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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 2016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 2016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 — 核空間と直和分解

方針

直和条件は,まず次元で候補を落とすのが最短である。 [数式][数式]dimV3\dim V_3 を先に出すと,a0,1a\ne0,1 は次元和だけで不可能になる。

典型ミス

a=0,1a=0,1 はどちらも次元和が5になるため,次元だけでは決まらない。 最後に交わりを確認しないと,a=0a=0 を誤って含めてしまう。 直和分解の問題では「次元和が全体次元」と「交わりが0」の両方を書くことが重要である。

2016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) 行列 A1A_1 の行ベクトルを調べる。第1行は e1+e4e_1+e_4,第2行は e2e_2,第3行は ae3a e_3,第4行は (a1)(e3+e4+e5)(a-1)(e_3+e_4+e_5) である。したがって [数式]

(2) 次に A2=(100100a100000aaa00001) A_2= \begin{pmatrix} 1&0&0&1&0\\ 0&a-1&0&0&0\\ 0&0&a&a&a\\ 0&0&0&0&1 \end{pmatrix} についても同様に見ると, [数式] また v1=(1a000),v2=(aa000) v_1=\begin{pmatrix}1\\a\\0\\0\\0\end{pmatrix}, \qquad v_2=\begin{pmatrix}a\\a\\0\\0\\0\end{pmatrix} なので,v1,v2v_1,v_2 の一次独立性は det(1aaa)=a(1a) \det\begin{pmatrix}1&a\\ a&a\end{pmatrix}=a(1-a) で決まる。よって dimV3={2,a0,1,1,a=0,1. \dim V_3= \begin{cases} 2,& a\ne0,1,\\ 1,& a=0,1. \end{cases}

a0,1a\ne0,1 なら dimV1+dimV2+dimV3=1+1+2=4 \dim V_1+\dim V_2+\dim V_3 =1+1+2=4 であり,直和で [数式] にはなれない。したがって候補は a=0,1a=0,1 に限られる。

a=0a=0 のとき, [数式] [数式] ここで (u,0,u,u,0)V1V2 (-u,0,-u,u,0)\in V_1\cap V_2 が任意の uu について成り立つので,V1V2{0}V_1\cap V_2\ne\{0\} である。 したがって直和にはならない。

a=1a=1 のときは [数式] [数式] まず V1V2={0}V_1\cap V_2=\{0\} である。実際, (u,0,0,u,v)=(s,w,s,s,0) (-u,0,0,u,v)=(-s,w,-s,s,0) とおくと,v=0, w=0, s=0, u=0v=0,\ w=0,\ s=0,\ u=0 が従う。

さらに λ(1,1,0,0,0)V1+V2\lambda(1,1,0,0,0)\in V_1+V_2 とする。すなわち λ(1,1,0,0,0)=(u,0,0,u,v)+(s,w,s,s,0) \lambda(1,1,0,0,0) =(-u,0,0,u,v)+(-s,w,-s,s,0) と書けたとする。第3成分から s=0s=0,第4成分から u=0u=0, 第1成分から λ=0\lambda=0 である。よって V3(V1+V2)={0}. V_3\cap (V_1+V_2)=\{0\}. このとき dimV1+dimV2+dimV3=2+2+1=5 \dim V_1+\dim V_2+\dim V_3=2+2+1=5 なので, [数式] である。

最終答

[数式] [数式]

2 — 奇数冪積分と一様収束

一様収束の使い所

この問題では,sin(sinx)\sin(\sin x) の Taylor 展開をそのまま積分に入れるには, 区間全体で項別積分が正当化されることを書く必要がある。 sinx1|\sin x|\le1 なので階乗で押さえられ,Weierstrass 判定が最も簡潔である。

数値評価の確認

第3項までの和は 119+1225=0.893333 1-\frac19+\frac1{225}=0.893333\cdots であり,次項の絶対値は 10410^{-4} 未満である。したがって切り捨て後の 小数第2位は安定して 0.890.89 と判断できる。

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(1) n0n\ge0 とし [数式] とおく。部分積分,または標準的な漸化式 [数式] を用いると, In=2n2n+1In1,I0=1. I_n=\frac{2n}{2n+1}I_{n-1},\qquad I_0=1. したがって In=2n2n+12n22n123=(2n)!!(2n+1)!!=22n(n!)2(2n+1)!. I_n=\frac{2n}{2n+1}\frac{2n-2}{2n-1}\cdots\frac{2}{3} =\frac{(2n)!!}{(2n+1)!!} =\frac{2^{2n}(n!)^2}{(2n+1)!}.

(2) 次に (1)n(2n+1)!(sinx)2n+11(2n+1)! \left|\frac{(-1)^n}{(2n+1)!}(\sin x)^{2n+1}\right| \le \frac1{(2n+1)!} x[0,π/2]x\in[0,\pi/2] で成り立つ。右辺の級数は収束するので,Weierstrass の 判定法より n=0(1)n(2n+1)!(sinx)2n+1 \sum_{n=0}^{\infty}\frac{(-1)^n}{(2n+1)!}(\sin x)^{2n+1} [0,π/2][0,\pi/2] 上で一様収束する。

(3) 一様収束により項別積分でき, [数式] 上で求めた InI_n を代入して [数式] 最初の数項は 119+122516176400+=0.8932437409 1-\frac19+\frac1{225}-\frac{16}{176400}+\cdots =0.8932437409\cdots である。したがって小数第3位以下を切り捨てると 0.89 0.89 となる。

最終答

[数式] (2)級数は [0,π/2] 上で一様収束する \text{(2)}\quad \boxed{\text{級数は }[0,\pi/2]\text{ 上で一様収束する}} [数式]

3 — 二乗根をもつ実行列

核となる見方

A2=AA^2=-A は,A-A が射影行列であることを意味する。 つまり AA は「ある部分空間では I-I,補空間では 00」として働く。 問題は,I-I が実行列の二乗として表せる次元が偶数に限られる点で決まる。

答案上の注意

AA が対角化可能であることは,最小多項式が t(t+1)t(t+1) を割り,この多項式が 重根をもたないことから出す。ここを飛ばすと,固有空間の次元と rank を同一視する 理由が不足する。

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(1) 仮定 A2=AA^2=-AA(A+I)=O A(A+I)=O を意味する。多項式 t(t+1)t(t+1) は重根をもたないので,AA は実数体上で 対角化可能であり,固有値は 001-1 だけである。

AOA\ne O だから 1-1 は少なくとも1回現れる。さらに [数式] なら, 固有値 1-1 の重複度は2,固有値 00 の重複度は1である。したがって 1 が重複度 2,0 が重複度 1 \boxed{-1\text{ が重複度 }2,\quad 0\text{ が重複度 }1} である。

(2) [数式] のとき,ある可逆行列 PP により P1AP=(100010000) P^{-1}AP= \begin{pmatrix} -1&0&0\\ 0&-1&0\\ 0&0&0 \end{pmatrix} と書ける。ここで J=(0110),J2=I2 J= \begin{pmatrix} 0&-1\\ 1&0 \end{pmatrix}, \qquad J^2=-I_2 であるから B=(010100000) B= \begin{pmatrix} 0&-1&0\\ 1&0&0\\ 0&0&0 \end{pmatrix} とおくと B2=diag(1,1,0)B^2=\operatorname{diag}(-1,-1,0) である。よって X=PBP1 X=PBP^{-1} と定めれば X2=AX^2=A となる。

(3) 逆に X2=AX^2=A となる実行列 XX が存在するとする。このとき XA=XX2=X3=X2X=AX XA=XX^2=X^3=X^2X=AX なので,XXAA と可換である。したがって XXAA1-1 固有空間を保つ。その固有空間を E1E_{-1} とすると, X2v=Av=v(vE1) X^2v=Av=-v\qquad(v\in E_{-1}) である。つまり E1E_{-1} 上で X2=IX^2=-I が成り立つ。

実ベクトル空間上で二乗が I-I になる線形写像が存在するには,空間の次元は 偶数でなければならない。実際,そのような線形写像の固有値は複素化すると ±i\pm i であり,実係数の特性多項式では共役な根が同じ個数だけ現れる。 したがって dimE1 \dim E_{-1} は偶数である。AOA\ne O であり,行列サイズは3なので dimE1{1,2,3} \dim E_{-1}\in\{1,2,3\} のうち偶数であり得るのは2だけである。よって [数式]

最終答

[数式] [数式] [数式]

4 — 固有写像と距離関数の最小化

方針

この問題は「閉かつ有界ならコンパクト」という Rn\R^n の性質へ帰着する。 仮定 dY(f(x),f(x0))dX(x,x0) d_Y(f(x),f(x_0))\ge d_X(x,x_0) は,xx が無限遠へ逃げると f(x)f(x)f(x0)f(x_0) から離れることを保証している。 そのため g(x)Tg(x)\le T という条件だけで xx の有界性が得られる。

典型ミス

閉性だけではコンパクト性は出ない。特に一般の距離空間では閉有界でもコンパクトとは 限らない。この問題では X=RnX=\R^n と明記されているため,最後に Heine--Borel を 使うところまで書く必要がある。

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g(x)=dY(f(x),y0)g(x)=d_Y(f(x),y_0) とおく。ff は連続で,距離関数も連続であるから, g:XRg:X\to\R は連続である。

(1) まず任意の実数 TT について KT={xXg(x)T} K_T=\{x\in X\mid g(x)\le T\} がコンパクトであることを示す。T<0T<0 なら KT=K_T=\varnothing であり, これはコンパクトである。以下 T0T\ge0 とする。

KTK_T は連続関数 gg の閉区間 (,T](-\infty,T] の逆像なので閉集合である。 次に有界性を示す。仮定より dX(x,x0)dY(f(x),f(x0)) d_X(x,x_0)\le d_Y(f(x),f(x_0)) であり,三角不等式から dY(f(x),f(x0))dY(f(x),y0)+dY(y0,f(x0)). d_Y(f(x),f(x_0)) \le d_Y(f(x),y_0)+d_Y(y_0,f(x_0)). したがって xKTx\in K_T なら dX(x,x0)T+dY(y0,f(x0)). d_X(x,x_0) \le T+d_Y(y_0,f(x_0)). よって KTK_Tx0x_0 を中心とする有界閉球に含まれる。 X=RnX=\R^n なので,Heine--Borel の定理により KTK_T はコンパクトである。

(2) 次に gg が最小値をもつことを示す。T0=g(x0)T_0=g(x_0) とおくと, x0KT0 x_0\in K_{T_0} なので KT0K_{T_0} は空でないコンパクト集合である。連続関数 gg は コンパクト集合 KT0K_{T_0} 上で最小値をとるから,ある xKT0x_\ast\in K_{T_0} が存在して g(x)=minxKT0g(x) g(x_\ast)=\min_{x\in K_{T_0}}g(x) となる。一方 xKT0x\notin K_{T_0} なら g(x)>T0=g(x0)g(x)>T_0=g(x_0) であり, g(x)g(x0)=T0<g(x) g(x_\ast)\le g(x_0)=T_0<g(x) である。したがって xx_\astXX 全体での最小点である。

最終答

(1){xXg(x)T} は任意の TR でコンパクト \text{(1)}\quad \boxed{\{x\in X\mid g(x)\le T\}\text{ は任意の }T\in\R\text{ でコンパクト}} (2)g(x)=dY(f(x),y0) は X=Rn 上で最小値をもつ \text{(2)}\quad \boxed{g(x)=d_Y(f(x),y_0)\text{ は }X=\R^n\text{ 上で最小値をもつ}}

5 — 根の評価と留数定理

根の評価

方程式を z5+13z=5z^5+13z=5 と見て,左辺を下から評価する。 z2|z|\ge2z5z^513z13z が完全に打ち消し合う可能性を考慮するため, 単なる三角不等式ではなく逆三角不等式を使うのが要点である。

留数計算の短縮

5個の根を明示する必要はない。すべての有限極が積分路の内側にあるので, 有限極の留数総和を無限遠の展開から読むのが最短である。

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(1) p(z)=z5+13z5 p(z)=z^5+13z-5 とおく。もし p(z)=0p(z)=0 かつ z2|z|\ge2 なら z5+13z=5 |z^5+13z|=5 である。一方,r=z2r=|z|\ge2 とすると逆三角不等式より z5+13zz513z=r(r413). |z^5+13z|\ge \bigl||z|^5-13|z|\bigr| =r(r^4-13). r2r\ge2 では r(r413)2(1613)=6 r(r^4-13)\ge 2(16-13)=6 であり,これは z5+13z=5|z^5+13z|=5 に反する。よってすべての複素根は z<2 |z|<2 を満たす。

(2) 次に [数式] を求める。上で示したように,分母の零点はすべて z<2|z|<2 にある。 したがって積分路はすべての有限極を囲む。

有理関数 R(z)=z4+1z5+13z5 R(z)=\frac{z^4+1}{z^5+13z-5} の無限遠での展開を調べると, R(z)=1z1+z41+13z45z5=1z+O(z5)(z). R(z) =\frac{1}{z}\frac{1+z^{-4}}{1+13z^{-4}-5z^{-5}} =\frac1z+O(z^{-5}) \qquad(z\to\infty). したがって有限極における留数の総和は,1/z1/z の係数である 11 に等しい。 よって留数定理から,反時計回りの積分について I=2πi. I=2\pi i.

最終答

(1)z5+13z5=0 のすべての複素根は z<2 \text{(1)}\quad \boxed{z^5+13z-5=0\text{ のすべての複素根は }|z|<2} [数式]

6 — 連立線形微分方程式

方針

2変数の線形系を行列指数で解いてもよいが,第2式から x=y/4x=-y'/4 と置いて yy の2階方程式に落とすと計算が短い。右辺 e2te^{2t} が特性根と重なるため, 特殊解に t2e2tt^2e^{2t} が出る点を落とさない。

検算

x(t)=e2t(2t2+6t+2) x'(t)=e^{2t}(2t^2+6t+2) であり, 4x(t)+y(t)+e2t=e2t{4(t2+2t)+12t2t2+1}=e2t(2t2+6t+2). 4x(t)+y(t)+e^{2t} =e^{2t}\{4(t^2+2t)+1-2t-2t^2+1\} =e^{2t}(2t^2+6t+2). また y(t)=4e2t(t2+2t)=4x(t)y'(t)=-4e^{2t}(t^2+2t)=-4x(t) であるから,方程式と初期条件を満たす。

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与えられた方程式は [数式] である。第2式から x=14y x=-\frac14 y' である。これを第1式へ代入すると 14y=y+y+e2t -\frac14 y''=-y'+y+e^{2t} すなわち y4y+4y=4e2t y''-4y'+4y=-4e^{2t} を得る。

左辺は (D2)2y (D-2)^2y であるから,斉次解は yh=(C1+C2t)e2t y_h=(C_1+C_2t)e^{2t} である。右辺が e2te^{2t} に比例し,特性根 22 が重根なので, 特殊解を 2t2e2t-2t^2e^{2t} と取れる。したがって y(t)=(C1+C2t2t2)e2t. y(t)=(C_1+C_2t-2t^2)e^{2t}. 初期条件 y(0)=1y(0)=1 から C1=1C_1=1 である。 また y(t)=e2t{(C2+2C1)+(2C24)t4t2}. y'(t)=e^{2t}\{(C_2+2C_1)+(2C_2-4)t-4t^2\}. x(0)=0x(0)=0x=y/4x=-y'/4 より y(0)=0y'(0)=0 なので C2+2C1=0. C_2+2C_1=0. C1=1C_1=1 だから C2=2C_2=-2 である。よって y(t)=e2t(12t2t2). y(t)=e^{2t}(1-2t-2t^2). さらに x(t)=14y(t)=e2t(t2+2t) x(t)=-\frac14 y'(t)=e^{2t}(t^2+2t) である。

最終答

x(t)=e2t(t2+2t),y(t)=e2t(12t2t2) \boxed{x(t)=e^{2t}(t^2+2t),\qquad y(t)=e^{2t}(1-2t-2t^2)}

7 — 高階熱方程式型の級数解

方針

指数因子 etn4e^{-tn^4} は,t>0t>0 で高周波成分を非常に強く減衰させる。 そのため tε>0t\ge\varepsilon>0 では任意階微分が一様収束で正当化される。 一方 t0t\downarrow0 では特異性が出るため,和を積分で評価して t(k+1)/4t^{-(k+1)/4} のスケールを取り出す。

指数の意味

nketn4\sum n^k e^{-tn^4} の主要な寄与は tn41tn^4\lesssim1,すなわち nt1/4n\lesssim t^{-1/4} の範囲から来る。そこに nkn^k の重みがあるので, 大きさはおおよそ [数式] となる。厳密な証明では,この直観を変数変換 u=t1/4su=t^{1/4}s で書き直す。

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f(t,x)=n=1etn4cosnx(t>0, xR) f(t,x)=\sum_{n=1}^{\infty}e^{-tn^4}\cos nx \qquad(t>0,\ x\in\R) とおく。

(1) 任意の ε>0\varepsilon>0 に対し,tεt\ge\varepsilon では nmetn4nmeεn4 n^m e^{-tn^4}\le n^m e^{-\varepsilon n^4} であり,右辺の級数 n=1nmeεn4 \sum_{n=1}^{\infty}n^m e^{-\varepsilon n^4} は任意の m0m\ge0 について収束する。したがって tεt\ge\varepsilon 上で xx に関する任意階微分,および tt に関する微分を 項別に行える。

各項について t{etn4cosnx}=n4etn4cosnx \frac{\partial}{\partial t}\{e^{-tn^4}\cos nx\} =-n^4e^{-tn^4}\cos nx であり,一方 4x4{etn4cosnx}=n4etn4cosnx. \frac{\partial^4}{\partial x^4}\{e^{-tn^4}\cos nx\} =n^4e^{-tn^4}\cos nx. よって ft(t,x)=4fx4(t,x) \frac{\partial f}{\partial t}(t,x) =-\frac{\partial^4 f}{\partial x^4}(t,x) が成り立つ。

(2) 次に k=0,1,2,k=0,1,2,\ldots を固定する。項別微分により kfxk(t,x)n=1nketn4. \left|\frac{\partial^k f}{\partial x^k}(t,x)\right| \le \sum_{n=1}^{\infty}n^k e^{-tn^4}. 右辺を評価する。s[n1,n]s\in[n-1,n] では ns+1n\le s+1 であるから nketn4(s+1)kets4 n^k e^{-tn^4}\le (s+1)^k e^{-t s^4} を用いて [数式] 0<t10<t\le1 では,ある定数 CkC'_k により (s+1)kCk(sk+1) (s+1)^k\le C'_k(s^k+1) とできるので [数式] 変数変換 u=t1/4su=t^{1/4}s により [数式] [数式] である。最後の不等式は 0<t10<t\le1k0k\ge0 から従う。 したがって,適当な定数 Ck>0C_k>0 が存在して kfxk(t,x)Ckt(k+1)/4 \left|\frac{\partial^k f}{\partial x^k}(t,x)\right| \le \frac{C_k}{t^{(k+1)/4}} がすべての 0<t10<t\le1xRx\in\R で成り立つ。

最終答

(1)ft(t,x)=4fx4(t,x) \text{(1)}\quad \boxed{\displaystyle \frac{\partial f}{\partial t}(t,x) =-\frac{\partial^4 f}{\partial x^4}(t,x)} (2)k0, Ck>0 such that kfxk(t,x)Ckt(k+1)/4(0<t1, xR) \text{(2)}\quad \boxed{\displaystyle \forall k\ge0,\ \exists C_k>0\ \text{such that}\ \left|\frac{\partial^k f}{\partial x^k}(t,x)\right| \le \frac{C_k}{t^{(k+1)/4}} \quad(0<t\le1,\ x\in\R)}

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