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大阪大学 院試 過去問 解答例

阪大 情報科学研究科 情報基礎数学専攻 数学 2014年度 院試 解答例・解説

大阪大学 情報科学研究科 情報基礎数学専攻 数学 2014年度の院試 過去問について、設問ごとの解法方針と確認点を解説。全5問収録の解答・解説PDFと併用できます。問題本文は含みません。

最終更新:

1 — 変数変換とベータ積分

方針

(1)(1) の被積分関数は (yx)/(y+x)(y-x)/(y+x) だけに依存する。 そのため,和 x+yx+y と比の向きを表す量を新しい変数にすると, 三角形領域が長方形になり,積分が完全に分離する。

u=x+yu=x+y と向き vv で三角形を走査する

端点の確認

(2)(2)xx\to-\inftyeαxe^{\alpha x}xx\to\inftye(α1)xe^{(\alpha-1)x} と同程度である。 したがって 0<α<10<\alpha<1 がちょうど収束に効いている。 変数変換後の t=0,t=0,\infty の収束条件も同じである。

採点上の注意

第1積分ではヤコビアンの u/2u/2 を落とすミスが出やすい。 第2積分では反射公式に入る角が πα\pi\alpha であり, sinα\sin\alpha ではない点を明記しておくとよい。

2014年度は公開から時間が経過しているため、解答・最終答まで全文公開しています

(1)(1) では u=x+y,v=yxy+x u=x+y,\qquad v=\frac{y-x}{y+x} とおく。領域内では u>0u>0 であり, x=u(1v)2,y=u(1+v)2 x=\frac{u(1-v)}2,\qquad y=\frac{u(1+v)}2 である。条件 x0, y0, x+y1x\ge0,\ y\ge0,\ x+y\le10u1,1v1 0\le u\le1,\qquad -1\le v\le1 に移る。ヤコビアンは (x,y)(u,v)=(1v)/2u/2(1+v)/2u/2=u2 \left|\frac{\partial(x,y)}{\partial(u,v)}\right| = \left| \begin{matrix} (1-v)/2 & -u/2\\ (1+v)/2 & u/2 \end{matrix} \right| = \frac{u}{2} である。したがって I1=0111evu2dvdu=12(01udu)(11evdv)=14(ee1). \begin{aligned} I_1 &= \int_0^1\int_{-1}^1 e^v\frac{u}{2}\,dv\,du \\ &= \frac12\left(\int_0^1u\,du\right) \left(\int_{-1}^1e^v\,dv\right) = \frac14(e-e^{-1}). \end{aligned}

(2)(2) では t=ext=e^x とおく。すると dx=dt/tdx=dt/t で, eαxex+1dx=0tα11+tdt. \int_{-\infty}^{\infty}\frac{e^{\alpha x}}{e^x+1}\,dx = \int_0^\infty \frac{t^{\alpha-1}}{1+t}\,dt . 0<α<10<\alpha<1 なので,この積分は 00\infty の両端で収束する。 オイラーの反射公式 Γ(α)Γ(1α)=πsinπα \Gamma(\alpha)\Gamma(1-\alpha)=\frac{\pi}{\sin \pi\alpha} B(α,1α)=0tα11+tdt B(\alpha,1-\alpha) = \int_0^\infty\frac{t^{\alpha-1}}{1+t}\,dt より, I2=πsinπα. I_2=\frac{\pi}{\sin \pi\alpha}.

最終答

I1=ee14,I2=πsinπα\displaystyle I_1=\frac{e-e^{-1}}4,\qquad I_2=\frac{\pi}{\sin \pi\alpha}.

2 — 多項式の零点と三角格子

方針

一変数では「次数より多い零点を持てない」という事実だけで十分である。 二変数では,同じ事実を底辺 y=0y=0 にまず適用し,そこから yy を 因子としてくくり出す。残った多項式は次数が1つ下がり,格子も一段 下がるので帰納法が閉じる。

三角格子の底辺から次数を1つ下げる

なぜ yy で割れるか

f(x,0)=0f(x,0)=0xx の恒等式として成り立つとき,ffyy の多項式として見ると定数項が消える。従って f(x,y)=yg(x,y)f(x,y)=y g(x,y) と書ける。点ごとの割り算ではなく, 多項式としての因数分解である点が重要である。

典型ミス

三角格子の点の個数と多項式空間の次元が等しいことだけでは証明に ならない。評価写像が単射であることを示す必要があり,上の帰納法は その単射性を直接証明している。

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(1)(1) f(x)f(x) は高々 nn 次であり, f(0)=f(1)==f(n)=0 f(0)=f(1)=\cdots=f(n)=0 を満たす。互いに異なる n+1n+1 個の零点を持つ高々 nn 次多項式は 零多項式である。実際,零多項式でないなら次数は零点の個数以上で なければならず,次数が高々 nn であることに反する。

(2)(2) nn に関する帰納法で示す。n=0n=0 では定数多項式 f(x,y)f(x,y)f(0,0)=0f(0,0)=0 を満たすので f=0f=0 である。

n1n\ge1 とし,次数が高々 n1n-1 の場合まで主張が成り立つと仮定する。 まず y=0y=0 とおくと,一変数多項式 f(x,0)f(x,0) は高々 nn 次で, f(0,0)=f(1,0)==f(n,0)=0 f(0,0)=f(1,0)=\cdots=f(n,0)=0 を満たす。よって (1)(1) から f(x,0)f(x,0) は零多項式である。 したがって f(x,y)f(x,y) は多項式環 R[x,y]\mathbb{R}[x,y]yy を因子に持ち, f(x,y)=yg(x,y) f(x,y)=y\,g(x,y) と書ける。このとき g(x,y)g(x,y) の次数は高々 n1n-1 である。

次に k,lk,lk0, l0, k+ln1k\ge0,\ l\ge0,\ k+l\le n-1 を満たす整数とする。 与えられた条件を点 (k,l+1)(k,l+1) に適用すると f(k,l+1)=0 f(k,l+1)=0 であり,l+10l+1\ne0 だから g(k,l+1)=0 g(k,l+1)=0 である。ここで h(x,y)=g(x,y+1) h(x,y)=g(x,y+1) とおけば,hh も次数が高々 n1n-1 の多項式で, h(k,l)=0(k,l0, k+ln1) h(k,l)=0\qquad (k,l\ge0,\ k+l\le n-1) を満たす。帰納法の仮定より h=0h=0 であり,従って g=0g=0 である。 よって f=yg=0f=y g=0 が従う。

最終答

(1)(1)(2)(2) も,指定された格子点での零点条件から 多項式は恒等的に 00 である。

3 — 直交行列のCayley変換

方針

これは直交行列と交代行列を結ぶCayley変換である。 1-1 を固有値に持たない直交行列に対して (XI)(X+I)1(X-I)(X+I)^{-1} を作ると交代行列になり,逆向きには (I+A)(IA)1(I+A)(I-A)^{-1} で戻る。

可換性の使いどころ

XIX-IX+IX+I が可換であることを最初に押さえると, 左右どちらから逆行列を掛けても式が崩れない。行列の問題では, スカラー式と同じ変形をする前に可換性を確認するのが安全である。

正則性の見方

IA=2(X+I)1I-A=2(X+I)^{-1} と明示できるので,正則性は一瞬で分かる。 行列式を別に計算する必要はない。さらにこの式をそのまま逆変換の 計算に使える。

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X+IX+I は正則であり,XIX-IX+IX+I はどちらも XX の多項式 なので互いに可換である。したがって (X+I)1(X+I)^{-1}XIX-I と 可換で, A=(XI)(X+I)1=(X+I)1(XI) A=(X-I)(X+I)^{-1}=(X+I)^{-1}(X-I) が成り立つ。これが (1)(1) である。

(2)(2) XX は直交行列だから XT=X1X^T=X^{-1} である。(1)(1) の形を 使うと AT=((X+I)1(XI))T=(XTI)(XT+I)1=(X1I)(X1+I)1. \begin{aligned} A^T &= \left((X+I)^{-1}(X-I)\right)^T \\ &= (X^T-I)(X^T+I)^{-1} \\ &= (X^{-1}-I)(X^{-1}+I)^{-1}. \end{aligned} ここで X1I=X1(IX),X1+I=X1(I+X) X^{-1}-I=X^{-1}(I-X),\qquad X^{-1}+I=X^{-1}(I+X) より, AT=(IX)(I+X)1=A. A^T=(I-X)(I+X)^{-1}=-A. 従って AA は交代行列である。

(3)(3) IA=I(XI)(X+I)1={(X+I)(XI)}(X+I)1=2(X+I)1. I-A = I-(X-I)(X+I)^{-1} = \{(X+I)-(X-I)\}(X+I)^{-1} = 2(X+I)^{-1}. これは正則行列なので,IAI-A は正則である。

(4)(4) 同様に I+A={(X+I)+(XI)}(X+I)1=2X(X+I)1. I+A = \{(X+I)+(X-I)\}(X+I)^{-1} = 2X(X+I)^{-1}. 従って (I+A)(IA)1=2X(X+I)112(X+I)=X. (I+A)(I-A)^{-1} = 2X(X+I)^{-1}\cdot \frac12(X+I) = X. よって X=(I+A)(IA)1 X=(I+A)(I-A)^{-1} である。

最終答

A=(X+I)1(XI)A=(X+I)^{-1}(X-I), AT=AA^T=-A, IAI-A は正則, かつ X=(I+A)(IA)1X=(I+A)(I-A)^{-1}.

4 — 振動積分の収束と評価

方針

元の積分は絶対収束しないが,cosx\cos x の振動により条件収束する。 部分積分で微分を (1+x)1(1+x)^{-1} に移すと,減衰が (1+x)2(1+x)^{-2} になり,絶対収束する形に変わる。

Dirichlet判定との関係

0rcosxdx=sinr\int_0^r\cos x\,dx=\sin r は有界で,(1+x)1(1+x)^{-1} は単調に 00 へ下がるので,Dirichlet判定でも存在は示せる。ただし今回の 不等式 1\le1 まで同時に出すには,部分積分後に絶対値評価をする 方法が短い。

典型ミス

0cosx1+xdx \int_0^\infty \frac{|\cos x|}{1+x}\,dx は発散するため,最初の形に直接絶対値を付けてはいけない。 収束の根拠は振動による相殺であり,部分積分でその相殺を 可積分な関数に移している。

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F(r)=0rcosx1+xdx F(r)=\int_0^r\frac{\cos x}{1+x}\,dx とおく。部分積分を cosxdx=d(sinx),11+x \cos x\,dx=d(\sin x),\qquad \frac{1}{1+x} に対して行うと, F(r)=[sinx1+x]0r+0rsinx(1+x)2dx=sinr1+r+0rsinx(1+x)2dx. \begin{aligned} F(r) &= \left[\frac{\sin x}{1+x}\right]_0^r + \int_0^r \frac{\sin x}{(1+x)^2}\,dx \\ &= \frac{\sin r}{1+r} + \int_0^r \frac{\sin x}{(1+x)^2}\,dx . \end{aligned} 第1項は rr\to\infty00 に収束する。また 0sinx(1+x)2dx0dx(1+x)2=1 \int_0^\infty \left|\frac{\sin x}{(1+x)^2}\right|\,dx \le \int_0^\infty \frac{dx}{(1+x)^2} = 1 なので,第2項は絶対収束する。従って limrF(r)=0sinx(1+x)2dx \lim_{r\to\infty}F(r) = \int_0^\infty \frac{\sin x}{(1+x)^2}\,dx が存在する。

さらに上の評価から limr0rcosx1+xdx=0sinx(1+x)2dx0dx(1+x)2=1. \left| \lim_{r\to\infty}\int_0^r\frac{\cos x}{1+x}\,dx \right| = \left| \int_0^\infty \frac{\sin x}{(1+x)^2}\,dx \right| \le \int_0^\infty \frac{dx}{(1+x)^2} = 1. よって求める不等式が示された。

最終答

極限は存在し,その絶対値は 11 以下である。

5 — 回転する固有方向と行列積

方針

AkA_k は同じ2つの伸縮率 α,β\alpha,\beta を持つが, その固有方向が kθk\theta ずつ回転している。回転行列で基底を固定して 見ると,行列積は1つの行列 DRθD R_{-\theta} の反復に帰着する。

回転した固有基底で見ると AkA_k は対角行列になる

スペクトル条件

Mk0M^k\to0 は固有値の絶対値がすべて 11 未満であることと同値である。 二次の場合は根を直接書いてもよいが,単位円内判定を使うと α,β,θ\alpha,\beta,\theta の条件が簡潔に出る。

検算

θ=π/2\theta=\pi/2 では cosθ=0\cos\theta=0 なので,一般条件は αβ<1\alpha\beta<1 だけになる。これは (2)(2) の直接計算と一致する。 また θ=0\theta=0 では条件は α<1, β<1\alpha<1,\ \beta<1 と同値になり, 固定された固有方向で毎回同じ伸縮をかける状況と合う。

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Rϕ=(cosϕsinϕsinϕcosϕ),D=(α00β) R_\phi= \begin{pmatrix} \cos\phi & -\sin\phi\\ \sin\phi & \cos\phi \end{pmatrix}, \qquad D= \begin{pmatrix} \alpha & 0\\ 0 & \beta \end{pmatrix} とおく。条件は,AkA_k が角度 kθk\theta だけ回転した正規直交基底 Rkθe1,Rkθe2 R_{k\theta}e_1,\qquad R_{k\theta}e_2 に関して固有値 α,β\alpha,\beta を持つことを意味する。従って Ak=RkθDRkθ. A_k=R_{k\theta}D R_{-k\theta}. 成分で書けば Ak=(αcos2kθ+βsin2kθ(αβ)sinkθcoskθ(αβ)sinkθcoskθαsin2kθ+βcos2kθ). A_k= \begin{pmatrix} \alpha\cos^2 k\theta+\beta\sin^2 k\theta & (\alpha-\beta)\sin k\theta\cos k\theta\\ (\alpha-\beta)\sin k\theta\cos k\theta & \alpha\sin^2 k\theta+\beta\cos^2 k\theta \end{pmatrix}. これが (1)(1) の答えである。

(2)(2) θ=π/2\theta=\pi/2 のとき,kk が偶数なら Ak=(α00β), A_k= \begin{pmatrix}\alpha&0\\0&\beta\end{pmatrix}, kk が奇数なら Ak=(β00α) A_k= \begin{pmatrix}\beta&0\\0&\alpha\end{pmatrix} である。従って B2m=(αβ)mI,B2m+1=(αβ)m(β00α). B_{2m}=(\alpha\beta)^m I,\qquad B_{2m+1}=(\alpha\beta)^m \begin{pmatrix}\beta&0\\0&\alpha\end{pmatrix}. よって Bk0B_k\to0 となるための必要十分条件は αβ<1 \alpha\beta<1 である。

(3)(3) 一般の θ\theta では積を整理する。 Bk=AkAk1A1=RkθDRθDRθDRθ=Rkθ(DRθ)k. \begin{aligned} B_k &= A_kA_{k-1}\cdots A_1 \\ &= R_{k\theta}D R_{-\theta}D R_{-\theta}\cdots D R_{-\theta} \\ &= R_{k\theta}(D R_{-\theta})^k . \end{aligned} 左の回転行列 RkθR_{k\theta} はノルムを変えないので, Bk0B_k\to0Mk0,M=DRθ M^k\to0,\qquad M=D R_{-\theta} と同値である。有限次元では Mk0M^k\to0 となる必要十分条件は, MM の全固有値の絶対値が 11 より小さいことである。

ここで M=(αcosθαsinθβsinθβcosθ) M= \begin{pmatrix} \alpha\cos\theta & \alpha\sin\theta\\ -\beta\sin\theta & \beta\cos\theta \end{pmatrix} だから,特性多項式は λ2(α+β)cosθλ+αβ \lambda^2-(\alpha+\beta)\cos\theta\,\lambda+\alpha\beta である。実係数二次多項式 λ2τλ+δ \lambda^2-\tau\lambda+\delta の2根がともに単位円の内側にあるための条件は 1δ>0,1τ+δ>0,1+τ+δ>0 1-\delta>0,\qquad 1-\tau+\delta>0,\qquad 1+\tau+\delta>0 である。今回は τ=(α+β)cosθ,δ=αβ \tau=(\alpha+\beta)\cos\theta,\qquad \delta=\alpha\beta なので,求める条件は αβ<1,1αβ<(α+β)cosθ<1+αβ \alpha\beta<1,\qquad -1-\alpha\beta<(\alpha+\beta)\cos\theta<1+\alpha\beta である。すなわち  αβ<1,(α+β)cosθ<1+αβ  \boxed{\ \alpha\beta<1,\qquad |(\alpha+\beta)\cos\theta|<1+\alpha\beta\ } が必要十分条件である。

最終答

Ak=Rkθ(α00β)Rkθ. A_k=R_{k\theta} \begin{pmatrix}\alpha&0\\0&\beta\end{pmatrix} R_{-k\theta}. θ=π/2\theta=\pi/2 では αβ<1\alpha\beta<1。一般には αβ<1\alpha\beta<1 かつ (α+β)cosθ<1+αβ|(\alpha+\beta)\cos\theta|<1+\alpha\beta

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