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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問の分野は情報2問、線形代数1問、微分積分・解析1問です。固有値・固有ベクトル、フーリエ変換、動的計画法などが出ています。2023年度と共通するテーマは固有値・固有ベクトル、フーリエ変換、動的計画法です。解説はすべて、途中式と最終答は大問1問ぶんを公開しています。残りは解答PDFに収録しています。問題本文は含みません。

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第1問 — F1-1 線形代数

Householder変換として見る

T=I−2PT=I-2P は vv 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。

解答

  1. T=In−2vvT/(vTv)T=I_n-2vv^{\mathsf T}/(v^{\mathsf T}v) とおく。vTvv^{\mathsf T}v はスカラーであり, TT=In−2vvTvTv=T T^{\mathsf T}=I_n-\frac{2vv^{\mathsf T}}{v^{\mathsf T}v}=T である。したがって TT は対称行列である。
  2. P=vvT/(vTv)P=vv^{\mathsf T}/(v^{\mathsf T}v) とおくと,P2=PP^2=P である。よって T2=(In−2P)2=In−4P+4P2=In. T^2=(I_n-2P)^2=I_n-4P+4P^2=I_n. TT=TT^{\mathsf T}=T なので TTT=InT^{\mathsf T}T=I_n,すなわち TT は直交行列である。
  3. vv 方向では Tv=v−2v=−v Tv=v-2v=-v である。一方,u⊥vu\perp v なら vTu=0v^{\mathsf T}u=0 なので Tu=uTu=u である。したがって固有値は −1(1重),1(n−1重) -1\quad(1\text{重}),\qquad 1\quad(n-1\text{重}) である。
  4. 固有値の積より det⁡T=−1. \det T=-1.
  5. α=∥x∥=xTx\alpha=\|x\|=\sqrt{x^{\mathsf T}x} とおき, v=x−αe1 v=x-\alpha e_1 と取る。仮定より v≠0v\ne0 である。このとき vTx=α(α−x1),vTv=2α(α−x1) v^{\mathsf T}x=\alpha(\alpha-x_1),\qquad v^{\mathsf T}v=2\alpha(\alpha-x_1) だから Tx=x−2vvTxvTv=x−v=αe1. Tx=x-2v\frac{v^{\mathsf T}x}{v^{\mathsf T}v} =x-v=\alpha e_1. したがって TxTx は e1e_1 の定数倍になる。
  6. (In+P)P=P(In+P)(I_n+P)P=P(I_n+P) であるから,(In+P)−1(I_n+P)^{-1} も PP と可換である。よって (In+P)−1P=P(In+P)−1. (I_n+P)^{-1}P=P(I_n+P)^{-1}.
  7. まず Sylvester の行列式恒等式より det⁡(Im+RQ)=det⁡(In+QR)≠0 \det(I_m+RQ)=\det(I_n+QR)\ne0 であるから,Im+RQI_m+RQ は正則である。また (In+QR)Q=Q(Im+RQ) (I_n+QR)Q=Q(I_m+RQ) が成り立つ。左右から逆行列を掛ければ (In+QR)−1Q=Q(Im+RQ)−1 (I_n+QR)^{-1}Q=Q(I_m+RQ)^{-1} を得る。

最終答

TT は対称かつ直交,固有値は −1,1,…,1-1,1,\ldots,1,det⁡T=−1\det T=-1。Tx∥e1Tx\parallel e_1 とするには v=x−∥x∥e1v=x-\|x\|e_1 と取ればよい。行列恒等式は可換性と (I+QR)Q=Q(I+RQ)(I+QR)Q=Q(I+RQ) から従う。

第2問 — 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。

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第3問 — 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。

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第4問 — 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,j−ci]P[i,j-c_i] になる。

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第5問 — 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=Xi−YiD_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。

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第6問 — 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。

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第7問 — 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 log⁡∣Y∣−\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。

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第8問 — 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。

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第9問 — 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) mod k(10r+d)\bmod k になる。

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第10問 — 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。

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年度別の解答例(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

2024年度の出題内容

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
第1問線形代数F1-1 線形代数Householder変換として見るあり
第2問微分積分・解析F1-2 微分積分剰余を整数に挟むあり
第3問情報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
第4問—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あり
第5問—S-1 統計学対応ありと対応なしで標準誤差が違うあり
第6問—S-2 パターン認識と機械学習ナイーブベイズの形あり
第7問情報S-3 情報理論弱対称通信路の容量あり
第8問—S-4 信号処理標本化は周波数領域で複製を作るあり
第9問—S-5 形式言語理論10進表記は余りの更新で読めるあり
第10問—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あり

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6テーマ

前年度(2023年度)との違い

大問数
2023年度 10問 → 2024年度 10問
2023年度の解答例

京都大学の公式過去問

公開年度範囲
2021〜2025
公式の解答例
非公開(問題冊子のみ)
院試hubの最終確認
2026-09-26
京都大学の公式過去問PDF