已知函数 $f(x)=2 \sin \left(\omega x-\frac{\pi}{6}\right)+t(\omega>0)$ ,且 $f(x)$ 的最小正周期 $T=\pi$ .
(1)求函数 $f(x)$ 的单调递减区间;
(2)若 $f\left(\frac{\pi}{2}\right)=0$ ,求函数 $f(x)$ 的最值及取得最值时 $x$ 的取值集合.
在平面直角坐标系 $x O y$ 中,$F_1(-\sqrt{2}, 0), F_2(\sqrt{2}, 0)$ ,动点 $M$ 在曲线 $C$ 上,且满足 $\left|M F_1\right|+\left|M F_2\right|=4$ .
(1)求曲线 $C$ 的标准方程:
(2)过点 $(0,1)$ 且斜率为 $k$ 的直线 $l$ 与曲线 $C$ 交于 $A, B$ 两点,若 $\triangle A O B$ 的面积为 $\frac{\sqrt{2}}{3}$ ,求 $k^2$ 的值.
设 $a$ 为实数,函数 $f(x)=x^2 \ln x-a x+2$ .
(1)若曲线 $y=f(x)$ 过点 $(a, 2 \ln a)$ ,求 $a$ 的值;
(2)当 $a=1$ 时,求 $f(x)$ 的最小值;
(3)若 $f(x)$ 恰有两个极值点,求 $a$ 的取值范围.
泊松分布(Poisson Distribution)是一种重要的离散型分布,用于描述稀有事件的发生情况.如果随机变量 $X$ 的所有可能取值为 $0,1,2, \cdots$ ,且 $P(X=k)=\frac{\lambda^k}{k!} \mathrm{e}^{-\lambda}, k= 0,1,2,3, \cdots$ ,其中 $\lambda>0$ ,则称 $X$ 服从泊松分布,记作 $X \sim \operatorname{Poi}(\lambda)$ .
(1)当 $\lambda \geqslant 50$ 时,泊松分布近似于正态分布,且满足 $X \sim N(\lambda, \lambda)$ ,若 $X-P o i(400)$ ,求 $P(360 < X < 440)$ 的近似值;
(2)已知当 $n \geqslant 20,0 \leqslant p \leqslant 0.05$ 时,可以用泊松分布 $P o i(n p)$ 近似二项分布 $B(n, p)$ ,即对于 $X \sim B(n, p), Y \sim P o i(n p)$ ,当 $k$ 不太大时,有 $P(X=k) \approx P o i(Y=k)$ 。已知某快递公司共有 20000 个包裹符配送,每个包表有 0.00015 的频率出现配送延迟。试估计某天出现至少 3 起配送延迟的概率;(保留两位有效数字)
(3)若 $X \sim P o i(\lambda)$ ,且 $P(X \leqslant 1)>\frac{10}{11}$ ,求 $\lambda$ 的取值范围.
参考数据:若 $X \sim N\left(\mu, \sigma^2\right), \mathrm{e}^{-3} \approx 0.0498, \mathrm{e}^{0.5}=1.6500$ ,则有 $P(\mu-\sigma < X < \mu+\sigma)= 0.6827, P(\mu-2 \sigma < X < \mu+2 \sigma) \approx 0.9545, P(\mu-3 \sigma < X < \mu+3 \sigma) \approx 0.9973$.