью усвоения алгоритма на материализованном уровне.
— Теперь применим этот алгоритм при решении задач. Он перед вами, поэтому при решении задач проговариваем каждый пункт и выполняем четко его шаги.
Задание:
Найти наибольшее и наименьшее значения функции: на отрезке [0,2]
Решение:
Если останется время, то решаем аналогичные задания.
Подведение итогов урока, постановка домашнего задания
– Сегодня на уроке мы с вами научились находить наибольшее и наименьшее значения функции, составили алгоритм для их отыскания.
Давайте его ещё раз повторим:
1. Найти критические (и стационарные) точки функции на области определения функции.
2.Найти значения функции в критических точках и на концах отрезка, являющимся областью определения функции
3.Выбрать из полученных значений наибольшее и наименьшее, если они существуют
Домашнее задание аналогично тому, что решали на уроке.
Наибольшее и наименьшее значения функции двух переменных в замкнутой области
Наибольшее и наименьшее значения функции двух переменных в замкнутой области
Рассмотрим некоторое множество D точек на плоскости. Напомним ряд следующих определений.
Точка
называется внутренней точкой множества D, если она принадлежит этому множеству вместе с некоторой своей окрестностью.
Точка
называется граничной точкой множества D, если в любой ее окрестности имеются точки как принадлежащие D, так и не принадлежащие этому множеству.
Совокупность всех граничных точек множества D называется его границей Г.
Множество D называется областью (открытым множеством), если все его точки внутренние.
Множество D с присоединенной границей Г, т. е.
, называется замкнутой областью.
Область называется ограниченной, если она целиком содержится внутри круга достаточно большого радиуса.
Определение 22.1. Наибольшее или наименьшее значение функции в данной области называется абсолютным экстремумом (абсолютным максимумом или абсолютным минимумом) функции в этой области.
Теорема 22.1*. Абсолютный экстремум непрерывной функции
в области достигается либо в критической точке функции, принадлежащей этой области, либо в граничной точке области.
Пример 22.1.
Найти наибольшее и наименьшее значения функции
в треугольной области с вершинами
Решение:
Изобразим область графически, рис. 22.1.
Найдем частные производные функции:
Определим ее критические точки из решения системы уравнений:
Таким образом, критической точкой функции является точка
, принадлежащая области .
Вычислим
Исследуем поведение функции на границе области.
На отрезке
, следовательно, для всех точек отрезка. Имеем функцию одной переменной .
Найдем производную для
и определим критические точки на данном отрезке из решения уравнения . Получаем, . Вычислим значение функции в точке . Вычислим также значения функции на концах отрезка: .
На отрезке
, следовательно
для всех точек отрезка. Имеем функцию одной переменной
. Найдем производную для и определим критические точки па данном отрезке из решения уравнения . Получаем . Вычислим значение функции в точке . Вычислим также значения функции на концах отрезка: (получено ранее), .
Рассмотрим отрезок АВ. Он представляет собой часть прямой, проходящей через точки
. Получим уравнение данной прямой по формуле . Имеем
Таким образом, на отрезке
, следовательно . Имеем функцию одной переменной . Найдем производную для : и определим критические точки па данном отрезке из решения уравнения . Получаем . Вычислим значение функции в точке Значения функции на концах отрезка вычислены ранее.
Сравнив все вычисленные значения функции, имеем
Эта лекция взята со страницы лекций по предмету математический анализ:
Предмет математический анализ
Возможно вам будут полезны эти страницы:
5.10.09 Экстремум функции. Наибольшее и наименьшее значения
Определение. Говорят, что функция , заданная на некотором промежутке, имеет максимум (минимум) в точке из этого промежутка, если существует такая окрестность точки , что для всех из этой окрестности .
Максимум или минимум называют экстремумом функции.
По определению максимума и минимума функции они могут достигаться только во внутренней точке области ее определения, так как требуется чтобы имела смысл во всех точках окрестности .
Понятие экстремума нельзя смешивать с понятием наибольшего и наименьшего значений функции на всем промежутке ее задания. Экстремальные значения функции являются наибольшими или наименьшими только по отношению к близлежащим точкам, а по отношению к другим точкам значение может оказаться и не наибольшим или не наименьшим. Когда же говорят о наибольшем значении на , то под этим понимают такое ее значение, больше которого нет ни в одной точке этого отрезка, включая и концы. Следовательно, наибольшим и наименьшим значениями функции на отрезке могут быть либо экстремальные значения, либо значения на концах .
Практические способы нахождения точек, в которых функция имеет экстремум, базируются на следующих теоремах.
Теорема 1. (Необходимое условие экстремума).
Если функция имеет экстремум в точке и существует , то .
Условие не является достаточным для существования экстремума, то есть производная может обращаться в нуль и в точках, где нет экстремума. Например, для производная , если , однако экстремума в этой точке нет, поскольку в любой окрестности нуля есть точки, значения функции в которых будут и больше, и меньше, чем .
Точки, в которых производная обращается в нуль, называют стационарными. Функция может иметь экстремум также в точках, где обращается в бесконечность или не существует. Все такие точки называют подозрительными на экстремум или критическими.
Для того чтобы решить вопрос о наличии экстремума в подозрительной точке, надо каждую точку подвергнуть дополнительному исследованию.
Первый способ исследования. (Первый достаточный признак экстремума).
Если при переходе через подозрительную точку в направлении возрастания меняет знак, то в этой точке имеет экстремум, причем: 1) если знак меняется с на , то в точке – максимум,
2) если с на , то в точке – минимум.
Если же при переходе через точку не меняет знака, то в этой точке нет экстремума.
Пример 1. Исследовать на экстремум функцию .
Решение. Функция определена на всей числовой оси. Ее производная всюду конечна, следовательно, подозрительными на экстремум будут только стационарные точки. Решая уравнение , получим . Исследуем знак производной в непосредственной близости от точек и : и , то есть при переходе через точку слева направо изменила знак с на , следовательно, в этой точке максимум, ; и , следовательно, в точке – минимум, .
Пример 2. Исследовать на экстремум функцию .
Решение. Производная не обращается в нуль ни при каком конечном значении . В точке она обращается в бесконечность. Так как при и при , то в точке функция имеет минимум, .
Если имеет несколько критических точек, то поступают следующим образом. Расположим эти точки в порядке возрастания:
. (1)
В каждом из интервалов существует конечная , имеющая постоянный знак в каждом интервале (если бы меняла знак, то в силу непрерывности внутри интервала нашлась бы точка, в которой , что невозможно, так как все такие точки перечислены в (1)). Взяв по одной точке из каждого интервала, получим некоторую последовательность знаков , что позволит сразу решить вопрос о наличии экстремума в каждой подозрительной точке.
Пример 3. Исследовать на экстремум функцию
.
Решение. Функция определена на промежутке .
Производная всюду конечна, следовательно, подозрительными на экстремум будут только стационарные точки. Решая уравнение , найдем . (Точки уже записаны в порядке возрастания.)
Промежуток этими точками разобьется на интервалы .
Учитывая, что на знак влияют только два ее сомножителя и , определение ее знаков в каждом из интервалов проведем по следующей схеме:
—
—
—
+
—
—
+
+
Знак
+
+
—
+
Отсюда делаем вывод, что в точке экстремума нет, в точке – максимум, , а в точке – минимум, .
Второй способ исследования. (второй достаточный признак экстремума).
Пусть имеет в точке и в ее окрестности непрерывные первую и вторую производные, причем . Тогда имеет в точке минимум (максимум), если .
Пример 4. Исследовать на экстремум функцию .
Решение. Находим , стационарные точки . В точке имеем максимум, так как , а в точке – минимум, так как , причем .
Второй способ исследования практически более удобен, так как он быстрее приводит к цели, но он не всегда применим. Этим способом не охватываются случаи, когда в исследуемой точке не существует первой производной, а также когда вторая производная равна нулю. Иногда и вычисление второй производной настолько громоздко, что проще воспользоваться первым способом.
Пример 5. Исследовать на экстремум функцию .
Решение. По определению модуля заданную функцию перепишем в виде
Очевидно, что для и для , то есть имеются разные односторонние производные, следовательно, в точке не существует. Так как стационарных точек нет, то единственной точкой, подозрительной на экстремум, является . Второй достаточный признак экстремума неприменим, так как . Воспользуемся первым достаточным признаком. Поскольку при переходе через точку слева направо сменила знак с на , то в этой точке имеет минимум и .
Пример 6. Найти наибольшее и наименьшее значения функции на отрезке .
Решение. Для решения задачи достаточно вычислить значения функции в критических точках и на концах отрезка, а затем, не проводя исследования на экстремум, сравнить полученные значения и выбрать из них наименьшее и наибольшее значения. Найдем . Из уравнения находим стационарные точки . Других подозрительных точек нет. Сравнивая значения , , , заключаем, что является наименьшим, а – наибольшим значениями функции на .
Вопросы для самопроверки и упражнения.
1. Может ли значение максимума функции оказаться меньше минимума этой же функции?
Ответ: Да.
2. Известно, что если слева от возрастает, а справа убывает, то в точке функция имеет максимум. Верно ли обратное утверждение?
Ответ: Нет.
3. Может ли монотонная функция иметь экстремум?
Ответ: Нет.
4. Может ли функция, имеющая максимум, не иметь наибольшего значения? Может ли функция, имеющая наибольшее значение, не иметь максимума?
Ответ: Да (в обоих случаях).
5. Найти точки экстремума функций:
A) . Ответ: при , при .
Б) . Ответ: экстремума нет.
6. Найти наибольшее и наименьшее значения функций:
А) на . Ответ: и .
Б) на . Ответ: 0 и 8.
7. Существуют ли наименьшее и наибольшее значения функции на ?
Ответ: наименьшее не существует, а наибольшее равно 1.
< Предыдущая Следующая > советов GK — список самых длинных, самых больших, самых высоких и высоких мест в мире | Ханда Ка Фунда
Главная »Блог» GK Tips — Список самых длинных, самых больших, самых высоких и высоких мест в мире и в Индии
Среда, 18 сентября 2019 г.
Самые высокие, самые длинные, самые высокие, самые большие, самые маленькие места составляют важную часть вопросов на конкурсных экзаменах, таких как XAT, IIFT, IBPS, TISS, Bank PO и т. Д. Ниже приведен список некоторых из самых важных самых длинных, самых больших и высоких мест в округе. мир и в Индии.
Этот пост разделен на две части: «В мире» и «Внутри Индии».
В первом разделе «Вокруг света» все места были разделены на подразделы на основе самого длинного, самого большого, самого высокого, самого высокого, самого маленького и самого большого.
Во втором разделе «Внутри Индии» все места были разделены на подразделы на основе самого длинного, самого большого, самого маленького и самого высокого.
Этот пост был тщательно составлен, чтобы включить самые важные места, которые можно задать на экзаменах.
Общие знания IIFT (GK) Документы за предыдущий год с вопросами и ответами — 2012
IIFT Общие знания (GK) Документы за предыдущий год с вопросами и ответами — 2013
Общие знания IIFT (GK) Документы за предыдущий год с вопросами и ответами — 2014
IIFT Общие знания (GK) Документы за предыдущий год с вопросами и ответами — 2015
IIFT Общие знания (GK) Документы за предыдущий год с вопросами и ответами — 2016
IIFT Общие знания (GK) Документы за прошлый год с вопросами и ответами — 2017Crack CAT с Unacademy!
Используйте реферальный код HANDA , чтобы получить скидку 10%.
- Ежедневные живые классы
- Живые тесты и викторины
- Структурированные курсы
- Персонализированный коучинг
- Ежедневные живые классы
- Живые тесты и викторины
- Структурированные курсы
- Персонализированный коучинг
- Ежедневные живые классы
- Живые тесты и викторины
- Структурированные курсы
- Персонализированный коучинг
- Выберите целевой компьютер, целевой компилятор (если их несколько) и тип данных (одинарный, двойной, целочисленный).
- Войдите в систему на целевой машине.
- Запустите любой веб-браузер и укажите открытый или безопасный URL-адрес для LINMath, онлайн-источника математического программного обеспечения LC.
- На домашней странице LINMath прокрутите вниз до «Основного указателя GAMS» и выберите категорию R (Процедуры обслуживания).
- На следующей странице выберите R1 (Машинно-зависимые константы).
- На следующей странице выберите библиотеку MSSL3.
Предупреждение : LINMath также предложит вам подпрограммы из библиотеки SLATEC, но избегайте их.Процедуры отчетов SLATEC по самому большому / самому маленькому размеру имеют внутренние недостатки, которые делают их устаревшими и ненадежными на современных машинах LC. - На следующей странице (MSSL3) выберите из этих трех подпрограмм те, которые соответствуют вашим потребностям:
R0MACH для одинарной точности
D0MACH для двойной точности
I0MACH для целочисленных значений
При отображении комментария к исходному коду (Fortran с версией C, встроенной в комментарии) для каждой подпрограммы, сохраните его в файл с помощью меню «Файл» в браузере.
- На целевой машине и компиляторе скомпилируйте и запустите тестовый код, вызывая процедуру MSSL3, которая сообщает текущую локальную информацию об интересующем вас типе данных, где
R = R0MACH (1) сообщает наименьшую положительную величину.
R = R0MACH (2) сообщает о самой большой положительной звездной величине.
R = R0MACH (3) сообщает наименьший относительный интервал.
R = R0MACH (4) сообщает о самом большом относительном интервале.
R = R0MACH (5) сообщает значение log10 арифметической базы (обычно 2).D = D0MACH (1) — D0MACH (5)
сообщает то же, что и R0MACH, за исключением двойной точности.I = I0MACH (9) сообщает наибольшую целочисленную величину.
I = I0MACH (12) сообщает наименьший показатель степени (одинарная точность).
I = I0MACH (13) сообщает наибольший показатель степени (одинарная точность).
I = I0MACH (15) сообщает наименьший показатель степени (двойная точность).
I = I0MACH (16) сообщает наибольший показатель степени (двойная точность).
(также могут передаваться другие целочисленные значения) 1) Жилое и коммерческое строительство (Девелопмент)
2) Сельское хозяйство и аквакультура (Сельскохозяйственное земледелие для 2.1 / 2.2, Животноводство для 2.3 / 2.4)
2.1) Однолетние и многолетние недревесные культуры
2.2) Лесные и целлюлозные плантации
2.3) Животноводство и животноводство
2.4) Морские и пресноводные аквакультура
3) Производство энергии и горнодобывающая промышленность (Энергетика)
4) Транспортные коридоры и коридоры обслуживания (Транспорт)
5) Использование биологических ресурсов (Сбор урожая для 5.1 / 5.4, Лесозаготовка для 5.2 / 5.3)
5.1) Охота и сбор наземных животных
5.2) Сбор наземных растений
5.3) Лесозаготовка и заготовка древесины
5.4) Рыболовство и сбор урожая в водной среде ресурсы
6) Человеческое вторжение и нарушение (нарушение)
7) Модификации естественной системы (модификации системы)
8) Инвазивные и другие проблемные виды, гены и заболевания (инвазивные)
9) Загрязнение (Загрязнение)
10) Геологические события (исключены из нашего анализа)
11) Изменение климата и суровая погода (Климат)
12) Другие варианты (исключены из нашего анализа)
Автор: W.J.R. и C.W. разработали исследование; W.J.R. и C.W. провели исследование; W.J.R. и C.W. проанализировали данные; и W.J.R., C.W., T.M.N., M.H., A.J.W. и D.J.M. написал газету.
Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
Эта статья представляет собой прямое представление PNAS. T.E.L. является приглашенным редактором по приглашению редакционной коллегии.
Эта статья содержит вспомогательную информацию на сайте www.pnas.org/lookup/suppl/doi:10.1073/pnas.1702078114/-/DCSupplemental.
- Кто: Центр передовых конструкций и композитов Университета штата Мэн
- Что: 2,06 кубических метра (для самого крупного твердого объекта) / 7,72 метра (для самой большой лодки)
- Где: США (Ороно, штат Мэн)
- Когда: 10 октября 2019
- Кто: Центр передовых конструкций и композитов Университета штата Мэн
- Что: 343.61 кубический метр
- Где: США (Ороно, штат Мэн)
- Когда: 10 октября 2019 года
- Кто: Джеймс Брутон
- Что: 3,62 метра
- Где: Великобритания (Винчестер)
- Когда: 20 октября 2017 г.
- Кто: Джонти Гурвиц
- Что: 80, 100, 30 микрон
- Где: Германия (Карлсруэ)
- Когда: 13 февраля 2015 г.
- Кто: Тибо Пинсар, Université de Franche-Comté, Université Libre de Bruxelles
- Что: 0,3 миллиметра
- Где: Франция (Безансон)
- Когда: 14 декабря 2018 г.
В мире: самая длинная в мире
S. No. | Тип | Место |
---|---|---|
1. | Самая длинная река | Нил |
2. | Самая длинная железная дорога | Транссибирская магистраль |
3. | Самый длинный автомобильный туннель | Тоннель Ледаль, Норвегия (длина 24,51 км) |
4. | Самая длинная железнодорожная платформа | Горакхпур (Уттар-Прадеш, Индия) |
5. | Самый длинный судовой канал | Морской путь Сен-Лоуренс (США и Канада) |
6. | Самая длинная речная плотина | Hirakud Dam, Одиша, Индия |
7. | Самый длинный горный хребет | Анды (Южная Америка, длина = 5500 м) |
8. | Самая длинная стена | Китайская стена |
Скачать документы IIFT GK 2012-2017 (с ответами)
в мире: самый большой в мире
S. No. | Тип | Место |
---|---|---|
1. | Самый большой континент | Азия |
2. | Самая большая дельта | Дельта Ганга (состоит из Бангладеш и штата Западная Бенгалия, Индия) |
3. | Самая большая пустыня | Пустыня Сахара (занимает площадь 3,5 миллиона квадратных миль) |
4. | Самый большой остров | Гренландия |
5. | Самая большая плотина | Плотина Три ущелья (пересекает реку Янцзы в Китае) |
6. | Самая большая библиотека | Библиотека Соединенных Штатов Америки, Вашингтон Д.С. |
7. | Самая большая морская птица | Альбатрос |
8. | Самый большой город по численности населения | Токио, Япония |
9. | Самый большой полуостров | Аравийский полуостров |
10. | Крупнейшая солнечная электростанция | Солнечный парк Янчи, Китай |
Скачать документы IIFT GK 2012-2017 (с ответами)
В мире: самый высокий, самый маленький, самый большой в мире
С.No. | Тип | Место |
---|---|---|
1. | Самое высокое животное | Жираф |
2. | Самое высокое здание | Бурдж-Халифа (828 м) |
3. | Самый высокий памятник | Gateway Arch (США) |
4. | Самая маленькая птица | Колибри |
5. | Самый маленький континент | Австралия |
6. | Самая маленькая планета | Меркурий |
7. | Самая большая страна по площади | Россия |
8. | Самая большая планета | Юпитер |
9. | Самый большой океан | Тихий океан |
10. | Самое горячее место | Долина Смерти, Калифорния, США. |
11. | Самое глубокое озеро | Байкал (Сибирь) |
12. | Самый глубокий океан | Тихий океан |
Скачать документы IIFT GK 2012-2017 (с ответами)
Crack CAT с Unacademy!
Используйте реферальный код HANDA , чтобы получить скидку 10%.
В мире: самый высокий в мире
С.No. | Тип | Место |
---|---|---|
1. | Самая высокая горная вершина | Mt. Эверест |
2. | Самый высокий горный хребет | Большие Гималаи |
3. | Самое высокое плато | Памир Тибет (Крыша мира) |
4. | Самый высокий вокзал | Железнодорожная станция Тангула |
5. | Самое высокое озеро | Озеро Титикака |
6. | Самое высокое падение | Водопад Анхель (Венесуэла, расположенный на притоке Рио Карони) |
7. | Металл с наивысшей температурой плавления и кипения | Вольфрам |
8. | Самая высокая столица | Ла-Пас (Боливия) |
Скачать документы IIFT GK 2012-2017 (с ответами)
Внутри Индии: самый длинный в Индии
С.No. | Тип | Место |
---|---|---|
1. | Самая длинная река | Ганг |
2. | Самый длинный приток | Ямуна |
3. | Штат с самой длинной береговой линией | Гуджарат (1214.7 км) |
4. | Самая длинная плотина | Хиракуд (стоит на берегу реки Маханади) |
5. | Самый длинный пляж | Марина Бич, Ченнаи |
6. | Самая длинная электрифицированная железнодорожная линия | Расположен между станциями Черлопалли и Рапуру в штате Андхра-Прадеш. |
7. | Самая длинная дорога | NH 44 (из Сринагара в Каньякумари) |
8. | Самая длинная железнодорожная платформа | Gorakhpur, Уттар-Прадеш |
9. | Самый длинный канал | Канал Индиры Ганди |
Скачать документы IIFT GK 2012-2017 (с ответами)
Внутри Индии: самый большой в Индии
С.No. | Тип | Место |
---|---|---|
1. | Самый большой музей | Индийский музей (найден Азиатским обществом Бенгалии, Калькутта) |
2. | Самая большая пустыня | Пустыня Тар (также известная как Великая индийская пустыня; образует естественную границу между Индией и Пакистаном) |
3. | Крупнейший штат по площади | Раджастан |
4. | Самый большой лесной штат | Мадхья-Прадеш |
5. | Самая большая мечеть | Джама Масджид |
6. | Самый большой порт | Порт Джавахарлала Неру (также известный как Нхава Шева, расположен в Махараштре, Мумбаи) |
7. | Самый большой речной остров | Остров Маджули (расположен в Ассаме на реке Брахмапутра) |
8. | Самая большая библиотека | Национальная библиотека Индии (Калькутта) |
9. | Самое большое соленое озеро | Озеро Чилка (Одиша) |
10. | Крупнейшая союзная территория | Джамму и Кашмир |
Скачать документы IIFT GK 2012-2017 (с ответами)
Внутри Индии: самый маленький, самый высокий в Индии
S. No. | Тип | Место |
---|---|---|
1. | Самый маленький штат по площади | Гоа (3702 км 2 ) |
2. | Самый маленький штат по численности населения | Сикким |
3. | Самая маленькая союзная территория | Лакшвадип (32 км 2 ) |
4. | Высшая награда | Бхарат Ратна |
5. | Самая высокая плотина | Плотина Техри (расположена на реке Бхагиратхи в Уттаракханде, Индия) |
6. | Награда за высшую галантность | Парам Вир Чакра |
7. | Высшая спортивная награда | Раджив Ганди Кхель Ратна |
8. | Самый высокий аэропорт | Аэропорт Кушок Бакула Римпочи (Лех, J&K) |
9. | Самый высокий водопад | Jog Falls, Карнатака |
10. | Самое дождливое место | Маусинрам (Мегхалая, Индия) |
Скачать документы IIFT GK 2012-2017 (с ответами)
Другие сообщения, связанные с общими знаниями
Как подготовиться к общим знаниям (GK) для IIFT
Слияния и поглощения для общих знаний Подготовка к IIFT / XAT
Книги и авторы, важные для подготовки общих знаний (GK) к IIFT и XAT
Главы важных организаций Индии и мира для подготовки общих знаний
IIFT Пробный тест для общих знаний (GK) Раздел
Ознакомьтесь с разделом IIFT и XAT GK с нашим онлайн-курсом GK — только рупий.499
Узнайте больше о курсе IIFT GK
Crack CAT с Unacademy!
Используйте реферальный код HANDA , чтобы получить скидку 10%.
Если вы нашли этот пост полезным, поделитесь им с друзьями на Facebook / WhatsApp. Если вы найдете что-то, что мы упустили, опубликуйте их в разделе комментариев ниже.
наибольших и наименьших чисел | Высокопроизводительные вычисления
Доступные номера
Наибольшие (и наименьшие) числа, которые вы можете представить, зависят от используемого компьютера (набора микросхем), используемого компилятора и типа данных (одинарная точность, двойная точность или целое число). Выполните следующие шаги, чтобы найти ценности, наиболее соответствующие вашим потребностям:
Экологические крайности в JSTOR
Abstract
Биостатистика заставляет экологов задуматься, прежде всего, о среднем значении и дисперсии вероятностного распределения.Но многие проблемы, представляющие биологический интерес, касаются крайних значений переменной (например, самая высокая температура, самая большая сила, самая продолжительная засуха, максимальная продолжительность жизни), а не ее центральной тенденции. Такие крайности не учитываются в стандартной биостатистике. В этих случаях может оказаться полезным альтернативный подход — статистика крайностей. В пределе большого количества измерений вероятностная структура экстремальных значений соответствует обобщенному распределению, описываемому тремя параметрами.На практике эти параметры оцениваются с использованием методов максимального правдоподобия. Используя эту оценку распределения вероятностей экстремальных значений, можно предсказать ожидаемое время между наложением экстремальных значений заданной величины (время возврата) и установить доверительные границы для этого прогноза. Используя данные о температуре поверхности моря, гидродинамических силах, вызванных волнами, скорости ветра и продолжительности жизни человека, мы показываем, что точные долгосрочные прогнозы иногда могут быть сделаны на основе удивительно небольшого количества измерений, если в приложении проявляется соответствующая осторожность. статистики.Например, точный долгосрочный прогноз температуры поверхности моря может быть получен из краткосрочных данных, которые являются аномальными в том смысле, что они содержат эффекты экстремального уровня Эль-Ниньо. В случае сил, вызванных волнами, и скоростей ветра распределение вероятностей экстремальных значений схоже по годам и в разных местах, что указывает на возможное существование объединяющих принципов, управляющих этими явлениями. Обсуждаются ограничения и возможное неправильное использование метода.
Журнал Information
Ecology публикует статьи, в которых рассказывается об основных элементах экологических исследований.Упор делается на краткие, ясные статьи, документирующие важные экологические явления. Журнал публикует широкий спектр исследований, которые включают в себя быстро расширяющийся круг вопросов, методов, подходов и концепций: палеоэкология через современные явления; эволюционная, популяционная, физиологическая, общественная и экосистемная экология, а также биогеохимия; включая описательный, сравнительный, экспериментальный, математический, статистический и междисциплинарный подходы.
Информация для издателя
Wiley — глобальный поставщик контента и решений для рабочих процессов с поддержкой контента в областях научных, технических, медицинских и научных исследований; профессиональное развитие; и образование.Наши основные направления деятельности выпускают научные, технические, медицинские и научные журналы, справочники, книги, услуги баз данных и рекламу; профессиональные книги, продукты по подписке, услуги по сертификации и обучению и онлайн-приложения; образовательный контент и услуги, включая интегрированные онлайн-ресурсы для преподавания и обучения для студентов и аспирантов, а также для учащихся на протяжении всей жизни. Основанная в 1807 году компания John Wiley & Sons, Inc. уже более 200 лет является ценным источником информации и понимания, помогая людям во всем мире удовлетворять свои потребности и воплощать в жизнь их чаяния.Wiley опубликовал работы более 450 лауреатов Нобелевской премии во всех категориях: литература, экономика, физиология и медицина, физика, химия и мир.
Wiley поддерживает партнерские отношения со многими ведущими мировыми сообществами и ежегодно издает более 1500 рецензируемых журналов и более 1500 новых книг в печатном виде и в Интернете, а также базы данных, основные справочные материалы и лабораторные протоколы по предметам STMS. Благодаря расширению предложения открытого доступа, Wiley стремится к максимально широкому распространению и доступу к публикуемому контенту, а также поддерживает все устойчивые модели доступа.Наша онлайн-платформа, Wiley Online Library (wileyonlinelibrary.com), является одной из самых обширных в мире междисциплинарных коллекций онлайн-ресурсов, охватывающих жизнь, здоровье, социальные и физические науки и гуманитарные науки.
Районы метро с наибольшим и наименьшим количеством геев
«Если вы родились в Сан-Франциско и оказались гомосексуалистами не случайно, то я не думаю, что вы должны немедленно переезжай туда больше », — сказал Дуглас Рэй, преподающий квир-литературу в Бирмингеме и редактировавший антологию« Странный Юг ».
Другие крупные районы метро с относительно небольшим населением геев включают Хьюстон, Мемфис, Нэшвилл и Роли, Северная Каролина (последний в списке, возможно, потому, что близлежащие Дарем и Чапел-Хилл официально не являются частью района метро). Несколько районов на Среднем Западе или рядом с ним, включая Питтсбург, Милуоки и Цинциннати, также находятся в конце списка.
Подробная информация об анализе
Данные Gallup основаны на опросах 374 325 взрослых в 50 крупнейших мегаполисах, проведенных в период с июня 2012 года по декабрь 2014 года.Допустимая погрешность выборки для каждого из мегаполисов составляет не более плюс-минус 1 процентный пункт. Допустимая погрешность — одна из причин, по которой мы сосредоточили здесь внимание на областях вверху и внизу списка. Вы не должны придавать большого значения крошечным различиям между областями. (Оценки для всех 50 регионов приведены ниже.)
До этого анализа Gallup наиболее подробным портретом демографии геев были оценки Бюро переписи населения однополых пар, включая анализ, проведенный Институтом Уильямса в U.C.L.A. Эти оценки и новые данные Gallup показывают в целом похожие модели: например, Солт-Лейк-Сити занимает высокие места в обоих, а Сан-Хосе — низкий. Но пары явно не являются идеальным показателем для общей численности населения, что делает эти цифры Gallup наиболее подробными из еще не опубликованных.
Gallup ранее публиковал оценки для страны в целом и для каждого штата. Оценки основаны на вопросе опроса: «Вы лично относитесь к лесбиянкам, геям, бисексуалам или трансгендерам?»
Как и в любом опросе, данные имеют ограничения.Респондентов просят отнести себя к одной категории — L.G.B.T. или нет — хотя некоторые люди считают сексуальность более спектральной. Данные также не делают различий между центральными городами и отдаленными районами. На Манхэттене, скорее всего, больше геев и лесбиянок, чем в районе Нью-Йорка в целом.
На эти данные влияет определение муниципальных районов, данное федеральным правительством. Ранее мы упоминали, что процентная доля Роли низка отчасти потому, что его территория не включает Дарем и Чапел-Хилл.Процент Бостона может быть выше, потому что его столичная область относительно небольшая, с меньшим количеством отдаленных областей. В целом, однако, нет четкой взаимосвязи между размером мегаполиса и долей геев в его населении.
Риск исчезновения наиболее высок для крупнейших и самых мелких позвоночных в мире
Значимость
Определение факторов риска исчезновения было ключевым направлением природоохранной биологии. Учитывая, что масса тела может быть надежным предиктором риска исчезновения, мы создали глобальную базу данных масс тела для 27 647 видов позвоночных.Результаты показывают, что позвоночные животные с самым маленьким и крупным телом имеют повышенный риск исчезновения. Самым крупным позвоночным в основном угрожает прямое убийство со стороны человека, тогда как самые мелкие виды с большей вероятностью будут иметь ограниченные географические ареалы — важный предиктор риска исчезновения — и им будет угрожать деградация среды обитания. Уменьшение количества крупных и мелких видов позвоночных приведет к сокращению распределения размеров, характеризующих эти таксоны, подвергая опасности экосистемные услуги для человека и создавая каскадные экологические и эволюционные эффекты для других видов и процессов.
Abstract
Риск исчезновения позвоночных был связан с большим размером тела, но эта предполагаемая связь была исследована только для некоторых таксонов с различными результатами. Используя недавно собранную и обширную с таксономической точки зрения базу данных, мы проанализировали взаимосвязь между риском исчезновения и массой тела (27 647 видов), а также между риском исчезновения и размером ареала (21 294 вида) для позвоночных по шести основным классам. Мы обнаружили, что вероятность угрозы была положительно и значительно связана с массой тела птиц, хрящевых рыб и млекопитающих.Бимодальные отношения были очевидны для земноводных, рептилий и костистых рыб. Наиболее важно то, что у всех позвоночных была обнаружена бимодальная взаимосвязь, так что риск вымирания изменяется около контрольной точки массы тела 0,035 кг, указывая на то, что самые легкие и самые тяжелые позвоночные имеют повышенный риск исчезновения. Мы также обнаружили, что размер ареала является важным предиктором вероятности того, что им угрожает опасность, с сильными отрицательными взаимосвязями почти для всех таксонов. Обзор факторов риска исчезновения показал, что наиболее тяжелым позвоночным животным больше всего угрожает прямое убийство со стороны человека.Напротив, самые легкие позвоночные наиболее подвержены угрозе потери и изменения среды обитания, особенно в результате загрязнения, выращивания сельскохозяйственных культур и лесозаготовок. Наши результаты дают представление о том, как остановить продолжающуюся волну вымирания позвоночных, выявив уязвимость крупных и мелких таксонов и выявив угрозы, специфичные для их размера. Более того, они указывают на то, что без вмешательства антропогенная деятельность вскоре приведет к двойному сокращению распределения размеров позвоночных в мире, что коренным образом изменит структуру жизни на нашей планете.
Поддержание биоразнообразия имеет решающее значение для экосистем и человеческих сообществ, однако популяции видов и географические ареалы по всему миру сокращаются (1). Эта быстрая потеря биоразнообразия указывает на то, что идет шестое массовое вымирание (2), при этом верхняя граница скорости вымирания, измеренная в 100–1000 раз выше фоновой скорости (3, 4). Дефауна или потеря животных серьезно влияет как на наземные, так и на морские экосистемы (5, 6). Большинство угроз фаунистическим видам связано с быстрым расширением деятельности человека (1, 6–8).По мере исчезновения видов из экосистем утрачиваются выполняемые ими функциональные роли (9). Таким образом, понимание основных закономерностей и движущих факторов риска исчезновения является одним из основных направлений природоохранной биологии, но понимание факторов, контролирующих такие риски, отсутствует для многих таксонов позвоночных (8, 10).
Некоторые исследования, посвященные изучению конкретных подгрупп позвоночных (например, млекопитающих и птиц), показали, что виды с более крупными телами более уязвимы к упадку и исчезновению, чем более мелкие виды (11⇓⇓⇓ – 15).Однако менее половины всех сравнительных исследований обнаружили положительную корреляцию между медленной историей жизни или большим размером тела и риском исчезновения (16). Более того, проверка взаимосвязи была неоднозначной: в исследованиях сообщалось об отрицательных, положительных и бимодальных отношениях или об отсутствии взаимосвязи для подмножеств таксономических комплексов, которые были изучены (11, 12, 17). Соответственно, существует необходимость в тщательном изучении взаимосвязи между массой тела и статусом угрозы у всех позвоночных.Поскольку о многих из наиболее угрожаемых видов известно мало, важно разработать правила для определения тех видов, для которых риск исчезновения наиболее высок.
Здесь мы представляем систематический анализ риска исчезновения на основе массы тела видов позвоночных в мире с использованием недавно созданной и обширной с таксономической точки зрения базы данных. Нам удалось определить массы тела 27 647 из 44 694 видов позвоночных, которые были оценены Красным списком Международного союза охраны природы (МСОП) (18).Примерно 17% всех таких видов позвоночных, по которым имелись данные о массе тела, были классифицированы как находящиеся под угрозой исчезновения (Таблица S1). Мы сгруппировали виды в шесть основных классов: земноводные (Amphibia), млекопитающие (Mammalia), рептилии (Reptilia), птицы (Aves), костистые рыбы (Actinopterygii) и хрящевые рыбы (Chondrichthyes). Мы оценили, коррелирует ли вероятность того, что им угрожает опасность, с массой тела в пределах каждого класса и всех позвоночных в совокупности. Поскольку размер географического ареала связан с размером тела (11) и считается важным фактором риска исчезновения видов (14, 19), мы подбираем модели, используя размер ареала для прогнозирования статуса под угрозой, предполагая обратную связь между размером ареала и исчезновением. риск.
Таблица S1.
Сводная информация о доступности данных, показывающая количество видов в каждой группе с известной массой, информация о Красном списке МСОП (v2016.3) и обоими
Мы также проанализировали угрозы для каждого класса в соответствии с основными угрозами, закодированными для каждого вида в Красный список МСОП с ожиданием того, что промысел будет самой распространенной угрозой, с которой сталкиваются самые тяжелые виды позвоночных (1). Кроме того, для промысловых видов мы ожидали положительной взаимосвязи между вероятностью угрозы и массой тела.
Результаты
Используя обобщенный линейный подход смешанного моделирования, мы обнаружили, что вероятность угрозы была положительно и значительно ( P <0,001) связана с массой тела для птиц, хрящевых рыб и млекопитающих, но связь для все позвоночные животные в группе были бимодальными ( P <0,001) с точкой разрыва 0,035 кг (рис. 1 и таблица S2). С помощью сегментированного моделирования мы также нашли доказательства бимодальных отношений с точками останова для земноводных / рептилий (0.41 кг) и костных рыб (3,68 кг) (рис. 1 и таблица S2). Увеличение массы тела на порядок было связано с предполагаемым увеличением шансов оказаться под угрозой на 294% для крупных костистых рыб, 184% для крупных земноводных / рептилий, 107% для птиц, 92% для хрящевых рыб, 67%. для млекопитающих и 27% для крупных позвоночных, тогда как уменьшение массы тела на порядок было связано с повышением вероятности того, что им угрожает опасность, на 148% для мелких костистых рыб, 153% для мелких земноводных / рептилий и 177%. % для мелких позвоночных (рис.1 и Таблица S2).
Рис. 1.
Взаимосвязь между массой тела позвоночных и процентной долей видов, находящихся под угрозой (черные гистограммы), а также между массой и вероятностью угрозы (график «Модели»). Линии на графике моделей показывают прогнозируемые вероятности угрозы в зависимости от массы тела, основанные на моделях логистической регрессии с таксономическими случайными эффектами для учета филогенетической зависимости. Сегментированные модели были приспособлены для всех позвоночных, земноводных / рептилий и костистых рыб, поскольку эти таксоны имеют разные (бимодальные) отношения между массой тела и риском исчезновения при низкой и высокой массе тела.
Таблица S2.
Сводка обобщенных линейных смешанных моделей для каждой таксономической группы
Позвоночные с наибольшим размером ареала в целом подвергались меньшей угрозе, чем позвоночные с меньшим размером ареала (рис. 2 и рис. S1 и S2). В соответствии с этой закономерностью мы обнаружили значительную ( P <0,001) отрицательную взаимосвязь между размером ареала видов и вероятностью того, что виды находятся под угрозой исчезновения для всех групп, за исключением хрящевых рыб (рис. S2 и таблица S2). В частности, увеличение размера географического ареала на порядок величины было связано с предполагаемым уменьшением шансов оказаться под угрозой на 77% для всех позвоночных, 75% для земноводных / рептилий, 72% для птиц, 85% для костистых рыб и 81% для млекопитающих, но увеличение на 12% (но несущественно, P = 0.351) для хрящевых рыб (рис. S2 и таблица S2).
Рис. 2.
Влияние размера ареала на процент угрожаемых видов. ( A ) Процент видов (ось и ) в пределах каждой размерной группы и диапазона масс (логарифмическая шкала, например, 1–10 кг), которым угрожает опасность. На этом графике использовались только виды с доступными картами ареалов МСОП (итоговые значения показаны в заголовках панелей). Взаимное расположение линий указывает на то, что размер диапазона имеет большое влияние на статус угрозы независимо от массы.Виды с малым ареалом, как правило, находятся под большей угрозой, чем виды с большим ареалом. ( B ) Взаимосвязь между размером географического ареала позвоночных и процентом видов, находящихся под угрозой (черная гистограмма), и между размером ареала и вероятностью угрозы (красная линия). Красная линия указывает прогнозируемую вероятность угрозы как функцию размера диапазона в модели логистической регрессии с таксономическими случайными эффектами для учета филогенетической зависимости. Этот результат показывает, что существует сильная отрицательная связь между размером диапазона и вероятностью угрозы.
Рис. S1.
Для всех основных классов процент видов (ось и ) в каждой размерной группе ареала и диапазоне масс (логарифмическая шкала, например, 1–10 кг), которым угрожает опасность. На этом графике использовались только виды с доступными картами ареалов МСОП (итоговые значения показаны в заголовках панелей). Взаимное расположение линий указывает на то, что размер диапазона имеет большое влияние на статус угрозы независимо от массы. Виды с малым ареалом, как правило, находятся под большей угрозой, чем виды с большим ареалом.
Рис. S2.
Для всех основных классов взаимосвязь между размером географического ареала позвоночных и вероятностью того, что им угрожает опасность. Линии на графике «Модели» показывают прогнозируемые вероятности угрозы в зависимости от размера диапазона, основанные на моделях логистической регрессии с использованием таксономических случайных эффектов для учета филогенетической зависимости. Эти результаты показывают, что существует сильная отрицательная связь между размером ареала и вероятностью угрозы для всех таксонов, кроме хрящевых рыб.
Наиболее распространенные угрозы, с которыми сталкиваются все находящиеся под угрозой виды позвоночных ( n = 4418 с известной информацией об угрозах), в порядке ранжирования, включали сбор урожая (прямое убийство людей), выращивание сельскохозяйственных культур, лесозаготовки и инвазивные виды (Таблица S3). Вероятность быть добытым (добычей, отловом и рыбной ловлей) была значимо и положительно связана с массой тела у находящихся под угрозой исчезновения видов во всех классах позвоночных (рис. S3 и таблица S2) ( P <0,001). Более того, 90% всех находящихся под угрозой исчезновения видов позвоночных с массой тела более 1 кг оказались под угрозой промысла (рис.3). Наиболее сильные эффекты были обнаружены для млекопитающих и птиц (рис. S3), где увеличение массы на порядок для находящихся под угрозой исчезновения млекопитающих и птиц было связано с предполагаемым увеличением на 1021% и 841% соответственно шансов быть выловленным. (Таблица S2). Сбор урожая был наиболее распространенной угрозой для самых тяжелых позвоночных (20% самых тяжелых видов в каждом классе), за исключением земноводных (рис. 4). Вылов крупнейших позвоночных в мире принимает различные формы, включая регулируемый и нерегулируемый рыбный промысел, отлов в ловушки и охоту с целью потребления мяса для пропитания, коммерческих целей или международной торговли; использование частей тела в качестве лекарств, лакомств или трофеев; и убийство из-за непреднамеренного прилова (6, 7, 10, 20).
Рис. 3.
Взаимосвязь между массой тела и процентной долей выловленных видов, находящихся под угрозой исчезновения (черная гистограмма), а также между массой и вероятностью вылова у угрожаемых позвоночных (красная линия). Красная линия указывает прогнозируемую вероятность вылова (гибели людей) угрожаемых видов в зависимости от массы тела на основе модели логистической регрессии с использованием таксономических случайных эффектов для учета филогенетической зависимости. Общее количество видов ( n ) соответствует только количеству видов, находящихся под угрозой исчезновения.
Рис. 4.
Угрозы угрожаемым видам позвоночных в верхних 20% и нижних 20% процентилях по массе в пределах своего класса. Угрозы основаны на схеме классификации угроз Красного списка МСОП с небольшими изменениями (подробности , методы ). В каждой группе процент угрожаемых видов, которым угрожает каждая угроза, показан отдельно для 20% самых тяжелых видов (красный) и 20% самых легких (синий). Угрозы сортируются по проценту позвоночных животных, которым угрожает наибольшая опасность (объединенные классы), которым угрожает каждая угроза.Для группы всех позвоночных ( верхний левый график ) самые легкие 20% видов были все менее 0,0079 кг, а самые тяжелые 20% видов имели массу тела более 0,56 кг.
Таблица S3.
Число и пропорции видов позвоночных, которым угрожает каждый вид угрозы
Рис. S3.
Взаимосвязь между массой тела и вероятностью добычи для исчезающих видов каждого из шести классов и всех позвоночных. Исходные данные показаны в виде черных гистограмм. Строки на панели «Модели» показывают прогнозируемую вероятность вылова (гибели людей) угрожаемых видов в зависимости от массы тела на основе моделей логистической регрессии с использованием таксономических случайных эффектов для учета филогенетической зависимости.Никакая модель не подходила для хрящевых рыб, потому что все исчезающие виды были выловлены для этого класса; однако данные по хрящевым рыбам были включены в модель для всех позвоночных. Общее количество видов ( n ) соответствует только количеству видов, находящихся под угрозой исчезновения.
В то время как наиболее тяжелым позвоночным животным с большей вероятностью угрожает вылов, наиболее распространенные угрозы для самых легких видов (20% легких видов в каждом классе) включают загрязнение, выращивание сельскохозяйственных культур, лесозаготовки, модификации системы и развитие (рис.4). Большинство этих видов слишком малы, чтобы их можно было интенсивно вылавливать для употребления в пищу или других эксплуатационных целей. Эти находящиеся под угрозой исчезновения виды с легким телом в основном встречаются в пресноводных и наземных экосистемах, и их очень мало в морских системах (рис. S4).
Рис. S4.
Гистограммы, показывающие процентное соотношение видов, находящихся под угрозой, по отношению к массе тела. Виды сгруппированы по классам (вместе со всеми позвоночными) и типам используемых экосистем. Данные о типах экосистем были получены из Красного списка МСОП.Обратите внимание, что некоторые виды могут использовать несколько типов экосистем (например, наземные и пресноводные или морские и пресноводные). Количество видов, соответствующих каждой группе и типу экосистемы, показано на панелях.
Обсуждение и заключение
Используя наиболее полный набор данных по массе тела, собранный на сегодняшний день, мы показываем, как размер тела может дать предписывающую оценку уязвимости позвоночных к исчезновению. Наши результаты показывают бимодальную взаимосвязь между размером тела и риском исчезновения для всех позвоночных, оцениваемых вместе, земноводных / рептилий и костистых рыб, при этом у мелких видов есть обратная взаимосвязь, а у крупных видов — прямая взаимосвязь между массой тела и риском исчезновения.Прямая связь между массой тела и риском исчезновения была обнаружена для других классов позвоночных. Все отношения были очень значимыми ( P <0,001) (Таблица S2).
Основная цель этого исследования состояла в том, чтобы изучить закономерности взаимосвязи между размером тела и риском исчезновения позвоночных в мире и начать изучение возможных движущих сил этой взаимосвязи. Однако предыдущие исследования выделили набор важных предикторов риска исчезновения, включая трофический статус, плотность населения, историю жизни и размер географического ареала (14, 15, 19, 21, 22).Эти другие движущие силы имеют центральное отношение к паттернам, о которых мы сообщаем, поскольку они предоставляют средства для дальнейшего исследования конкретных механизмов, которые создают наблюдаемую уязвимость к вымиранию для крупных и мелких позвоночных. В частности, размер ареала выделялся в других работах как надежный предиктор риска исчезновения. В частности, было обнаружено, что размер географического ареала является основным предиктором риска исчезновения птиц (23, 24), некоторых отрядов наземных млекопитающих (15, 19, 21) и чешуйчатых рептилий (14).Эта закономерность подтверждается нашими результатами (Рис. 2 B , Рис. S2 и Таблица S2), которые показывают, что размер ареала имеет сильную отрицательную связь с риском исчезновения. Однако важно отметить, что взаимосвязь между массой тела и риском исчезновения, по-видимому, существенно не отличается от размера диапазона (рис. 2 A и рис. S1), что позволяет предположить, что эффекты этих двух переменных не смешиваются. В более широком смысле острые риски, с которыми сталкиваются мелкие позвоночные, по-видимому, в значительной степени связаны с проблемами, связанными с ограниченным ареалом.Мы отмечаем, что сам по себе небольшой размер ареала часто не является механистическим объяснением повышенного риска исчезновения, но, вероятно, связан как с внутренними (жизненный цикл), так и с внешними (например, антропогенное давление) факторами риска исчезновения (25). Более того, неудивительно, что размер ареала является хорошим предиктором риска исчезновения, поскольку в процессе Красного списка МСОП ограниченный ареал используется в качестве одного из критериев при определении угрожаемого статуса (18). Как и размер популяции, когда размер ареала приближается к нулю, виды приближаются к исчезновению.
Улучшение нашего понимания взаимосвязи между размером тела и риском исчезновения имеет практическое значение для сохранения позвоночных. Например, мы слишком часто мало знаем о биологии, пространственной экологии и физиологии многих видов, находящихся под угрозой исчезновения, именно из-за их редкости. Для этих видов массу тела взрослой особи относительно легко измерить, и она может дать хорошее первое приближение к риску исчезновения. Наш анализ показывает, что и мелкие, и крупные позвоночные относятся к группе риска, но по совершенно разному набору причин.А именно, прямое убийство животных путем промысла было доминирующей угрозой для большинства крупных позвоночных, тогда как самым мелким позвоночным чаще всего угрожала утрата и изменение среды обитания. Интересно, что наиболее распространенной угрозой для всех видов позвоночных, которым угрожает опасность, независимо от размера тела, был сбор урожая, за которым следовал сельскохозяйственный урожай (Таблица S3).
Наблюдение, что позвоночные животные на обоих концах спектра размеров жизни сталкиваются с повышенным риском исчезновения, имеет важные, но весьма разные последствия для экологического функционирования в локальном и глобальном масштабе.Например, крупнотелые виды часто имеют более обширные ареалы обитания и более высокие общие нормы потребления биомассы (5). Эти свойства, в свою очередь, означают, что крупные позвоночные животные играют важную роль в контроле того, как питательные вещества перемещаются или циркулируют в экосистемах, как распространяются пропагулы, такие как семена, и насколько хорошо компоненты среды обитания в экосистемах интерактивно связаны (4, 26, 27). Более крупные и часто более механически мощные виды также часто называют экосистемными инженерами, которые формируют физическую архитектуру экосистем (28).
Многие из крупных позвоночных, которые, согласно нашему анализу, находятся в группе риска, являются хищниками. Эти крупные потребители влияют на наземные, водные и морские пищевые сети сверху вниз прямым и косвенным путями (9, 29, 30). Эти виды также влияют на другие экосистемные процессы, такие как биогеохимические циклы, болезни, накопление углерода, лесные пожары и накопление углерода (9, 30), и могут даже защищать сообщества от изменения климата (31, 32). Подразумевается, что наш вывод о том, что риск исчезновения наиболее высок для крупнотелых позвоночных, усиливает растущую обеспокоенность тем, что потеря высших хищников нарушит взаимодействие ключевых видов и приведет к деградации экосистемы (9).
Гибель мелких позвоночных имеет свои последствия. Например, эти виды часто являются важными проводниками для направления основной энергии и биомассы в пищевые сети (33), поэтому их потеря может поставить под угрозу функционирование экосистемы из-за уменьшения поступлений снизу вверх. Мелкие виды также выполняют уникальные и важные экологические функции, которым способствует их небольшой размер тела [например, услуги опыления, предоставляемые летучими мышами и колибри (34)]. Соответственно, наши результаты подчеркивают опасность чрезмерного сосредоточения внимания на сохранении таксонов с крупным телом по сравнению с таксонами с малым телом.С точки зрения человека потери крупных и мелких позвоночных также могут иметь прямые последствия. Например, многие культуры предпочитают ценить и добывать крупнотелых позвоночных как в морских, так и в наземных экосистемах (27). Аналогичным образом, некоторые из самых мелких позвоночных в мире, такие как морские кормовые рыбы, являются критически важными источниками питательных веществ в пищевых системах и могут быть центральными элементами экономики промысла (35). С эволюционной точки зрения выявленные нами тенденции могут предвещать сдвиги в моделях экологических взаимодействий; изменения, которые могут вызвать важные и непреходящие эволюционные эффекты для многих компонентов экосистемы (36, 37).
Наши результаты описывают взаимосвязь между массой и риском исчезновения, а также между размером ареала и риском исчезновения только для видов, для которых имеются подходящие данные (Таблица S1). Поэтому следует проявлять осторожность при обобщении на другие виды, для которых эти данные отсутствуют. Однако виды, включенные в наш анализ, составляют значительную часть позвоночных в мире. Более того, не существует четкого механизма, с помощью которого мы могли бы ожидать, что виды, отсутствующие в нашем анализе, будут иметь существенно разные отношения.
В целом, наш вывод о том, что большие и мелкие позвоночные, подверженные риску, сталкиваются с разными типами угроз, предполагает, что для сохранения крупных и мелких видов необходимы разные подходы (рис. 4). Для крупных видов существует острая необходимость в сокращении прямого уничтожения и потребления чувствительных к вылову видов (20). Напротив, для мелких видов защита пресноводных и наземных местообитаний является ключевой, потому что многие из этих видов имеют очень ограниченные ареалы. Охраняемые районы, вероятно, будут напрямую сдерживать распространение угроз, связанных с местами, с которыми, по-видимому, сталкиваются более мелкие позвоночные (38, 39).Действительно, ареалы для многих позвоночных, находящихся под наименьшей угрозой, сосредоточены в нескольких регионах, и во многих случаях было бы целесообразно защитить большую часть этих районов (40). Для более крупных позвоночных такие усилия, вероятно, необходимо будет дополнить программами ответственного контроля за выловом таких видов на незащищенных территориях, повышения устойчивости сообществ к видам при их перемещении между охраняемыми зонами и сокращения источников непреднамеренной гибели крупных позвоночных (41⇓– 43). В дополнение к ограничению непосредственных угроз, таких как описанные выше, важно учитывать основные угрозы, связанные с моделями питания человека и темпами роста населения.Растущие масштабы хищничества людей на мировом трофическом уровне (44) являются основным фактором чрезмерной эксплуатации более крупных позвоночных. В конечном итоге сокращение мирового потребления мяса диких животных является ключевым шагом, необходимым для уменьшения негативного воздействия охоты, рыболовства и отлова человека на позвоночных в мире. Более того, сокращение темпов роста человеческой популяции (45) может быть решающим долгосрочным фактором в ограничении риска исчезновения видов.
В целом крупные животные обычно получают больше внимания и исследовательской направленности, чем мелкие (рис.S5), а уязвимости для более крупных позвоночных были выявлены в других, более таксономически ориентированных анализах (10⇓⇓ – 13). Например, было показано, что мегафауна млекопитающих находится под большой угрозой, и почти 60% этих видов находятся под угрозой исчезновения (1, 7). Точно так же и, возможно, соответственно, более крупные позвоночные с гораздо большей вероятностью станут объектом финансирования сохранения, чем более мелкие виды (рис. S6). Общие закономерности, о которых мы сообщаем, предполагают, что уязвимость мелких позвоночных недооценивается, и подчеркивает настоятельную необходимость активизировать усилия по сохранению как самых тяжелых, так и легких позвоночных животных.При обычном ведении дел, похоже, что мы и дальше будем свидетелями исчезновения позвоночных из различных экосистем по всему миру (46). Действительно, исходя из наших выводов, человеческая деятельность, похоже, готова отрубить как голову, так и хвост распределению жизни по размерам. Целенаправленная охота, рыбная ловля и отлов крупных животных подвергают опасности самых крупных позвоночных на планете, в то время как деятельность по изменению среды обитания подвергает опасности с равной интенсивностью и самых мелких позвоночных. Это сжатие распределения размеров позвоночных не только представляет собой радикальный сдвиг в живой архитектуре нашей планеты, но, вероятно, вызовет соответствующие сдвиги в экологическом функционировании (1, 10, 30).
Рис. S5.
Исследовательские усилия по сравнению с массой для классов в нашем анализе. Исследовательские усилия измеряются количеством опубликованных статей (1965–2016) для каждого из 27 647 видов в нашем анализе. Поиск проводился в Web of Science Thomson Reuter и включал таксономические синонимы, перечисленные в фактологических бюллетенях Красного списка МСОП. Линии показывают модели, подобранные отрицательной биномиальной регрессией для каждого класса отдельно и «всех позвоночных» вместе.
Рис. S6.
Процент видов, получающих финансовую помощь ( n = 556 получающих помощь).Черная гистограмма (модель, подобранная с помощью логистической регрессии, показана красным) указывает на положительную связь между массой тела и вероятностью получения помощи. Обратите внимание, что истинные отношения могут немного отличаться, поскольку некоторые виды имеют общие названия, а некоторые общие названия могут использоваться в других контекстах.
Методы
Построение массовой базы данных.
Массы тела млекопитающих, птиц и рептилий были получены из базы данных истории жизни амниот (47). Для оценки массы рыб мы использовали данные о максимальной зарегистрированной длине (по видам) из Fishbase (48).Для 1735 видов рыб с известной максимальной длиной и массой в Fishbase мы смоделировали взаимосвязь между длиной и массой (оба логарифмически преобразованы) с помощью обобщенной аддитивной модели (GAM) с использованием пакета «mgcv» в R (49, 50) . Одно наблюдение ( Micropterus chattahoochae с массой 1 кг и длиной 3,7 см) было исключено из модели из-за возможного несоответствия между измерениями массы и длины. Кроме того, максимальная масса Scomberomorus sinensis была исправлена с 131 г до 131 кг.Скорректированное значение R 2 для GAM составило 0,83 (рис. S7). Мы использовали эту модель для прогнозирования массы всех видов в Fishbase с известной максимальной длиной и неизвестной массой.
Рис. S7.
Связь между массой тела и максимальной длиной (логарифмическая шкала) рыб с использованием данных FishBase. Мы использовали обобщенную аддитивную модель (подобранные отношения показаны красным цветом; скорректированное R 2 = 0,825, n = 1734) для прогнозирования массы тела вида на основе максимальной длины для видов с известной длиной и неизвестной массой.
Мы оценили массы земноводных по данным AmphibiaWeb (51). Мы сделали это, сначала перечислив все описания видов, доступные в AmphibiaWeb, которые соответствовали видам из Красного списка МСОП [за исключением видов, оцененных как недостающие данных (DD), вымершие (EX) и исчезнувшие в дикой природе (EW)] и содержащие цифра, за которой следует «мм» или «см». Затем мы просмотрели эти описания, записав максимальную общую длину взрослого человека (TL) и максимальную длину от рыла до отверстия (SVL), если таковая имеется. Если максимумы не были указаны, вместо этого мы записывали средние TL и SVL.Для китайской гигантской саламандры ( Andrias davidianus ) мы использовали TL 158 см после крупнейшего из известных ныне живущих особей (52), а не заданный максимум в 180 см, поскольку указанный максимум был относительно старым и уже может быть неточным. для этого вида (51).
Мы использовали длины, полученные из AmphibiaWeb, и уравнения аллометрической регрессии (53) для оценки массы тела земноводных. Для отряда Anura единственное уравнение было приведено для SVL, поэтому мы провели регрессию, используя наши данные о длине земноводных, чтобы предсказать SVL из TL (линейная модель с логарифмическим преобразованием обеих переменных; R 2 = 0.896), а затем использовал предсказанный SVL для видов с известной TL и неизвестной SVL. Для других заказов мы использовали либо уравнение регрессии на основе TL, либо уравнение на основе SVL, в зависимости от того, какие измерения длины амфибии у нас были. Если были известны как TL, так и SVL, мы использовали их для прогнозирования масс по отдельности, а затем усредняли прогнозы. Мы рассматривали семейства амфибий Amphiumidae и Sirenidae вместе как безногих членов отряда Caudata, используя уравнения для змей для видов в этих семействах.
Размер географического ареала.
Мы определили размеры ареалов для видов в нашем анализе, используя карты ареалов Красного списка МСОП, если таковые имеются. Для каждой карты мы рассматривали только полигоны, в которых вид был классифицирован как «существующий» (код присутствия 1) или «вероятно существующий» (старый код присутствия 2). Затем мы рассчитали общую площадь этих многоугольников для каждого вида, используя проекцию равных площадей Моллвейда. Мы сгруппировали виды по классам и размеру ареала (<100 км 2 , 100–5 000 км 2 , 5 000–20 000 км 2 , 20 000–1 000 000 км 2 ,> 1 000 000 км 2 ), чтобы визуализировать, как Соотношение риска массового вымирания варьируется в зависимости от размера ареала.Пороговые значения для 100 км 2 , 5000 км 2 и 20 000 км 2 соответствуют пороговым значениям дальности согласно критерию B категорий и критериев Красного списка МСОП.
Риск исчезновения.
Мы объединили данные о массе тела с округлением до ближайших 0,01 г, полученные из массовых баз данных (см. Выше), с информацией о риске исчезновения на уровне видов из Красного списка МСОП (v2016.3) (18) с использованием научных названий видов. и таксономические синонимы, перечисленные в информационных бюллетенях о видах Красного списка МСОП (Таблица S1).Большое количество видов с известной массой тела не соответствует ни одному из видов в Красном списке МСОП из-за того, что они еще не включены в Красный список МСОП [например, в то время как все млекопитающие (54), птицы (55), земноводные (56), и акулы (13) были оценены, рептилии и костистые рыбы еще не были полностью оценены]. Для нашего анализа мы исключили виды, перечисленные как DD, EX или EW, сосредоточив внимание только на тех, которые классифицируются как наименее опасные (LC), находящиеся под угрозой исчезновения (NT), уязвимые (VU), находящиеся под угрозой (EN) или находящиеся в критическом состоянии (CR). .Наконец, мы сгруппировали виды по классам: земноводные, млекопитающие, рептилии, птицы, костистые рыбы (Actinopterygii) и хрящевые рыбы (Chondrichthyes). Другие классы рыб [миксины (Myxini), миноги (Cephalaspidomorphi) и рыбы с лопастными плавниками (Sarcopterygii)] не обрабатывались отдельно, но фигурируют в результатах для «всех позвоночных».
Моделирование риска исчезновения и угрозы добычи.
Чтобы оценить взаимосвязь между массой тела и риском исчезновения и между размером ареала и риском исчезновения, мы рассматривали виды как находящиеся под угрозой (VU / EN / CR) или как не находящиеся под угрозой (LC / NT) в соответствии с Красным списком МСОП.Мы подбираем обобщенные линейные смешанные модели отдельно для каждого таксономического класса и всех позвоночных вместе. Мы включили случайные перехваты по таксономическому порядку (и по классам для группы «все позвоночные»), чтобы учесть возможность того, что отношения риска массового вымирания будут более похожими внутри, чем между отрядами. Поскольку таксономически связанные виды имеют тенденцию быть филогенетически похожими, этот шаг помог учесть филогенетическую зависимость в статистических моделях. Полные филогенетические деревья были недоступны для некоторых классов в нашем анализе, что исключает использование более сложных методов моделирования, таких как филогенетическая логистическая регрессия (57).
Мы использовали линейную модель в логарифмической массе (т.е. без нелинейных членов) для всех групп, кроме земноводных / рептилий, костистых рыб и всех позвоночных. Для этих групп мы использовали модели сегментированной регрессии, потому что они демонстрировали очень разные отношения риска массового вымирания для мелких и крупных животных. Единственная точка останова была оценена путем минимизации отклонения модели, а доверительный интервал точки останова был рассчитан с использованием вероятности профиля. Оценка точки останова проводилась с использованием моделей без таксономических случайных эффектов, но окончательные сегментированные модели включают эти случайные эффекты.Кроме того, мы подбираем отдельные модели для каждой группы видов, используя только линейные термины для размера ареала (с логарифмическим преобразованием). Мы вычислили (псевдо) R 2 , включая таксономические случайные эффекты в объясненной дисперсии (т. Е. Условное R 2 ), используя функцию sem.model.fits в пакете «PiecewiseSEM» R (58 ). Единая модель, основанная на массе тела, подходила для амфибий и рептилий вместе, поскольку эти классы схожи, а данных для соответствия отдельным сегментированным моделям было недостаточно.Точно так же мы объединили земноводных и рептилий, используя размер диапазона в качестве единственного предиктора. Мы повторили этот анализ, используя двоичную переменную, соответствующую тому, находится ли угрожаемый вид под угрозой в результате промысла в качестве ответной меры. Здесь мы использовали только линейные модели с логарифмической массой, поскольку гистограммы риска массового вымирания показывают в целом монотонные отношения.
Расширенные материалы и методы, подробно описывающие процедуры, доступны в SI Methods , включая то, как мы кодировали угрозы из Красного списка МСОП, а также как мы количественно оценивали исследовательские усилия и финансирование природоохранных мероприятий.
Методы SI
Кодирование угроз из Красного списка МСОП.
Мы использовали информацию, закодированную в соответствии со схемой классификации угроз Красного списка МСОП, для оценки угроз, с которыми сталкиваются виды. В этой части анализа использовались только находящиеся под угрозой исчезновения виды с доступной закодированной информацией об угрозах. Чтобы разделить угрозы, связанные с животноводством и зерновыми культурами, а также с лесозаготовками и лесозаготовками, мы разделили две категории угроз верхнего уровня. В частности, мы разделили категорию 2 сельского хозяйства и аквакультуры на «земледелие» (2.1, 2.2) и «домашний скот» (2.3, 2.4), а категорию использования биологических ресурсов 5 на «заготовку» (5.1, 5.4) и «лесозаготовку» (5.2, 5.3). Хотя категория 5.2 соответствует сбору растений (а не лесозаготовкам), это было необычно в нашем наборе данных, поскольку наш анализ ограничен позвоночными животными. Угрозы верхнего уровня из схемы классификации угроз (с подугрозами для категорий, которые мы разделяем) перечислены ниже с нашими изменениями и подчеркнутыми заголовками.
Количественная оценка исследовательских усилий.
Мы измерили исследовательские усилия, используя количество опубликованных статей (1965–2016) для каждого вида в нашем анализе. Поиск проводился в Web of Science Thomson Reuter и включал таксономические синонимы, перечисленные в фактологических бюллетенях Красного списка видов. Для каждого вида мы провели поиск по теме (название, автор, ключевые слова автора, ключевые слова Web of Science и аннотация) и записали количество результатов. Мы смоделировали взаимосвязь между исследовательскими усилиями и массой тела (преобразованная в логарифм) с использованием отрицательной биномиальной регрессии для всех позвоночных вместе и для каждого класса в отдельности.
Количественная оценка финансирования природоохранных мероприятий.
Для каждого вида мы провели поиск по проектам, перечисленным в AidData (aiddata.org/), используя общие названия видов, перечисленные на его странице с информационными материалами Красного списка МСОП. В поиске учитывались только проекты помощи с сектором «Общая защита окружающей среды» и целевым названием «Биоразнообразие». Виды классифицировались как получающие помощь, если одно или несколько их общих названий совпадали с кратким текстом (заголовком, кратким описанием или подробным описанием) хотя бы одного проекта.Затем мы подбираем модель логистической регрессии, чтобы указать любую связь между массой тела и вероятностью получения финансовой помощи видами позвоночных.
Данные.
Мы получили все данные о размерах тела, статусе, угрозе, ареале, исследовательских усилиях и финансировании сохранения всех видов, которые использовались в этом проекте, с общедоступных веб-сайтов, описанных выше. Данные на этих веб-сайтах доступны всем исследователям, и пользователи должны понимать, что данные, размещенные на этих веб-сайтах, со временем меняются из-за периодических обновлений.
Сноски
Некоторые из самых больших и маленьких 3D-принтов в мире «Fabbaloo
Микроскопическая фигура в стиле Дэвида Боуи из анимационного фильма «Одиссея звездной пыли» [Изображение: Одиссея звездной пыли]
3D-печать занесена в книгу рекордов — в частности, в Книгу рекордов Гиннеса — для некоторых необычных творений.
Мировые рекорды 3D-печати
Первый? Самый большой? Самый маленький? Самый длинный? Самый тяжелый? Для этого есть рекорд.Книга рекордов Гиннеса, конечно же, кладезь необычного, неповторимого, единственного в своем роде или лучшего в своем роде. Запись в этой книге не является чем-то необычным, но, возможно, мы не часто задумываемся о том, как 3D-печать могла попасть в записи.
Мы часто говорим о растущем распространении 3D-печати, и по большей части в наши дни мы говорим о промышленном использовании. Некоторые из этих промышленных применений, как оказалось, установили некоторые рекорды.Но так что имейте некоторые просто-потому что использования … потому что, эй, мировой рекорд.
Давайте просто рассмотрим несколько способов, которыми 3D-печать вошла в книгу рекордов с точки зрения некоторых из самых больших — и самых маленьких — объектов, которые когда-либо появлялись на 3D-принтерах.
Мой быстрый поиск рекордов на сайте Гиннеса показал 22 результата по запросу «3D-печать» (и 28 по запросу «3D-печать», но некоторые из них на самом деле не связаны).
Самый большой объект, напечатанный на 3D-принтере, И самая большая лодка, напечатанная на 3D-принтере
[Изображение: Центр передовых структур и композитов Университета штата Мэн через Guinness]
Иногда большой рост в 3D-печати означает больших .Всего в этом проекте установлено три мировых рекорда, и они кажутся… мягко говоря заслуженными. Вы можете увидеть больше, включая замедленную съемку, здесь.
«Размер самого большого твердого 3D-печатного объекта составляет 2.06 м³ (72,78 фута³) материала, напечатанного на 3D-принтере. Оно было изготовлено Центром передовых структур и композитов Университета штата Мэн (США) в Ороно, штат Мэн, США, 10 октября 2019 года.
Лодка получила название 3Dirigo, в честь штата. девиза штата Мэн «Дириго» ».
Согласно записи в Википедии об этом девизе штата, это кажется подходящим для сборки с двойной установкой рекордов:
«Дириго» (латинское «Я направляю» или «Я веду») — девиз штата Мэн, который когда-то был единственным штатом, в котором в сентябре проводились выборы.(Политики не отрывали глаз от этих выборов в поисках признаков тенденции. До Нового курса республиканцы заявляли: «Как Мэн, так и нация») »
Самый большой прототип полимерного 3D-принтера
[Изображение: Центр передовых структур и композитов Университета штата Мэн через Guinness]
Давайте пока не покидаем штат Мэн, поскольку 3D-принтер, использованный для создания лодки 3Dirigo, сам по себе установил рекорды:
«Самый большой прототип полимерного 3D-принтера имеет размеры 343,61 м³ (12 134,47 фута³) и был разработан Университетом штата Мэн Advanced Structures и Центр композитов (США) в Ороно, штат Мэн, США, 10 октября 2019 г. »
Самая высокая 3D-скульптура человека, напечатанная на 3D-принтере
«Самая высокая напечатанная на 3D-принтере скульптура человека — 3 года.62 м (11 футов 10 дюймов) и была достигнута Джеймсом Брутоном (Великобритания) в Винчестере, Великобритания, 20 октября 2017 года.
Джеймс проявляет большой интерес к робототехнике и технологиям, которые он исследует на своем канале YouTube. Скульптура была изображена на нем и выставлялась и измерялась в Winchester Discovery Center ».
Самая маленькая скульптура человека
[Изображение: Джонти Гурвиц]
История самого маленького человека, напечатанного на 3D-принтере, не имеет счастливого конца. К сожалению, крохотная скульптура была потеряна навсегда вскоре после ее создания.Это делает его не менее красивым или впечатляющим… и, возможно, это полезное напоминание о том, что всегда нужно следить за драгоценным искусством. Во всяком случае, Guinness говорит:
«Самая маленькая скульптура, созданная по образцу реального человека, была« Доверие »Джонти Hurwitz (Великобритания), напечатанное на 3D-принтере изображение обнаженного тела размером 80 на 100 на 30 микрон (или диаметр человеческого волоса).Статуя, созданная по мотивам первой любви художника через 27 лет после их знакомства, была проверена 13 февраля 2015 года в Карлсруэ Нано Микро-Фабрике в Германии.
Вскоре после измерения статуя исчезла, вероятнее всего, случайно раздавленная человеческим пальцем в натуральную величину. Скульптура была создана путем «оцифровки» позирующей модели в трехмерное компьютерное изображение с использованием многокамерной техники, называемой фотограмметрией. Затем этот файл был миниатюризирован, вылеплен и «напечатан» с использованием многофотонной литографии — техники, при которой гибкий материал полимеризуется по частям путем фокусировки фотонов в определенных точках.В одном миллиметре около 1000 микрон ».
Самый маленький персонаж 3D-анимации в режиме покадровой анимации
«Тибо очень хотел исследовать анимацию на микроскопическом уровне. Персонаж был напечатан на 3D-принтере и играет главную роль в покадровом фильме «STARDUST ODYSSEY», снятом с помощью сканирующего электронного микроскопа.”
Создание видео подчеркивает больше закулисных достоинств этого трибьюта Боуи:
По данным Книги рекордов Гиннеса
Самые большие, самые быстрые и маленькие уличные автомобили
В отрасли, где правят нормы, может быть сложно разработать автомобили, которые действительно отличались бы друг от друга. Иногда производители создают действительно странные варианты (которые могут с треском сломать шаблон).Но в рамках данных рамок, безусловно, есть некоторые автомобильные превосходные степени: самые большие, самые маленькие и самые быстрые автомобили, которые когда-либо шли в производство.
Хотели бы вы разместить эту инфографику на своей странице? Скопируйте код для встраивания:
Создано на TitleMax.com
Какая самая быстрая машина в мире?
Чтобы выяснить, какой из производимых автомобилей является самым быстрым в мире, вы должны сначала определить, что подразумевается под «самым быстрым».«Большинство людей думают, что это самая высокая скорость разгона; для этого есть Porsche 918 Spyder 2015 года, способный разогнаться до 100 км / ч за 2,2 секунды. С другой стороны, другой метрикой будет то, насколько быстро автомобиль может ехать; Bugatti Veyron Super Spot развивает скорость 268 миль в час, что чуть более чем в четыре раза превышает установленный законом предел большей части США и почти треть скорости, необходимой для преодоления звукового барьера.
Когда дело доходит до чистой мощности, вы можете вместо этого рассмотреть чистую мощность двигателя или автомобили с максимальной мощностью, такие как Koenigsegg Regera (в категории автомобилей) или Jeep Grand Cherokee SRT-8 2012 года (в категории внедорожников). .Есть и другие факторы, такие как самый высокий крутящий момент, который достается другому Bugatti, Bugatti Chiron 2016 года.
Какая самая большая машина в мире?
Трудно определить и «самый большой» автомобиль, но самым тяжелым автомобилем, запущенным в производство, является International XT в категории пикапов и Mercedes-Benz 770 W150 1938–43 годов в категории автомобилей, олдскульный, времен Второй мировой войны. -эра машина, которую реально описать только как красивого монстра.
Вы также можете рассматривать «самый большой» размерно.Самая длинная машина — фургон Iveco Daily. Самый широкий автомобиль — грузовик Dodge Ram 3500 DRW. И самый высокий — Mercedes-Benz Sprinter, еще один фургон.
Какая самая маленькая машина в мире?
Гораздо проще определить самый маленький автомобиль в мире, который когда-либо производился. В то время как самый низкий автомобиль — Lotus Eleven 1956–58 годов, самым коротким, узким, легким и, по сути, самым маленьким автомобилем является Peel P50. Тоже довольно мило.
Peel P50 был трехколесным одноместным автомобилем с одной дверью, одним стеклоочистителем и одной фарой.Он был меньше большинства тележек для гольфа. Он был разработан на крошечном острове Мэн в Соединенном Королевстве. Он также является фаворитом аукционов, поскольку известно, что их существует только 27 штук. Он не пользовался особой популярностью, вероятно, из-за функции ручного реверса.
Другие автомобили в превосходной степени
- Автомобильный двигатель: Самый большой автомобильный двигатель с точки зрения рабочего объема — это связь между моделью Pierce-Arrow Model 6-66 Raceabout 1912–18 годов и Peerless Model 6-60 1912–14 годов. Обе машины относятся к тому времени, когда автомобильные технологии менялись, и компании действительно пытались выйти за рамки.
- Самый дорогой: Самый дорогой серийный автомобиль когда-либо стоил более 4 миллионов долларов: Koenigsegg Trevita.
- Лучшее MPG: Исключая полностью электрические автомобили и подключаемые гибриды, лучшим и самым высоким MPG в настоящее время является Hyundai Ioniq Hybrid 2017 года с комбинированным расходом 58 MPG. Для автомобилей, полностью работающих на бензине, результат может вас удивить: лучшим бензиновым автомобилем для MPG стал Chevrolet Sprint ER 1986 года с удивительной смешанной скоростью 48 миль на галлон.