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東京大学 院試 過去問 解答例

東大 数理科学研究科 数理科学専攻 専門科目A 2007年度 院試 過去問 解答例・解説(全7問)

全7問。微分積分・解析2問・位相・幾何1問・線形代数1問。テーマタグは5件(固有値・固有ベクトル・線形空間・基底・留数定理)。2006年度と共通のテーマは線形空間・基底・一様収束。

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収録20年度分の解答PDF:東京大学 数理科学研究科 数理科学専攻 専門科目A(¥3,200・紙面見本あり)

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解説7問・解答7問・最終答7問(全7問)
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東大 専門科目A 2007年度 院試 過去問の出題内容(全7問)

この7問の分野は微分積分・解析2問・位相・幾何1問・線形代数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—広義固有空間と交換関係固有空間ではなく広義固有空間を見る / nilpotent 性の理由あり
第2問微分方程式偏微分可能性と極座標積分偏微分可能と全微分可能は違う / 領域判定は符号だけを見るあり
第3問位相・幾何コンパクト集合の直積近傍コンパクト性が作る余裕 / 距離は最大ノルムが便利あり
第4問—留数計算と交代二項和和は留数定理で出る / 主要項の分離あり
第5問微分積分・解析Lipschitz関数の距離この距離は値と傾きを測る / 通常の一様収束とは違うあり
第6問微分積分・解析Laplace型積分の境界展開境界点 0 は別扱い / 展開の読み方あり
第7問線形代数階数一更新と正則性階数一更新の判定 / 正則行列の場合あり

2007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5テーマが出ています。

前年度(2006年度)との違い

大問数
2006年度 7問 → 2007年度 7問
両年度に出たテーマ
線形空間・基底・一様収束
2006年度のページを見る

第1問 — 広義固有空間と交換関係

固有空間ではなく広義固有空間を見る

λ=1\lambda=1 は重根だが,通常の固有空間は一次元しかない。そこで ker⁡(A−I)2\ker(A-I)^2 まで広げると,空間全体が C3=G1⊕G2 \mathbb{C}^3=G_1\oplus G_2 に分解される。この分解を使うと,交換関係 AB=2BAAB=2BA の意味が 「固有値を 22 倍する向きに BB が動く」という形で見える。

nilpotent 性の理由

BB は G1G_1 から G2G_2 へ移せるが,その次は G4G_4 が存在しないので 必ず消える。したがって実際には B2=0B^2=0 まで言える。試験答案では 「広義固有空間を保つ」ではなく「固有値を 22 倍した広義固有空間へ写す」 と書くことが重要である。

解答

(1) 行列を A=(211−12−1−1−10) A=\begin{pmatrix} 2&1&1\\ -1&2&-1\\ -1&-1&0 \end{pmatrix} とする。特性多項式は det⁡(λI−A)=(λ−1)2(λ−2) \det(\lambda I-A)=(\lambda-1)^2(\lambda-2) である。したがって固有値は 1,21,2 である。

λ=1\lambda=1 について A−I=(111−11−1−1−1−1) A-I= \begin{pmatrix} 1&1&1\\ -1&1&-1\\ -1&-1&-1 \end{pmatrix} だから,固有空間は ker⁡(A−I)=span⁡{(1,0,−1)T} \ker(A-I)=\operatorname{span}\{(1,0,-1)^T\} である。また (A−I)2=(−11−1−11−11−11) (A-I)^2= \begin{pmatrix} -1&1&-1\\ -1&1&-1\\ 1&-1&1 \end{pmatrix} より G1:=ker⁡(A−I)2={(x,y,z)T:y=x+z}=span⁡{(1,1,0)T,(0,1,1)T}. G_1:=\ker(A-I)^2 =\{(x,y,z)^T:y=x+z\} =\operatorname{span}\{(1,1,0)^T,(0,1,1)^T\}. λ=2\lambda=2 については ker⁡(A−2I)=span⁡{(−1,−1,1)T} \ker(A-2I)=\operatorname{span}\{(-1,-1,1)^T\} であり,固有値 22 は単根なので広義固有空間もこの一次元空間である。

(2) 次に AB=2BAAB=2BA とする。任意の μ\mu と正整数 mm について (A−2μI)mB=2mB(A−μI)m (A-2\mu I)^mB=2^mB(A-\mu I)^m が成り立つ。よって BB は AA の広義固有空間 GμG_\mu を G2μG_{2\mu} に写す。ここで AA の固有値は 1,21,2 だけなので B(G1)⊂G2,B(G2)⊂G4={0}. B(G_1)\subset G_2,\qquad B(G_2)\subset G_4=\{0\}. したがって空間全体 G1⊕G2G_1\oplus G_2 上で B2=0B^2=0 であり,特に B3=O B^3=O である。

(3) 最後に非零例を作る。u=(1,0,−1)Tu=(1,0,-1)^T,v=(1,1,0)Tv=(1,1,0)^T, w=(−1,−1,1)Tw=(-1,-1,1)^T とおくと (A−I)u=0,(A−I)v=2u,Aw=2w. (A-I)u=0,\qquad (A-I)v=2u,\qquad Aw=2w. 線形写像 BB を Bu=0,Bv=w,Bw=0 Bu=0,\qquad Bv=w,\qquad Bw=0 で定めると,基底 {u,v,w}\{u,v,w\} 上の確認から AB=2BAAB=2BA が従う。 標準基底での行列は B=(−10−1−10−1101) B= \begin{pmatrix} -1&0&-1\\ -1&0&-1\\ 1&0&1 \end{pmatrix} であり,これは零行列ではない。

最終答

(1)G1=span⁡{(1,1,0)T,(0,1,1)T},G2=span⁡{(−1,−1,1)T} \text{(1)}\quad \boxed{ G_1=\operatorname{span}\{(1,1,0)^T,(0,1,1)^T\},\qquad G_2=\operatorname{span}\{(-1,-1,1)^T\} } (2)AB=2BA⟹B3=O \text{(2)}\quad \boxed{AB=2BA\Longrightarrow B^3=O} (3)(−10−1−10−1101) \text{(3)}\quad \boxed{ \begin{pmatrix} -1&0&-1\\ -1&0&-1\\ 1&0&1 \end{pmatrix} }

第2問 — 偏微分可能性と極座標積分

偏微分可能と全微分可能は違う

原点で二つの偏微分係数が存在しても,誤差項が距離に比べて小さくなるとは限らない。 この問題では (x−y)xyx2+y2 (x-y)\frac{xy}{x^2+y^2} が方向依存で一次の大きさを残すため,全微分可能性が破れる。

領域判定は符号だけを見る

x3−y3=(x−y)(x2+xy+y2)x^3-y^3=(x-y)(x^2+xy+y^2) であり,後ろの因子は (x,y)≠(0,0)(x,y)\ne(0,0) で正である。したがって f>0f>0 の境界は複雑な曲線ではなく 直線 x=yx=y である。ここを見抜くと積分範囲がすぐに決まる。

解答

(1) 原点以外では有理関数なので通常の微分計算ができる。原点での連続性は ∣x3−y3x2+y2∣≤∣x∣+∣y∣ \left|\frac{x^3-y^3}{x^2+y^2}\right| \le |x|+|y| から従う。原点での偏微分係数は fx(0,0)=lim⁡h→0f(h,0)h=1,fy(0,0)=lim⁡h→0f(0,h)h=−1 f_x(0,0)=\lim_{h\to0}\frac{f(h,0)}{h}=1,\qquad f_y(0,0)=\lim_{h\to0}\frac{f(0,h)}{h}=-1 である。原点以外では偏微分が存在するので,ff は全平面で一回偏微分可能である。

(2) 全微分可能性を調べる。もし原点で全微分可能なら,線形主要部は x−y x-y でなければならない。しかし f(x,y)−(x−y)=(x−y)xyx2+y2. f(x,y)-(x-y) =(x-y)\frac{xy}{x^2+y^2}. y=txy=tx として x→0x\to0 とすると f(x,tx)−(x−tx)x2+t2x2=(1−t)t(1+t2)3/2 \frac{f(x,tx)-(x-tx)}{\sqrt{x^2+t^2x^2}} = \frac{(1-t)t}{(1+t^2)^{3/2}} となり,例えば t=2t=2 では 00 に収束しない。よって原点で全微分可能ではない。 原点以外では全微分可能だから,結論として R2\mathbb{R}^2 上では全微分可能ではない。

(3) 積分は極座標で計算する。x=rcos⁡θ, y=rsin⁡θx=r\cos\theta,\ y=r\sin\theta とおくと f(x,y)=r(cos⁡3θ−sin⁡3θ) f(x,y)=r(\cos^3\theta-\sin^3\theta) であり,f>0f>0 は cos⁡θ>sin⁡θ\cos\theta>\sin\theta と同値である。したがって単位円内の領域は −3π4<θ<π4,0<r<1 -\frac{3\pi}{4}<\theta<\frac{\pi}{4},\qquad 0<r<1 で表される。ゆえに I=∫−3π/4π/4∫01r(cos⁡3θ−sin⁡3θ) r dr dθ=13∫−3π/4π/4(cos⁡3θ−sin⁡3θ) dθ=529. \begin{aligned} I &=\int_{-3\pi/4}^{\pi/4}\int_0^1 r(\cos^3\theta-\sin^3\theta)\,r\,dr\,d\theta \\ &=\frac13 \int_{-3\pi/4}^{\pi/4}(\cos^3\theta-\sin^3\theta)\,d\theta =\frac{5\sqrt2}{9}. \end{aligned}

最終答

(1)f は R2 上連続かつ一回偏微分可能 \text{(1)}\quad \boxed{f\text{ は }\mathbb R^2\text{ 上連続かつ一回偏微分可能}} (2)f は原点で全微分可能ではない \text{(2)}\quad \boxed{f\text{ は原点で全微分可能ではない}} (3)I=529 \text{(3)}\quad \boxed{I=\frac{5\sqrt2}{9}}

第3問 — コンパクト集合の直積近傍

コンパクト性が作る余裕

点ごとの開近傍なら UU が開であることだけで作れる。しかしここでは 一つの直積 V×WV\times W をまとめて入れる必要がある。この一様な余裕を与えるのが A×BA\times B のコンパクト性である。

距離は最大ノルムが便利

平面の距離として ∥(x,y)∥∞=max⁡(∣x∣,∣y∣) \|(x,y)\|_\infty=\max(|x|,|y|) を使うと,xx 方向と yy 方向に同じ幅だけ太らせた集合がそのまま 直積近傍になる。ユークリッド距離でも証明できるが,最後に直積へ戻す記述が少し増える。

解答

空集合を含む場合は自明なので,以下では A,BA,B がともに空でないとしてよい。 A×BA\times B はコンパクトであり,UcU^c は閉集合である。さらに A×B⊂U A\times B\subset U だから,最大値・最小値の存在を使って δ=dist⁡∞(A×B,Uc)=inf⁡{max⁡(∣a−x∣,∣b−y∣):(a,b)∈A×B, (x,y)∈Uc} \delta =\operatorname{dist}_\infty(A\times B,U^c) = \inf\{\max(|a-x|,|b-y|):(a,b)\in A\times B,\ (x,y)\in U^c\} は正である。ただし Uc=∅U^c=\varnothing のときは任意の正の δ\delta を取ればよい。

そこで V={x∈R:dist⁡(x,A)<δ/2},W={y∈R:dist⁡(y,B)<δ/2} V=\{x\in\mathbb{R}:\operatorname{dist}(x,A)<\delta/2\},\qquad W=\{y\in\mathbb{R}:\operatorname{dist}(y,B)<\delta/2\} とおく。これは R\mathbb{R} の開集合であり,明らかに A×B⊂V×W A\times B\subset V\times W である。

任意の (x,y)∈V×W(x,y)\in V\times W を取ると,ある a∈A, b∈Ba\in A,\ b\in B が存在して ∣x−a∣<δ/2,∣y−b∣<δ/2 |x-a|<\delta/2,\qquad |y-b|<\delta/2 となる。したがって dist⁡∞((x,y),A×B)<δ. \operatorname{dist}_\infty((x,y),A\times B)<\delta. もし (x,y)∉U(x,y)\notin U なら (x,y)∈Uc(x,y)\in U^c であり,δ\delta の定義に反する。 よって (x,y)∈U(x,y)\in U である。したがって A×B⊂V×W⊂U A\times B\subset V\times W\subset U が示された。

最終答

V={x:dist⁡(x,A)<δ/2},W={y:dist⁡(y,B)<δ/2} V=\{x:\operatorname{dist}(x,A)<\delta/2\},\qquad W=\{y:\operatorname{dist}(y,B)<\delta/2\} と取ればよい。ただし δ\delta は A×BA\times B と UcU^c の正の距離である。

第4問 — 留数計算と交代二項和

和は留数定理で出る

二項係数を含む交代和は,有限個の整数点に単純極を置くと自然に現れる。 この問題では (2z+1)2(2z+1)^2 を加えることで,分母の (2k+1)2(2k+1)^2 と −1/2-1/2 の二位の極が同時に作られている。

主要項の分離

和は 2nn!(2n+1)!!∑j=0n12j+1 \frac{2^n n!}{(2n+1)!!} \sum_{j=0}^n\frac1{2j+1} と因数分解される。前者は n−1/2n^{-1/2} の大きさ,後者は (1/2)log⁡n(1/2)\log n の大きさである。したがって問題の n/log⁡n\sqrt n/\log n という正規化が ちょうど定数を残す。

解答

(1) f(z)=n!(2z+1)2z(z−1)⋯(z−n) f(z)=\frac{n!}{(2z+1)^2z(z-1)\cdots(z-n)} とおく。極は z=0,1,…,n,z=−12 z=0,1,\dots,n,\qquad z=-\frac12 である。k=0,1,…,nk=0,1,\dots,n では単純極であり, Res⁡z=kf(z)=n!(2k+1)2∏j≠k(k−j)=(−1)n−k(2k+1)2(nk). \begin{aligned} \operatorname*{Res}_{z=k}f(z) &= \frac{n!}{(2k+1)^2\prod_{j\ne k}(k-j)} \\ &= \frac{(-1)^{n-k}}{(2k+1)^2}\binom{n}{k}. \end{aligned}

z=−1/2z=-1/2 は二位の極である。 g(z)=n!4z(z−1)⋯(z−n) g(z)=\frac{n!}{4z(z-1)\cdots(z-n)} とおくと f(z)=g(z)(z+1/2)2 f(z)=\frac{g(z)}{(z+1/2)^2} であるから,留数は g′(−1/2)g'(-1/2) である。対数微分により g′(z)g(z)=−∑j=0n1z−j. \frac{g'(z)}{g(z)} =-\sum_{j=0}^n\frac1{z-j}. また g ⁣(−12)=(−1)n+12 n−1n!(2n+1)!!. g\!\left(-\frac12\right) = (-1)^{n+1}\frac{2^{\,n-1}n!}{(2n+1)!!}. したがって Res⁡z=−1/2f(z)=(−1)n+12nn!(2n+1)!!∑j=0n12j+1. \operatorname*{Res}_{z=-1/2}f(z) = (-1)^{n+1}\frac{2^n n!}{(2n+1)!!} \sum_{j=0}^n\frac1{2j+1}.

(2) 次に Sn=∑k=0n(−1)k(nk)1(2k+1)2 S_n=\sum_{k=0}^n(-1)^k\binom{n}{k}\frac1{(2k+1)^2} とおく。有理関数 ff は無限遠で O(z−n−3)O(z^{-n-3}) なので全留数の和は 00 である。 上の単純極の和は (−1)nSn(-1)^nS_n だから Sn=2nn!(2n+1)!!∑j=0n12j+1. S_n= \frac{2^n n!}{(2n+1)!!} \sum_{j=0}^n\frac1{2j+1}. よって求める極限は lim⁡n→∞n Snlog⁡n. \lim_{n\to\infty} \frac{\sqrt n\,S_n}{\log n}.

ここで 2nn!(2n+1)!!=4n(2n+1)(2nn) \frac{2^n n!}{(2n+1)!!} = \frac{4^n}{(2n+1)\binom{2n}{n}} である。Wallis の公式から (2nn)∼4nπn \binom{2n}{n}\sim \frac{4^n}{\sqrt{\pi n}} が従うので n 2nn!(2n+1)!!⟶π2. \sqrt n\,\frac{2^n n!}{(2n+1)!!}\longrightarrow \frac{\sqrt\pi}{2}. また ∑j=0n12j+1=12log⁡n+O(1) \sum_{j=0}^n\frac1{2j+1} = \frac12\log n+O(1) である。したがって lim⁡n→∞n Snlog⁡n=π2⋅12=π4. \lim_{n\to\infty} \frac{\sqrt n\,S_n}{\log n} = \frac{\sqrt\pi}{2}\cdot\frac12 = \frac{\sqrt\pi}{4}.

最終答

(1)Res⁡z=kf(z)=(−1)n−k(2k+1)2(nk)(0≤k≤n) \text{(1)}\quad \boxed{ \operatorname*{Res}_{z=k}f(z) = \frac{(-1)^{n-k}}{(2k+1)^2}\binom{n}{k} \quad(0\le k\le n) } Res⁡z=−1/2f(z)=(−1)n+12nn!(2n+1)!!∑j=0n12j+1 \boxed{ \operatorname*{Res}_{z=-1/2}f(z) = (-1)^{n+1}\frac{2^n n!}{(2n+1)!!} \sum_{j=0}^n\frac1{2j+1} } (2)π4 \text{(2)}\quad \boxed{\frac{\sqrt\pi}{4}}

第5問 — Lipschitz関数の距離

この距離は値と傾きを測る

C1C^1 関数に限ると L(f−g)=∥f′−g′∥∞L(f-g)=\|f'-g'\|_\infty である。 つまりこの距離は f(0)とf′ f(0)\quad\text{と}\quad f' を別々に測っている。したがって完備性は R×C[0,1]\mathbb{R}\times C[0,1] の完備性に帰着される。

通常の一様収束とは違う

一様収束だけでは C1C^1 関数列の極限が C1C^1 とは限らない。 ここでは導関数が一様 Cauchy になるため,極限の導関数を先に作ってから積分で 関数を復元できる。

解答

(1) C1C^1 関数 ff に対して,[0,1][0,1] 上で f′f' は有界である。 平均値の定理より ∣f(x)−f(y)∣≤max⁡0≤t≤1∣f′(t)∣ ∣x−y∣ |f(x)-f(y)|\le \max_{0\le t\le1}|f'(t)|\,|x-y| だから Y⊂XY\subset X である。

(2) 次に dd が距離であることを示す。Lipschitz 定数の最小値 LL は L(h)≥0,L(−h)=L(h),L(h1+h2)≤L(h1)+L(h2) L(h)\ge0,\qquad L(-h)=L(h),\qquad L(h_1+h_2)\le L(h_1)+L(h_2) を満たす。また L(h)=0L(h)=0 なら hh は定数である。 したがって d(f,g)≥0d(f,g)\ge0,対称性,三角不等式は直ちに従う。 さらに d(f,g)=0d(f,g)=0 なら f(0)=g(0),L(f−g)=0 f(0)=g(0),\qquad L(f-g)=0 である。よって f−gf-g は定数で,しかも 00 での値が 00 だから f=gf=g である。 これで dd は XX 上の距離である。

(3) 最後に YY の完備性を示す。C1C^1 関数 hh については L(h)=max⁡0≤t≤1∣h′(t)∣ L(h)=\max_{0\le t\le1}|h'(t)| である。したがって YY の dd-Cauchy 列 {fm}\{f_m\} に対して, {fm(0)}\{f_m(0)\} は実数の Cauchy 列であり,{fm′}\{f_m'\} は 連続関数空間 C[0,1]C[0,1] の一様ノルムに関する Cauchy 列である。 よって fm(0)→a,fm′→φ f_m(0)\to a,\qquad f_m'\to \varphi となる a∈Ra\in\mathbb{R},φ∈C[0,1]\varphi\in C[0,1] が存在する。

f(x)=a+∫0xφ(t) dt f(x)=a+\int_0^x\varphi(t)\,dt と定めると f∈C1[0,1]f\in C^1[0,1] であり f′=φf'= \varphi である。さらに d(fm,f)=∣fm(0)−a∣+max⁡0≤t≤1∣fm′(t)−φ(t)∣⟶0. d(f_m,f) = |f_m(0)-a|+\max_{0\le t\le1}|f_m'(t)-\varphi(t)| \longrightarrow0. したがって YY はこの距離について完備である。

最終答

(1)Y⊂X \text{(1)}\quad \boxed{Y\subset X} (2)d(f,g)=∣f(0)−g(0)∣+L(f−g) は X 上の距離である \text{(2)}\quad \boxed{ d(f,g)=|f(0)-g(0)|+L(f-g) \text{ は }X\text{ 上の距離である} } (3)Y はこの距離で完備である \text{(3)}\quad \boxed{Y\text{ はこの距離で完備である}}

第6問 — Laplace型積分の境界展開

境界点 x=0x=0 は別扱い

x>0x>0 では指数関数に e−2xu/se^{-2xu/s} が現れるため,主要な寄与は u=O(s)u=O(s) の狭い範囲から来る。一方 x=0x=0 では u=O(s)u=O(\sqrt{s}) が主要範囲になる。 このスケールの違いが a0(0)≠a0(x)a_0(0)\ne a_0(x) という不連続な結果を生む。

展開の読み方

x>0x>0 では e−sv2=1−sv2+s2v42−⋯ e^{-sv^2}=1-sv^2+\frac{s^2v^4}{2}-\cdots を s2∫0∞ve−2xve−sv2 dv s^2\int_0^\infty v e^{-2xv}e^{-sv^2}\,dv に代入するだけで係数が読める。符号を間違えやすいのは a2a_2 で, 一次補正が −sv2-sv^2 から来るため負になる。

解答

(1) まず y=x+u y=x+u とおくと f(x,s)=∫0∞uexp⁡(−(x+u)2−x2s) du=∫0∞uexp⁡(−2xu+u2s) du. \begin{aligned} f(x,s) &=\int_0^\infty u\exp\left(-\frac{(x+u)^2-x^2}{s}\right)\,du \\ &=\int_0^\infty u\exp\left(-\frac{2xu+u^2}{s}\right)\,du . \end{aligned}

x=0x=0 のときは f(0,s)=∫0∞ue−u2/s du=s2 f(0,s)=\int_0^\infty u e^{-u^2/s}\,du=\frac{s}{2} である。したがって a0(0)=12,a1(0)=0,a2(0)=0. a_0(0)=\frac12,\qquad a_1(0)=0,\qquad a_2(0)=0.

以下 x>0x>0 とする。さらに u=svu=sv とおくと f(x,s)=s2∫0∞ve−2xve−sv2 dv. f(x,s)=s^2\int_0^\infty v e^{-2xv}e^{-sv^2}\,dv. よって f(x,s)s=s∫0∞ve−2xve−sv2 dv⟶0 \frac{f(x,s)}{s} = s\int_0^\infty v e^{-2xv}e^{-sv^2}\,dv\longrightarrow0 であり, a0(x)=0(x>0) a_0(x)=0\qquad(x>0) である。

(2) 次に f(x,s)s2=∫0∞ve−2xve−sv2 dv⟶∫0∞ve−2xv dv=14x2. \frac{f(x,s)}{s^2} = \int_0^\infty v e^{-2xv}e^{-sv^2}\,dv \longrightarrow \int_0^\infty v e^{-2xv}\,dv = \frac1{4x^2}. したがって a1(x)=14x2(x>0). a_1(x)=\frac1{4x^2}\qquad(x>0).

(3) 最後に f(x,s)−s2/(4x2)s3=∫0∞ve−2xve−sv2−1s dv. \frac{f(x,s)-s^2/(4x^2)}{s^3} = \int_0^\infty v e^{-2xv}\frac{e^{-sv^2}-1}{s}\,dv. s↓0s\downarrow0 で e−sv2−1s⟶−v2 \frac{e^{-sv^2}-1}{s}\longrightarrow -v^2 だから,支配収束により a2(x)=−∫0∞v3e−2xv dv=−38x4(x>0). a_2(x) = -\int_0^\infty v^3e^{-2xv}\,dv = -\frac{3}{8x^4} \qquad(x>0).

最終答

(1)a0(x)={12,x=0,0,x>0, \text{(1)}\quad \boxed{ a_0(x)= \begin{cases} \frac12,&x=0,\\ 0,&x>0, \end{cases} } (2)a1(x)={0,x=0,14x2,x>0, \text{(2)}\quad \boxed{ a_1(x)= \begin{cases} 0,&x=0,\\ \frac1{4x^2},&x>0, \end{cases} } (3)a2(x)={0,x=0,−38x4,x>0. \text{(3)}\quad \boxed{ a_2(x)= \begin{cases} 0,&x=0,\\ -\frac3{8x^4},&x>0. \end{cases} }

第7問 — 階数一更新と正則性

階数一更新の判定

EijE_{ij} は「第 jj 成分を読み取って eie_i 方向を足す」階数一の写像である。 階数が増えるには,足す方向 eie_i がもとの列空間の外にあり,かつ読み取り ejTe_j^T が ker⁡A\ker A 上で消えないことが必要である。後者は eje_j が行空間の外にあることと同値である。

正則行列の場合

正則性の判定では行列式補題が最短である。すべての一成分更新で特異になると仮定すると, A−1A^{-1} の全成分が −1-1 になってしまう。n≥2n\ge2 ではその行列は階数 11 なので, 逆行列としてはあり得ない。

解答

(1) AA を線形写像と見て,列空間を Im⁡A\operatorname{Im}A,行空間を Row⁡A\operatorname{Row}A と書く。標準基底を e1,…,ene_1,\dots,e_n とする。 階数 rr の部分空間 Im⁡A\operatorname{Im}A は,標準基底ベクトルのうち高々 rr 個しか 含めない。したがって ei∉Im⁡A e_i\notin\operatorname{Im}A となる ii は少なくとも n−rn-r 個ある。同様に ej∉Row⁡A e_j\notin\operatorname{Row}A となる jj も少なくとも n−rn-r 個ある。

このような i,ji,j を取る。Eij=eiejTE_{ij}=e_i e_j^T である。 ei∉Im⁡Ae_i\notin\operatorname{Im}A かつ ej∉Row⁡Ae_j\notin\operatorname{Row}A のとき, rank⁡(A+Eij)=r+1 \operatorname{rank}(A+E_{ij})=r+1 を示す。

実際,(A+eiejT)x=0(A+e_i e_j^T)x=0 とする。このとき Ax=−(ejTx)ei. Ax=-(e_j^Tx)e_i. 左辺は Im⁡A\operatorname{Im}A に属する。ei∉Im⁡Ae_i\notin\operatorname{Im}A だから ejTx=0e_j^Tx=0 でなければならず,従って Ax=0Ax=0 である。よって ker⁡(A+Eij)=ker⁡A∩ker⁡(ejT). \ker(A+E_{ij})=\ker A\cap \ker(e_j^T). また ej∉Row⁡A=(ker⁡A)⊥e_j\notin\operatorname{Row}A=(\ker A)^\perp なので, ejTe_j^T は ker⁡A\ker A 上で零汎関数ではない。したがって dim⁡ker⁡(A+Eij)=dim⁡ker⁡A−1=n−r−1. \dim\ker(A+E_{ij}) = \dim\ker A-1 = n-r-1. 階数・退化次数の定理より rank⁡(A+Eij)=r+1>r. \operatorname{rank}(A+E_{ij})=r+1>r. よって条件を満たす組は少なくとも (n−r)2 (n-r)^2 個存在する。

(2) 次に AA が正則である場合を考える。行列式補題より det⁡(A+Eij)=det⁡A(1+ejTA−1ei)=det⁡A(1+(A−1)ji). \det(A+E_{ij}) = \det A\left(1+e_j^TA^{-1}e_i\right) = \det A\left(1+(A^{-1})_{ji}\right). もしすべての i,ji,j について A+EijA+E_{ij} が正則でないなら, (A−1)ji=−1 (A^{-1})_{ji}=-1 がすべての i,ji,j で成り立つ。すると A−1A^{-1} は全成分が −1-1 の行列になる。 しかし n≥2n\ge2 ではこの行列の階数は 11 であり,正則ではない。これは A−1A^{-1} が正則であることに反する。したがって正則な A+EijA+E_{ij} が少なくとも一つ 存在する。

最終答

(1)#{(i,j):rank⁡(A+Eij)>rank⁡A}≥(n−r)2 \text{(1)}\quad \boxed{ \#\{(i,j):\operatorname{rank}(A+E_{ij})>\operatorname{rank}A\} \ge (n-r)^2 } (2)A が正則なら,ある (i,j) で A+Eij も正則 \text{(2)}\quad \boxed{A\text{ が正則なら,ある }(i,j)\text{ で }A+E_{ij}\text{ も正則}}

東大 専門科目A 院試 過去問の収録20年度

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