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京都大学 院試 過去問 解答例

京大 情報学研究科 数理工学コース 2023年度 院試 過去問 解答例・解説(全6問)

全6問。線形代数1問・微分積分・解析1問・微分方程式1問。テーマタグは4件(固有値・固有ベクトル・線形空間・基底・留数定理)。2022年度と共通のテーマは固有値・固有ベクトル・線形空間・基底・グラフ理論。

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解説6問と大問1問の途中式・最終答(全6問)
解答PDFに収録
途中式と最終答(最終答つき6問)
問題本文
非収録

京大 数理工学コース 2023年度 院試 過去問の出題内容(全6問)

この6問の分野は線形代数1問・微分積分・解析1問・微分方程式1問・複素解析1問です。

大問分野主題解説の小見出し最終答
第1問微分積分・解析微積分指数関数への直し方 / 2変数の極値あり
第2問線形代数—対角化の並べ方 / 自由変数の残し方あり
第3問複素解析複素関数・グラフ理論単位円上の置換 / Bellman--Ford の判定条件あり
第4問—凸最適化・制御理論双対問題の符号 / 制御の最後の設問あり
第5問—統計力学相関は / 分散型の整理あり
第6問微分方程式常微分方程式定数項比較で が決まる / Wronskian の使いどころあり

2023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3問に4テーマが出ています。

前年度(2022年度)との違い

大問数
2022年度 12問 → 2023年度 6問
2023年度で新しく出たテーマ
留数定理
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第1問 — 微積分

指数関数への直し方

nn\sqrt[n]{n} は exp⁡((log⁡n)/n)\exp((\log n)/n) と直すのが最短である。 対数を取って極限を調べる典型問題で,log⁡n\log n は nn より遅く増えることを明記すれば十分である。

2変数の極値

(0,±1)(0,\pm1) は停留点だが極値ではない。停留点を列挙したあと,方向を変えて値の増減を見ることが重要である。 ここでは a>ba>b なので,yy 軸上の候補点は xx 方向へ動くと値が増える。

解答

  1. nn=exp⁡(log⁡nn) \sqrt[n]{n}=\exp\left(\frac{\log n}{n}\right) であり,log⁡n/n→0\log n/n\to0 であるから lim⁡n→∞nn=1 \lim_{n\to\infty}\sqrt[n]{n}=1 である。
  2. f′(x)=e−3x(−3cos⁡x−sin⁡x) f'(x)=e^{-\sqrt3 x}(-\sqrt3\cos x-\sin x) なので,停留点は tan⁡x=−3,x=−π3+kπ(k∈Z) \tan x=-\sqrt3,\qquad x=-\frac{\pi}{3}+k\pi\quad(k\in\mathbb Z) である。停留点で f′′(x)=e−3x(3sin⁡x−cos⁡x)=−4e−3xcos⁡x f''(x)=e^{-\sqrt3 x}(\sqrt3\sin x-\cos x) =-4e^{-\sqrt3 x}\cos x となる。したがって kk が偶数のとき極大,kk が奇数のとき極小である。 極値は f(−π3+kπ)=(−1)k2exp⁡(π3−kπ3) f\left(-\frac{\pi}{3}+k\pi\right) =\frac{(-1)^k}{2}\exp\left(\frac{\pi}{\sqrt3}-k\pi\sqrt3\right) である。
  3. S=ax2+by2,R=x2+y2 S=ax^2+by^2,\qquad R=x^2+y^2 とおくと f=Se−Rf=Se^{-R} である。偏微分は fx=2xe−R(a−S),fy=2ye−R(b−S). f_x=2xe^{-R}(a-S),\qquad f_y=2ye^{-R}(b-S). よって停留点は (0,0),(±1,0),(0,±1) (0,0),\quad (\pm1,0),\quad (0,\pm1) である。原点では f≥0f\ge0 かつ f(0,0)=0f(0,0)=0 なので極小である。 (±1,0)(\pm1,0) では値は a/ea/e であり,これは大域最大値である。 (0,±1)(0,\pm1) では yy 方向に局所最大,xx 方向に増加するため鞍点であり,極値ではない。 したがって極小値は 00,極大値は a/ea/e である。
  4. 部分積分を2回用いると ∫(log⁡x)2 dx=x(log⁡x)2−2∫log⁡x dx \int(\log x)^2\,dx =x(\log x)^2-2\int\log x\,dx であり, ∫log⁡x dx=xlog⁡x−x. \int\log x\,dx=x\log x-x. したがって ∫(log⁡x)2 dx=x{(log⁡x)2−2log⁡x+2}+C \int(\log x)^2\,dx =x\{(\log x)^2-2\log x+2\}+C である。
  5. 極座標 x=rcos⁡θ, y=rsin⁡θx=r\cos\theta,\ y=r\sin\theta を用いる。領域は −π2≤θ≤π2,0≤r≤2cos⁡θ -\frac{\pi}{2}\le\theta\le\frac{\pi}{2},\qquad 0\le r\le2\cos\theta である。したがって ∬Dx dxdy=∫−π/2π/2∫02cos⁡θ(rcos⁡θ)1/2r drdθ=2525/2∫−π/2π/2cos⁡3θ dθ. \begin{aligned} \iint_D \sqrt{x}\,dxdy &=\int_{-\pi/2}^{\pi/2}\int_0^{2\cos\theta} (r\cos\theta)^{1/2}r\,drd\theta\\ &=\frac{2}{5}2^{5/2}\int_{-\pi/2}^{\pi/2}\cos^3\theta\,d\theta. \end{aligned} ∫−π/2π/2cos⁡3θ dθ=43 \int_{-\pi/2}^{\pi/2}\cos^3\theta\,d\theta=\frac43 より ∬Dx dxdy=32215. \iint_D \sqrt{x}\,dxdy=\frac{32\sqrt2}{15}.

最終答

  1. 1\displaystyle 1.
  2. x=−π/3+kπx=-\pi/3+k\pi で極値をとり,値は (−1)k2exp⁡(π3−kπ3). \displaystyle \frac{(-1)^k}{2}\exp\left(\frac{\pi}{\sqrt3}-k\pi\sqrt3\right). kk 偶数で極大,kk 奇数で極小。
  3. 極小点 (0,0)(0,0),極小値 00。極大点 (±1,0)(\pm1,0),極大値 a/ea/e。
  4. x{(log⁡x)2−2log⁡x+2}+C\displaystyle x\{(\log x)^2-2\log x+2\}+C.
  5. 322/15\displaystyle 32\sqrt2/15.

第2問 — 線形代数

対角化の並べ方

固有値が相異なるので,対応する固有ベクトルは自動的に線形独立である。 PP の列の順番を変えれば BB の対角成分の順番も同じように変わるため,組として整合していればよい。

自由変数の残し方

連立方程式は1自由度をもつ。第3式から x=−zx=-z と置くと,残りはすぐ y=1+zy=1+z と分かる。 最後に任意定数 tt を明示して全解であることを示す。

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第3問 — 複素関数・グラフ理論

単位円上の置換

z=eiθz=e^{i\theta} と置いたとき, 1−2rcos⁡θ+r2=(1−rz)(1−r/z)1-2r\cos\theta+r^2=(1-rz)(1-r/z) に分解するのが中心である。極の位置は ∣r∣<1, ∣s∣<1|r|<1,\ |s|<1 から一つだけ内側にある。

Bellman--Ford の判定条件

n−1n-1 回の緩和後にさらに改善できる枝があることは,負閉路が到達可能であることを意味する。 この問題では有向グラフが強連結なので,負閉路が存在すれば始点から到達可能であり,通常の Bellman--Ford 判定をそのまま使える。

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第4問 — 凸最適化・制御理論

双対問題の符号

最小化問題で 1⊤y≤1\mathbf1^\top y\le1 をそのまま Lagrangian に入れると,双対目的が −λ-\lambda になる。 符号を間違えやすいので,停留条件 c+λ1−μ=0c+\lambda\mathbf1-\mu=0 まで書いて確認するのが安全である。

制御の最後の設問

初期状態が指定されていない入力最適化では,通常の入出力評価と同じ零初期状態で読むのが自然である。 その場合,評価関数は非負で,零入力が評価値0を達成するため大域最適である。

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第5問 — 統計力学

相関は min⁡(i,j)\min(i,j)

ランダムウォークの位置 xix_i と xjx_j は,最初の min⁡(i,j)\min(i,j) 個の増分だけを共有している。 このため ⟨xixj⟩=min⁡(i,j)\langle x_i x_j\rangle=\min(i,j) となり,重心の2乗平均は ∑min⁡(i,j)\sum\min(i,j) の計算に帰着する。

分散型の整理

∑(xi−xˉ)2\sum (x_i-\bar x)^2 は展開して平均2乗から重心の2乗を引く形にする。 この一行を入れると,最後の期待値は既に求めた ⟨xˉ2⟩\langle\bar x^2\rangle を再利用できる。

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第6問 — 常微分方程式

定数項比較で kk が決まる

x=tkx=t^k を代入した後,k(k−1)+kta(t)+t2b(t)=0k(k-1)+kta(t)+t^2b(t)=0 を多項式恒等式として見る。 ta(t)ta(t) と t2b(t)t^2b(t) は定数項を持たないため,すぐに k=1k=1 が出る。

Wronskian の使いどころ

2階線形方程式で既知解が一つあるとき,独立な第2解の存在は Wronskian で調べるのが強い。 ここでは有理関数であるはずの Wronskian が非定数多項式の指数関数になってしまうため,矛盾が出る。

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