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京都大学 院試 過去問 解答例

京大 情報学研究科 知能情報学コース 2024年度 院試 過去問 解答例・解説(全10問)

全10問。情報2問・線形代数1問・微分積分・解析1問。テーマタグは6件(固有値・固有ベクトル・フーリエ変換・動的計画法)。2023年度と共通のテーマは固有値・固有ベクトル・フーリエ変換・動的計画法。

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解説10問/全10問(1,094字)
解答PDFに収録
途中式と最終答(最終答つき10問)
問題本文
非収録

京大 知能情報学コース 2024年度 院試 過去問の出題内容(全10問)

この10問の分野は情報2問・線形代数1問・微分積分・解析1問です。

大問分野主題解説の小見出し最終答
1線形代数F1-1 線形代数Householder変換として見るあり
2微分積分・解析F1-2 微分積分剰余を整数に挟むあり
3情報F2-1 アルゴリズムとデータ構造最大直径は三角形の鎖で作るあり
4F2-2 二分探索木と動的計画法同種を区別しない数え上げあり
5S-1 統計学対応ありと対応なしで標準誤差が違うあり
6S-2 パターン認識と機械学習ナイーブベイズの形あり
7情報S-3 情報理論弱対称通信路の容量あり
8S-4 信号処理標本化は周波数領域で複製を作るあり
9S-5 形式言語理論10進表記は余りの更新で読めるあり
10S-6 認知神経科学・知覚認知心理学単独計測では落ちる情報を補うあり

2024年度の出題テーマと、同じテーマを出した他大学・他年度

この年度は5問に6テーマが出ています。

前年度(2023年度)との違い

大問数
2023年度 10問 → 2024年度 10
2023年度のページを見る

1 — F1-1 線形代数

Householder変換として見る

T=I2PT=I-2Pvv 方向だけ符号を反転し,vv に直交する超平面上では点を動かさない反射である。この見方を使うと,対称性,直交性,固有値,行列式が一度に分かる。

F1-1 線形代数の途中式・最終答をPDFで見る

2 — F1-2 微分積分

剰余を整数に挟む

ee の無理性証明では,有限和との差を階乗倍して「整数だが0と1の間」という矛盾を作る。剰余の上界が 11 未満になるように評価するのが核心である。

F1-2 微分積分の途中式・最終答をPDFで見る

3 — F2-1 アルゴリズムとデータ構造

最大直径は三角形の鎖で作る

各頂点が直前2頂点へ接続する形にすると,局所的には三角形を作りながら全体として細長いグラフになる。新しい頂点が2つの過去頂点へ接続する制約の下では,これが直径を最も伸ばす典型構成である。

F2-1 アルゴリズムとデータ構造の途中式・最終答をPDFで見る

4 — F2-2 二分探索木と動的計画法

同種を区別しない数え上げ

P[i,j]P[i,j] では品物 ii を使わない場合と,少なくとも1個使う場合に分ける。後者は1個取り除いた残りを再び 1,,i1,\ldots,i で作るので P[i,jci]P[i,j-c_i] になる。

F2-2 二分探索木と動的計画法の途中式・最終答をPDFで見る

5 — S-1 統計学

対応ありと対応なしで標準誤差が違う

対応ありでは差 Di=XiYiD_i=X_i-Y_i の一標本問題になり,共分散 sxys_{xy} が標準誤差に入る。対応なしでは二標本問題としてプール分散を使う。

S-1 統計学の途中式・最終答をPDFで見る

6 — S-2 パターン認識と機械学習

ナイーブベイズの形

各成分が条件付き独立なので,クラスごとの尤度は3つのベルヌーイ確率の積になる。正規化定数 p(x)p(x) はクラス比較では共通なので,事前確率と尤度の積だけ比較すればよい。

S-2 パターン認識と機械学習の途中式・最終答をPDFで見る

7 — S-3 情報理論

弱対称通信路の容量

行が互いに置換で列和が一定なら,容量は logY\log |\mathcal{Y}|- 行エントロピーで与えられる。入力を一様にすると出力も一様になるためである。

S-3 情報理論の途中式・最終答をPDFで見る

8 — S-4 信号処理

標本化は周波数領域で複製を作る

時間領域で櫛型関数を掛けると,周波数領域では元のスペクトルが一定間隔で複製される。間隔が狭いと隣の複製が基底帯域へ重なり,これがエイリアシングである。

S-4 信号処理の途中式・最終答をPDFで見る

9 — S-5 形式言語理論

10進表記は余りの更新で読める

現在の余りが rr のとき数字 dd を1文字読むと,新しい数は 1010 倍して dd を足したものなので,余りは (10r+d)modk(10r+d)\bmod k になる。

S-5 形式言語理論の途中式・最終答をPDFで見る

10 — S-6 認知神経科学・知覚認知心理学

単独計測では落ちる情報を補う

fMRI だけでは速い処理順序が見えにくく,EEG だけでは発生源定位が不安定である。同時計測の価値は,単に二つのデータを取ることではなく,同じ試行・同じ認知イベントに対して時間軸と空間軸を結びつける点にある。

S-6 認知神経科学・知覚認知心理学の途中式・最終答をPDFで見る

京大 知能情報学コース 院試 過去問の収録5年度

  • 2025年度(全10問)

    F1-1 線形代数 / F1-2 微分積分 / F2-1 アルゴリズムとデータ構造

  • 2024年度(このページ・全10問)

    F1-1 線形代数 / F1-2 微分積分 / F2-1 アルゴリズムとデータ構造

  • 2023年度(全10問)

    F1-1 線形代数 / F1-2 微分積分 / F2-1 アルゴリズムとデータ構造

  • 2022年度(全10問)

    F1-1 線形代数 / F1-2 微分積分 / F2-1 アルゴリズムとデータ構造

  • 2021年度(全10問)

    F1-1 線形代数 / F1-2 微分積分 / F2-1 アルゴリズムとハッシュ