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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B 2014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B 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18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 — Artin--Schreier拡大

Artin--Schreier類を数える

標数 33 では X3XaX^3-X-a の分解体は,aaK/(K)K/\wp(K) における類で決まる。2段階目では α\alpha と定数 11 の2つの独立な類が現れるため,MM 上で次数が 99 になる。

9次部分体の数え方

Galois 拡大 L/KL/K の9次部分体は,Galois 群の位数 33 の部分群に対応する。 この問題では位数 2727 かつ指数 33 の非可換群が現れるので, 線形空間 F33\mathbb F_3^3 の1次元部分空間を数えるのと同じ個数になる。

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(1)

K=F3(T)K=\mathbb F_3(T), f(X)=X3Xf(X)=X^3-X とおく。まず α3α=T \alpha^3-\alpha=T を満たす元 α\alpha を取ると,f(X)Tf(X)-T の根は α,α+1,α+2\alpha,\alpha+1,\alpha+2 である。TT(u)=u3u\wp(u)=u^3-u の像ではないから,この Artin--Schreier 拡大は 3次である。従って [M:K]=3. [M:K]=3.

(2)

次に λ3λ=α\lambda^3-\lambda=\alpha とし,η3η=1\eta^3-\eta=1 とする。 このとき f(f(λ))T=0 f(f(\lambda))-T=0 であり,さらに f(f(X))=0f(f(X))=0 の根は F3η+F3\mathbb F_3\eta+\mathbb F_3 で与えられる。よって L=K(α,λ,η)=M(λ,η). L=K(\alpha,\lambda,\eta)=M(\lambda,\eta). MM 上の Artin--Schreier 類として α\alpha11 は独立である。 したがって [L:M]=32,[L:K]=27. [L:M]=3^2,\qquad [L:K]=27.

(3)

Galois 群は位数 2727 の非可換な 33-群として見られる。 具体的には λλ+1,ηη+1,αα+1, λλ+η \lambda\mapsto \lambda+1,\qquad \eta\mapsto \eta+1,\qquad \alpha\mapsto \alpha+1,\ \lambda\mapsto\lambda+\eta から生成される。この群では非自明な元はすべて位数 33 であるため, 位数 33 の部分群の個数は 27131=13. \frac{27-1}{3-1}=13. よって LL に含まれる KK の9次拡大は 1313 個である。

(4)

最後に,αα+1,λλ+η\alpha\mapsto\alpha+1,\lambda\mapsto\lambda+\eta で定まる 自己同型 σ\sigma の固定体を N=LσN=L^{\langle\sigma\rangle} とおく。 この部分群は正規でないので N/KN/K は Galois 拡大でない。一方で σ\sigmaη\eta を固定するから NNη\eta を含む。 ηF27×\eta\in\mathbb F_{27}^{\times} なので η\etaKK に含まれない 1のべき根である。

最終答

[M:K]=3,[L:K]=27,#{KNL[N:K]=9}=13. \boxed{[M:K]=3,\qquad [L:K]=27,\qquad \#\{K\subset N\subset L\mid [N:K]=9\}=13.} 条件を満たす9次拡大の一例は Lσ,σ(α)=α+1,σ(λ)=λ+η,σ(η)=η. \boxed{L^{\langle\sigma\rangle}},\qquad \sigma(\alpha)=\alpha+1,\quad \sigma(\lambda)=\lambda+\eta,\quad \sigma(\eta)=\eta.

2 — 実代数曲線の極大イデアル

実点だけを見ない

R\mathbb R-代数の極大イデアルは実点だけでなく,剰余体が C\mathbb C になる閉点も持つ。ここでは複素化すると2本の直線に分かれ,その共役軌道を 実の極大イデアルとして読む。

原点だけが実剰余体を持つ

x2+y2=0x^2+y^2=0 を実数で解くと原点だけである。非原点の閉点では y=izy=iz という関係により剰余体に ii が入り,剰余体は C\mathbb C になる。

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A=R[x,y]/(x2+y2) A=\mathbb R[x,y]/(x^2+y^2) とする。極大イデアル m\mathfrak m による剰余体は,R\mathbb R または C\mathbb C と同型である。

剰余体が R\mathbb R の場合,像 a,bRa,b\in\mathbb Ra2+b2=0 a^2+b^2=0 を満たすため a=b=0a=b=0 であり, m=(x,y) \mathfrak m=(x,y) を得る。

剰余体が C\mathbb C の場合は,zC×z\in\mathbb C^\times を用いて xz,yiz x\mapsto z,\qquad y\mapsto iz またはその共役で表される。従って mz={P(x,y)R[x,y]P(z,iz)=0}/(x2+y2)(zC×) \mathfrak m_z=\{\,P(x,y)\in\mathbb R[x,y]\mid P(z,iz)=0\,\}/(x^2+y^2) \qquad (z\in\mathbb C^\times) がすべてである。ただし mz=mz \mathfrak m_z=\mathfrak m_{z'} となるのは,対応する複素点 (z,iz)(z,iz)(z,iz)(z',iz') が複素共役を含めて 同じ実閉点を与える場合に限る。

最終答

(x,y) \boxed{(x,y)} と, mz={PR[x,y]P(z,iz)=0}/(x2+y2)(zC×) \boxed{\mathfrak m_z =\{P\in\mathbb R[x,y]\mid P(z,iz)=0\}/(x^2+y^2)\quad (z\in\mathbb C^\times)} で与えられる極大イデアルがすべてである。

3 — ファイバーと接空間次元

まずファイバーを固定する

AA は1変数多項式環なので,極大イデアルは x=ax=a のファイバーを見るだけでよい。 この段階で xx を定数 aa に置き換えると,問題は2変数の局所環の計算になる。

接空間次元は一次項で決まる

局所環で n/n2\mathfrak n/\mathfrak n^2 を見ると,関係式の一次部分だけが効く。 非零の滑らかな放物線上では一次関係が1本あるが,特異的な点では一次関係が消える。

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(1)

A=C[x]A=\mathbb C[x] の極大イデアルは ma=(xa)(aC) \mathfrak m_a=(x-a)\qquad (a\in\mathbb C) で尽くされる。

(2)

このとき Cma=BAA/maC[y,z]/(y(ayz2),z(ayz2)) C^{\mathfrak m_a} =B\otimes_A A/\mathfrak m_a \simeq \mathbb C[y,z]\big/ \big(y(ay-z^2),\,z(ay-z^2)\big) である。

(3)

極大イデアルごとの dimCn/n2\dim_{\mathbb C}\mathfrak n/\mathfrak n^2 を調べる。 まず a0a\ne0 とする。点 (y,z)(0,0)(y,z)\ne(0,0)ayz2=0ay-z^2=0 を満たす点では, 局所的に1つの滑らかな方程式だけが残るので dimCn/n2=1. \dim_{\mathbb C}\mathfrak n/\mathfrak n^2=1. 一方,原点に対応する極大イデアル (y,z)(y,z) では,関係式 y(ayz2)y(ay-z^2), z(ayz2)z(ay-z^2) はいずれも2次以上から始まるため dimCn/n2=2. \dim_{\mathbb C}\mathfrak n/\mathfrak n^2=2.

次に a=0a=0 とする。この場合 Cm0C[y,z]/(yz2,z3). C^{\mathfrak m_0} \simeq \mathbb C[y,z]/(yz^2,z^3). 各極大イデアルは (yb,z)(y-b,z) であり,局所化後の関係式は少なくとも2次以上である。 したがってすべての bCb\in\mathbb C について dimCn/n2=2. \dim_{\mathbb C}\mathfrak n/\mathfrak n^2=2.

最終答

MaxA={(xa)aC} \boxed{\operatorname{Max}A=\{(x-a)\mid a\in\mathbb C\}} であり, CmaC[y,z]/(y(ayz2),z(ayz2)). \boxed{ C^{\mathfrak m_a}\simeq \mathbb C[y,z]\big/(y(ay-z^2),z(ay-z^2)). } さらに dimCn/n2={1,a0, (y,z)(0,0), ayz2=0,2,それ以外. \boxed{ \dim_{\mathbb C}\mathfrak n/\mathfrak n^2= \begin{cases} 1,& a\ne0,\ (y,z)\ne(0,0),\ ay-z^2=0,\\ 2,& \text{それ以外}. \end{cases}}

4 — 対称群の二重剰余類

二重剰余類の不変量

HpH_pHqH_q はそれぞれ指定された部分集合の中と外を自由に入れ替える。 したがって,gg によって片方の指定集合がもう片方と何点交わるかだけが残る。

大きさは安定化群で割る

二重剰余類の大きさは,左と右から動かしたときの重複を HkgHkg1H_k\cap gH_kg^{-1} で割ればよい。この交わりは4つのブロックに分かれ, その階乗積が分母になる。

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(1)

HkH_k は集合 {1,,k}\{1,\dots,k\} を保つ置換全体なので HkSk×Snk,Hk=k!(nk)!. H_k\simeq S_k\times S_{n-k},\qquad |H_k|=k!(n-k)!. 二重剰余類 HkgHkH_k gH_k の大きさは HkgHk=Hk2HkgHkg1 |H_k gH_k| =\frac{|H_k|^2}{|H_k\cap gH_k g^{-1}|} である。

r=#({1,,k}g{1,,k})r=\#(\{1,\dots,k\}\cap g\{1,\dots,k\}) とおくと HkgHkg1=r!(kr)!2(n2k+r)!, |H_k\cap gH_k g^{-1}| =r!(k-r)!^2(n-2k+r)!, ただし max(0,2kn)rk. \max(0,2k-n)\le r\le k. 従って maxgSnHkgHk=maxr(k!(nk)!)2r!(kr)!2(n2k+r)!. \max_{g\in S_n}|H_kgH_k| = \max_r \frac{(k!(n-k)!)^2}{r!(k-r)!^2(n-2k+r)!}. 最大を与える rr はこの有限範囲で上式の分母を最小にするもの,すなわち k2/nk^2/n に最も近い許容整数である。

(2)

次に Hp\Sn/HqH_p\backslash S_n/H_q を考える。二重剰余類は r=#({1,,p}g{1,,q}) r=\#(\{1,\dots,p\}\cap g\{1,\dots,q\}) だけで決まり, max(0,p+qn)rmin(p,q) \max(0,p+q-n)\le r\le \min(p,q) の各整数がちょうど一つの二重剰余類を与える。

最終答

maxgSnHkgHk=maxmax(0,2kn)rk(k!(nk)!)2r!(kr)!2(n2k+r)! \boxed{ \max_{g\in S_n}|H_kgH_k| = \max_{\max(0,2k-n)\le r\le k} \frac{(k!(n-k)!)^2}{r!(k-r)!^2(n-2k+r)!}} である。また #(Hp\Sn/Hq)=min(p,q)max(0,p+qn)+1. \boxed{ \#(H_p\backslash S_n/H_q) =\min(p,q)-\max(0,p+q-n)+1.}

5 — 正則値判定

零点上では ffzz が同時に消えない

零点条件は f2+z2=1/tf^2+z^2=1/t である。したがって特異点を探すとき, z=0z=0 かつ f=0\nabla f=0 という有限個の候補だけを調べればよい。

1/t1/t の見落としに注意

f=0\nabla f=0 の点を列挙するだけでは不十分である。その点が実際に零点上にあるか, すなわち f2=1/tf^2=1/t を満たすかまで確認する必要がある。

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Ft(x,y,z)=t{f(x,y)2+z2}1,f(x,y)=x2+y2(y21) F_t(x,y,z)=t\{f(x,y)^2+z^2\}-1,\qquad f(x,y)=x^2+y^2(y^2-1) と書く。Xt=Ft1(0)X_t=F_t^{-1}(0) が滑らかな部分多様体であるためには, 零点上で Ft0\nabla F_t\ne0 であればよい。

Ft=t(2ffx, 2ffy, 2z) \nabla F_t =t(2f f_x,\ 2f f_y,\ 2z) である。零点上では f2+z2=1/t>0f^2+z^2=1/t>0 だから,Ft=0\nabla F_t=0 が起こるなら z=0,fx=0,fy=0 z=0,\qquad f_x=0,\qquad f_y=0 でなければならない。

fx=2x,fy=2y(2y21) f_x=2x,\qquad f_y=2y(2y^2-1) より,候補は x=0,y=0, ±12 x=0,\qquad y=0,\ \pm\frac1{\sqrt2} である。このうち y=0y=0 では f=0f=0 で零点条件を満たさない。 y=±1/2y=\pm1/\sqrt2 では f(0,±1/2)=14,f2=116. f(0,\pm1/\sqrt2)=-\frac14,\qquad f^2=\frac1{16}. 従って特異点が生じるのは 1t=116,t=16 \frac1t=\frac1{16},\qquad t=16 のときだけである。

最終答

t[10,20]{16} \boxed{t\in[10,20]\setminus\{16\}} XtX_t は滑らかな CC^\infty 部分多様体である。

6 — 接触形式と水平リフト

高さは線積分で決まる

水平条件は zz 方向の微分方程式そのものである。したがってリフトの問題は xdy\int x\,dy を計算する問題に変わる。

閉曲線でもリフトは閉じるとは限らない

基底が閉じていても,xdy\oint x\,dy が非零なら高さがずれる。 単位円ではこの積分が円板の面積 π\pi になる。

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(1)

ω=xdy+dz\omega=-x\,dy+dz とする。基底曲線を γ(t)=(x(t),y(t))\gamma(t)=(x(t),y(t)) と書くと,リフトは γ~(t)=(x(t),y(t),z(t)) \widetilde\gamma(t)=(x(t),y(t),z(t)) の形をしている。水平条件 ω(γ~˙)=0\omega(\dot{\widetilde\gamma})=0z(t)=x(t)y(t) z'(t)=x(t)y'(t) である。従って初期値 z(0)=z0z(0)=z_0 を与えると z(t)=z0+0tx(s)y(s)ds z(t)=z_0+\int_0^t x(s)y'(s)\,ds と一意に定まる。これでリフトの存在と一意性が従う。

(2)

単位円周の場合は x(t)=cos2πt,y(t)=sin2πt x(t)=\cos 2\pi t,\qquad y(t)=\sin 2\pi t なので z(1)z(0)=01cos(2πt)2πcos(2πt)dt=π. z(1)-z(0)=\int_0^1 \cos(2\pi t)\,2\pi\cos(2\pi t)\,dt=\pi. 始点と終点の x,yx,y 座標は同じだから γ~(1)γ~(0)=π. |\widetilde\gamma(1)-\widetilde\gamma(0)|=\pi.

(3)

最後に閉じた水平曲線の例として,xx-軸上を往復する折れ線を取る。 γ~(t)={(2t,0,0),0t1/2,(22t,0,0),1/2t1 \widetilde\gamma(t)= \begin{cases} (2t,0,0),&0\le t\le1/2,\\ (2-2t,0,0),&1/2\le t\le1 \end{cases} とすれば,定義される各点で速度はゼロでなく,また dy=dz=0dy=dz=0 なので ω(γ~˙)=0\omega(\dot{\widetilde\gamma})=0 である。

最終答

任意の初期点に対してリフトは一意に存在し, z(t)=z0+0tx(s)y(s)ds. \boxed{z(t)=z_0+\int_0^t x(s)y'(s)\,ds}. 単位円周のリフトでは γ~(1)γ~(0)=π. \boxed{|\widetilde\gamma(1)-\widetilde\gamma(0)|=\pi}. 閉じた水平曲線の例は上の xx-軸往復である。

7 — 球面上のHamilton流

1次元等位線を見る

球面は2次元で,HH が保存されるため軌道は等位線上にある。 正則等位線はコンパクトな1次元多様体なので円であり,流れは周期的になる。

鞍点レベルだけが非周期

H=2H=2 は鞍点 ±ey\pm e_y を含む特異レベルである。 このレベルでは閉曲線が停留点で切れ,残った軌道は一方の停留点から他方へ向かう。

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(1)

球面上の面積形式を ωu(v,w)=det(u,v,w) \omega_u(v,w)=\det(u,v,w) と見ると,条件 dH(Y)=ω(X,Y)dH(Y)=\omega(X,Y) から X=H×(x,y,z) X=\nabla H\times (x,y,z) である。ここで H=(2x,4y,6z) \nabla H=(2x,4y,6z) だから X=(2yz, 4xz, 2xy). X=(-2yz,\ 4xz,\ -2xy). このため ddtH(ϕt(P))=dH(X)=ω(X,X)=0 \frac{d}{dt}H(\phi_t(P))=dH(X)=\omega(X,X)=0 であり,HH は流れで不変である。

(2)

停留点は X=0X=0 となる点であり, ±(1,0,0),±(0,1,0),±(0,0,1) \pm(1,0,0),\quad \pm(0,1,0),\quad \pm(0,0,1) である。通常の正則な等位線は球面上の閉曲線で,その上で X0X\ne0 なので すべて周期軌道である。

例外は H=2H=2 の等位線である。球面条件と合わせると z2=x2 z^2=x^2 となり,2つの閉曲線が ±(0,1,0)\pm(0,1,0) で交わる。この2点を除いた部分は 停留点に向かう分離軌道で,周期的ではない。

最終答

停留点は ±ex, ±ey, ±ez. \boxed{\pm e_x,\ \pm e_y,\ \pm e_z}. H2H\ne2 の非停留点はすべて周期点である。H=2H=2 かつ P±eyP\ne\pm e_y の点だけが,停留点でも周期点でもない。 さらに z=x:limtϕt(P)=ey,limtϕt(P)=ey,z=x:limtϕt(P)=ey,limtϕt(P)=ey. \boxed{ \begin{array}{ll} z=x:& \displaystyle \lim_{t\to\infty}\phi_t(P)=e_y,\quad \lim_{t\to-\infty}\phi_t(P)=-e_y,\\[0.6em] z=-x:& \displaystyle \lim_{t\to\infty}\phi_t(P)=-e_y,\quad \lim_{t\to-\infty}\phi_t(P)=e_y. \end{array}}

8 — レンズ空間内の部分空間

2つの2セルが同じ円に nn 回貼り付く

z2z_2 の符号で AA を2つの半球に分けると,それぞれの境界赤道が 商で nn 重に同じ円へ落ちる。これが Z/nZ\mathbb Z/n\mathbb Z の 1次ホモロジーを生む。

レトラクションはホモロジー単射を強制する

ri=idr\circ i=\mathrm{id} なら ri=idr_*\circ i_*=\mathrm{id} である。 したがって包含で2次ホモロジーが消えてしまう状況では,レトラクションはあり得ない。

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(1)

S3S^3 に対する対角的な CnC_n 作用の商を考える。部分空間 A={(z1,z2)S3z2R} A=\{(z_1,z_2)\in S^3\mid z_2\in\mathbb R\} は2球面である。上半球と下半球は商写像でそれぞれ2セルになり,境界の赤道は nn 重に巻かれて同じ1セルへ貼り付く。

従って π(A)\pi(A) は,1つの0セル,1つの1セル,2つの2セルを持つCW複体で, 境界写像は 2:Z2Z,(u,v)n(uv) \partial_2:\mathbb Z^2\to\mathbb Z,\qquad (u,v)\mapsto n(u-v) と書ける。よって H2(π(A);Z)ker2Z, H_2(\pi(A);\mathbb Z)\simeq \ker\partial_2\simeq \mathbb Z, H1(π(A);Z)Z/nZ,H0(π(A);Z)Z. H_1(\pi(A);\mathbb Z)\simeq \mathbb Z/n\mathbb Z, \qquad H_0(\pi(A);\mathbb Z)\simeq \mathbb Z.

(2)

n=3n=3 のとき,もし商空間全体から π(A)\pi(A) へのレトラクションが存在すれば, 包含 i:π(A)S3/C3i:\pi(A)\hookrightarrow S^3/C_3 による i:H2(π(A);Z)H2(S3/C3;Z) i_*:H_2(\pi(A);\mathbb Z)\to H_2(S^3/C_3;\mathbb Z) は単射でなければならない。しかし3次元レンズ空間では H2(S3/C3;Z)=0 H_2(S^3/C_3;\mathbb Z)=0 である一方,H2(π(A);Z)ZH_2(\pi(A);\mathbb Z)\simeq\mathbb Z である。 これは矛盾である。

最終答

Hk(π(A);Z){Z,k=0,2,Z/nZ,k=1,0,k3. \boxed{ H_k(\pi(A);\mathbb Z)\simeq \begin{cases} \mathbb Z,&k=0,2,\\ \mathbb Z/n\mathbb Z,&k=1,\\ 0,&k\ge3. \end{cases}} n=3n=3 のとき,π(A)\pi(A) へのレトラクションは 存在しない \boxed{\text{存在しない}}

9 — ガンマ関数と振動積分

枝の選び方

第一象限では argw[0,π/2]\arg w\in[0,\pi/2] とする。虚軸上で wx1=tx1ei(x1)π/2w^{x-1}=t^{x-1}e^{i(x-1)\pi/2} となることが,sin(πx/2)\sin(\pi x/2) を生む。

第2問は x=1/2x=-1/2 を直接代入しない

sintt3/2dt\int\sin t\,t^{-3/2}\,dt は上の公式の範囲外に見える。 部分積分で costt1/2\cos t\,t^{-1/2} に直してから x=1/2x=1/2 を使うのが安全である。

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(1)

0<x<10<x<1 とし,第一象限の切り取った領域で ewwx1 e^{-w}w^{x-1} を積分する。主枝を取ると,実軸上の寄与は 0ettx1dt=Γ(x) \int_0^\infty e^{-t}t^{x-1}\,dt=\Gamma(x) であり,虚軸上では w=itw=it とおいて 0eit(it)x1idt=eπix/20eittx1dt \int_\infty^0 e^{-it}(it)^{x-1}i\,dt =-e^{\pi ix/2}\int_0^\infty e^{-it}t^{x-1}\,dt となる。小円と大円の寄与は ε0\varepsilon\to0 で消えるため, 虚部を比較して 0sinttx1dt=Γ(x)sinπx2 \int_0^\infty \sin t\,t^{x-1}\,dt =\Gamma(x)\sin\frac{\pi x}{2} を得る。

(2)

次に部分積分を用いる。 0sintt3/2dt=20costt1/2dt. \int_0^\infty \frac{\sin t}{t^{3/2}}\,dt =2\int_0^\infty \frac{\cos t}{t^{1/2}}\,dt. 同じ輪郭積分の実部から 0costtx1dt=Γ(x)cosπx2 \int_0^\infty \cos t\,t^{x-1}\,dt =\Gamma(x)\cos\frac{\pi x}{2} が従うので,x=1/2x=1/2 を代入すると 2Γ(1/2)cosπ4=2π12=2π. 2\Gamma(1/2)\cos\frac{\pi}{4} =2\sqrt\pi\cdot\frac1{\sqrt2} =\sqrt{2\pi}.

最終答

0sinttx1dt=Γ(x)sinπx2(0<x<1) \boxed{ \int_0^\infty \sin t\,t^{x-1}\,dt =\Gamma(x)\sin\frac{\pi x}{2}\quad(0<x<1)} であり, 0sintt3/2dt=2π. \boxed{\displaystyle \int_0^\infty \frac{\sin t}{t^{3/2}}\,dt=\sqrt{2\pi}.}

10 — 局所的に二乗可積分でない関数

L1L^1L2L^2 の境界例

x1/2x^{-1/2} は積分すると有限だが,二乗すると x1x^{-1} になり対数発散する。 この境界性を各有理点の近くへ薄く配置する。

任意の区間で発散させる仕掛け

有理数は任意の区間に入る。各有理点に二乗で発散する特異性を置けば, どの区間を取っても少なくとも1つの発散特異点を含む。

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(1)

[0,1][0,1] 上では f(x)={x1/2,0<x1,0,x=0 f(x)= \begin{cases} x^{-1/2},&0<x\le1,\\ 0,&x=0 \end{cases} とすればよい。実際, 01f(x)dx=2< \int_0^1 |f(x)|\,dx=2<\infty である一方, 0af(x)2dx=0adxx=(0<a1) \int_0^a |f(x)|^2\,dx=\int_0^a \frac{dx}{x}=\infty \qquad(0<a\le1) である。

(2)

実数軸上の例を作る。q1,q2,q_1,q_2,\dots を有理数全体の列挙とし, 正数 εj\varepsilon_jj=12εj1 \sum_{j=1}^\infty 2\varepsilon_j\le1 となるように取る。例えば εj=2j2\varepsilon_j=2^{-j-2} でよい。 g(x)=j=12jxqj1/21{0<xqj<εj}(x) g(x)=\sum_{j=1}^\infty 2^{-j}|x-q_j|^{-1/2} \mathbf 1_{\{0<|x-q_j|<\varepsilon_j\}}(x) と定める。各項の L1L^1 ノルムは 2j4εj 2^{-j}\cdot 4\sqrt{\varepsilon_j} 以下なので,級数として L1L^1 に属する。また台の測度は {xg(x)0}j2εj1. \left|\{x\mid g(x)\ne0\}\right| \le\sum_j 2\varepsilon_j\le1.

任意の区間 (a,b)(a,b) はある有理数 qjq_j を含む。その点の近くで g(x)24jxqj1 |g(x)|^2\ge 4^{-j}|x-q_j|^{-1} となる部分があるため, abg(x)2dx=. \int_a^b |g(x)|^2\,dx=\infty.

最終答

f(x)=x1/21(0,1](x) \boxed{f(x)=x^{-1/2}\mathbf 1_{(0,1]}(x)} が前半の例である。後半は有理数 qjq_j のまわりに g(x)=j=12jxqj1/21{0<xqj<εj}(x) \boxed{ g(x)=\sum_{j=1}^{\infty}2^{-j}|x-q_j|^{-1/2} \mathbf 1_{\{0<|x-q_j|<\varepsilon_j\}}(x)} を置けばよい。ただし 2εj1\sum 2\varepsilon_j\le1 とする。

11 — フーリエ係数とBernstein型評価

半整数ずれが絶対値和をきれいにする

eix/2e^{-ix/2} のため,係数の周波数は k+1/2k+1/2 になる。 半整数格子の和 (k+1/2)2=π2\sum(k+1/2)^{-2}=\pi^2, (k+1/2)4=π4/3\sum(k+1/2)^{-4}=\pi^4/3 を使うと絶対値和が π3\pi^3 に簡約される。

評価の本体は平行移動平均

微分を平行移動の線形結合で表せれば,L1L^1 平均ノルムでは三角不等式だけで 上界が出る。最高周波数 NN の指数関数で鋭さも確認できる。

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(1)

ak=k+12a_k=k+\frac12 とおく。フーリエ係数は ck=12πππx3eiakxdx c_k=\frac1{2\pi}\int_{-\pi}^{\pi}x^3e^{-ia_kx}\,dx である。 S(a)=ππeiaxdx=2sinπaa S(a)=\int_{-\pi}^{\pi}e^{-iax}\,dx=\frac{2\sin\pi a}{a} とおくと ππx3eiaxdx=iS(a). \int_{-\pi}^{\pi}x^3e^{-iax}\,dx=-iS'''(a). a=aka=a_k では cosπak=0\cos\pi a_k=0, sinπak=(1)k\sin\pi a_k=(-1)^k だから ck=i(1)k(3πak26πak4). c_k =-i(-1)^k\left(\frac{3\pi}{a_k^2}-\frac{6}{\pi a_k^4}\right). 従って k=ck=3πk1ak26πk1ak4=3π36ππ43=π3. \sum_{k=-\infty}^{\infty}|c_k| =3\pi\sum_k\frac1{a_k^2} -\frac6\pi\sum_k\frac1{a_k^4} =3\pi^3-\frac6\pi\cdot\frac{\pi^4}{3} =\pi^3.

(2)

次に FPNF\in P_N とする。上のフーリエ級数をスケールして畳み込み核として用いると, d3Fdx3(x)=N3iπ3k=ckF(x+(k+12)πN) \frac{d^3F}{dx^3}(x) =\frac{N^3}{i\pi^3} \sum_{k=-\infty}^{\infty} c_k F\left(x+\left(k+\frac12\right)\frac{\pi}{N}\right) を得る。これは各指数関数 eimxe^{imx}, mN|m|\le N で確認すれば十分で, 有限和の線形性から一般の FF に従う。

(3)

ノルム g=(2π)1ππg(x)dx\|g\|=(2\pi)^{-1}\int_{-\pi}^{\pi}|g(x)|\,dx について, 平行移動でノルムは変わらないので d3Fdx3N3π3kckF=N3F. \left\|\frac{d^3F}{dx^3}\right\| \le \frac{N^3}{\pi^3}\sum_k|c_k|\,\|F\| =N^3\|F\|. 等号は高周波の指数関数 F(x)=eiNxF(x)=e^{iNx} で達成される。

最終答

ck=i(1)k(3π(k+1/2)26π(k+1/2)4) \boxed{ c_k=-i(-1)^k\left(\frac{3\pi}{(k+1/2)^2} -\frac{6}{\pi(k+1/2)^4}\right)} かつ k=ck=π3. \boxed{\sum_{k=-\infty}^{\infty}|c_k|=\pi^3}. また supFPNF1d3Fdx3=N3. \boxed{ \sup_{\substack{F\in P_N\\ \|F\|\le1}} \left\|\frac{d^3F}{dx^3}\right\|=N^3.}

12 — 単調関数列の弱収束

弱収束から点収束を抜き出す

単調性があると,ある1点で上にずれれば右側の小区間で, 下にずれれば左側の小区間で 同じ符号のずれを検出できる。試験関数を小区間に置くのが要点である。

連続な極限が一様化を助ける

点収束だけでは足りないが,極限 ff がコンパクト上で一様連続なので, 有限個の分割点での収束を単調性によって区間全体へ広げられる。

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任意の有界区間 [a,b][a,b] を固定する。各 fnf_n は単調非減少なので, 区間内の振動は端点付近の値で制御できる。

まず任意の点 xxfn(x)f(x)f_n(x)\to f(x) を示す。もし部分列で fnj(x)f(x)+εf_{n_j}(x)\ge f(x)+\varepsilon となるなら,単調性より (x,x+δ)(x,x+\delta) 上で同じ下界がほぼ保たれる。ff の連続性により δ>0\delta>0 を小さく取れば,非負の試験関数をその近くに置くことで fnjφ↛fφ \int f_{n_j}\varphi\not\to\int f\varphi となり仮定に反する。下側のずれも同様に,(xδ,x)(x-\delta,x) に試験関数を置けば 排除できる。

点ごとの収束が分かれば,広義一様収束は標準的な分割で従う。 ff[a,b][a,b] 上一様連続なので,分割 a=x0<x1<<xm=b a=x_0<x_1<\cdots<x_m=b を細かく取り, f(u)f(v)<ε |f(u)-f(v)|<\varepsilon が各小区間で成り立つようにする。分割点での収束と fnf_n の単調性から, 十分大きい nn では各小区間内の fnf_nff から 3ε3\varepsilon 以上離れない。 よって任意のコンパクト区間で一様収束する。

単調性を外すと結論は壊れる。例えば fn(x)=sinnx,f(x)=0 f_n(x)=\sin nx,\qquad f(x)=0 とする。Riemann--Lebesgue の補題より任意の φC0(R)\varphi\in C_0(\mathbb R) について Rfn(x)φ(x)dx0 \int_{\mathbb R} f_n(x)\varphi(x)\,dx\to0 である。しかし fnf_n はどの非退化コンパクト区間上でも一様には 00 に収束しない。

最終答

仮定のもとで fnfは R 上広義一様収束 \boxed{f_n\to f\quad \text{は }\mathbb R\text{ 上広義一様収束}} である。単調性なしの反例は fn(x)=sinnx,f(x)=0 \boxed{f_n(x)=\sin nx,\quad f(x)=0} である。

13 — 固定点反復の漸近誤差

平均値点も固定点へ近づく

tkt_kxkx_kaa の間にあるので,xkax_k\to a なら tkat_k\to a である。 ここで C2C^2 仮定を使うと,ff' のずれが誤差 xka|x_k-a| で抑えられる。

無限積に帰着する

反復誤差は f(a)k|f'(a)|^k と補正因子 rj\prod r_j に分かれる。 補正因子の収束は rj1<\sum|r_j-1|<\infty と対数評価から出る。

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(1)

xk+1a=f(xk)f(a)=f(tk)(xka) x_{k+1}-a=f(x_k)-f(a)=f'(t_k)(x_k-a) であるから xk+1a=f(a)rkxka. |x_{k+1}-a|=|f'(a)|\,r_k\,|x_k-a|. xkax_k\to a より tkat_k\to a であり,ff'C1C^1 なので rk=f(tk)f(a)1. r_k=\frac{|f'(t_k)|}{|f'(a)|}\to1. また f(a)<1|f'(a)|<1 だから,十分大きい kkxk+1aλxka |x_{k+1}-a|\le \lambda |x_k-a| となる 0<λ<10<\lambda<1 が取れる。すると xkaC0λk|x_k-a|\le C_0\lambda^k であり, ff' の局所 Lipschitz 性から rk1CtkaCxkaCλk |r_k-1| \le C|t_k-a| \le C'|x_k-a| \le C''\lambda^k を得る。

(2)

x1/2|x|\le1/2 では log(1+x)m=1xmmxm=0xm2x |\log(1+x)| \le \sum_{m=1}^\infty \frac{|x|^m}{m} \le |x|\sum_{m=0}^\infty |x|^m \le2|x| である。

(3)

最後に xkaf(a)k=x0aj=0k1rj \frac{|x_k-a|}{|f'(a)|^k} =|x_0-a|\prod_{j=0}^{k-1}r_j である。rj1<\sum |r_j-1|<\infty なので,ある jj 以降で rj11/2|r_j-1|\le1/2 となり, jlogrj<. \sum_j |\log r_j|<\infty. 従って無限積 rj\prod r_j は正の有限値へ収束する。

最終答

rk1Cλk(km) \boxed{|r_k-1|\le C\lambda^k\quad(k\ge m)} となる m,C,λm,C,\lambda が存在する。また log(1+x)2x(x1/2) \boxed{|\log(1+x)|\le2|x|\quad(|x|\le1/2)} であり, limkxkaf(a)k=x0aj=0rj \boxed{\displaystyle \lim_{k\to\infty}\frac{|x_k-a|}{|f'(a)|^k} =|x_0-a|\prod_{j=0}^{\infty}r_j} が存在する。

14 — 指数分布の比と極限定理

最大比率はLaplace変換で抑える

1つの XkX_k が全体の ε\varepsilon 以上を占めるには,他の和に対して十分大きく なければならない。指数分布ではこの確率が Laplace 変換で明示的に評価できる。

比の極限はデルタ法

SnS_nSnS'_n は独立なガンマ分布で,中心極限定理が直接使える。 最後は比の関数を一次近似するだけで分散が決まる。

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(1)

X1X_1 は平均1の指数分布なので L(λ)=E[eλX1]=0e(1+λ)xdx=11+λ. L(\lambda)=E[e^{-\lambda X_1}] =\int_0^\infty e^{-(1+\lambda)x}\,dx =\frac1{1+\lambda}.

(2)

次に Sn=j=1nXjS_n=\sum_{j=1}^nX_j とする。0<ε<10<\varepsilon<1 のとき Yk(n)ε Y_k^{(n)}\ge\varepsilon なら Xkε1εjkXj. X_k\ge \frac{\varepsilon}{1-\varepsilon}\sum_{j\ne k}X_j. 独立性と上の Laplace 変換より P(Yk(n)ε)Eexp(ε1εjkXj)=(1ε)n1. P(Y_k^{(n)}\ge\varepsilon) \le E\exp\left( -\frac{\varepsilon}{1-\varepsilon}\sum_{j\ne k}X_j \right) =(1-\varepsilon)^{n-1}. 合併評価で P(max1knYk(n)ε)n(1ε)n1 P\left(\max_{1\le k\le n}Y_k^{(n)}\ge\varepsilon\right) \le n(1-\varepsilon)^{n-1} となり,指数的に減少する。

(3)

最後に Sn=k=1nXk,Sn=k=n+12nXk S_n=\sum_{k=1}^nX_k,\qquad S'_n=\sum_{k=n+1}^{2n}X_k とおくと k=1nYk(2n)=SnSn+Sn. \sum_{k=1}^nY_k^{(2n)}=\frac{S_n}{S_n+S'_n}. 中心極限定理より SnnnA,SnnnB \frac{S_n-n}{\sqrt n}\Rightarrow A,\qquad \frac{S'_n-n}{\sqrt n}\Rightarrow B で,A,BA,B は独立な標準正規分布に従う。関数 (u,v)u/(u+v)(u,v)\mapsto u/(u+v)(1,1)(1,1) で線形化すると n(SnSn+Sn12)AB4. \sqrt n\left(\frac{S_n}{S_n+S'_n}-\frac12\right) \Rightarrow \frac{A-B}{4}. 従って極限分布は平均0,分散 1/81/8 の正規分布である。

最終答

L(λ)=11+λ \boxed{L(\lambda)=\frac1{1+\lambda}} であり,任意の ε>0\varepsilon>0 について lim supn1nlogP(max1knYk(n)ε)<0. \boxed{\displaystyle \limsup_{n\to\infty}\frac1n \log P\left(\max_{1\le k\le n}Y_k^{(n)}\ge\varepsilon\right)<0.} さらに ZnN(0,18). \boxed{Z_n\Rightarrow N\left(0,\frac18\right).}

15 — q差分とNewton展開

qq-Newton展開として見る

DjD_jqq-格子上の差分を表す。通常の Newton 展開で シフト EE(E1),(Eq),(E-1),(E-q),\dots の積へ展開するのと同じ構造である。

係数比較が一番安全

BkB^k は単項式に対して qq-階乗係数を出す。したがって級数の各係数を比べれば, 複雑な作用素公式も機械的に確認できる。

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(1)

Dr=(E1)(Eq)(Eqr1)D_r=(E-1)(E-q)\cdots(E-q^{r-1}) とする。qq-二項定理より Ek=j=0k[kj]Dj E^k=\sum_{j=0}^k \genfrac{[}{]}{0pt}{}{k}{j}D_j が成り立つ。これは E=qmE=q^m を代入して確認できる。 右辺は qmq^m に関する次数 kk 以下の多項式であり, m=0,1,,km=0,1,\dots,k で左辺と一致するため恒等式である。

(2)

次に ψ(x)=m=0bmxm,Ω(x)=m=0ambmxm \psi(x)=\sum_{m=0}^{\infty}b_mx^m,\qquad \Omega(x)=\sum_{m=0}^{\infty}a_mb_mx^m とおく。BBB(xm)=[m]xm1 B(x^m)=[m]x^{m-1} を満たすので Bk(xm)=[m][m1][mk+1]xmk. B^k(x^m)=[m][m-1]\cdots[m-k+1]x^{m-k}. 一方,(1) の恒等式を ama_m に作用させると am=k=0m[mk]Dka0. a_m=\sum_{k=0}^m \genfrac{[}{]}{0pt}{}{m}{k}D_ka_0. 従って係数比較により Ω(x)=k=0(Dka0)xk[k]!Bkψ(x) \Omega(x)= \sum_{k=0}^{\infty} \frac{(D_ka_0)x^k}{[k]!}\,B^k\psi(x) を得る。

(3)

最後に ψ(x)=1(1x)(1qx) \psi(x)=\frac1{(1-x)(1-qx)} とすると ψ(x)=m=0[m+1]xm. \psi(x)=\sum_{m=0}^{\infty}[m+1]x^m. ここで am=[m+1]a_m=[m+1] と見れば, Ω(x)=m=0[m+1]2xm \Omega(x)=\sum_{m=0}^{\infty}[m+1]^2x^m である。直接計算して m=0[m+1]2xm=1+qx(1x)(1qx)(1q2x) \sum_{m=0}^{\infty}[m+1]^2x^m =\frac{1+qx}{(1-x)(1-qx)(1-q^2x)} を得る。

最終答

Ek=j=0k[kj]Dj \boxed{E^k=\sum_{j=0}^{k}\genfrac{[}{]}{0pt}{}{k}{j}D_j} であり, Ω(x)=k=0(Dka0)xk[k]!Bkψ(x). \boxed{ \Omega(x)= \sum_{k=0}^{\infty} \frac{(D_ka_0)x^k}{[k]!}\,B^k\psi(x)}. また x<1|x|<1k=0[k+1]2xk=1+qx(1x)(1qx)(1q2x). \boxed{ \sum_{k=0}^{\infty}[k+1]^2x^k =\frac{1+qx}{(1-x)(1-qx)(1-q^2x)}.}

16 — 年齢構造モデルの正平衡

総量で割ると環境依存項が消える

w=v/Pw=v/P は年齢分布だけを表す。総量 PP の増減率を引くことで, f1(P)+f2(Q)f_1(P)+f_2(Q) が打ち消され,β,μ\beta,\mu だけの方程式になる。

Malthus係数を決める式

ρ\rho は出生カーネルと生存関数から決まる固有値である。 β>1\int\beta\ell>1 という仮定が,正の ρ\rho の存在を保証している。

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(1)

P(t)=0v(t,a)da P(t)=\int_0^\infty v(t,a)\,da である。初期値が正で,方程式は非負解を保つと仮定されているので, P(t)=0P(t)=0 がある t>0t>0 で起これば v(t,)=0v(t,\cdot)=0 となる。しかし境界条件と 特性線に沿う表式から正の初期分布は直ちに全て消えないため P(t)>0 P(t)>0 である。

(2)

w(t,a)=v(t,a)P(t) w(t,a)=\frac{v(t,a)}{P(t)} とおく。積分して P(t)P(t)=0(β(a)μ(a))w(t,a)daf1(P(t))f2(Q(t)) \frac{P'(t)}{P(t)} =\int_0^\infty(\beta(a)-\mu(a))w(t,a)\,da -f_1(P(t))-f_2(Q(t)) を得る。これを元の方程式から差し引くと wt+wa={0(μ(s)β(s))w(t,s)dsμ(a)}w(t,a) \frac{\partial w}{\partial t} +\frac{\partial w}{\partial a} = \left\{ \int_0^\infty(\mu(s)-\beta(s))w(t,s)\,ds-\mu(a) \right\}w(t,a) であり,境界条件は w(t,0)=0β(a)w(t,a)da,0w(t,a)da=1. w(t,0)=\int_0^\infty\beta(a)w(t,a)\,da,\qquad \int_0^\infty w(t,a)\,da=1. この式には β,μ\beta,\mu だけが現れる。

(3)

平衡解を w(a)w^*(a) とする。 c=0(μβ)wda c=\int_0^\infty(\mu-\beta)w^*\,da とおけば ddaw(a)=(cμ(a))w(a) \frac{d}{da}w^*(a)=(c-\mu(a))w^*(a) である。可積分な正解のため c=ρ<0c=-\rho<0 と書くと, w(a)=Ceρa(a),(a)=exp(0aμ(s)ds). w^*(a)=C e^{-\rho a}\ell(a),\qquad \ell(a)=\exp\left(-\int_0^a\mu(s)\,ds\right). 境界条件から ρ>0\rho>00β(a)eρa(a)da=1 \int_0^\infty\beta(a)e^{-\rho a}\ell(a)\,da=1 を満たす。この左辺は ρ\rho について連続狭義単調減少で, ρ=0\rho=0 では1より大きく,ρ\rho\to\infty で0に近づくため, ただ一つの ρ\rho が存在する。正規化条件で C1=0eρa(a)da C^{-1}=\int_0^\infty e^{-\rho a}\ell(a)\,da と決まる。

(4)

v(t,a)=P(t)w(a)v(t,a)=P(t)w^*(a) とおくと {P=P{ρf1(P)f2(Q)},Q=Q{b+g(P)}. \begin{cases} P'=P\{\rho-f_1(P)-f_2(Q)\},\\ Q'=Q\{-b+g(P)\}. \end{cases} (5)

この2次元系が正平衡 (P,Q)(P_*,Q_*) を持つ必要十分条件は g(P)=b,f1(P)+f2(Q)=ρ g(P_*)=b,\qquad f_1(P_*)+f_2(Q_*)=\rho を満たす正の P,QP_*,Q_* が存在することである。

最終答

wt+wa=(0(μβ)wdaμ(a))w,w(t,0)=0β(a)w(t,a)da \boxed{ w_t+w_a= \left(\int_0^\infty(\mu-\beta)w\,da-\mu(a)\right)w,\quad w(t,0)=\int_0^\infty\beta(a)w(t,a)\,da} である。唯一の正平衡は w(a)=eρa(a)0eρs(s)ds \boxed{ w^*(a)= \frac{e^{-\rho a}\ell(a)} {\int_0^\infty e^{-\rho s}\ell(s)\,ds}} ただし 0β(a)eρa(a)da=1 \boxed{\int_0^\infty\beta(a)e^{-\rho a}\ell(a)\,da=1} で定まる。対応する常微分方程式は P=P(ρf1(P)f2(Q)),Q=Q(b+g(P)) \boxed{P'=P(\rho-f_1(P)-f_2(Q)),\quad Q'=Q(-b+g(P))} であり,正平衡条件は P,Q>0: g(P)=b, f1(P)+f2(Q)=ρ. \boxed{\exists P_*,Q_*>0:\ g(P_*)=b,\ f_1(P_*)+f_2(Q_*)=\rho.}

17 — sl2表現と巡回対称性

Schur--Weyl型の可換性

全成分に同じ Lie 代数作用を足した Δ(X)\Delta(X) は,成分の入れ替えと可換する。 そのため T,UT,Usl2\mathfrak{sl}_2 既約分解の重複空間側に作用する。

最後は1個のマイナスの位置だけを見る

重み2の空間では,ベクトルは「どの位置に |-\rangle があるか」で表せる。 巡回対称性に対して Fourier 基底を取ると,Δ(E)ξ=0\Delta(E)\xi=0 も同時に判定しやすい。

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(1)

Δ(X)=iXi\Delta(X)=\sum_iX_i と書く。異なるテンソル成分に作用する作用素は可換なので [Δ(X),Δ(Y)]=i[Xi,Yi]=Δ([X,Y]). [\Delta(X),\Delta(Y)] =\sum_i[X_i,Y_i] =\Delta([X,Y]). これで Δ\Delta が Lie 代数表現を与えることが分かる。

(2)

置換 PijP_{ij} はテンソル成分を入れ替えるだけなので, PijXiPij1=Xj,PijXkPij1=Xk(ki,j). P_{ij}X_iP_{ij}^{-1}=X_j,\qquad P_{ij}X_kP_{ij}^{-1}=X_k\quad(k\ne i,j). 従って Δ(X)\Delta(X) は各置換と可換し,特に U,TU,T と可換する。 TT は4成分の巡回置換なので,隣接互換の和 UU とも可換である。

(3)

W4=(C2)4W_4=(\mathbb C^2)^{\otimes4} の Clebsch--Gordan 分解は V14V43V22V0 V_1^{\otimes4} \simeq V_4\oplus 3V_2\oplus2V_0 である。ここで VmV_m は最高重み mm の既約表現で,次元は m+1m+1 である。 従って現れる次元と重複度は 5次元が1個,3次元が3個,1次元が2個. 5\text{次元が1個},\qquad 3\text{次元が3個},\qquad 1\text{次元が2個}.

(4)

++++|++++\rangle は全ての置換で不変であるから T++++=++++,U++++=4++++. T|++++\rangle=|++++\rangle,\qquad U|++++\rangle=4|++++\rangle. またこれは最高重み4のベクトルであり,含む既約表現は5次元である。 基底は vj=Δ(F)j++++(j=0,1,2,3,4) v_j=\Delta(F)^j|++++\rangle\qquad (j=0,1,2,3,4) と取れる。

(5)

最後に Δ(H)ξ=2ξ\Delta(H)\xi=2\xi を満たす空間は,一つだけ |-\rangle を含む 4次元空間である。基底を e1=+++, e2=+++, e3=+++, e4=+++ e_1=|-+++\rangle,\ e_2=|+-++\rangle,\ e_3=|++-+\rangle,\ e_4=|+++-\rangle とする。条件 Δ(E)ξ=0\Delta(E)\xi=0 は係数和が0であることに等しい。 巡回置換 TT の固有ベクトル ξm=e1+ime2+i2me3+i3me4(m=1,2,3) \xi_m=e_1+i^m e_2+i^{2m}e_3+i^{3m}e_4\qquad(m=1,2,3) はいずれも係数和が0であり,UU の固有ベクトルでもある。 これらのスカラー倍が求める全てである。

最終答

W4V43V22V0 \boxed{W_4\simeq V_4\oplus3V_2\oplus2V_0} なので,既約表現の次元と重複度は 5:1,3:3,1:2 \boxed{5:1,\quad 3:3,\quad 1:2} である。 T++++=++++,U++++=4++++ \boxed{T|++++\rangle=|++++\rangle,\quad U|++++\rangle=4|++++\rangle} で,含む既約表現は5次元,基底は Δ(F)j++++ (0j4) \boxed{\Delta(F)^j|++++\rangle\ (0\le j\le4)} でよい。最後の条件を満たす元は Cξ1Cξ2Cξ3 \boxed{\mathbb C\xi_1\cup\mathbb C\xi_2\cup\mathbb C\xi_3} の非零元である。

18 — 有限遷移系の到達集合

有限性により閉路問題になる

有限グラフでは,無限経路はどこかの有向閉路を無限回訪れる。したがって EGEG の 空性は,誘導部分グラフに有向閉路があるかどうかで判定できる。

AFAF は補集合側の閉路で判定する

qAF(X)q\notin AF(X) とは,XX を避け続ける経路を一つ選べるという意味である。 そのため,補集合 QXQ\setminus X の中で閉路へ到達できる点だけが AF(X)AF(X) から 外れる。この点を見落とすと,(2) の最大値を大きく数えてしまう。

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(1)

状態を Ayz=(0,y,z),Bxz=(x,0,z),Cxy=(x,y,0)(x,y,z=±1) A_{yz}=(0,y,z),\qquad B_{xz}=(x,0,z),\qquad C_{xy}=(x,y,0) \qquad(x,y,z=\pm1) と書く。図の向きは xyz=1:AyzCxyBxzAyz, xyz=1:\quad A_{yz}\to C_{xy}\to B_{xz}\to A_{yz}, xyz=1:CxyAyzBxzCxy xyz=-1:\quad C_{xy}\to A_{yz}\to B_{xz}\to C_{xy} である。有限有向グラフでは,ある集合 XX の中に正時刻以降ずっと留まる無限経路が 存在することと,XX の誘導部分グラフが有向閉路を含むことは同値である。したがって EG(X)= EG(X)=\emptyset は,XX が有向閉路を含まないことと同値である。

次の4つの3閉路は互いに交わらない。 (1,1,0)(0,1,1)(1,0,1)(1,1,0),(1,1,0)(0,1,1)(1,0,1)(1,1,0),(1,1,0)(0,1,1)(1,0,1)(1,1,0),(1,1,0)(0,1,1)(1,0,1)(1,1,0). \begin{gathered} (-1,-1,0)\to(0,-1,-1)\to(-1,0,-1)\to(-1,-1,0),\\ (-1,1,0)\to(0,1,1)\to(-1,0,1)\to(-1,1,0),\\ (1,-1,0)\to(0,-1,1)\to(1,0,1)\to(1,-1,0),\\ (1,1,0)\to(0,1,-1)\to(1,0,-1)\to(1,1,0). \end{gathered} 従って閉路をすべて壊すには少なくとも4点を除く必要があり, X124=8 |X|\le 12-4=8 である。

一方, X1={(1,1,0),(1,1,0),(0,1,1),(0,1,1),(0,1,1),(0,1,1),(1,0,1),(1,0,1)} \begin{aligned} X_1=\{& (-1,-1,0),\,(-1,1,0),\,(0,-1,-1),\,(0,-1,1),\\ &(0,1,-1),\,(0,1,1),\,(1,0,-1),\,(1,0,1)\} \end{aligned} は有向閉路を含まない。実際, (0,1,1),(0,1,1),(1,1,0),(1,0,1),(1,1,0),(1,0,1),(0,1,1),(0,1,1) (0,-1,1),(0,1,-1),(-1,-1,0),(1,0,1), (-1,1,0),(1,0,-1),(0,1,1),(0,-1,-1) という順序で並べると,X1X_1 内のすべての矢印は右向きに進む。よって最大値は 8 8 である。

(2)

Y=QXY=Q\setminus X とおく。qAF(X)q\notin AF(X) であることは,qq から出発して XX に入らない無限経路を少なくとも一つ選べること,すなわち YY の中だけを通って 有向閉路へ到達できることと同値である。従って AF(X)AF(X) は,XX と,YY 内の 閉路へ到達できない点を合わせた集合である。

まず上界を示す。EG(AF(X))=EG(AF(X))=\emptyset なら XAF(X)X\subset AF(X) なので XX 自身も 有向閉路を含まない。特に X7|X|\ge7 と仮定すると,YY は高々5点である。 もし YY が有向閉路を含まなければ,YY 内に留まり続ける無限経路は存在しないから AF(X)=Q AF(X)=Q となり,EG(AF(X))EG(AF(X))\ne\emptyset で矛盾する。

残る場合として,YY が有向閉路を含むとする。高々5点の中の閉路なので,その長さは 3または4である。上の遷移表から次の補助事実が分かる。

高々5点の Y が有向閉路を含めば,QY も有向閉路を含む。 \text{高々5点の }Y\text{ が有向閉路を含めば,}Q\setminus Y\text{ も有向閉路を含む。}

理由は次の通りである。3閉路は,それを含む互いに素な4つの3閉路分解へ拡張できる。 YY の残りは高々2点なので,残り3つの3閉路をすべて壊すことはできない。4閉路の 場合も,その補集合には4つの3閉路が現れ,YY の残り高々1点ではそれらをすべて 壊せない。従って QY=XQ\setminus Y=X に閉路が残り,XX が閉路を含まないことに 矛盾する。よって X7|X|\ge7 は不可能であり, X6 |X|\le6 である。

次に6点で達成できることを示す。 X2={(0,1,1),(0,1,1),(1,0,1),(1,0,1),(1,1,0),(1,1,0)} X_2=\{ (0,-1,-1),\,(0,1,1),\,(-1,0,-1),\,(1,0,1),\,(-1,1,0),\,(1,-1,0) \} とおく。この集合は (0,1,1),(1,0,1),(1,1,0),(1,1,0),(0,1,1),(1,0,1) (0,-1,-1),(1,0,1),(-1,1,0),(1,-1,0),(0,1,1),(-1,0,-1) という順序で並べると,集合内の矢印がすべて右向きに進むので有向閉路を含まない。

さらに補集合 QX2Q\setminus X_2 は二つの3閉路 (0,1,1)(1,1,0)(1,0,1)(0,1,1), (0,-1,1)\to(-1,-1,0)\to(-1,0,1)\to(0,-1,1), (1,1,0)(0,1,1)(1,0,1)(1,1,0) (1,1,0)\to(0,1,-1)\to(1,0,-1)\to(1,1,0) の和である。したがって QX2Q\setminus X_2 の各点からは,X2X_2 に入らずに 無限に進む経路を選べる。すなわち AF(X2)=X2 AF(X_2)=X_2 であり,X2X_2 は有向閉路を含まないから EG(AF(X2))= EG(AF(X_2))=\emptyset である。

最終答

max{XEG(X)=}=8 \boxed{\max\{|X|\mid EG(X)=\emptyset\}=8} である。また max{XEG(AF(X))=}=6 \boxed{\max\{|X|\mid EG(AF(X))=\emptyset\}=6} である。

東京大学 専門科目B — 他の年度