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新潟大 自然科学研究科 数理物質科学専攻 数理科学コース 数学 2017年度 第2回募集 院試 過去問 解答例・解説(解説6項目)

解説6項目の分野は線形代数2項目、微分積分・解析2項目、代数1項目です。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。PDFの収録範囲は商品ページで確認できます。問題本文は含みません。

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第1問 — 線形代数:対角化・行列のべき・対角化可能性の判定

方針

2×22\times2 行列の対角化可能性は判別式でほぼ決まる。 固有値が相異なれば必ず対角化でき、重解のときだけ個別に調べればよい。 重解 λ0\lambda_0 で対角化可能なのは B=λ0IB=\lambda_0I の場合に限る (対角化して λ0I\lambda_0I になるなら Pλ0IP−1=λ0IP\lambda_0IP^{-1}=\lambda_0I だから)。

検算

(3) の式で n=1n=1 とすると 13(1−42+41+22−2)=(−1210)=A\frac13\begin{pmatrix}1-4&2+4\\ 1+2&2-2\end{pmatrix} =\begin{pmatrix}-1&2\\ 1&0\end{pmatrix}=A。 n=2n=2 とすると 13(9−6−36)=(3−2−12)\frac13\begin{pmatrix}9&-6\\ -3&6\end{pmatrix} =\begin{pmatrix}3&-2\\ -1&2\end{pmatrix} で、 A2A^2 を直接計算した値と一致する。

AnA^n の別の求め方

ケーリー・ハミルトンの定理より A2=−A+2IA^2=-A+2I なので、 An=αnA+βnIA^n=\alpha_nA+\beta_nI と書ける。 λn=αnλ+βn\lambda^n=\alpha_n\lambda+\beta_n が λ=1,−2\lambda=1,-2 で成り立つことから αn=1−(−2)n3\alpha_n=\dfrac{1-(-2)^n}{3}、βn=2+(−2)n3\beta_n=\dfrac{2+(-2)^n}{3} が定まり、 上と同じ結果になる。対角化を経由しないので計算量が少ない。

失点しやすい点

(2) は「一つ求めよ」なので、固有ベクトルのスカラー倍や列の順序を変えたものも正解である。 ただし PP と対角行列の並びは対応させること。 (4) で「判別式が 00」だけを答えると、BB がスカラー行列でないことの確認が抜ける。 また実対角化と複素対角化のどちらを問うているかを明示せずに答えると、 採点者に意図が伝わらない。

線形代数:対角化・行列のべき・対角化可能性の判定の途中式・最終答をPDFで見る

第2問 — 微分積分:平坦な関数の無限回微分可能性とガウス積分

この関数が示していること

(1) の ff は原点で C∞C^\infty でありながら、テイラー級数がすべて 00 になる。 にもかかわらず x>0x>0 で f(x)>0f(x)>0 なので、 テイラー級数は関数に収束しない。すなわち ff は C∞C^\infty だが解析的でない。 この ff は「なめらかで台がコンパクトな関数」(バンプ関数)を作る材料になり、 微分幾何の1の分割や超関数論で使われる。

(a) が (b) を支える構造

(b) の核心は「多項式 × e−1/x\times\ e^{-1/x} は x→+0x\to+0 で 00」という一点で、 それがまさに (a) の主張である。 PkP_k の具体形(P1(u)=u2P_1(u)=u^2、P2(u)=u4−2u3P_2(u)=u^4-2u^3 など)を求める必要はなく、 多項式であることさえ言えれば十分である。

はさみうちを使う理由

(2) で四分円と正方形を比べるのは、 広義重積分の値が積分領域の取り方によらないことをきちんと保証するためである。 「極座標に変換して ∫0π/2∫0∞\int_0^{\pi/2}\int_0^\infty」といきなり書いても答えは合うが、 非有界領域での重積分の扱いを飛ばしたことになる。 被積分関数が正なので、増大する領域列での極限が一致することが本質である。

失点しやすい点

(1)(a) で x<0x<0 側を忘れると、両側極限を示したことにならない。 (1)(b) では「x>0x>0 での導関数の形」と「x=0x=0 での微分係数」を混同しやすい。 原点での微分係数は定義(差商の極限)に戻って計算する必要がある。 (2) では I=π/2I=\sqrt{\pi}/2 と ∫−∞∞=π\int_{-\infty}^{\infty}=\sqrt\pi を取り違えないこと。

解答

(1)(a) lim⁡x→0f(x)xn=0\displaystyle\lim_{x\to0}\frac{f(x)}{x^n}=0

x<0x<0 では f(x)=0f(x)=0 なので f(x)xn=0\dfrac{f(x)}{x^n}=0、左極限は 00 である。

x>0x>0 では t=1xt=\dfrac1x とおくと x→+0x\to+0 は t→+∞t\to+\infty に対応し f(x)xn=e−1/xxn=tne−t. \frac{f(x)}{x^n}=\frac{e^{-1/x}}{x^n}=t^ne^{-t}. et≥tn+1(n+1)!e^{t}\ge\dfrac{t^{n+1}}{(n+1)!}(指数関数の級数の1項)より 0≤tne−t≤(n+1)!t→t→∞00\le t^ne^{-t}\le\dfrac{(n+1)!}{t}\xrightarrow[t\to\infty]{}0 である。 はさみうちの原理から右極限も 00。両側とも 00 なので

(1)(b) x=0x=0 で無限回微分可能であること

まず x>0x>0 における kk 階導関数の形を調べる。 「ある多項式 PkP_k が存在して f(k)(x)=Pk ⁣(1x)e−1/xf^{(k)}(x)=P_k\!\left(\dfrac1x\right)e^{-1/x}(x>0x>0)」 を kk に関する帰納法で示す。

k=0k=0 のときは P0(u)=1P_0(u)=1 で成り立つ。 kk で成り立つとすると、ddx1x=−1x2\dfrac{d}{dx}\dfrac1x=-\dfrac1{x^2}、 ddxe−1/x=1x2e−1/x\dfrac{d}{dx}e^{-1/x}=\dfrac{1}{x^2}e^{-1/x} に注意して f(k+1)(x)=[−1x2Pk′ ⁣(1x)+1x2Pk ⁣(1x)]e−1/x=Pk+1 ⁣(1x)e−1/x, f^{(k+1)}(x) =\left[-\frac{1}{x^2}P_k'\!\left(\frac1x\right)+\frac{1}{x^2}P_k\!\left(\frac1x\right)\right]e^{-1/x} =P_{k+1}\!\left(\frac1x\right)e^{-1/x}, ただし Pk+1(u)=u2{Pk(u)−Pk′(u)}P_{k+1}(u)=u^2\left\{P_k(u)-P_k'(u)\right\} はやはり多項式である。

x<0x<0 では明らかに f(k)(x)=0f^{(k)}(x)=0 である。

次に f(k)(0)=0f^{(k)}(0)=0 をすべての k≥0k\ge0 について帰納法で示す。 k=0k=0 は定義から f(0)=0f(0)=0。f(k)(0)=0f^{(k)}(0)=0 を仮定すると f(k+1)(0)=lim⁡h→0f(k)(h)−f(k)(0)h=lim⁡h→0f(k)(h)h. f^{(k+1)}(0)=\lim_{h\to0}\frac{f^{(k)}(h)-f^{(k)}(0)}{h}=\lim_{h\to0}\frac{f^{(k)}(h)}{h}. h<0h<0 では 00。h>0h>0 では t=1/ht=1/h として f(k)(h)h=t Pk(t)e−t\dfrac{f^{(k)}(h)}{h}=t\,P_k(t)e^{-t} であり、 tPk(t)tP_k(t) は多項式なので (a) と同じ評価により t→∞t\to\infty で 00 に収束する。 よって f(k+1)(0)=0f^{(k+1)}(0)=0 が存在する。

さらに x→0x\to0 で f(k+1)(x)=Pk+1(1/x)e−1/x→0=f(k+1)(0)f^{(k+1)}(x)=P_{k+1}(1/x)e^{-1/x}\to0=f^{(k+1)}(0) なので 各導関数は原点で連続である。以上より ff は x=0x=0 で無限回微分可能で、 すべての階の微分係数が 00 である。

(2) ガウス積分

IR=∫0Re−x2dx\displaystyle I_R=\int_0^{R}e^{-x^2}dx とおく。被積分関数は正なので、 第1象限の四分円 DR={(x,y)∣x,y≥0, x2+y2≤R2}D_R=\left\{(x,y)\mid x,y\ge0,\ x^2+y^2\le R^2\right\} と 正方形 SR=[0,R]2S_R=[0,R]^2 について DR⊂SR⊂D2RD_R\subset S_R\subset D_{\sqrt2R} が成り立ち ∬DRe−(x2+y2)dxdy≤(IR)2≤∬D2Re−(x2+y2)dxdy. \iint_{D_R}e^{-(x^2+y^2)}dxdy \le\left(I_R\right)^2 \le\iint_{D_{\sqrt2R}}e^{-(x^2+y^2)}dxdy . (中央は ∬SRe−x2e−y2dxdy=IR2\iint_{S_R}e^{-x^2}e^{-y^2}dxdy=I_R^2 による。) 極座標 x=rcos⁡ϑx=r\cos\vartheta、y=rsin⁡ϑy=r\sin\vartheta に変換すると ∬Dρe−(x2+y2)dxdy=∫0π/2 ⁣ ⁣dϑ∫0ρe−r2r dr=π2⋅1−e−ρ22=π4(1−e−ρ2). \iint_{D_\rho}e^{-(x^2+y^2)}dxdy =\int_0^{\pi/2}\!\!d\vartheta\int_0^{\rho}e^{-r^2}r\,dr =\frac\pi2\cdot\frac{1-e^{-\rho^2}}{2} =\frac\pi4\left(1-e^{-\rho^2}\right). よって π4(1−e−R2)≤IR2≤π4(1−e−2R2) \frac\pi4\left(1-e^{-R^2}\right)\le I_R^2\le\frac\pi4\left(1-e^{-2R^2}\right) であり、R→∞R\to\infty で両端はともに π4\dfrac\pi4 に収束する。 はさみうちの原理より lim⁡R→∞IR2=π4\displaystyle\lim_{R\to\infty}I_R^2=\frac\pi4、 IR>0I_R>0 なので

最終答

lim⁡x→0f(x)xn=0\displaystyle\lim_{x\to0}\frac{f(x)}{x^n}=0(nn は 00 以上の整数)

∫0∞e−x2dx=π2\displaystyle\int_0^{\infty}e^{-x^2}dx=\frac{\sqrt\pi}{2}

第3問 — 微分方程式:接線の内分条件から定まる曲線

内分比の向き

QP:PR=2:1\mathrm{QP}:\mathrm{PR}=2:1 は「Q\mathrm Q から数えて 22、P\mathrm P から R\mathrm R まで 11」を意味し、 内分点の公式では遠いほうの端点に大きい重みが付く。 すなわち P=1⋅Q+2⋅R3\mathrm P=\dfrac{1\cdot\mathrm Q+2\cdot\mathrm R}{3} である。 比を逆に取ると 2xf′+f=02xf'+f=0 ではなく xf′+2f=0xf'+2f=0 となり、答えが y=1/x2y=1/x^2 になってしまう。 2つの座標から同じ式が出ることを確認すれば、比の向きの取り違えに気づける。

検算

y=x−1/2y=x^{-1/2} のとき y′=−12x−3/2y'=-\frac12x^{-3/2} なので、a=1a=1 での接線は y−1=−12(x−1)y-1=-\frac12(x-1)、すなわち y=−12x+32y=-\frac12x+\frac32。 Q=(3,0)\mathrm Q=(3,0)、R=(0,32)\mathrm R=\left(0,\frac32\right) である。 1⋅(3,0)+2⋅(0,32)3=(1,1)=P\dfrac{1\cdot(3,0)+2\cdot\left(0,\frac32\right)}{3}=\left(1,1\right)=\mathrm P で確かに内分点になっている。

一般の比の場合

QP:PR=m:n\mathrm{QP}:\mathrm{PR}=m:n とすると同様の計算で mxy′+ny=0mxy'+ny=0、 すなわち y=Kx−n/my=Kx^{-n/m} となる。 m=nm=n(中点)なら y=K/xy=K/x で双曲線、 m:n=2:1m:n=2:1 なら y=K/xy=K/\sqrt x である。 接点が線分をどこで分けるかが、そのまま冪の指数になっている。

失点しやすい点

f′(a)=0f'(a)=0 や f′(a)>0f'(a)>0 の場合を考えると、 接線が第1象限で両軸と交わらない(Q\mathrm Q の xx 座標が負になる等)。 条件から自動的に f′<0f'<0(減少関数)であることに触れておくと丁寧である。 また (2) で log⁡∣y∣\log|y| の絶対値を外す根拠(第1象限なので y>0y>0)を明示すること。

微分方程式:接線の内分条件から定まる曲線の途中式・最終答をPDFで見る

第4問 — 代数:単位円がなす群と1の冪根の巡回性

方針

(4) の要点は「有限部分群は自動的に CmC_m に閉じ込められる」ことである。 CC 自体は無限群だが、位数 mm という制約が xm=1x^m=1 という方程式に翻訳され、 その解が高々 mm 個しかないという代数的な事実で押さえ込める。 CmC_m が巡回群であることを (2) で用意しておくのがこの構成の狙いである。

一般化

同じ議論で「体の乗法群の有限部分群は巡回群」が示せる。 xm=1x^m=1 の解が高々 mm 個であることは、 多項式の根の個数が次数以下という体の性質だけを使っているからである。 有限体 Fq\mathbb F_q の乗法群が巡回群であることも、この定理の系である。

(3) の幾何的な意味

CnC_n の元は単位円周を nn 等分した点、すなわち正 nn 角形の頂点である。 xyˉx\bar y は yy を 11 に戻す回転を xx に施したものなので、 θ(x,y)\theta(x,y) は2点の間の中心角にあたる。 異なる2頂点の中心角の最小値は隣接する場合の 2π/n2\pi/n である。 n=2n=2 では2点が 11 と −1-1 で中心角は π=2π/2\pi=2\pi/2、確かに公式に合う。

失点しやすい点

(2) で「nn 個の相異なる解がある」ことと「それ以上ない」ことの両方を示す必要がある。 前者だけでは CnC_n が ⟨ζ⟩\langle\zeta\rangle より大きい可能性を排除できない。 (3) では偏角を [0,2π)[0,2\pi) で取ると ∣θ∣|\theta| の最小値が 2π/n2\pi/n にならない場合がある。 主値を (−π,π](-\pi,\pi] に取ることを明示すること。

代数:単位円がなす群と1の冪根の巡回性の途中式・最終答をPDFで見る

第5問 — 関数解析:ミンコフスキー汎関数とノルムとの関係

fBf_B がノルムになるための条件

fBf_B は一般に fB(λx)=λfB(x)f_B(\lambda\bm x)=\lambda f_B(\bm x)(λ>0\lambda>0)を満たし、 BB が凸なら (2) の劣加法性も持つ。 さらにノルムになるためには (i) BB が原点対称(−B=B-B=B)で fB(−x)=fB(x)f_B(-\bm x)=f_B(\bm x) となること、 (ii) fB(x)=0⇒x=0f_B(\bm x)=0\Rightarrow\bm x=\bm 0 が要る。 (3) の反例は (ii) が落ちる場合で、fBf_B は半ノルムにとどまる。

(3) で何が原因か

fB(x)=0f_B(\bm x)=0 となるのは x\bm x の向きに BB が無限に伸びているときである。 反例の帯は uu 軸方向に非有界なので、その方向のベクトルはいくら縮めても BB に残る。 逆に BB が有界なら、∥x∥≤M\|\bm x\|\le M(MM は BB の直径の上界)から fB(x)≥∥x∥M>0f_B(\bm x)\ge\dfrac{\|\bm x\|}{M}>0 となり (ii) が従う。 すなわち「BB が有界」が反例を防ぐ条件である。

ε\varepsilon を使う理由

(2) で「s=fB(x)s=f_B(\bm x) が達成される」と仮定してはいけない。 下限は達成されないことがあり(BB が開集合のとき x/fB(x)∉B\bm x/f_B(\bm x)\notin B になる)、 そのため ε\varepsilon だけ余裕を持たせた s,ts,t を取る必要がある。 最後に ε→0\varepsilon\to0 とするのが下限を扱う定石である。

失点しやすい点

(1) で x=0\bm x=\bm 0 の場合を落とすと、 inf⁡\inf の対象集合が (0,∞)(0,\infty) になる特殊な場合を見逃すことになる。 (3) では「凸である」「0\bm0 が内点」の2条件をどちらも確認すること。 片方でも欠けると反例として成立しない。

関数解析:ミンコフスキー汎関数とノルムとの関係の途中式・最終答をPDFで見る

第6問 — 線形計画:基底解の列挙・最適解・双対問題による検証

方針

R2\mathbb R^2 への写像なので基底は2本、基底可能解は「2本選んで正係数」の組と対応する。 (1) はその列挙そのもので、(2) はそれらを比べるだけになる。 変数が5個あっても、実質的には6通りの候補を比べる問題である。

双対問題の作り方

主問題が「等式制約・変数非負・最小化」なら、双対は 「不等式制約 ≤\le・変数自由・最大化」になる。 制約が等式であることが双対変数の符号を自由にし、 主変数が非負であることが双対制約を不等号にしている。 この対応を覚えておくと (3) で迷わない。

相補性条件の使い方

最適解では「主変数が正なら対応する双対制約が等号で成立」する。 (2) で x2,x4>0x_2,x_4>0 が分かっているので、 a2Ty=6\bm a_2^{\mathsf T}\bm y=6 と a4Ty=4\bm a_4^{\mathsf T}\bm y=4 を連立すれば 図を描かなくても y=(4,1)\bm y=(4,1) が求まる。 図示はその答えが実行可能領域の頂点であることの確認に使う。

失点しやすい点

(1) で係数が 00 になる場合(1本だけで表せる場合)を「2個選んだ」と数えないこと。 本問では b\bm b が単独のベクトルの正の倍にならないので該当はない。 (3) で双対変数に y≥0y\ge0 を課すと、主問題の制約が等式であることと矛盾する。 また目的関数の係数ベクトルが b\bm b であること(c\bm c ではない)に注意する。

線形計画:基底解の列挙・最適解・双対問題による検証の途中式・最終答をPDFで見る

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年度別の解答例(12年度)

2017年度 第2回募集の出題内容

解説6項目

この6問の分野は線形代数2問・微分積分・解析2問・代数1問・微分方程式1問です。

大問分野主題解説の小見出し最終答
第1問線形代数対角化・行列のべき・対角化可能性の判定A^n の別の求め方あり
第2問微分積分・解析平坦な関数の無限回微分可能性とガウス積分この関数が示していること / (a) が (b) を支える構造あり
第3問微分方程式接線の内分条件から定まる曲線内分比の向き / 一般の比の場合あり
第4問代数単位円がなす群と1の冪根の巡回性一般化 / (3) の幾何的な意味あり
第5問微分積分・解析ミンコフスキー汎関数とノルムとの関係f_B がノルムになるための条件 / (3) で何が原因かあり
第6問線形代数基底解の列挙・最適解・双対問題による検証双対問題の作り方 / 相補性条件の使い方あり

2017年度 第2回募集の解説には失点しやすい点6件・検算2件が付いています。

前年度(2017年度 第1回募集)との違い

大問数
2017年度 第1回募集 6問 → 2017年度 第2回募集 6問
2017年度 第1回募集の解答例

新潟大学の公式過去問

公開年度範囲
平成29〜令和5年度(2017〜2023相当。令和3年度は筆記試験実施なし)
公式の解答例
解答例の掲載なし
英語の扱い
一般選抜の外国語[英語]はTOEICまたはTOEFL(iBT・改訂版ペーパー・ITP)のスコアシート提出に基づき評価(研究科公式案内PDFに明記)。
院試hubの最終確認
2026-09-05
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