2 . 已知曲线在点处的切线平行于直线，且点在第三象限．
(1)求的坐标；
(2)若直线，且l也过切点，求直线l的方程．

3 . 已知曲线C：y＝x³－3x²＋2x，直线l：y＝kx，且直线l与曲线C相切于点(x₀，y₀)(x₀≠0)，求直线l的方程及切点坐标．

4 . 记、分别为函数、的导函数．若存在，满足且，则称为函数与的一个“点”．
（1）证明：函数与不存在“点”；
（2）若函数与存在“点”，求实数的值．

5 . （1）①已知，求.

②已知求.

（2）求过点的曲线的切线方程.

6 . 求导：（1）；（2）；（3）.

7 . 分别求下列函数的导数：
（1）；
（2）；
（3）.

8 . 求下列函数的导数：
（1）；
（2）.

9 . 新冠肺炎来势汹汹，党中央运筹帷幄、全国人民众志成城，抗疫保卫战取得阶段性胜利.通过建立数学模型，可增强对疫情走势的准确预判.

日期	累计确诊病例数
1月24日	5	1	3.871
1月25日	22	2	2.316
1月26日	35	3	1.792
1月27日	46	4	1.465
1月28日	56	5	1.216
1月29日	63	6	1.061
1月30日	87	7	0.597
1月31日	116	8	0.106
2月1日	128	9	－0.09
2月3日	142	11	－0.32
2月4日	165	12	－0.72
2月5日	173	13	－0.88
2月7日	195	15	－1.36
2月8日	208	16	－1.73
2月10日	219	18	－2.13
2月11日	225	19	－2.42
2月13日	229	21	－2.66
2月14日	230	22	－2.73
2月16日	236	24	－3.27
2月17日	240	25	－3.87
平均数		12	－0.49

新冠肺炎疫情拐点，是指疫情发展过程中确诊病例的变化率由多到少的转折时间点.由疫情发展过程可知，病例数开始增长很快，日增长率达到峰值后，增速减缓；即累计确诊病例数与时间的函数图像，近似于一条曲线（图1）.假设这条曲线可近似如下表示：，其中，表示新冠肺炎累计确诊病例数，是时间，、、为待定系数，而是的最大值.对上式关于求导，得：，在直角坐标系中画出图像（图2），该图像其实就是新冠肺炎每日新增确诊病例数曲线；再对求导，得二阶导数；令，解得，就是拐点出现的时刻.为确定新冠肺炎累计病例数随时间变化的函数关系式，我们对上述公式，两边取自然对数，得，令，（日期变为序列数），便得到与的线性回归方程：，这样，由统计报表中新冠肺炎逐日累计确诊病例数的信息，用最小二乘法可求一元线性回归方程的确定方法，可以得到、的值，，，上表为陕西省从2020年1月24日到2月20日中选取其中21天，统计的每日新冠肺炎累计病例数报表，取，
（1）试以表中所列的前20个数据为基础，参考数据：，，，，推算与的线性回归方程（保留两位有效数字）；
（2）由此估算陕西省新冠肺炎累计病例数关于时间的“拐点”.

10 . 设，.且方程有两个相等的实根.
（1）求y＝f(x)的表达式；
（2）求y＝f(x)的图象与两坐标轴所围成图形的面积.