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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 2012年度 院試 解答例・解説

東京大学 数理科学研究科 数理科学専攻 専門科目A 2012年度の院試 過去問について、設問ごとの解法方針・部分点の置き所を解説。全7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 — 交換子と対角化可能性

階数条件は行ベクトルで見る

この問題では交換子を出した後,すぐに行列式を何個も計算するより,非零になりうる 行が二つしかないことを見るのが速い。第一成分から b=0b=0 が強制され,残りは (2a)c=0(2-a)c=0 だけになる。

対角化では重複固有値だけを見る

三つの固有値が相異なる場合は自動的に対角化可能である。したがって調べるべき ところは固有値が重なる場合だけである。特に a=2a=2 では ジョルダンブロックが現れるので,階数条件を満たしていても対角化可能にはならない。

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(1) 与えられた二つの行列について直接計算すると ABBA=(b2ac0bc000) AB-BA= \begin{pmatrix} b&2-a&c\\ 0&-b&-c\\ 0&0&0 \end{pmatrix} である。この行列の階数が 11 以下であるためには,上の二つの行ベクトルが 一次従属であればよい。

第1成分を見ると,第二行の第1成分は常に 00 なので,一次従属のためには まず b=0b=0 が必要である。b=0b=0 とすると ABBA=(02ac00c000) AB-BA= \begin{pmatrix} 0&2-a&c\\ 0&0&-c\\ 0&0&0 \end{pmatrix} となる。したがって階数が 11 以下である条件は (2a)c=0 (2-a)c=0 である。よって b=0,c=0 または a=2 b=0,\qquad c=0\ \text{または}\ a=2 が第1小問の答である。

(2) 次にこの条件のもとで BB の対角化可能性を調べる。

b=0, c=0\,b=0,\ c=0\, の場合, B=(a1002000a+1) B= \begin{pmatrix} a&1&0\\ 0&2&0\\ 0&0&a+1 \end{pmatrix} であり,固有値は a,2,a+1a,2,a+1 である。a2a\neq2 なら,22 と重なる可能性が あるのは a+1=2a+1=2,すなわち a=1a=1 の場合だけである。このときも B2I=(110000000) B-2I= \begin{pmatrix} -1&1&0\\ 0&0&0\\ 0&0&0 \end{pmatrix} なので,固有値 22 の固有空間は2次元であり,対角化可能である。 一方 a=2a=2 のときは,左上の 2×22\times2 ブロックが (2102) \begin{pmatrix}2&1\\0&2\end{pmatrix} となるため対角化できない。

a=2, b=0a=2,\ b=0 の場合は cc によらず B2I=(01000c001) B-2I= \begin{pmatrix} 0&1&0\\ 0&0&c\\ 0&0&1 \end{pmatrix} であり,固有値 22 に対する固有空間は1次元である。代数的重複度は2だから, この場合も対角化できない。

最終答

(1)rank(ABBA)1b=0,  c=0 または a=2 \text{(1)}\quad \boxed{ \operatorname{rank}(AB-BA)\le1 \quad\Longleftrightarrow\quad b=0,\ \ c=0\ \text{または}\ a=2 } (2)b=0,c=0,a2 \text{(2)}\quad \boxed{ b=0,\qquad c=0,\qquad a\neq2 }

2 — 二変数関数の最大値

境界確認を省かない

コンパクト領域上の最大値問題では,内部臨界点だけでは答案として不足する。 この問題では境界の最大値が 33/83\sqrt3/8 より小さいことを短く示せば十分である。

平面全体では無限遠を見る

(x,y)\|(x,y)\|\to\inftyf(x,y)0f(x,y)\to0 であることを先に書くと,平面全体でも 臨界点の比較に帰着できる。負の臨界点は最小側なので,最大値には影響しない。

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関数を f(x,y)=x+y(x2+1)(y2+1) f(x,y)=\frac{x+y}{(x^2+1)(y^2+1)} とおく。偏微分すると fx=1x22xy(x2+1)2(y2+1),fy=1y22xy(x2+1)(y2+1)2. \frac{\partial f}{\partial x} = \frac{1-x^2-2xy}{(x^2+1)^2(y^2+1)},\qquad \frac{\partial f}{\partial y} = \frac{1-y^2-2xy}{(x^2+1)(y^2+1)^2}.

(1) まず正方形 0x1, 0y10\le x\le1,\ 0\le y\le1 で考える。内部の臨界点では 1x22xy=0,1y22xy=0 1-x^2-2xy=0,\qquad 1-y^2-2xy=0 である。差を取ると x2=y2x^2=y^2 であり,正方形内部では x=yx=y となる。 したがって 13x2=0,x=y=13 1-3x^2=0,\qquad x=y=\frac1{\sqrt3} である。この点で f ⁣(13,13)=2/3(4/3)2=338. f\!\left(\frac1{\sqrt3},\frac1{\sqrt3}\right) = \frac{2/\sqrt3}{(4/3)^2} = \frac{3\sqrt3}{8}.

境界も確認する。例えば y=0y=0 では x/(x2+1)1/2x/(x^2+1)\le1/2 である。 x=0x=0 も同様である。x=1x=1 では f(1,y)=1+y2(1+y2) f(1,y)=\frac{1+y}{2(1+y^2)} であり,導関数の符号から最大点は y=21y=\sqrt2-1 である。この値は 1+212{1+(21)2}=1+24<338 \frac{1+\sqrt2-1}{2\{1+(\sqrt2-1)^2\}} = \frac{1+\sqrt2}{4} < \frac{3\sqrt3}{8} である。y=1y=1 も対称性により同じである。よって正方形上の最大値は 338 \frac{3\sqrt3}{8} である。

(2) 次に平面全体で考える。関数は (x,y)\|(x,y)\|\to\infty00 に近づくので, 正の値を取る点を含む十分大きな閉円板上で最大値を持つ。したがって内部臨界点を 調べればよい。上と同じ連立方程式から (yx)(x+y)=0 (y-x)(x+y)=0 を得る。y=xy=-x の場合は 1+x2=01+x^2=0 となり実解を持たない。したがって x=y=±13 x=y=\pm\frac1{\sqrt3} である。正の点では値が 33/83\sqrt3/8,負の点ではその反数であるから, 平面全体での最大値も 338 \frac{3\sqrt3}{8} である。

最終答

(1)0x,y1 上の最大値は 338 \text{(1)}\quad \boxed{ 0\le x,y\le1\text{ 上の最大値は }\frac{3\sqrt3}{8} } (2)R2 全体での最大値も 338 \text{(2)}\quad \boxed{ \mathbb R^2\text{ 全体での最大値も }\frac{3\sqrt3}{8} } いずれも (x,y)=(13,13) (x,y)=\left(\frac1{\sqrt3},\frac1{\sqrt3}\right) で達成される。

3 — フーリエ積分

分母を二つの標準形に分ける

この積分は留数計算でも処理できるが, 1x(x2+a2)=1a2(1xxx2+a2) \frac1{x(x^2+a^2)} = \frac1{a^2}\left(\frac1x-\frac{x}{x^2+a^2}\right) と分けると,ディリクレ積分と指数減衰付きフーリエ積分だけで済む。

収束の見方

原点付近では sinxcosxx\sin x\cos x\sim x なので特異性は消える。無限遠では 分母が x3x^3 程度であり,積分は十分よく収束する。答案では,公式を使う前に この程度の収束確認を書いておくと減点されにくい。

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sinxcosx=12sin2x \sin x\cos x=\frac12\sin 2x を使うと,求める積分は I=120sin2xx(x2+a2)dx I=\frac12\int_0^\infty \frac{\sin 2x}{x(x^2+a^2)}\,dx である。また 1x(x2+a2)=1a2(1xxx2+a2) \frac1{x(x^2+a^2)} = \frac1{a^2}\left(\frac1x-\frac{x}{x^2+a^2}\right) だから I=12a2{0sin2xxdx0xsin2xx2+a2dx}. I= \frac1{2a^2} \left\{ \int_0^\infty\frac{\sin 2x}{x}\,dx - \int_0^\infty\frac{x\sin 2x}{x^2+a^2}\,dx \right\}.

よく知られたディリクレ積分より 0sin2xxdx=π2. \int_0^\infty\frac{\sin 2x}{x}\,dx=\frac\pi2. また 0cosbxx2+a2dx=π2aeab(a>0, b>0) \int_0^\infty\frac{\cos bx}{x^2+a^2}\,dx = \frac{\pi}{2a}e^{-ab}\qquad (a>0,\ b>0) bb で微分すると 0xsinbxx2+a2dx=π2eab. \int_0^\infty\frac{x\sin bx}{x^2+a^2}\,dx = \frac\pi2 e^{-ab}. ここで b=2b=2 として 0xsin2xx2+a2dx=π2e2a. \int_0^\infty\frac{x\sin 2x}{x^2+a^2}\,dx = \frac\pi2 e^{-2a}. したがって I=12a2(π2π2e2a)=π4a2(1e2a). I= \frac1{2a^2} \left(\frac\pi2-\frac\pi2e^{-2a}\right) = \frac{\pi}{4a^2}\left(1-e^{-2a}\right).

最終答

0sinxcosxx(x2+a2)dx=π4a2(1e2a)(a>0). \int_0^\infty \frac{\sin x\cos x}{x(x^2+a^2)}\,dx = \frac{\pi}{4a^2}\left(1-e^{-2a}\right) \qquad (a>0).

4 — 行列の生成する部分空間

生成空間の次元は最小多項式の次数

I,A,A2,\langle I,A,A^2,\ldots\rangle の次元を直接行列の列として調べるより, 最小多項式を見る方が構造がはっきりする。今回は固有値 11 側の ジョルダンの長さが a,ba,b の消え方で変わる。

固有ベクトルは射影子に近い形で出る

(A3I)(AI)2(A-3I)(A-I)^2 は固有値 11 側だけを残し, (AI)3(A-I)^3 は固有値 33 側だけを残す。多項式の割り切り条件で書くと, 「すべての固有ベクトル」を漏れなく記述できる。

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(1) 基底のうち e1,e2,e4e_1,e_2,e_4 で張られる部分空間を HH とおく。 HHAA で不変であり,基底 (e1,e2,e4)(e_1,e_2,e_4) に関する AHA|_HAH=I+N,N=(0bba00a00) A|_H=I+N,\qquad N= \begin{pmatrix} 0&b&b\\ a&0&0\\ -a&0&0 \end{pmatrix} である。ここで N2=(0000abab0abab),N3=0. N^2= \begin{pmatrix} 0&0&0\\ 0&ab&ab\\ 0&-ab&-ab \end{pmatrix}, \qquad N^3=0. したがって HH 上での最小多項式は {t1,a=b=0,(t1)2,ab=0, (a,b)(0,0),(t1)3,ab0 \begin{cases} t-1,& a=b=0,\\ (t-1)^2,& ab=0,\ (a,b)\neq(0,0),\\ (t-1)^3,& ab\neq0 \end{cases} である。

一方,商空間 C4/H\mathbb C^4/H では AA33 倍写像として働く。従って 全体の最小多項式は,この t3t-3 と上の多項式の最小公倍である。 V=I,A,A2,V=\langle I,A,A^2,\ldots\rangle の次元は最小多項式の次数に等しいので, dimV={2,a=b=0,3,ab=0, (a,b)(0,0),4,ab0. \dim V= \begin{cases} 2,& a=b=0,\\ 3,& ab=0,\ (a,b)\neq(0,0),\\ 4,& ab\neq0. \end{cases}

(2) 次に dimV=4\dim V=4 の場合を考える。このとき ab0ab\neq0 であり,最小多項式は m(t)=(t3)(t1)3 m(t)=(t-3)(t-1)^3 である。V=C[A]V=\mathbb C[A]C[t]/(m(t)) \mathbb C[t]/(m(t)) と同一視でき,線形写像 φ(X)=AX\varphi(X)=AXtt を掛ける写像に対応する。

固有値 λ\lambda の固有ベクトルを q(A)q(A) と書くと, (AλI)q(A)=0 (A-\lambda I)q(A)=0 である。これは多項式で言えば m(t)(tλ)q(t) m(t)\mid (t-\lambda)q(t) という条件である。

λ=1\lambda=1 では q(t) は (t3)(t1)2 の定数倍 q(t)\ \text{は}\ (t-3)(t-1)^2\ \text{の定数倍} でなければならない。従って固有空間は C(A3I)(AI)2 \mathbb C\,(A-3I)(A-I)^2 である。

λ=3\lambda=3 では q(t) は (t1)3 の定数倍 q(t)\ \text{は}\ (t-1)^3\ \text{の定数倍} でなければならない。従って固有空間は C(AI)3 \mathbb C\,(A-I)^3 である。

最終答

(1)dimV={2,a=b=0,3,ab=0, (a,b)(0,0),4,ab0. \text{(1)}\quad \boxed{ \dim V= \begin{cases} 2,& a=b=0,\\ 3,& ab=0,\ (a,b)\neq(0,0),\\ 4,& ab\neq0. \end{cases} } (2)dimV=4 のとき,φ の固有値は 1,3 \text{(2)}\quad \boxed{\dim V=4\text{ のとき,}\varphi\text{ の固有値は }1,3} 固有ベクトルはそれぞれ λ=1: c(A3I)(AI)2,λ=3: c(AI)3 \boxed{ \lambda=1:\ c(A-3I)(A-I)^2,\qquad \lambda=3:\ c(A-I)^3 } である。ただし cC×c\in\mathbb C^\times とする。

5 — 連結閉集合の減少列

反例は「つなぎ目を無限遠へ逃がす」

各段階ではつながっているが,共通部分を取ると橋の部分だけが消える,という構成が 典型である。コンパクト性がないと,このように連結性を保っていた部分を無限遠へ 逃がせる。

コンパクト性の使い所

証明の中心は,TT を含む開集合 UU に対して,十分大きい NNFNUF_N\subset U となる点である。これは閉集合の減少列と有限交叉性から出る。 この一手があるため,最後に FNF_N の連結性へ帰着できる。

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(1) まず反例を与える。X=R2X=\mathbb R^2 とし, Fn={1}×[0,)  {1}×[0,)  [1,1]×[n,) F_n= \{-1\}\times[0,\infty) \ \cup\ \{1\}\times[0,\infty) \ \cup\ [-1,1]\times[n,\infty) とおく。各 FnF_n は閉集合であり,二本の縦の半直線が上方の帯 [1,1]×[n,)[-1,1]\times[n,\infty) によってつながれているので連結である。また FnFn+1 F_n\supset F_{n+1} である。しかし共通部分は n=1Fn={1}×[0,)  {1}×[0,) \bigcap_{n=1}^\infty F_n = \{-1\}\times[0,\infty) \ \cup\ \{1\}\times[0,\infty) であり,これは二つの互いに離れた閉集合の和なので連結ではない。

(2) 次に XX がコンパクトなハウスドルフ空間である場合を示す。 共通部分を T=n=1Fn T=\bigcap_{n=1}^\infty F_n とする。背理法で,TT が連結でないと仮定する。すると TT の空でない 互いに交わらない閉集合 T1,T2T_1,T_2 が存在し, T=T1T2 T=T_1\cup T_2 と書ける。

コンパクトハウスドルフ空間は正規空間であるから,互いに交わらない開集合 U1,U2U_1,U_2T1U1,T2U2,U1U2= T_1\subset U_1,\qquad T_2\subset U_2,\qquad U_1\cap U_2=\varnothing となるように取れる。U=U1U2U=U_1\cup U_2 とおく。

ここで,ある NN が存在して FNU F_N\subset U となることを示す。もしそうでなければ,すべての nnFnU F_n\setminus U\neq\varnothing である。F1UF_1\setminus U はコンパクトであり, {FnU}\{F_n\setminus U\} は空でない閉集合の減少列なので,有限交叉性から n=1(FnU) \bigcap_{n=1}^\infty(F_n\setminus U)\neq\varnothing となる。しかし左辺は TUT\setminus U であり,TUT\subset U に反する。

従って FNU1U2F_N\subset U_1\cup U_2 である。しかも T1,T2FNT_1,T_2\subset F_N なので, FNF_NU1U_1U2U_2 の両方に交わる。これは FNF_N の連結性に反する。 よって TT は連結である。

最終答

(1)一般の位相空間では反例がある \text{(1)}\quad \boxed{\text{一般の位相空間では反例がある}} 一般の位相空間では反例がある。例えば Fn={1}×[0,){1}×[0,)[1,1]×[n,)R2 F_n= \{-1\}\times[0,\infty) \cup \{1\}\times[0,\infty) \cup [-1,1]\times[n,\infty) \subset\mathbb R^2 とすれば,各 FnF_n は閉かつ連結だが,共通部分は二本の半直線の和で連結でない。 (2)X がコンパクトハウスドルフなら主張は正しい \text{(2)}\quad \boxed{X\text{ がコンパクトハウスドルフなら主張は正しい}} 一方,XX がコンパクトハウスドルフなら,閉集合の減少列の有限交叉性と 正規性により,共通部分は連結である。

6 — 四つの二次元部分空間

まず二つの補空間で形を決める

V1V_1V2V_2 が直和分解を与えているため,WW はそれぞれから1本ずつ 直線を取ったものに限られる。この段階で自由度は射影直線ひとつ分まで落ちる。

V3V_3 は傾きをそろえる条件

V3V_3V1V_1V2V_2 を同じ係数で結ぶグラフである。したがって WV30W\cap V_3\neq0 となるには,V1V_1 側の直線と V2V_2 側の直線が同じ 傾きを持つ必要がある。最後に V4V_4 が二次方程式 t2+t1=0t^2+t-1=0 を与える。

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まず V1V_1V2V_2 は互いに補空間になっている。したがって dim(WV1)=dim(WV2)=1 \dim(W\cap V_1)=\dim(W\cap V_2)=1 であるような2次元部分空間 WW は, W=L1L2 W=L_1\oplus L_2 と書ける。ただし L1L_1V1V_1 内の1次元部分空間,L2L_2V2V_2 内の 1次元部分空間である。

そこで一般に L1=C(pe1+qe2),L2=C(re3+se4) L_1=\mathbb C(p e_1+q e_2),\qquad L_2=\mathbb C(r e_3+s e_4) と書く。V3V_3e1+e3,e2+e4 e_1+e_3,\qquad e_2+e_4 で張られるので,WWV3V_3 と1次元で交わるためには,V1V_1 側と V2V_2 側の比が同じでなければならない。従って (r,s) は (p,q) に比例する. (r,s)\ \text{は}\ (p,q)\ \text{に比例する}. もし p=0p=0 なら,この条件から W=Ce2Ce4W=\mathbb C e_2\oplus\mathbb C e_4 となるが, これは V4V_4 と交わらない。よって p0p\neq0 としてよく,t=q/pt=q/p とおけば 候補は Wt=C(e1+te2)C(e3+te4) W_t=\mathbb C(e_1+t e_2)\oplus\mathbb C(e_3+t e_4) に限られる。

次に V4V_4 との交わりを調べる。WtW_t の元は α(e1+te2)+β(e3+te4) \alpha(e_1+t e_2)+\beta(e_3+t e_4) と書ける。一方,V4V_4 の元はある p,qCp,q\in\mathbb C により p(e1+e2+e3)+q(e2+e3e4) p(e_1+e_2+e_3)+q(e_2+e_3-e_4) と書ける。成分を比較すると,非自明解が存在するための条件は t2+t1=0 t^2+t-1=0 である。したがって t=1+52,t=152 t=\frac{-1+\sqrt5}{2},\qquad t=\frac{-1-\sqrt5}{2} の二つを得る。

この二つの tt に対し,WtW_tV1,V2,V3,V4V_1,V_2,V_3,V_4 のいずれとも 少なくとも1次元で交わる。また WtW_t がこれらのどれかと一致することはないので, 交わりの次元はちょうど1である。

最終答

求める WW は次の二つである。 W=C(e1+te2)C(e3+te4),t=1+52 または 152. W= \mathbb C(e_1+t e_2)\oplus\mathbb C(e_3+t e_4), \qquad t=\frac{-1+\sqrt5}{2}\ \text{または}\ \frac{-1-\sqrt5}{2}.

7 — ガウス積分を含む関数

微分すると既知のガウス積分が出る

分母の 1+z21+z^2 は,微分後に z21+z2=111+z2 \frac{z^2}{1+z^2}=1-\frac1{1+z^2} と分解できる。このため f(x)f(x) 自身とガウス積分 exz2dz=π/x\int e^{-xz^2}\,dz=\sqrt{\pi/x} が現れ,すぐに一階線形微分方程式になる。

平方根オーダーのずれを読む

x=0x=0 近くで通常のテイラー展開にならない原因は,右辺の x1/2x^{-1/2} の特異性である。積分因子で解いた後, 0xt1/2dt=2x\int_0^x t^{-1/2}\,dt=2\sqrt{x} の主項を読むと,極限値が 2π-2\sqrt{\pi} と決まる。

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(1) x=0x=0 では f(0)=11+z2dz=π f(0)=\int_{-\infty}^{\infty}\frac{1}{1+z^2}\,dz=\pi である。

(2) 次に x>0x>0 とする。xx を正の一点の近くに固定すれば,微分後の被積分関数は 可積分なガウス型関数で支配できる。したがって積分記号下で微分でき, f(x)=z21+z2exz2dz=exz2dz+11+z2exz2dz=πx+f(x). \begin{aligned} f'(x) &= -\int_{-\infty}^{\infty} \frac{z^2}{1+z^2}e^{-xz^2}\,dz\\ &= -\int_{-\infty}^{\infty}e^{-xz^2}\,dz + \int_{-\infty}^{\infty}\frac{1}{1+z^2}e^{-xz^2}\,dz\\ &= -\sqrt{\frac{\pi}{x}}+f(x). \end{aligned} よって ff(0,)(0,\infty) で微分可能である。

(3) 上の計算から,満たす微分方程式は f(x)=f(x)πx f'(x)=f(x)-\sqrt{\frac{\pi}{x}} である。

(4) この微分方程式を初期値 f(0)=πf(0)=\pi と合わせて用いる。両辺に exe^{-x} を 掛けると {exf(x)}=πexx1/2. \{e^{-x}f(x)\}' = -\sqrt{\pi}\,e^{-x}x^{-1/2}. 従って exf(x)π=π0xett1/2dt. e^{-x}f(x)-\pi = -\sqrt{\pi}\int_0^x e^{-t}t^{-1/2}\,dt. ここで x0x\downarrow0 とすると 0xett1/2dt=2x+O(x3/2) \int_0^x e^{-t}t^{-1/2}\,dt = 2\sqrt{x}+O(x^{3/2}) であるから f(x)=ex{π2πx+O(x3/2)}. f(x) = e^x\{\pi-2\sqrt{\pi}\sqrt{x}+O(x^{3/2})\}. よって f(x)f(0)=2πx+O(x) f(x)-f(0) = -2\sqrt{\pi}\sqrt{x}+O(x) であり, limx0x1/2{f(x)f(0)}=2π. \lim_{x\downarrow0}x^{-1/2}\{f(x)-f(0)\} = -2\sqrt{\pi}.

最終答

(1)f(0)=π \text{(1)}\quad \boxed{f(0)=\pi} (2)f は (0,) で微分可能 \text{(2)}\quad \boxed{f\text{ は }(0,\infty)\text{ で微分可能}} (3)f(x)=f(x)πx(x>0) \text{(3)}\quad \boxed{f'(x)=f(x)-\sqrt{\frac{\pi}{x}}\quad(x>0)} (4)limx0x1/2{f(x)f(0)}=2π \text{(4)}\quad \boxed{ \lim_{x\downarrow0}x^{-1/2}\{f(x)-f(0)\} = -2\sqrt{\pi} }

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