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数学検定1級 解説 〜過去問題③ 解答例・解説 1次:計算技能検定・2次:数理技能検定〜

数学検定$1$級は大学で取り扱う数学の基本トピックに関して取り扱った検定であり、統計学に必要な数学を身につける際の指標に役に立ちます。当記事では「日本数学検定協会 監修」の「数学検定問題集 $1$級」の数学検定$1$級の内容に基づき、過去問題③の解答例と解説の作成を行いました。

・数学検定まとめ
https://www.hello-statisticians.com/math_certificate

$1$次:計算技能検定

問題$1 \,$ 整数の合同式

$$
\large
\begin{align}
23^{23^{23}}
\end{align}
$$

上記の$1$の位を考えるにあたっては$10$で割った余りを考えれば良い。以下、$\mathrm{mod} \, 10$の場合に下記が成立する。
$$
\large
\begin{align}
23 &= 2 \times 10 + 3 \equiv 3 \\
23^2 &= (20+3)(20+3) \equiv 9 \\
23^3 & \equiv 7 \\
23^4 & \equiv 1 \\
23^5 & \equiv 3 \\
& \vdots
\end{align}
$$

同様に考えることで$n \in \mathbb{Z}, n \geq 0$に対し、下記が成立する。
$$
\large
\begin{align}
23^{4n+1} & \equiv 3 \\
23^{4n+2} & \equiv 9 \\
23^{4n+3} & \equiv 7 \\
23^{4n} & \equiv 1
\end{align}
$$

よって、以下では$23^{23}$を$4$で割った余りに関して考える。$23=5 \times 4 + 3$より、$\mathrm{mod} \, 4$の場合に下記が成立する。
$$
\large
\begin{align}
23 &= 5 \times 4 + 3 \equiv 3 \\
23^{2} &= (20+3)(20+3) \equiv 9 \equiv 1 \\
23^{3} & \equiv 3 \\
& \vdots
\end{align}
$$

よって$\mathrm{mod} \, 4$の場合に$23^{23} \equiv 3$である。したがって$23^{23^{23}}$の$1$の位は$7$である。

問題$2 \,$

問題$3 \,$ ユニタリ行列

$$
\large
\begin{align}
A = \frac{1}{2} \left( \begin{array}{ccc} -\sqrt{2} & 1 & i \\ a & \sqrt{2}i & b \\ \sqrt{2} & c & d \end{array} \right)
\end{align}
$$

上記で表した行列$A$の随伴行列$A^{*}$は下記のように表せる。
$$
\large
\begin{align}
A^{*} = \frac{1}{2} \left( \begin{array}{ccc} -\sqrt{2} & \bar{a} & \sqrt{2} \\ 1 & \sqrt{2}i & \bar{c} \\ -i & \bar{b} & \bar{d} \end{array} \right)
\end{align}
$$

ここで$A$がユニタリ行列である場合は$A^{*}A=AA^{*}=I_{3}$が成立するので、下記が成立するように$a,b,c,d$を定めれば良い。
$$
\large
\begin{align}
A^{*}A &= \frac{1}{2^2} \left( \begin{array}{ccc} -\sqrt{2} & \bar{a} & \sqrt{2} \\ 1 & \sqrt{2}i & \bar{c} \\ -i & \bar{b} & \bar{d} \end{array} \right) \left( \begin{array}{ccc} -\sqrt{2} & 1 & i \\ a & \sqrt{2}i & b \\ \sqrt{2} & c & d \end{array} \right) \\
&= \frac{1}{2^2} \left( \begin{array}{ccc} 2+a\bar{a}+2 & -\sqrt{2}+\sqrt{2}ai+\sqrt{2}c & -\sqrt{2}i+\bar{a}b+\sqrt{2}d \\ -\sqrt{2}-\sqrt{2}ai+\sqrt{2}\bar{c} & 1+2+c\bar{c} & i-\sqrt{2}bi+\bar{c}d \\ \sqrt{2}i+a\bar{b}+\sqrt{2}\bar{d} & -i+\sqrt{2}\bar{b}i+c\bar{d} & 1+b\bar{b}+d\bar{d} \end{array} \right) \\
&= \frac{1}{2^2} \left( \begin{array}{ccc} 4+a\bar{a} & -\sqrt{2}+\sqrt{2}ai+\sqrt{2}c & -\sqrt{2}i+\bar{a}b+\sqrt{2}d \\ -\sqrt{2}-\sqrt{2}ai+\sqrt{2}\bar{c} & 3+c\bar{c} & i-\sqrt{2}bi+\bar{c}d \\ \sqrt{2}i+a\bar{b}+\sqrt{2}\bar{d} & -i+\sqrt{2}\bar{b}i+c\bar{d} & 1+b\bar{b}+d\bar{d} \end{array} \right) = \left( \begin{array}{ccc} 1 & 0 & 0 \\ 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 1 \end{array} \right)
\end{align}
$$

上記の$(1,1)$成分に関して$4+a\bar{a}=4$が成立し、$a=0$が得られる。$a=0$を$(1,2)$成分に代入すると$-\sqrt{2}+\sqrt{2}c=0$が成立し、$c=1$が得られる。$(1,3)$成分に$\bar{a}=a=0$を代入すると$-\sqrt{2}i+\sqrt{2}d=0$が成立し、$d=i$が得られる。$(2,3)$成分に$\bar{c}=c=1,d=i$を代入すると、$i-\sqrt{2}bi+i=0$が成立し、$\sqrt{2}bi=2i$より$b=\sqrt{2}$が得られる。

よって、$a=0, b=\sqrt{2}, c=1, d=i$のように定めれば良い。

問題$4 \,$ 共分散・相関係数の公式と計算

$X$$2$$-4$$8$$-6$$-2$$4$$-8$$6$
$Y$$6$$4$$-2$$-6$$-4$$-8$$2$$8$

・$[1]$
$X,Y$の共分散を$\mathrm{Cov}(X,Y)$とおくと、$\mathrm{Cov}(X,Y)=E[XY]-E[X]E[Y]$が成立する。ここで$2$つの変数の和を計算することで$E[X]=E[Y]=0$が得られるので以下、$E[XY]$の計算を行う。

import numpy as np

X = np.array([2, -4, 8, -6, -2, 4, -8, 6])
Y = np.array([6, 4, -2, -6, -4, -8, 2, 8])

E_XY = np.mean(X*Y)

print("Cov(X,Y): {:.0f}".format(E_XY))

実行結果

> print("Cov(X,Y): {:.0f}".format(E_XY))
Cov(X,Y): 3

・$[2]$
$X,Y$の相関係数を$r_{XY}$とおくと下記が成立する。
$$
\large
\begin{align}
r_{XY} = \frac{\mathrm{Cov}(X,Y)}{\sqrt{V[X]V[Y]}} = \frac{E[XY]-E[X]E[Y]}{\sqrt{(E[X^2]-E[X]^2)(E[Y^2]-E[Y]^2)}}
\end{align}
$$

ここで$2$つの変数の和を計算することで$E[X]=E[Y]=0$が得られるので以下、$V[X^2], E[Y^2]$と$r_{XY}$の計算を行う。

import numpy as np

X = np.array([2, -4, 8, -6, -2, 4, -8, 6])
Y = np.array([6, 4, -2, -6, -4, -8, 2, 8])

r_XY = np.mean(X*Y)/np.sqrt(np.mean(X**2)*np.mean(Y**2))

print("r_XY: {:.1f}".format(r_XY))

実行結果

> print("r_XY: {:.1f}".format(r_XY))
r_XY: 0.1

問題$5 \,$ $\cos^{2}{x}, \tan{x}$のマクローリン展開

・$[1]$
$f(x)=\cos^{2}{x}$とおくと、$1$階微分の$f^{(1)}(x)$は下記のように計算できる。
$$
\large
\begin{align}
f^{(1)}(x) &= (\cos^{2}{x})’ \\
&= 2 \cos{x} (-\sin{x}) \\
&= – 2 \sin{x} \cos{x} = -\sin{2x}
\end{align}
$$

$f^{(1)}(x)=-\sin{2x}$より、$f^{(2)}(x),f^{(3)}(x),f^{(4)}(x)$は下記のように得られる。
$$
\large
\begin{align}
f^{(2)}(x) &= -2 \cos{2x} \\
f^{(3)}(x) &= 4 \sin{2x} \\
f^{(4)}(x) &= 8 \cos{2x}
\end{align}
$$

ここで$x=0$の場合を考えると$f(0)=1, f^{(1)}(0)=0, f^{(2)}(0)=-2, f^{(3)}(0)=0, f^{(4)}(0)=8$が得られる。よって$f(x)=\cos^{2}{x}$のマクローリン展開は下記のように表せる。
$$
\large
\begin{align}
\cos^{2}{x} &= \frac{1}{0!}x^{0} + \frac{0}{1!}x^{1} + \frac{-2}{2!}x^{2} + \frac{0}{3!}x^{3} + \frac{-8}{4!}x^{4} + \cdots \\
&= 1 – x^2 + \frac{1}{3}x^4 + \cdots
\end{align}
$$

問題$6 \,$ 行列式の余因子展開

下記のように行列式の変形を行うことができる。
$$
\large
\begin{align}
\left| \begin{array}{cccc} a & a & b & b \\ a & b & a & b \\ a & b & b & a \\ b & a & b & a \end{array} \right| &= \left| \begin{array}{cccc} a & a & b & b \\ 0 & b-a & a-b & 0 \\ 0 & b-a & 0 & a-b \\ b & a & b & a \end{array} \right| \\
&= \left| \begin{array}{cccc} a-b & a & b & b \\ b-a & b-a & a-b & 0 \\ 0 & b-a & 0 & a-b \\ 0 & a & b & a \end{array} \right| \\
&= \left| \begin{array}{cccc} a-b & a & b & b \\ 0 & b & a & b \\ 0 & b-a & 0 & a-b \\ 0 & a & b & a \end{array} \right| \\
&= (a-b)(-1)^{1+1} \left| \begin{array}{ccc} b & a & b \\ b-a & 0 & a-b \\ a & b & a \end{array} \right| \\
&= (a-b) \left| \begin{array}{ccc} 2b & a & b \\ 0 & 0 & a-b \\ 2a & b & a \end{array} \right| \\
&= (a-b)^{2} \left| \begin{array}{cc} 2b & a \\ 2a & b \end{array} \right| \\
&= (a-b)^{2} (2b^2-2a^2) \\
&= -2(a+b)(a-b)^{3}
\end{align}
$$

・別解
行列の基本変形の方法は$1$通りではないので、問題集の解答のように計算を行う方法もある。

問題$7 \,$ 二重積分と逆正弦関数の導関数を用いた積分

$$
\large
\begin{align}
\int \int_{D} \sqrt{\frac{1-x^2-y^2}{1+x^2+y^2}} dx dy &= \int \int_{D} \sqrt{\frac{1-(x^2+y^2)}{1+(x^2+y^2)}} dx dy \quad (1) \\
D &= \{ (x,y) | x^2+y^2 \leq 1 \}
\end{align}
$$

$(1)$式は上記に基づいて下記のように変数変換を行える。
$$
\large
\begin{align}
\int \int_{D} \sqrt{\frac{1-(x^2+y^2)}{1+(x^2+y^2)}} dx dy &= \int_{0}^{2 \pi} d \theta \int_{0}^{1} r \sqrt{\frac{1-r^{2}}{1+r^{2}}} dr \\
&= 2 \pi \int_{0}^{1} r \sqrt{\frac{1-r^{2}}{1+r^{2}}} dr \quad (2)
\end{align}
$$

ここで$r^{2}=s$とおくと、$\displaystyle \frac{ds}{dr}=2r$より$2rdr=ds$が成立し、$0 \leq r \leq 1$は$0 \leq s \leq 1$に対応する。よって$(2)$式は下記のように変数変換を用いて計算できる。
$$
\large
\begin{align}
2 \pi \int_{0}^{1} r \sqrt{\frac{1-r^{2}}{1+r^{2}}} dr &= \pi \int_{0}^{1} 2r \sqrt{\frac{1-r^{2}}{1+r^{2}}} dr \\
&= \pi \int_{0}^{1} \sqrt{\frac{1-s}{1+s}} ds \\
&= \pi \int_{0}^{1} \sqrt{\frac{(1-s)^{2}}{(1+s)(1-s)}} ds \\
&= \pi \int_{0}^{1} \frac{1-s}{\sqrt{1-s^{2}}} ds \\
&= \pi \left[ \sin^{-1}{s} + \sqrt{1-s^{2}} \right]_{0}^{1} \\
&= \pi \left( \frac{\pi}{2} – 1 \right)
\end{align}
$$

・解説①
変数変換を用いた重積分の計算は下記で詳しく取り扱いました。

・解説②
$$
\large
\begin{align}
(\sin^{-1}{x})’ = \frac{1}{\sqrt{1-x^{2}}}
\end{align}
$$

積分にあたっては上記の逆三角関数の微分の公式を逆に用いました。公式の導出は下記で詳しく取り扱いました。

$2$次:数理技能検定

問題$1 \,$

問題$2 \,$

問題$3 \,$

問題$4 \,$

問題$5 \,$

問題$6 \,$

問題$7 \,$

数学検定1級 解説 〜過去問題② 解答例・解説 1次:計算技能検定・2次:数理技能検定〜

数学検定$1$級は大学で取り扱う数学の基本トピックに関して取り扱った検定であり、統計学に必要な数学を身につける際の指標に役に立ちます。当記事では「日本数学検定協会 監修」の「数学検定問題集 $1$級」の数学検定$1$級の内容に基づき、過去問題②の解答例と解説の作成を行いました。

・数学検定まとめ
https://www.hello-statisticians.com/math_certificate

$1$次:計算技能検定

問題$1 \,$

$$
\large
\begin{align}
xy^2z^3 &= \frac{12}{7} \\
x^3yz^2 &= -\frac{7}{11} \\
x^2y^3z &= -\frac{11}{12}
\end{align}
$$

問題$2 \,$ 複素数の計算

$$
\large
\begin{align}
\frac{(1-i)^{11}}{(-\sqrt{3}+i)^6}
\end{align}
$$

以下上記の計算を行う。まず分子に関して下記の計算が成立する。
$$
\large
\begin{align}
(1-i)^{2} &= 1+i^2-2i = -2i \\
(1-i)^{4} &= (-2i)^2 = -4 \\
(1-i)^{8} &= (-4)^2 = 16 \\
(1-i)^{3} &= -2i(1-i) \\
&= 2i^2-2i = -2(1+i) \\
(1-i)^{11} &= 16 \times -2(1+i) \\
&= -32(1+i)
\end{align}
$$

次に分母に関して下記の計算が成立する。
$$
\large
\begin{align}
(-\sqrt{3}+i)^2 &= 3 + i^2 – 2\sqrt{3}i \\
&= 2(1-\sqrt{3}i) \\
(-\sqrt{3}+i)^4 &= 4(1-\sqrt{3}i)^2 \\
&= 4(1+3i^2 – 2\sqrt{3}i) = 4(-2-2\sqrt{3}i) \\
&= -8(1+\sqrt{3}i) \\
(-\sqrt{3}+i)^6 &= 2(1-\sqrt{3}i) \times -8(1+\sqrt{3}i) \\
&= -16(1-3i^2) \\
&= -64
\end{align}
$$

したがって下記が成立する。
$$
\large
\begin{align}
\frac{(1-i)^{11}}{(-\sqrt{3}+i)^6} &= \frac{-32(1+i)}{-64} \\
&= \frac{1+i}{2}
\end{align}
$$

・別解
オイラーの公式を用いることで下記のような変形ができる。
$$
\large
\begin{align}
1-i &= \sqrt{2} \left( \frac{1}{\sqrt{2}} – \frac{1}{\sqrt{2}}i \right) \\
&= \sqrt{2} \left( \cos{ \left( \frac{\pi}{4} \right) } + i \sin{ \left( -\frac{\pi}{4} \right) } \right) \\
&= \sqrt{2} e^{-\frac{\pi}{4} i} \\
-\sqrt{3}+i &= 2 \left( -\frac{\sqrt{3}}{2} + \frac{1}{2} i \right) \\
&= 2 \left( \cos{ \left( \frac{5}{6} \pi \right) } + i \sin{ \left( \frac{5}{6} \pi \right) } \right) \\
&= 2 e^{\frac{5\pi}{6}i }
\end{align}
$$

よって与えられた式は下記のように計算できる。
$$
\large
\begin{align}
\frac{(1-i)^{11}}{(-\sqrt{3}+i)^6} &= \frac{(\sqrt{2} e^{-\frac{\pi}{4} i})^{11}}{(2 e^{\frac{5\pi}{6}i })^{6}} \\
&= \frac{2^5\sqrt{2} e^{-\frac{11 \pi}{4} i}}{2^6 e^{5 \pi i }} \\
&= \frac{1}{\sqrt{2}} e^{-\frac{31 \pi}{4} i} \\
&= \frac{1}{\sqrt{2}} e^{\frac{\pi}{4} i} \\
&= \frac{1}{\sqrt{2}} \left( \cos{ \left( \frac{\pi}{4} \right) } + i \sin{ \left( \frac{\pi}{4} \right) } \right) \\
&= \frac{1}{\sqrt{2}} \left( \frac{1}{\sqrt{2}} + \frac{1}{\sqrt{2}} i \right) \\
&= \frac{1+i}{2}
\end{align}
$$

問題$3 \,$ $3$次正方行列の逆行列の計算

$$
\large
\begin{align}
A = \left( \begin{array}{ccc} 1 & 0 & 4 \\ 3 & -1 & 0 \\ -2 & 1 & -1 \end{array} \right)
\end{align}
$$

上記の逆行列$A^{-1}$を下記のようにおく。
$$
\large
\begin{align}
A^{-1} = \left( \begin{array}{ccc} p & q & r \\ s & t & u \\ x & y & z \end{array} \right)
\end{align}
$$

このとき$AA^{-1}=I_{3}$より下記が成立する。
$$
\large
\begin{align}
\left( \begin{array}{ccc} 1 & 0 & 4 \\ 3 & -1 & 0 \\ -2 & 1 & -1 \end{array} \right) \left( \begin{array}{ccc} p & q & r \\ s & t & u \\ x & y & z \end{array} \right) = \left( \begin{array}{ccc} 1 & 0 & 0 \\ 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 1 \end{array} \right)
\end{align}
$$

上記より下記の連立方程式が得られる。
$$
\large
\begin{align}
p + 4x &= 1 \quad (1) \\
q + 4y &= 0 \quad (2) \\
r + 4z &= 0 \quad (3) \\
3p – s &= 0 \quad (4) \\
3q – t &= 1 \quad (5) \\
3r – u &= 0 \quad (6) \\
-2p + s – x &= 0 \quad (7) \\
-2q + t – y &= 0 \quad (8) \\
-2r + u – z &= 1 \quad (9)
\end{align}
$$

上記の$(1),(4),(7)$式より下記が得られる。
$$
\large
\begin{align}
p = \frac{1}{5}, \quad s = \frac{3}{5}, \quad x = \frac{1}{5}
\end{align}
$$

同様に$(2),(5),(8)$式より下記が得られる。
$$
\large
\begin{align}
q = \frac{4}{5}, \quad t = \frac{7}{5}, \quad y = -\frac{1}{5}
\end{align}
$$

同様に$(3),(6),(9)$式より下記が得られる。
$$
\large
\begin{align}
r = \frac{4}{5}, \quad u = \frac{12}{5}, \quad z = -\frac{1}{5}
\end{align}
$$

したがって$A^{-1}$は下記のように表せる。
$$
\large
\begin{align}
A^{-1} = \frac{1}{5} \left( \begin{array}{ccc} 1 & 4 & 4 \\ 3 & 7 & 12 \\ 1 & -1 & -1 \end{array} \right)
\end{align}
$$

・解説
$(1),(4),(7)$式を解くにあたっては、$(1),(4)$式より$s$と$x$を$p$の式で表し、$(7)$式を代入することで$p$を得て、$(1),(4)$式に代入を行うことで計算を行うことができます。

・別解
下記のように行基本変形を用いることで逆行列を計算することができる。

問題$4 \,$

問題$5 \,$ 幾何分布の期待値$E[X]$と$2$次モーメント$E[X^2]$の計算

確率変数$X$は確率を表すパラメータ$p$が$p=0.2$の幾何分布に従う。よって確率関数を$f(x)$とおくと$f(x)$に関して下記が成立する。
$$
\large
\begin{align}
f(x) = p(1-p)^{x-1}, \quad x=1,2,\cdots
\end{align}
$$

また、下記のようなマクローリン展開の式が成立する。
$$
\large
\begin{align}
\frac{1}{1-x} &= 1 + x + x^2 + x^3 + \cdots \\
\frac{1}{(1-x)^2} &= 1 + 2x + 3 x^2 + \cdots \\
\frac{2}{(1-x)^3} &= 2 + 3 \cdot 2 x + \cdots
\end{align}
$$

・$[1]$
$E[X]$は下記のように計算できる。
$$
\large
\begin{align}
E[X] &= \sum_{x=1}^{\infty} x f(x) \\
&= \sum_{x=1}^{\infty} x p(1-p)^{x-1} \\
&= p \sum_{x=1}^{\infty} x (1-p)^{x-1} \\
&= p(1 + 2(1-p)^{2-1} + 3(1-p)^{3-1} + \cdots) \\
&= p \times \frac{1}{(1-(1-p))^2} \\
&= \frac{p}{p^2} = \frac{1}{p} \\
&= \frac{1}{0.2} = 5
\end{align}
$$

・$[2]$
$E[X^2] = E[X(X-1)]+E[X]$が成立する。$E[X(X-1)]$は下記のように計算できる。
$$
\large
\begin{align}
E[X(X-1)] &= \sum_{x=1}^{\infty} x(x-1) f(x) \\
&= p(1-p) \sum_{x=2}^{\infty} x(x-1) (1-p)^{x-2} \\
&= p(1-p)(2(1-p)^{2-2} + 3 \cdot 2(1-p)^{3-2} + \cdots) \\
&= p(1-p) \times \frac{2}{(1-(1-p))^3} \\
&= \frac{2p(1-p)}{p^3} = \frac{2(1-p)}{p^2}
\end{align}
$$

よって$E[X^2]$は下記のように計算できる。
$$
\large
\begin{align}
E[X^2] &= E[X(X-1)] + E[X] \\
&= \frac{2(1-p)}{p^2} + \frac{1}{p} \\
&= \frac{2-2p+p}{p^2} \\
&= \frac{2-p}{p^2} \\
&= \frac{2-0.2}{0.2^2} = \frac{9}{5} \times 25 \\
&= 45
\end{align}
$$

・解説
この問題では幾何分布の期待値$E[X]$と$2$次モーメント$E[X]$に関して取り扱われています。期待値$E[X]$と分散$V[X]$の導出に関しては下記で詳しく取り扱いました。

問題$6 \,$ 行列式の余因子展開と行列の固有方程式

$$
\large
\begin{align}
A = \left( \begin{array}{ccccc} 0 & 0 & 0 & 0 & -2 \\ 0 & 0 & 0 & -1 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & 0 & 0 \\ 0 & 1 & 0 & 0 & 0 \\ 2 & 0 & 0 & 0 & 0 \end{array} \right)
\end{align}
$$

上記の行列$A$の固有値を$\lambda$とおくとき、固有多項式$\det(\lambda I_5 – A)$は下記のように表せる。
$$
\large
\begin{align}
\det(\lambda I_5 – A) &= \left| \begin{array}{ccccc} \lambda & 0 & 0 & 0 & 2 \\ 0 & \lambda & 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & \lambda & 0 & 0 \\ 0 & -1 & 0 & \lambda & 0 \\ -2 & 0 & 0 & 0 & \lambda \end{array} \right| \\
&= \lambda (-1)^{3+3} \left| \begin{array}{cccc} \lambda & 0 & 0 & 2 \\ 0 & \lambda & 1 & 0 \\ 0 & -1 & \lambda & 0 \\ -2 & 0 & 0 & \lambda \end{array} \right| = \lambda \left| \begin{array}{cccc} \lambda & 0 & 0 & 2 \\ 0 & 0 & 1+\lambda^2 & 0 \\ 0 & -1 & \lambda & 0 \\ -2 & 0 & 0 & \lambda \end{array} \right| \\
&= \lambda (1+\lambda^2) (-1)^{2+3} \left| \begin{array}{ccc} \lambda & 0 & 2 \\ 0 & -1 & 0 \\ -2 & 0 & \lambda \end{array} \right| \\
&= \lambda (1+\lambda^2) (-1)^{2+2} \left| \begin{array}{ccc} \lambda & 2 \\ -2 & \lambda \end{array} \right| \\
&= \lambda (\lambda^2+1) (\lambda^2+4)
\end{align}
$$

上記より固有方程式$\det(\lambda I_5 – A)=\lambda (\lambda^2+1) (\lambda^2+4)=0$の解は$\lambda = 0, \pm i, \pm 2i$であり、この値が固有値に対応すると考えられる。

・解説
この問題を解くにあたって固有多項式$\det(\lambda I_5 – A)$を用いましたが、固有多項式$\det(\lambda I_5 – A)$と固有方程式$\det(\lambda I_5 – A)=0$は状況によって使い分けると良いです。
$2$次のように行列式の計算が容易な場合は固有方程式を用いて表すで十分ですが、この問題のように計算が多い場合は固有多項式を計算したのちに$=0$を考えないと式が複雑になると思います。

問題$7 \,$ 微分方程式

$$
\large
\begin{align}
(3x-y) \frac{dy}{dx} = 2x \quad (1)
\end{align}
$$

$(1)$式は下記のように変形できる。
$$
\large
\begin{align}
(3x-y) \frac{dy}{dx} &= 2x \quad (1) \\
\frac{dy}{dx} &= \frac{2x}{3x-y} \\
&= \frac{2}{3-\frac{y}{x}} \quad (2)
\end{align}
$$

ここで$y=zx$のように$z$を定義し、両辺を$x$で微分すると下記が得られる。
$$
\large
\begin{align}
\frac{dy}{dx} = x \frac{dz}{dx} + z \quad (3)
\end{align}
$$

$(2)$式に対し、$\displaystyle z = \frac{y}{x}$と$(3)$式を適用することで下記が得られる。
$$
\large
\begin{align}
\frac{dy}{dx} &= \frac{2}{3-\frac{y}{x}} \quad (2) \\
x \frac{dz}{dx} + z &= \frac{2}{3-z} \\
x \frac{dz}{dx} &= \frac{2}{3-z} – z \\
x \frac{dz}{dx} &= \frac{2-z(3-z)}{3-z} \\
x \frac{dz}{dx} &= \frac{z^{2}-3z+2}{3-z} \\
\frac{3-z}{(z-1)(z-2)} dz &= \frac{dx}{x} \quad (4)
\end{align}
$$

$(4)$式の両辺を積分すると下記が得られる。
$$
\large
\begin{align}
\int \frac{3-z}{(z-1)(z-2)} dz &= \int \frac{1}{x} dx \\
\int \left[ -\frac{2}{z-1} + \frac{1}{z-2} \right] dz &= \int \frac{1}{x} dx \\
-2\log{|z-1|} + \log{|z-2|} &= \log{|x|} + C \quad (5)
\end{align}
$$

$(5)$式は下記のように変形できる。
$$
\large
\begin{align}
-2\log{|z-1|} + \log{|z-2|} &= \log{|x|} + C \quad (5) \\
\log{\frac{z-2}{(z-1)^{2}}} &= \log{Ax} \quad (A=\pm e^{C}) \\
\frac{z-2}{(z-1)^{2}} &= Ax \\
\frac{y/x-2}{(y/x-1)^{2}} &= Ax \\
\frac{x(y-2x)}{(y-x)^{2}} &= Ax \\
y-2x &= A(y-x)^{2} \quad (6)
\end{align}
$$

ここで$x=0$のとき$\displaystyle y = \frac{1}{2}$を$(6)$式に代入すると下記が得られる。
$(5)$式は下記のように変形できる。
$$
\large
\begin{align}
\frac{1}{2}-0 &= A \left( \frac{1}{2} \right)^{2} \\
A &= 2
\end{align}
$$

よって、下記が方程式の解である。
$$
\large
\begin{align}
y-2x &= 2(y-x)^{2}
\end{align}
$$

$(5)$式の導出にあたっては部分分数分解を用いた。

$2$次:数理技能検定

問題$1 \,$

問題$2 \,$

問題$3 \,$

問題$4 \,$

問題$5 \,$

問題$6 \,$

問題$7 \,$

数学検定1級 解説 〜過去問題① 解答例・解説 1次:計算技能検定・2次:数理技能検定〜

数学検定$1$級は大学で取り扱う数学の基本トピックに関して取り扱った検定であり、統計学に必要な数学を身につける際の指標に役に立ちます。当記事では「日本数学検定協会 監修」の「数学検定問題集 $1$級」の数学検定$1$級の内容に基づき、過去問題①の解答例と解説の作成を行いました。

・数学検定まとめ
https://www.hello-statisticians.com/math_certificate

$1$次:計算技能検定

問題$1 \,$

問題$2 \,$ 複素数と方程式

$$
\large
\begin{align}
z^{2} – z + i \bar{z} = i
\end{align}
$$

複素数$z$を実数$x,y$を用いて$z = x+yi$のようにおくと、$\bar{z} = x-yi$が成立する。$z = x+yi, \bar{z} = x-yi$を$z^{2} – z + i \bar{z} = i$に代入すると下記が得られる。
$$
\large
\begin{align}
(x+yi)^{2} – (x+yi) + i(x-yi) &= i \\
(x^2+2xyi+y^2i^2) – (x+yi) + (xi-yi^2) &= i \\
(x^2+2xyi-y^2) – (x+yi) + (xi+y) &= i \\
(x^2-y^2-x+y) + (2xy-y+x-1)i &= 0 \\
((x+y)(x-y)-(x-y)) + (2xy-y+x-1)i &= 0 \\
(x+y-1)(x-y) + (2xy-y+x-1)i &= 0
\end{align}
$$

ここで上記が成立するので$(x+y-1)(x-y)=0$かつ$2xy-y+x-1=0$が成立する。$(x+y-1)(x-y)=0$より$x=-y+1$または$x=y$が成り立つ。以下、それぞれの場合に関して場合分けを行って考える。
・$x = -y+1$の場合
$$
\large
\begin{align}
2xy-y+x-1 &= 0 \\
2(-y+1)y – y + (-y+1) – 1 &= 0 \\
-2y^2 + 2y – y – y + 1 – 1 &= 0 \\
-2y^2 &= 0 \\
y &= 0
\end{align}
$$

・$x = y$の場合
$$
\large
\begin{align}
2xy-y+x-1 &= 0 \\
2y^2-y+y-1 &= 0 \\
2y^2 &= 1 \\
y^2 &= \frac{1}{2} \\
y &= \pm \frac{1}{\sqrt{2}}
\end{align}
$$

上記より、$x=1,y=0$または$\displaystyle x = y = \pm \frac{1}{\sqrt{2}}$の場合元の式が成立するので複素数$z$は下記のように表せる。
$$
\large
\begin{align}
z = 1, \pm \frac{1}{\sqrt{2}}(1+i)
\end{align}
$$

問題$3 \,$ 行列式と余因子展開

$$
\large
\begin{align}
|A| = \left| \begin{array}{cccccc} 0 & 1 & 1 & 1 & 1 & 1 \\ 1 & 0 & 1 & 2 & 2 & 1 \\ 1 & 1 & 0 & 1 & 2 & 2 \\ 1 & 2 & 1 & 0 & 1 & 2 \\ 1 & 2 & 2 & 1 & 0 & 1 \\ 1 & 1 & 2 & 2 & 1 & 0 \end{array} \right|
\end{align}
$$

上記の$|A|$は下記のように計算できる。
$$
\large
\begin{align}
|A| &= \left| \begin{array}{cccccc} 0 & 1 & 1 & 1 & 1 & 1 \\ 1 & 0 & 1 & 2 & 2 & 1 \\ 1 & 1 & 0 & 1 & 2 & 2 \\ 1 & 2 & 1 & 0 & 1 & 2 \\ 1 & 2 & 2 & 1 & 0 & 1 \\ 1 & 1 & 2 & 2 & 1 & 0 \end{array} \right| = \left| \begin{array}{cccccc} 0 & 1 & 0 & 0 & 0 & 0 \\ 1 & 0 & 1 & 2 & 2 & 1 \\ 1 & 1 & -1 & 0 & 1 & 1 \\ 1 & 2 & -1 & -2 & 1 & 0 \\ 1 & 2 & 0 & -1 & -2 & -1 \\ 1 & 1 & 1 & 1 & 0 & -1 \end{array} \right| \\
&= (-1)^{1+2} \left| \begin{array}{ccccc} 1 & 1 & 2 & 2 & 1 \\ 1 & -1 & 0 & 1 & 1 \\ 1 & -1 & -2 & -1 & 0 \\ 1 & 0 & -1 & -2 & -1 \\ 1 & 1 & 1 & 0 & -1 \end{array} \right| = -\left| \begin{array}{ccccc} 1 & 1 & 2 & 2 & 1 \\ 2 & 0 & 2 & 3 & 2 \\ 2 & 0 & 0 & 1 & 1 \\ 1 & 0 & -1 & -2 & -1 \\ 0 & 0 & -1 & -2 & -2 \end{array} \right| \\
&= -(-1)^{1+2} \left| \begin{array}{cccc} 2 & 2 & 3 & 2 \\ 2 & 0 & 1 & 1 \\ 1 & -1 & -2 & -1 \\ 0 & -1 & -2 & -2 \end{array} \right| = \left| \begin{array}{cccc} 0 & 4 & 7 & 4 \\ 0 & 2 & 5 & 3 \\ 1 & -1 & -2 & -1 \\ 0 & -1 & -2 & -2 \end{array} \right| \\
&= (-1)^{3+1} \left| \begin{array}{ccc} 4 & 7 & 4 \\ 2 & 5 & 3 \\ -1 & -2 & -2 \end{array} \right| = \left| \begin{array}{ccc} 0 & -1 & -4 \\ 0 & 1 & -1 \\ -1 & -2 & -2 \end{array} \right| \\
&= (-1)^{3+1} \left| \begin{array}{cc} -1 & -4 \\ 1 & -1 \end{array} \right| \\
&= 1+4 = 5
\end{align}
$$

問題$4 \,$ 対称行列と交代行列

$$
\large
\begin{align}
A = \left( \begin{array}{ccc} 1 & 4 & 0 \\ -2 & 2 & 1 \\ 0 & 3 & -3 \end{array} \right)
\end{align}
$$

上記に対し、対称行列$S$と交代行列$T$を用いて$A=S+T$のように表すことを以下考える。対称行列と交代行列の定義より、$S^{\mathrm{T}}=S, T^{\mathrm{T}}=-T$が成立するので、$S$と$T$は下記のようにおくことができる。
$$
\large
\begin{align}
S = \left( \begin{array}{ccc} 1 & s_{12} & s_{13} \\ s_{21} & 2 & s_{23} \\ s_{31} & s_{32} & -3 \end{array} \right), \quad T = \left( \begin{array}{ccc} 0 & t_{12} & t_{13} \\ t_{21} & 0 & t_{23} \\ t_{31} & t_{32} & 0 \end{array} \right)
\end{align}
$$

ここで$A=S+T$と$s_{ij}=s_{ji}, t_{ij}=-t_{ji}$より、下記が成立する。
$$
\large
\begin{align}
s_{21}+t_{21} &= -2 \quad (1) \\
s_{21}-t_{21} &= 4 \quad (2) \\
s_{31}+t_{31} &= 0 \quad (3) \\
s_{31}-t_{31} &= 0 \quad (4) \\
s_{32}+t_{32} &= 3 \quad (5) \\
s_{32}-t_{32} &= 1 \quad (6)
\end{align}
$$

$(1),(2)$より$s_{21}=1,t_{21}=-3$、$(3),(4)$より$s_{31}=t_{31}=0$、$(5),(6)$より$s_{32}=2,t_{32}=1$が成立する。また、$s_{ij}=s_{ji}, t_{ij}=-t_{ji}$より$s_{12}=1,s_{13}=0,s_{23}=2,t_{12}=3,t_{13}=0,t_{23}=-1$が成立する。よって$S,T$は下記のように得られる。

・$[1]$
$$
\large
\begin{align}
S = \left( \begin{array}{ccc} 1 & 1 & 0 \\ 1 & 2 & 2 \\ 0 & 2 & -3 \end{array} \right)
\end{align}
$$

・$[1]$
$$
\large
\begin{align}
T = \left( \begin{array}{ccc} 0 & 3 & 0 \\ -3 & 0 & -1 \\ 0 & 1 & -3 \end{array} \right)
\end{align}
$$

問題$5 \,$ $\lambda=1$の指数分布のモーメント母関数

$$
\large
\begin{align}
f(x) &= e^{-x}, \quad x \geq 0 \\
&= 0, \quad x < 0
\end{align}
$$

・$[1]$
確率密度関数が$f(x)$の際のモーメント母関数を$m(t)=E[e^{tX}]$とおくと、$m(t)$は下記のように求められる。
$$
\large
\begin{align}
m(t) &= E[e^{tX}] = \int_{-\infty}^{\infty} e^{tx} \cdot f(x) dx \\
&= \int_{0}^{\infty} e^{tx} \cdot e^{-x} dx \\
&= \int_{0}^{\infty} e^{-(1-t)x} dx \\
&= \left[ \frac{-1}{1-t} e^{(1-t)x} \right]_{0}^{\infty} \\
&= \frac{-1}{1-t} (0-1) = \frac{1}{1-t}
\end{align}
$$

上記の計算にあたっては$|1-t|<1$より、$\displaystyle \lim_{x \to \infty} e^{(1-t)x} = 0$を前提に考えた。

・$[2]$
$m'(t)=E[Xe^{tX}]$より$m'(0)=E[X]$が成立し、同様に考えることで$m^{”}(0)=E[X^2], m^{(3)}(0)=E[X^3]$が成立する。$m(t)=(1-t)^{-1}$より、$m'(t),m^{”}(t),m^{(3)}(t)$は下記のように計算できる。
$$
\large
\begin{align}
m'(t) &= -1(1-t)^{-2} \cdot (1-t)’ = (1-t)^{-2} \\
m^{”}(t) &= -2(1-t)^{-3} \cdot (1-t)’ = 2(1-t)^{-3} \\
m^{(3)}(t) &= -6(1-t)^{-4} \cdot (1-t)’ = 6(1-t)^{-4}
\end{align}
$$

よって$E[X^3]=m^{(3)}(0)=6$である。また、$V[X]=E[X^2]-E[X]^2$より下記が成立する。
$$
\large
\begin{align}
V[X] &= E[X^2] – E[X]^2 \\
&= m^{”}(0) – m'(0)^2 \\
&= 2-1 = 1
\end{align}
$$

したがって$X$の歪度は下記のように計算できる。
$$
\large
\begin{align}
\frac{E[X^3]}{(V[X])^{\frac{3}{2}}} &= \frac{6}{1^{\frac{3}{2}}} \\
&= 6
\end{align}
$$

・解説
この問題は指数分布のパラメータが$\lambda=1$の場合に対応する。指数分布のモーメント母関数に関しては詳しくは下記で取り扱った。
連続型確率分布の数式まとめ: 指数分布
統計学実践ワークブック 第$2$章 例題$2$.$3$

問題$6 \,$

問題$7 \,$ 変数変換による重積分の計算

$$
\large
\begin{align}
\int \int_{D} \frac{2x^2+xy-y^2}{x^2+2xy+y^2+1} \, dx dy, \quad D = \{ (x,y) | 0 \leq 2x-y \leq 6, 1 \leq x+y \leq 3 \}
\end{align}
$$

上記に対し、$u = 2x-y, v = x+y$のように変数変換を行うことを考える。このとき$x, y$は$u, v$を用いて下記のように表すことができる。
$$
\large
\begin{align}
x &= \frac{u+v}{3} \\
y &= \frac{-u+2v}{3}
\end{align}
$$

このとき変数変換におけるヤコビアン$|\det{J}|$は下記のように考えられる。
$$
\large
\begin{align}
|\det{J}| &= \left| \begin{array}{cc} \displaystyle \frac{\partial x}{\partial u} & \displaystyle \frac{\partial x}{\partial v} \\ \displaystyle \frac{\partial y}{\partial u} & \displaystyle \frac{\partial y}{\partial v} \end{array} \right| \\
&= \left| \begin{array}{cc} \displaystyle \frac{1}{3} & \displaystyle \frac{1}{3} \\ \displaystyle -\frac{1}{3} & \displaystyle \frac{2}{3} \end{array} \right| \\
&= \left| \frac{2}{9} + \frac{1}{9} \right| = \frac{1}{3}
\end{align}
$$

よって、$E = \{ (u,v) | 0 \leq u \leq 6, 1 \leq v \leq 3 \}$とおくと、重積分は下記のように計算できる。
$$
\large
\begin{align}
\int \int_{D} \frac{2x^2+xy-y^2}{x^2+2xy+y^2+1} \, dx dy &= \int \int_{D} \frac{(2x-y)(x+y)}{(x+y)^2+1} \, dx dy \\
&= \int \int_{E} \frac{uv}{v^2+1} |\det J| \, du dv \\
&= \frac{1}{3} \int_{0}^{6} u du \cdot \int_{1}^{3} \frac{v}{v^2+1} dv \\
&= \frac{1}{3} \int_{0}^{6} u du \cdot \frac{1}{2} \int_{1}^{3} \frac{(v^2+1)’}{v^2+1} dv \\
&= \frac{1}{3} \left[ \frac{1}{2}u^2 \right]_{0}^{6} \cdot \frac{1}{2} \left[ \log{(v^2+1)} \right]_{1}^{3} \\
&= 6 \cdot \frac{1}{2} (\log{10} – \log{2}) \\
&= 3 \log{5}
\end{align}
$$

・解説
この問題で取り扱った変数変換は確率密度関数の変数変換の際にも同様な計算が出てくるので抑えておくと良いです。変数変換を用いた重積分の計算に関しては下記で詳しく取りまとめを行ないました。

$2$次:数理技能検定

問題$1 \,$

問題$2 \,$

問題$3 \,$

問題$4 \,$

問題$5 \,$

問題$6 \,$ 対称行列の固有値・固有ベクトルの計算

$$
\large
\begin{align}
A = \left( \begin{array}{cccc} 10 & 1 & 2 & 2 \\ 1 & 10 & 2 & 2 \\ 2 & 2 & 10 & 1 \\ 2 & 2 & 1 & 10 \end{array} \right)
\end{align}
$$

上記の行列$A$に関する固有多項式$\det{(A – \lambda I_4)}$は下記のように変形できる。
$$
\large
\begin{align}
\det{(A – \lambda I_4)} &= \left| \begin{array}{cccc} 10-\lambda & 1 & 2 & 2 \\ 1 & 10-\lambda & 2 & 2 \\ 2 & 2 & 10-\lambda & 1 \\ 2 & 2 & 1 & 10-\lambda \end{array} \right| \\
&= \left| \begin{array}{cccc} 0 & 1-(10-\lambda)^2 & -18+2 \lambda & -18+2 \lambda \\ 1 & 10-\lambda & 2 & 2 \\ 0 & -18+2\lambda & 6-\lambda & -3 \\ 0 & -18+2\lambda & -3 & 6-\lambda \end{array} \right| \\
&= 1 \cdot (-1)^{2+1} \left| \begin{array}{ccc} 1-(10-\lambda)^2 & -18+2 \lambda & -18+2 \lambda \\ -18+2\lambda & 6-\lambda & -3 \\ -18+2\lambda & -3 & 6-\lambda \end{array} \right| \\
&= – \left| \begin{array}{ccc} -(\lambda-9)(\lambda-11) & -18+2\lambda & -18+2\lambda \\ 0 & 9-\lambda & -9+\lambda \\ -18+2\lambda & -3 & 6-\lambda \end{array} \right| = – \left| \begin{array}{ccc} -(\lambda-9)(\lambda-11) & -18+2\lambda & -2(18-2\lambda) \\ 0 & 9-\lambda & 0 \\ -18+2\lambda & -3 & 3-\lambda \end{array} \right| \\
&= (\lambda-9) (-1)^{2+2} \left| \begin{array}{ccc} -(\lambda-9)(\lambda-11) & 4(\lambda-9) \\ 2(\lambda-9) & -(\lambda-3) \end{array} \right| \\
&= (\lambda-9)[(\lambda-9)(\lambda-11)(\lambda-3) – 8(\lambda-9)^2] \\
&= (\lambda-9)^2[(\lambda-11)(\lambda-3)-8(\lambda-9)] \\
&= (\lambda-9)^2(\lambda^2 – 22\lambda + 105) \\
&= (\lambda-9)^2(\lambda-7)(\lambda-15)
\end{align}
$$

よって固有方程式$\det{(A – \lambda I_4)}=0$の解は$\lambda=7,9,15$であり、$\lambda=9$が重解である。以下、それぞれの固有値に対応する固有ベクトルの導出を行う。

・$\lambda=7$
固有ベクトルを$\displaystyle \mathbf{x} = \left( \begin{array}{c} x_1 \ x_2 \ x_3 \ x_4 \end{array} \right)$とおくとき、$A\mathbf{x}=7\mathbf{x}$は下記のように変形できる。
$$
\large
\begin{align}
A\mathbf{x} &= 7\mathbf{x} \\
\left( \begin{array}{cccc} 10 & 1 & 2 & 2 \\ 1 & 10 & 2 & 2 \\ 2 & 2 & 10 & 1 \\ 2 & 2 & 1 & 10 \end{array} \right)\left( \begin{array}{c} x_1 \\ x_2 \\ x_3 \\ x_4 \end{array} \right) &= 7 \left( \begin{array}{c} x_1 \\ x_2 \\ x_3 \\ x_4 \end{array} \right) \\
\left( \begin{array}{c} 10x_1+x_2+2x_3+2x_4 \\ x_1+10x_2+2x_3+2x_4 \\ 2x_1+2x_2+10x_3+x_4 \\ 2x_1+2x_2+x_3+10x_4 \end{array} \right) &= \left( \begin{array}{c} 7x_1 \\ 7x_2 \\ 7x_3 \\ 7x_4 \end{array} \right)
\end{align}
$$

上記の$1$行目$-$$2$行目を計算することで$x_1=x_2$が得られ、$3$行目$-$$4$行目を計算することで$x_3=x_4$が得られる。また、$x_1=x_2, x_3=x_4$を代入すると$x_1=-x_3$が得られる。よって$\lambda=7$に対応する固有ベクトルは下記のように得られる。
$$
\large
\begin{align}
\mathbf{x} = \left( \begin{array}{c} -1 \\ -1 \\ 1 \\ 1 \end{array} \right)
\end{align}
$$

・$\lambda=15$
固有ベクトルを$\displaystyle \mathbf{x} = \left( \begin{array}{c} x_1 \\ x_2 \\ x_3 \\ x_4 \end{array} \right)$とおくとき、$A\mathbf{x}=7\mathbf{x}$は下記のように変形できる。
$$
\large
\begin{align}
A\mathbf{x} &= 15\mathbf{x} \\
\left( \begin{array}{cccc} 10 & 1 & 2 & 2 \\ 1 & 10 & 2 & 2 \\ 2 & 2 & 10 & 1 \\ 2 & 2 & 1 & 10 \end{array} \right)\left( \begin{array}{c} x_1 \\ x_2 \\ x_3 \\ x_4 \end{array} \right) &= 15 \left( \begin{array}{c} x_1 \\ x_2 \\ x_3 \\ x_4 \end{array} \right) \\
\left( \begin{array}{c} 10x_1+x_2+2x_3+2x_4 \\ x_1+10x_2+2x_3+2x_4 \\ 2x_1+2x_2+10x_3+x_4 \\ 2x_1+2x_2+x_3+10x_4 \end{array} \right) &= \left( \begin{array}{c} 15x_1 \\ 15x_2 \\ 15x_3 \\ 15x_4 \end{array} \right)
\end{align}
$$

上記の$1$行目$-$$2$行目を計算することで$x_1=x_2$が得られ、$3$行目$-$$4$行目を計算することで$x_3=x_4$が得られる。また、$x_1=x_2, x_3=x_4$を代入すると$x_1=x_3$が得られる。よって$\lambda=7$に対応する固有ベクトルは下記のように得られる。
$$
\large
\begin{align}
\mathbf{x} = \left( \begin{array}{c} 1 \\ 1 \\ 1 \\ 1 \end{array} \right)
\end{align}
$$

・$\lambda=9$
固有ベクトルを$\displaystyle \mathbf{x} = \left( \begin{array}{c} x_1 \ x_2 \ x_3 \ x_4 \end{array} \right)$とおくとき、$A\mathbf{x}=9\mathbf{x}$は下記のように変形できる。
$$
\large
\begin{align}
A\mathbf{x} &= 9\mathbf{x} \\
\left( \begin{array}{cccc} 10 & 1 & 2 & 2 \\ 1 & 10 & 2 & 2 \\ 2 & 2 & 10 & 1 \\ 2 & 2 & 1 & 10 \end{array} \right)\left( \begin{array}{c} x_1 \\ x_2 \\ x_3 \\ x_4 \end{array} \right) &= 9 \left( \begin{array}{c} x_1 \\ x_2 \\ x_3 \\ x_4 \end{array} \right) \\
\left( \begin{array}{c} 10x_1+x_2+2x_3+2x_4 \\ x_1+10x_2+2x_3+2x_4 \\ 2x_1+2x_2+10x_3+x_4 \\ 2x_1+2x_2+x_3+10x_4 \end{array} \right) &= \left( \begin{array}{c} 9x_1 \\ 9x_2 \\ 9x_3 \\ 9x_4 \end{array} \right)
\end{align}
$$

上記より$x_1+x_2=0, x_3+x_4=0$が得られる。$A$が対称行列であるので下記のような$2$つの直交する固有ベクトルが得られる。
$$
\large
\begin{align}
\mathbf{x} = \left( \begin{array}{c} 1 \\ -1 \\ -1 \\ 1 \end{array} \right), \, \left( \begin{array}{c} 1 \\ -1 \\ 1 \\ -1 \end{array} \right)
\end{align}
$$

問題$7 \,$

数学検定準1級 解説 〜公式問題集 解説&解答 Ch.7「統計処理」〜

数学検定準$1$級は数Ⅲまで相当の数学の基本トピックに関して取り扱った検定であり、統計学に必要な数学を身につける際の指標に役に立ちます。当記事では「日本数学検定協会 監修」の「数学検定問題集 準$1$級」より、第$7$章の「統計処理」の解説と演習問題の解答例などを取り扱いました。

・数学検定まとめ
https://www.hello-statisticians.com/math_certificate

計算技能問題

問題.$1$

問題.$2$

待ち時間を$x$、$x$の確率密度関数を$f(x)$とおくと、$f(x)$は下記のように表せる。
$$
\large
\begin{align}
f(x) = \frac{1}{6}, \quad 0 \leq x \leq 6
\end{align}
$$

よって、待ち時間の平均$E[X]$と分散$V[X]=E[X^2]-E[X]^2$は期待値の定義に基づいて下記のように計算できる。
・平均$E[X]$
$$
\large
\begin{align}
E[X] &= \int_{0}^{6} x \times f(x) dx \\
&= \frac{1}{6} \int_{0}^{6} x dx \\
&= \frac{1}{6} \left[ \frac{1}{2}x^2 \right]_{0}^{6} \\
&= \frac{\cancel{6} \times 6}{\cancel{6} \times 2} \\
&= 3
\end{align}
$$

・分散$E[X]$
$$
\large
\begin{align}
E[X^2] &= \int_{0}^{6} x^2 \times f(x) dx \\
&= \frac{1}{6} \int_{0}^{6} x^2 dx \\
&= \frac{1}{6} \left[ \frac{1}{3}x^3 \right]_{0}^{6} \\
&= \frac{\cancel{6} \times 6 \times 6}{\cancel{6} \times 3} \\
&= 12 \\
V[X] &= E[X^2] – E[X]^2 \\
&= 12 – 3^2 = 3
\end{align}
$$

問題.$3$

$$
\large
\begin{align}
f(x) &= \frac{1}{2}, \quad 0 \leq x \leq 1 \\
&= (a+1)x^{a}, \quad 1 \leq x \leq \frac{9}{4}
\end{align}
$$

・$[1]$
定数$a$は下記の計算より求められる。
$$
\large
\begin{align}
\int_{0}^{\frac{9}{4}} f(x) dx &= 1 \\
\int_{0}^{1} f(x) dx + \int_{1}^{\frac{9}{4}} f(x) dx &= 1 \\
\frac{1}{2} + \left[ \frac{\cancel{a+1}}{\cancel{a+1}} x^{a+1} \right]_{1}^{\frac{9}{4}} &= 1 \\
\left( \frac{9}{4} \right)^{a+1} – 1^{a+1} &= \frac{1}{2} \\
\left( \frac{9}{4} \right)^{a+1} &= \frac{3}{2} = \left( \frac{9}{4} \right)^{\frac{1}{2}} \\
a+1 &= \frac{1}{2} \\
a &= -\frac{1}{2}
\end{align}
$$

・$[2]$
確率$P(0 \leq X \lt 2)$は下記のように計算できる。
$$
\large
\begin{align}
P(0 \leq X \lt 2) &= \int_{0}^{2} f(x) dx \\
&= \int_{0}^{1} f(x) dx + \int_{1}^{2} f(x) dx \\
&= \frac{1}{2} + \int_{1}^{2} \frac{1}{2}x^{-\frac{1}{2}} dx \\
&= \frac{1}{2} + \left[ \frac{\cancel{2}}{\cancel{2}} x^{\frac{1}{2}} \right]_{1}^{2} \\
&= \frac{1}{2} + \sqrt{2} – 1 \\
&= \sqrt{2} – \frac{1}{2} = 0.9142…
\end{align}
$$

問題.$4$

問題.$5$

数理技能問題

問題.$1$

問題.$2$

数学検定準1級 解説 〜公式問題集 解説&解答 Ch.6「数値計算」〜

数学検定準$1$級は数Ⅲまで相当の数学の基本トピックに関して取り扱った検定であり、統計学に必要な数学を身につける際の指標に役に立ちます。当記事では「日本数学検定協会 監修」の「数学検定問題集 準$1$級」より、第$6$章の「数値計算」の解説と演習問題の解答例などを取り扱いました。

・数学検定まとめ
https://www.hello-statisticians.com/math_certificate

計算技能問題

問題.$1$

$$
\large
\begin{align}
f(x) &= x^{k} – a \\
f'(x) &= k x^{k-1}
\end{align}
$$

上記のように$f(x)$をおくとき、$\sqrt[k]{a}$は$f(x)=0$の解である。よって、$\sqrt[k]{a}$を計算するニュートン法の漸化式は下記のように得られる。
$$
\large
\begin{align}
x_{n+1} &= x_{n} – \frac{f(x_n)}{f'(x_n)} \\
&= x_{n} – \frac{x_{n}^{k} – a}{k x_{n}^{k-1}} \\
&= \frac{1}{k} \left( (k-1)x_{n} + \frac{a}{x_{n}^{k-1}} \right)
\end{align}
$$

よって、下記を実行することで初期値が$1.5$、誤差限界が$0.0001$の際の近似値が得られる。

import numpy as np

x1 = 1.5
x_n = x1
print("n: {:.0f}, x_n: {:.5f}".format(1,x_n))
x_n1 = (x_n + 2./x_n)/2.
print("n: {:.0f}, x_n: {:.5f}, delta: {:.5f}".format(2,x_n1,np.abs(x_n1-x_n)))
while np.abs(x_n1-x_n)>0.0001:
    x_n = x_n1
    x_n1 = (x_n + 2./x_n)/2.
    print("n: {:.0f}, x_n: {:.5f}, delta: {:.5f}".format(2,x_n1,np.abs(x_n1-x_n)))

・実行結果

n: 1, x_n: 1.50000
n: 2, x_n: 1.41667, delta: 0.08333
n: 2, x_n: 1.41422, delta: 0.00245
n: 2, x_n: 1.41421, delta: 0.00000

問題.$2$

・台形公式による数値積分
$$
\large
\begin{align}
\int_{a}^{b} f(x) dx & \simeq \frac{h}{2} \left[ f(x_0) + 2(f(x_1) + \cdots f(x_{n-1})) + f(x_n) \right] \\
h &= \frac{b-a}{n}, \, a = x_0 < x_1 < \cdots < x_n = b
\end{align}
$$

上記で表した台形の公式に基づいて、下記のように数値積分を行うことができる。

import numpy as np

n = 6.
delta = (6. - 0.)/n

x = np.array([0., 1., 2., 3., 4., 5., 6.])
f_x = np.array([120., 110., 94., 78., 52., 30., 0.])

S = delta*(f_x[0] + 2*(np.sum(f_x[1:-1])) + f_x[-1])/2.
print("S: {:.1f}".format(S))

実行結果

S: 424.0

・シンプソンの公式による数値積分
$$
\begin{align}
& \int_{a}^{b} f(x) dx \\
& \simeq \frac{h}{3} \left[ f(x_0) + 4(f(x_1) + f(x_3) + \cdots f(x_{2n-1})) + 2(f(x_2) + f(x_4) + \cdots f(x_{2n-2})) + f(x_n) \right] \\
& h = \frac{b-a}{2n}, \, a = x_0 < x_1 < \cdots < x_{2n} = b
\end{align}
$$

上記で表した台形の公式に基づいて、下記のように数値積分を行うことができる。

import numpy as np

n = 6.
delta = (6. - 0.)/n

x = np.array([0., 1., 2., 3., 4., 5., 6.])
f_x = np.array([120., 110., 94., 78., 52., 30., 0.])

S = delta*(f_x[0] + 4*(f_x[1]+f_x[3]+f_x[5]) + 2*(f_x[2]+f_x[4]) + f_x[6])/3.
print("S: {:.1f}".format(S))

実行結果

S: 428.0

数理技能問題

問題.$1$

数学検定準1級 解説 〜公式問題集 解説&解答 Ch.5「いろいろな曲線」〜

数学検定準$1$級は数Ⅲまで相当の数学の基本トピックに関して取り扱った検定であり、統計学に必要な数学を身につける際の指標に役に立ちます。当記事では「日本数学検定協会 監修」の「数学検定問題集 準$1$級」より、第$5$章の「いろいろな曲線」の解説と演習問題の解答例などを取り扱いました。

・数学検定まとめ
https://www.hello-statisticians.com/math_certificate

計算技能問題

問題.$1$

$$
\large
\begin{align}
\frac{x^2}{a^2} – \frac{y^2}{b^2} = 1, \quad a>0,b>0
\end{align}
$$

上記で表される双曲線の焦点は下記のように得られる。
$$
\large
\begin{align}
(\pm c, 0) = (\pm \sqrt{a^2+b^2}, 0)
\end{align}
$$

ここで下記のように楕円の方程式を定める。
$$
\large
\begin{align}
\frac{x^2}{d^2} + \frac{y^2}{e^2} = 1, \quad d>0,e>0
\end{align}
$$

このとき楕円の焦点が双曲線の焦点に一致することより、$d>e$かつ$c=\sqrt{d^2-e^2}$が成立する。また、$2e = 2 \sqrt{2ab}$が成立する。よって、$d, e$は下記のように$a, b$で表せる。
$$
\large
\begin{align}
e &= \sqrt{2ab} \\
d^2 &= c^2 + e^2 \\
&= a^2 + b^2 + 2ab = (a+b)^2
\end{align}
$$

したがって、下記の楕円の方程式が得られる。
$$
\large
\begin{align}
\frac{x^2}{(a+b)^2} + \frac{y^2}{2ab} = 1, \quad a>0,b>0
\end{align}
$$

数理技能問題

問題.$1$

数学検定準1級 解説 〜公式問題集 解説&解答 Ch.4「行列」〜

数学検定準$1$級は数Ⅲまで相当の数学の基本トピックに関して取り扱った検定であり、統計学に必要な数学を身につける際の指標に役に立ちます。当記事では「日本数学検定協会 監修」の「数学検定問題集 準$1$級」より、第$4$章の「行列」の解説と演習問題の解答例などを取り扱いました。

・数学検定まとめ
https://www.hello-statisticians.com/math_certificate

①行列とその演算、②逆行列、③連立$1$次方程式と行列

計算技能問題

問題.$1$

$$
\large
\begin{align}
A = \left( \begin{array}{cc} 2 & 1 \\ 1 & 2 \end{array} \right), \quad P = \left( \begin{array}{cc} 1 & 1 \\ -1 & 1 \end{array} \right)
\end{align}
$$

・$[1]$
$P$の逆行列$P^{-1}$は逆行列の公式より下記のように表せる。
$$
\large
\begin{align}
P^{-1} = \frac{1}{2} \left( \begin{array}{cc} 1 & -1 \\ 1 & 1 \end{array} \right)
\end{align}
$$

よって$P^{-1}AP$は下記のように計算できる。
$$
\large
\begin{align}
P^{-1}AP &= \frac{1}{2} \left( \begin{array}{cc} 1 & -1 \\ 1 & 1 \end{array} \right) \left( \begin{array}{cc} 2 & 1 \\ 1 & 2 \end{array} \right) \left( \begin{array}{cc} 1 & 1 \\ -1 & 1 \end{array} \right) \\
&= \left( \begin{array}{cc} 1 & 0 \\ 0 & 3 \end{array} \right)
\end{align}
$$

・$[2]$
$(P^{-1}AP)^{n}$は下記のように考えることができる。
$$
\large
\begin{align}
(P^{-1}AP)^{n} &= \left( \begin{array}{cc} 1 & 0 \\ 0 & 3 \end{array} \right)^{n} = \left( \begin{array}{cc} 1 & 0 \\ 0 & 3^n \end{array} \right) \\
(P^{-1}AP)^{n} &= P^{-1} A (PP^{-1}) A (PP^{-1}) \cdots (PP^{-1}) A P \\
&= P^{-1} A^{n} P
\end{align}
$$

よって$A^{n}$は下記のように計算できる。
$$
\large
\begin{align}
A^{n} &= P \left( \begin{array}{cc} 1 & 0 \\ 0 & 3^n \end{array} \right) P^{-1} \\
&= \frac{1}{2} \left( \begin{array}{cc} 1 & 1 \\ -1 & 1 \end{array} \right) \left( \begin{array}{cc} 1 & 0 \\ 0 & 3^n \end{array} \right) \left( \begin{array}{cc} 1 & -1 \\ 1 & 1 \end{array} \right) \\
&= \frac{1}{2} \left( \begin{array}{cc} 3^{n}+1 & 3^{n}-1 \\ 3^{n}-1 & 3^{n}+1 \end{array} \right)
\end{align}
$$

・解説
$\displaystyle \left( \begin{array}{cc} 1 & 0 \\ 0 & 3 \end{array} \right)$は$A$の固有値を並べた行列、$P$は$A$の固有ベクトルを並べた行列であることは合わせて抑えておくと良いと思います。

数理技能問題

問題.$1$

$$
\large
\begin{align}
X – X^{2} + X^{3} &= E \\
X^3 &= X^2 – X + E
\end{align}
$$

上記より$X^4$は下記のように表せる。
$$
\large
\begin{align}
X^4 &= XX^3 = X(X^2 – X + E) \\
&= X^3 – X^2 + X \\
&= \cancel{X^2} – \cancel{X} + E – \cancel{X^2} + \cancel{X} = E
\end{align}
$$

また、$X+X^3=E+X^2$が成立することも確認できる。このとき$\displaystyle E + \sum_{k=1}^{4n-1} X^{k}$は下記のように計算できる。
$$
\large
\begin{align}
E + \sum_{k=1}^{4n-1} X^{k} &= E + X + X^2 + \cdots X^{4n-2} + X^{4n-1} \\
&= \sum_{l=0}^{n-1} (E+X+X^2+X^3) X^{4l} \\
&= \sum_{l=0}^{n-1} (E+X+X^2+X^3) E^{l} \\
&= n(E+X+X^2+X^3) \\
&= 2n(E+X^2)
\end{align}
$$

したがって$\displaystyle \sum_{k=1}^{4n-1} X^{k}$に関して下記が成立する。
$$
\large
\begin{align}
E + \sum_{k=1}^{4n-1} X^{k} &= 2n(E+X^2) \\
\sum_{k=1}^{4n-1} X^{k} &= (2n-1)E + 2n X^2
\end{align}
$$

有意水準$\alpha$と検出力$1-\beta$の値に基づくサンプルサイズ設計

統計的仮説検定における有意水準$\alpha$と検出力$1-\beta$はそれぞれ第$1$種の過誤と第$2$種の過誤の度合いを調整する指標であり、これらの値に基づいてサンプルサイズの設計を行うことが可能です。当記事では有意水準と検出力からサンプルサイズ設計を行う一連の流れに関して取りまとめを行いました。
「統計検定準$1$級対応 統計学実践ワークブック」のCh.$10$「検定の基礎と検定法の導出」を主に参考に作成を行いました。

・統計学実践ワークブック Ch.$10$ 「検定の基礎と検定法の導出」まとめ
https://www.hello-statisticians.com/explain-books-cat/stat_workbook/stat_workbook_ch10.html

有意水準$\alpha$と検出力$1-\beta$

有意水準$\alpha$

帰無仮説$H_0$が正しいにも関わらず棄却する確率を有意水準(significance level)といい、$\alpha$で表すことが多い。以下、標準正規分布を元に確認を行う。下記では両側$5$%を考える際の上側の棄却域の描画を行なった。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats

alpha = 0.05
x0 = np.arange(-5., 5.01, 0.01)
y0_pdf = stats.norm.pdf(x0)

x0_upper = stats.norm.ppf(1.-alpha/2.)
reject_x0 = x0[x0 >= x0_upper]
reject_y0 = stats.norm.pdf(reject_x0)

plt.plot(x0, y0_pdf, color="blue")
plt.fill_between(reject_x0, reject_x0*0., reject_y0, color="blue", alpha=0.3)

plt.show()

・実行結果

標準正規分布を用いる統計的仮説検定では、基本的に検定統計量$Z$が$Z \sim \mathcal{N}(0,1)$のように標準正規分布に従うと考え、結果の検証を行う。

検出力$1-\beta$

有意水準$\alpha$は「帰無仮説$H_0$を棄却するかどうか」の指標であり、「対立仮説$H_1$の真偽」に関しては別途考える必要がある。「帰無仮説$H_0$」と「対立仮説$H_1$」に基づく$2$値分類では下記の$4$パターンの状況が起こりうる。

状況決定$D$母数$\Theta$正誤
$H_0$を棄却実際は$H_1$が正しい
$H_0$を棄却実際は$H_0$が正しい×
$H_0$を受容実際は$H_1$が正しい×
$H_0$を受容実際は$H_0$が正しい

このとき通常の統計的仮説検定では②の過誤を重視し有意水準を定め、③の過誤に関してはそれほど考えない。このことは統計的仮説検定で取り扱う問題設定に起因し、重大な決断などを行う際に「決定によるマイナス」が「決定しないマイナス」以上に遥かに大きい場合などを例に考えるとわかりやすい。

一方で、③の過誤に関して全く考えないというのも不合理であるので、③の過誤について取り扱う指標に検出力がある。検出力は「有意水準$\alpha$の仮説検定を行う際」に「$H_1$が正しいときに$H_0$を棄却する確率」を定める指標である。

下記では$H_0$が$Z \sim \mathcal{N}(0,1)$、$H_1$が$Z \sim \mathcal{N}(3,1)$に従うと考える場合に、$\alpha=5$%の両側検定を行うという前提での有意水準と検出力の図示を行なった。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats

alpha = 0.05
x0 = np.arange(-5., 5.01, 0.01)
y0_pdf = stats.norm.pdf(x0)

x1 = np.arange(-2., 8.01, 0.01)
y1_pdf = stats.norm.pdf(x1,loc=3.)

x0_upper = stats.norm.ppf(1.-alpha/2.)
reject_x0 = x0[x0 >= x0_upper]
reject_y0 = stats.norm.pdf(reject_x0)

reject_x1 = x1[x1 <= x0_upper]
reject_y1 = stats.norm.pdf(reject_x1, loc=3.)

plt.plot(x0, y0_pdf, color="blue")
plt.fill_between(reject_x0, reject_x0*0., reject_y0, color="blue", alpha=0.3)
plt.plot(x1, y1_pdf, color="green")
plt.fill_between(reject_x1, reject_x1*0., reject_y1, color="green", alpha=0.3)
plt.show()

・実行結果

上記の青の積分の値が$\alpha/2 = 0.025$に対応し、緑の部分の積分の値が$\beta$に一致する。ここで$\alpha$が有意水準、$1-\beta$が検出力である。

サンプルサイズ設計

分散$\sigma^2$の$n$個のサンプルが得られたとき、帰無仮説$H_{0}$に対応する母平均を$\mu_{0}$、対立仮説$H_{1}$に対応する母平均を$\mu_{1}$とおき、有意水準を$\alpha$、検出力を$1-\beta$と定める。また標準正規分布$\mathcal{N}(0,1)$の上側$\alpha$%点、$\beta$%点をそれぞれ$z_{\alpha}$、$z_{\beta}$のように定める。
$$
\large
\begin{align}
z_{\alpha} + z_{\beta} &= \frac{\mu_{1}-\mu_{0}}{\displaystyle \sqrt{\frac{\sigma^2}{n}}} \quad (1) \\
(z_{\alpha} + z_{\beta})^2 &= \frac{n(\mu_{1}-\mu_{0})^2}{\sigma^2} \\
n &= \frac{(z_{\alpha} + z_{\beta})^2}{\displaystyle \left( \frac{\mu_{1}-\mu_{0}}{\sigma} \right)^{2} } = \frac{(z_{\alpha} + z_{\beta})^2}{\Delta^{2}} \quad (2)
\end{align}
$$

$(1)$式は前節の「検出力$1-\beta$」で取り扱った図と対応させて理解すると良い。また、ここで$\alpha$と右辺の値が定まれば$\beta$の値が一意に定まることに注意しておくと良く、このことは「有意水準を定めたのちに対応する検出力の計算を行う」という一連の流れに対応する。

一般的な統計的仮説検定では帰無仮説$H_0$に関して有意水準$\alpha$を定めたのちに対立仮説$H_1$に関する検出力$1-\beta$を計算することから、「有意水準を先に定める」都合上、検出力$1-\beta$を制御する場合は右辺の値を変えるにあたってサンプルサイズを変える必要が生じる。

具体的に理解するにあたって$\mu_{0}<\mu_{1}$の上側$2.5$%片側検定かつ検出力$1-\beta=0.8$を考える場合、$z_{\alpha=0.025}$、$z_{\beta=0.2}$に関して下記が成立する。
$$
\large
\begin{align}
z_{\alpha=0.025} + z_{\beta=0.2} &= \frac{\mu_{1}-\mu_{0}}{\displaystyle \sqrt{\frac{\sigma^2}{n}}} \\
1.96 + 0.84 &= \frac{\mu_{1}-\mu_{0}}{\displaystyle \sqrt{\frac{\sigma^2}{n}}}
\end{align}
$$

上記は「統計検定準$1$級対応 統計学実践ワークブック」の$(10.1)$式に対応する。また、以下では$(2)$式に基づいて、$\mu_{0}<\mu_{1}$の上側$2.5$%片側検定を考える際に検出力$1-\beta$とサンプルサイズ$n$がどのように対応するかに関してグラフの作成を行なった。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats

Delta = np.array([0.2, 0.3, 0.5, 1., 2.])
beta = np.arange(0.5, 1., 0.01)

z_alpha = stats.norm.ppf(1.-0.025)
z_beta = -stats.norm.ppf(1.-beta)

for i in range(Delta.shape[0]):
    n = (z_alpha+z_beta)**2/Delta[i]**2
    plt.plot(beta, n, label="Delta: {:.2f}".format(Delta[i]))

plt.legend(loc="upper left")
plt.show()

・実行結果

検出力$1-\beta$に対応するサンプルサイズ$n$、$\Delta$はエフェクトサイズ

上記の実行結果より、検出力を大きくすると必要なサンプルサイズが大きくなることが確認できる。

数学検定準1級 解説 〜公式問題集 解説&解答 Ch.3「積分法とその応用」〜

数学検定準$1$級は数Ⅲまで相当の数学の基本トピックに関して取り扱った検定であり、統計学に必要な数学を身につける際の指標に役に立ちます。当記事では「日本数学検定協会 監修」の「数学検定問題集 準$1$級」より、第$3$章の「積分法とその応用」の解説と演習問題の解答例などを取り扱いました。

・数学検定まとめ
https://www.hello-statisticians.com/math_certificate

①不定積分、②不定積分の計算

計算技能問題

問題.$1$

$[1]$
$\displaystyle \frac{1}{\sqrt{x+5}+\sqrt{x}}$は下記のように変形を行うことができる。
$$
\large
\begin{align}
\frac{1}{\sqrt{x+5}+\sqrt{x}} &= \frac{\sqrt{x+5}-\sqrt{x}}{(\sqrt{x+5}+\sqrt{x})(\sqrt{x+5}-\sqrt{x})} \\
&= \frac{\sqrt{x+5}-\sqrt{x}}{x+5-x} \\
&= \frac{1}{5}(\sqrt{x+5}-\sqrt{x})
\end{align}
$$

よって不定積分は下記のように計算できる。
$$
\large
\begin{align}
\int \frac{1}{\sqrt{x+5}+\sqrt{x}} dx &= \frac{1}{5} \int (\sqrt{x+5}-\sqrt{x}) dx \\
&= \frac{1}{5} \left( \frac{2}{3}(x+5)^{\frac{3}{2}} + \frac{2}{3}x^{\frac{3}{2}} \right) + C \\
&= \frac{2}{15} \left( \sqrt{(x+5)^{3}} + \sqrt{x^{3}} \right) + C
\end{align}
$$

$[2]$
$$
\large
\begin{align}
\int \frac{x^2+3x+1}{\sqrt{x+1}} dx
\end{align}
$$

上記に対し、$t=\sqrt{x+1}$とおくと、$t^2=x+1$より$x=t^2-1$である。このとき$\displaystyle \frac{dx}{dt} = 2t$が成立する。よって不定積分は置換積分により下記のように得られる。
$$
\large
\begin{align}
\int \frac{x^2+3x+1}{\sqrt{x+1}} dx &= \int \frac{(t^2-1)^2+3(t^2-1)+1}{\cancel{t}} \cdot 2 \cancel{t} dt \\
&= 2 \int (t^4 – 2t^2 + 1 + 3t^2 – 3 + 1) dt \\
&= 2 \int (t^4 + t^2 – 1) dt \\
&= \frac{2}{5}t^5 + \frac{2}{3}t^3 – 2t + C \\
&= \frac{2}{5}(x+1)^2\sqrt{x+1} + \frac{2}{3}(x+1)\sqrt{x+1} – 2\sqrt{x+1} + C
\end{align}
$$

$[3]$
不定積分$\displaystyle \int \tan{x} dx$は下記のように計算できる。
$$
\large
\begin{align}
\int \tan{x} dx &= \int \frac{\sin{x}}{\cos{x}} dx \\
&= \int \frac{-(\cos{x})}{\cos{x}} dx \\
&= – \log{|\cos{x}|} + C
\end{align}
$$

$[4]$
$$
\large
\begin{align}
\int e^{\sqrt{x}} dx
\end{align}
$$

上記に対し$t=\sqrt{x}$とおくと、$t^2=x$より$x=t^2$である。このとき$\displaystyle \frac{dx}{dt} = 2t$が成立する。よって不定積分は置換積分により下記のように得られる。
$$
\large
\begin{align}
\int e^{\sqrt{x}} dx &= \int e^{t} \cdot 2t dt \\
&= 2t e^{t} – \int 2e^{t} dt \\
&= 2t e^{t} – 2e^{t} + C \\
&= 2\sqrt{x} e^{\sqrt{x}} – 2e^{\sqrt{x}} + C \\
&= 2(\sqrt{x}-1)e^{\sqrt{x}} + C
\end{align}
$$

$[5]$
部分積分を用いて下記のように計算できる。
$$
\large
\begin{align}
\int \frac{x}{\sin^{2}{x}} dx &= -\frac{x}{\tan{x}} + \int \frac{1}{\tan{x}} dx \\
&= -\frac{x}{\tan{x}} + \int \frac{(\sin{x})’}{\sin{x}} dx \\
&= -\frac{x}{\tan{x}} + \log{|\sin{x}|} + C
\end{align}
$$

$[6]$
部分分数分解を元に下記のように不定積分を計算できる。
$$
\large
\begin{align}
\int \frac{x}{x^2+2x+1} dx &= \int \frac{(x+1)-1}{(x+1)^2} dx \\
&= \int \frac{1}{x+1} dx – \int \frac{1}{(x+1)^2} dx \\
&= \log{|x+1|} + \frac{1}{x+1} + C
\end{align}
$$

$[7]$
部分分数分解を元に下記のように不定積分を計算できる。
$$
\large
\begin{align}
\int \frac{x}{x^2-x-2} dx &= \int \left( \frac{2}{3(x-2)} + \frac{1}{3(x+1)} \right) dx \\
&= \frac{2}{3} \log{|x-2|} + \frac{1}{3} \log{|x+1|} + C \\
&= \frac{1}{3} \log{(x-2)^2|x+1|} + C
\end{align}
$$

数理技能問題

問題.$1$

問題.$2$

$$
\large
\begin{align}
I_{n} = \int \frac{1}{\sqrt{(x^2+1)^{n}}} dx = \int (x^2+1)^{-\frac{n}{2}} dx
\end{align}
$$

$[1]$
$I_{n}$は部分積分法に基づいて下記のように変形できる。
$$
\large
\begin{align}
I_{n} &= \int (x^2+1)^{-\frac{n}{2}} dx \\
&= \int x’ (x^2+1)^{-\frac{n}{2}} dx \\
&= x (x^2+1)^{-\frac{n}{2}} – \int x \cdot -\frac{n}{2} \cdot (x^2+1)^{-\frac{n}{2}-1} \cdot (x^2+1)’ dx \\
&= x(x^2+1)^{-\frac{n}{2}} + \frac{n}{2} \int 2x^2(x^2+1)^{-\frac{n}{2}-1} dx \\
&= \frac{x}{\sqrt{(x^2+1)^{n}}} + n \int \frac{x^2}{\sqrt{(x^2+1)^{n+2}}} dx \\
&= \frac{x}{\sqrt{(x^2+1)^{n}}} + n \int \frac{x^2+1-1}{(x^2+1)\sqrt{(x^2+1)^{n}}} dx \\
&= \frac{x}{\sqrt{(x^2+1)^{n}}} + n \int \frac{1}{\sqrt{(x^2+1)^{n}}} dx – n \int \frac{1}{\sqrt{(x^2+1)^{n+2}}} dx \\
&= \frac{x}{\sqrt{(x^2+1)^{n}}} + n I_{n} – n I_{n+2} \quad (1)
\end{align}
$$

$(1)$式は下記のように変形できる。
$$
\large
\begin{align}
I_{n} &= \frac{x}{\sqrt{(x^2+1)^{n}}} + n I_{n} – n I_{n+2} \quad (1) \\
n I_{n+2} &= \frac{x}{\sqrt{(x^2+1)^{n}}} + (n-1) I_{n} \\
I_{n+2} &= \frac{x}{n \sqrt{(x^2+1)^{n}}} + \frac{n-1}{n} I_{n}
\end{align}
$$

$[2]$
$I_{3}$は下記のように得られる。
$$
\large
\begin{align}
I_{3} &= \frac{x}{\sqrt{(x^2+1)^{1}}} + \frac{0}{1} I_{1} + C \\
&= \frac{x}{\sqrt{x^2+1}} + C
\end{align}
$$

同様に$I_{5}$は下記のように得られる。
$$
\large
\begin{align}
I_{5} &= \frac{x}{3\sqrt{(x^2+1)^{3}}} + \frac{2}{3} I_{3} + C \\
&= \frac{x}{3\sqrt{(x^2+1)^{3}}} + \frac{2x}{3\sqrt{x^2+1}} + C_1
\end{align}
$$

③定積分、④定積分の計算

計算技能問題

問題.$1$

$[1]$
下記のように定積分の計算を行うことができる。
$$
\large
\begin{align}
\int_{0}^{1} \frac{e^{x}}{e^{x}+e^{-x}} dx &= \int_{0}^{1} \frac{e^{2x}}{e^{2x}+1} dx \\
&= \frac{1}{2} \int_{0}^{1} \frac{2e^{2x}}{e^{2x}+1} dx \\
&= \frac{1}{2} \int_{0}^{1} \frac{(e^{2x}+1)’}{e^{2x}+1} dx \\
&= \frac{1}{2} \left[ \log{|e^{2x}+1|} \right]_{0}^{1} \\
&= \frac{1}{2} (\log{(e^{2}+1)} – \log{2}) \\
&= \frac{1}{2} \log{ \frac{e^{2}+1}{2} }
\end{align}
$$

・別解
$t=e^x$とおいて、置換積分を考えても計算できる。問題集に置換積分を用いた解法があるので計算の詳細は省略する。

$[2]$
$x = \tan{\theta}$とおくと、$\cos^{2}{\theta}+\sin^{2}{x}=1$の両辺を$\cos^{2}{\theta}$で割ることで$\displaystyle \tan^{2}{\theta}+1=\frac{1}{\cos^2{\theta}}$が導出できる。

このとき$\displaystyle \frac{dx}{d \theta}$は下記のように表せる。
$$
\large
\begin{align}
\frac{dx}{d \theta} &= \left( \frac{\sin{\theta}}{\cos{\theta}} \right)’ \\
&= \frac{\cos^{2}{\theta}-(-\sin^{2}{\theta})}{\cos^{2}{\theta}} \\
&= \frac{1}{\cos^{2}{\theta}}
\end{align}
$$

また、$x$と$\theta$の範囲は下記のように対応する。

$x$$1 \to \sqrt{3}$
$\theta$$\displaystyle \frac{\pi}{4} \to \frac{\pi}{3}$

よって定積分の計算は下記のように行える。
$$
\large
\begin{align}
\int_{1}^{\sqrt{3}} \frac{1}{x^2+1} dx &= \int_{\frac{\pi}{4}}^{\frac{\pi}{3}} \frac{1}{\tan^{2}{\theta}+1} \cdot \frac{1}{\cos^{2}{\theta}} d \theta \\
&= \int_{\frac{\pi}{4}}^{\frac{\pi}{3}} \frac{\cancel{\cos^{2}{\theta}}}{\cancel{\cos^{2}{\theta}}} d \theta \\
&= \left[ \theta \right]_{\frac{\pi}{4}}^{\frac{\pi}{3}} \\
&= \frac{\pi}{3} – \frac{\pi}{4} \\
&= \frac{\pi}{12}
\end{align}
$$

$[3]$
$t=4-3x^2$とおくと、$\displaystyle \frac{dt}{dx}=-6x$より下記が成立する。
$$
\large
\begin{align}
dx = -\frac{1}{6x} dt
\end{align}
$$

このとき、$x$と$t$の範囲は下記のように対応する。

$x$$0 \to 1$
$t$$\displaystyle 4 \to 1$

また、$t=4-3x^2$より$x^2$は下記のように表せる。
$$
\large
\begin{align}
x^2 = \frac{1}{3}(4-t)
\end{align}
$$

よって定積分の計算は下記のように行える。
$$
\large
\begin{align}
\int_{0}^{1} x^{3} \sqrt{4-3x^2} dx &= \int_{4}^{1} \frac{1}{3}(4-t) \cancel{x} \sqrt{t} -\frac{1}{6\cancel{x}} dt \\
&= \int_{1}^{4} \frac{1}{18}(4-t)\sqrt{t} dt \\
&= \frac{1}{18} \int_{1}^{4} (4t^{\frac{1}{2}}-t^{\frac{3}{2}}) dt \\
&= \frac{1}{18} \left[ \frac{8}{3}t^{\frac{3}{2}} – \frac{2}{5}t^{\frac{5}{2}} \right]_{1}^{4} \\
&= \frac{1}{18} \left[ \left( \frac{2^6}{3} – \frac{2^6}{5} \right) – \left( \frac{8}{3} – \frac{2}{5} \right) \right] \\
&= \frac{1}{18} \cdot \frac{94}{15} = \frac{47}{135}
\end{align}
$$

$[4]$
$x=2\sin{\theta}$とおくと、下記が成立する。
$$
\large
\begin{align}
\frac{1}{\sqrt{4-x^2}} &= \frac{1}{\sqrt{4(1-\sin^{2}{\theta})}} \\
&= \frac{1}{\sqrt{4\cos^{2}{\theta}}} \\
&= \frac{1}{2\cos{\theta}}
\end{align}
$$

このとき$\displaystyle \frac{dx}{d \theta}$は下記のように表せる。
$$
\large
\begin{align}
\frac{dx}{d \theta} &= (2\sin{\theta})’ \\
&= 2 \cos{\theta}
\end{align}
$$

また、$x$と$\theta$の範囲は下記のように対応する。

$x$$0 \to 1$
$\theta$$\displaystyle 0 \to \frac{\pi}{6}$

よって定積分の計算は下記のように行える。
$$
\large
\begin{align}
\int_{0}^{1} \frac{1}{\sqrt{4-x^2}} dx &= \int_{0}^{\frac{\pi}{6}} \frac{1}{2 \cos{\theta}} \cdot 2 \cos{\theta} d \theta \\
&= \left[ \theta \right]_{0}^{\frac{\pi}{6}} \\
&= \frac{\pi}{6}
\end{align}
$$

$[5]$
$$
\large
\begin{align}
\int_{0}^{1} \sqrt{1+\sqrt{x}} dx
\end{align}
$$

上記に対し、$u = 1+\sqrt{x}$とおくと$x=(u-1)^2$である。このとき$\displaystyle \frac{dx}{du}$は下記のように表せる。
$$
\large
\begin{align}
\frac{dx}{du} = 2(u-1)
\end{align}
$$

また、$x$と$u$の範囲は下記のように対応する。

$x$ $0 \to 1$
$u$ $1 \to 2$

よって定積分の計算は下記のように行える。
$$
\large
\begin{align}
\int_{0}^{1} \sqrt{1+\sqrt{x}} dx &= \int_{1}^{2} \sqrt{u} \cdot 2(u-1) du \\
&= 2\int_{1}^{2} (u^{\frac{3}{2}} – u^{\frac{1}{2}}) du \\
&= 2 \left[ \frac{2}{5}u^{\frac{5}{2}} – \frac{2}{3}u^{\frac{3}{2}} \right]_{1}^{2} \\
&= 2 \left( \frac{2}{5}2^{\frac{5}{2}} – \frac{2}{3}2^{\frac{3}{2}} \right) – 2 \left( \frac{2}{5}1^{\frac{5}{2}} – \frac{2}{3}1^{\frac{3}{2}} \right) \\
&= 2 \left( \frac{8\sqrt{2}}{5} – \frac{4\sqrt{2}}{3} \right) – 2 \left( \frac{2}{5} – \frac{2}{3} \right) \\
&= \frac{8}{15}(\sqrt{2}+1)
\end{align}
$$

$[6]$
部分積分法を用いることで下記のように定積分の計算を行うことができる。
$$
\large
\begin{align}
\int_{1}^{e} x^{3} \log{x} dx &= \frac{1}{4} \left[ x^{4} \log{x} \right]_{1}^{e} – \frac{1}{4} \int_{1}^{e} x^{4} \cdot \frac{1}{x} dx \\
&= \frac{e^4}{4} – \frac{1}{16} \left[ x^{4} \right]_{1}^{e} \\
&= \frac{4e^4 – e^4 + 1}{16} = \frac{3e^4 + 1}{16}
\end{align}
$$

数理技能問題

問題.$1$

$[1]$
$$
\large
\begin{align}
\int_{0}^{\frac{\pi}{2}} \frac{\cos{x}}{8+\cos^{2}{x}} dx
\end{align}
$$

$u = \sin{x}$とおくと、下記が成立する。
$$
\large
\begin{align}
\frac{du}{dx} &= \cos{x} \\
\cos{x} dx &= du
\end{align}
$$

また、$x$と$u$の範囲は下記のように対応する。

$x$ $\displaystyle 0 \to \frac{\pi}{2}$
$u$ $0 \to 1$

よって定積分の計算は下記のように行える。
$$
\large
\begin{align}
\int_{0}^{\frac{\pi}{2}} \frac{\cos{x}}{8+\cos^{2}{x}} dx &= \int_{0}^{\frac{\pi}{2}} \frac{\cos{x}}{9-\sin^{2}{x}} dx \\
&= \int_{0}^{1} \frac{1}{9-u^2} du \\
&= \int_{0}^{1} \frac{1}{(3+u)(3-u)} du \\
&= \int_{0}^{1} \left( \frac{1}{3+u} + \frac{1}{3-u} \right) du \\
&= \left[ \log{(3+u)} – \log{(3-u)} \right]_{0}^{1} \\
&= (\log{4}-\log{2}) – (\cancel{\log{3}}-\cancel{\log{3}}) \\
&= \log{\frac{4}{2}} \\
&= \log{2}
\end{align}
$$

$[2]$
$$
\large
\begin{align}
\int_{0}^{1} \sin{(\pi \sqrt{x})} dx
\end{align}
$$

$u = \sqrt{x}$とおくと、$x=u^2$より下記が成立する。
$$
\large
\begin{align}
\frac{dx}{du} = 2u
\end{align}
$$

また、$x$と$u$の範囲は下記のように対応する。

$x$ $0 \to 1$
$u$ $0 \to 1$

よって定積分の計算は下記のように行える。
$$
\large
\begin{align}
\int_{0}^{1} \sin{(\pi \sqrt{x})} dx &= \int_{0}^{1} \sin{(\pi u)} \cdot 2u du \\
&= \int_{0}^{1} 2u \sin{(\pi u)} du \\
&= 2 \left[ -\frac{1}{\pi} u \cos{(\pi u)} \right]_{0}^{1} + \frac{2}{\pi} \int_{0}^{1} \cos{(\pi u)} du \\
&= -\frac{2}{\pi} \cos{\pi} + \frac{2}{\pi} \left[ \frac{1}{\pi} \sin{(\pi u)} \right]_{0}^{1} \\
&= \frac{2}{\pi}
\end{align}
$$

⑤定積分に関連した問題

計算技能問題

問題.$1$

問題.$2$

数理技能問題

問題.$1$

問題.$2$

⑥面積

計算技能問題

問題.$1$

面積は下記のように計算することができる。
$$
\large
\begin{align}
e^{2} – \int_{1}^{e^2} \frac{1}{2} \log{x} dx &= e^{2} – \frac{1}{2} \left[ x\log{x} \right]_{1}^{e^2} + \frac{1}{2} \int_{1}^{e^2} \cancel{x} \cdot \frac{1}{\cancel{x}} dx \\
&= e^{2} – \frac{1}{2} e^{2} \log{e^2} + \frac{1}{2} \left[ x \right]_{1}^{e^2} \\
&= \frac{1}{2}(e^2-1)
\end{align}
$$

数理技能問題

問題.$1$

$[1]$
$$
\large
\begin{align}
x &= t – \sin{t} \\
y &= 1 – \cos{t}
\end{align}
$$

$\displaystyle \frac{dx}{dt} = 1 – \cos{t} \geq 0$より、$x$は$t$について単調増加であり、$t$の値に応じて$x$は下記のように変化する。

$t$$0 \to 2 \pi$
$x$ $0 \to 2 \pi$

ここで$y=1-\cos{t} \geq 0$が成立するので面積は下記のように計算することができる。
$$
\large
\begin{align}
\int_{0}^{2 \pi} |y| dx &= \int_{0}^{2 \pi} (1 – \cos{t}) \cdot (1 – \cos{t}) dt \\
&= \int_{0}^{2 \pi} (1 – \cos{t})^{2} dt \\
&= \int_{0}^{2 \pi} (1 – 2 \cos{t} + \cos^{2}{t}) dt \\
&= \int_{0}^{2 \pi} \left( 1 – 2 \cos{t} + \frac{\cos{2t}+1}{2} \right) dt \\
&= \int_{0}^{2 \pi} \left( \frac{1}{2} \cos{2t} – 2 \cos{t} + \frac{3}{2} \right) dt \\
&= \left[ \frac{1}{4} \sin{2t} – 2 \sin{t} + \frac{3}{2}t \right]_{0}^{2 \pi} \\
&= \frac{3}{2} \cdot 2 \pi \\
&= 3 \pi
\end{align}
$$

・考察
本問題のサイクロイドは下記を実行することでグラフを作成できる。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

t = np.linspace(0, 6*np.pi, 150)
x = t - np.sin(t)
y = 1 - np.cos(t)

plt.plot(x,y)
plt.show()

実行結果

問題.$2$

⑦体積、⑧曲線の長さと道のり

計算技能問題

問題.$1$

体積$V$は下記のように計算できる。
$$
\large
\begin{align}
V &= 2 \pi \int_{0}^{1} (\sqrt{4-(x-2)^2})^2 dx \\
&= 2 \pi \int_{0}^{1} 4-(x-2)^2 dx \\
&= 2 \pi \left[ 4x – \frac{1}{3}(x-2)^3 \right]_{0}^{1} \\
&= 2 \pi \left[ \left( 4-\frac{(-1)^3}{3} \right) – \left( \frac{(-2)^3}{3} \right) \right] \\
&= 2 \pi \left[ 4 + \frac{1}{3} – \frac{8}{3} \right] \\
&= \frac{10}{3} \pi
\end{align}
$$

体積$W$は下記のように計算できる。
$$
\large
\begin{align}
W &= 2\pi \left[ \int_{0}^{\sqrt{3}} (\sqrt{4-y^2})^2 dy – \int_{0}^{\sqrt{3}} (2-\sqrt{4-y^2})^2 dy \right] \\
&= 2\pi \int_{0}^{\sqrt{3}} \left[ \cancel{(4-y^2)} – (4 + \cancel{(4-y^2)} – 4\sqrt{4-y^2}) \right] dy \\
&= 8\pi \int_{0}^{\sqrt{3}} (\sqrt{4-y^2} – 1) dy \quad (1)
\end{align}
$$

上記の$\displaystyle \int_{0}^{\sqrt{3}} \sqrt{4-y^2} dy$に対し、$x = 2 \sin{u}$とおくと$\displaystyle \frac{dx}{du} = 2\cos{u}$が成立する。また、$x$と$u$の範囲は下記のように対応する。

$x$$0 \to \sqrt{3}$
$u$$\displaystyle 0 \to \frac{\pi}{3}$

よって$\displaystyle \int_{0}^{\sqrt{3}} \sqrt{4-y^2} dy$は下記のように計算できる。
$$
\large
\begin{align}
\int_{0}^{\sqrt{3}} \sqrt{4-y^2} dy &= \int_{0}^{\frac{\pi}{3}} \sqrt{4-4\sin^2{u}} \cdot 2 \cos{u} du \\
&= \int_{0}^{\frac{\pi}{3}} \sqrt{4\cos^{2}{u}} \cdot 2 \cos{u} du \\
&= 2 \int_{0}^{\frac{\pi}{3}} 2 \cos^{2}{u} du \\
&= 2 \int_{0}^{\frac{\pi}{3}} (\cos{2u} + 1) du \\
&= \left[ \sin{2u} + 2u \right]_{0}^{\frac{\pi}{3}} \\
&= \sin{\frac{2\pi}{3}} + \frac{2}{3} \pi \\
&= \frac{2}{3} \pi + \frac{\sqrt{3}}{2}
\end{align}
$$

$(1)$式は下記のように計算できる。
$$
\large
\begin{align}
W &= 8\pi \int_{0}^{\sqrt{3}} (\sqrt{4-y^2} – 1) dy \quad (1) \\
&= 8\pi \left( \frac{2}{3} \pi + \frac{\sqrt{3}}{2} \right) – 8 \pi \left[ y \right]_{0}^{\sqrt{3}} \\
&= \frac{16}{3} \pi^2 + 4 \sqrt{3} \pi – 8 \sqrt{3} \pi \\
&= \frac{16}{3} \pi^2 – 4 \sqrt{3} \pi
\end{align}
$$

問題.$2$

$[1]$
下記のように計算できる。
$$
\large
\begin{align}
\int_{0}^{t} (4-2u) du &= \left[ 4u – u^2 \right]_{0}^{t} \\
&= 4t – t^2
\end{align}
$$

$[2]$
道のり$L$は下記のように計算できる。
・$t \leq 2$のとき
$$
\large
\begin{align}
L &= \int_{0}^{t} (4-2u) du \\
&= \left[ 4u – u^2 \right]_{0}^{t} \\
&= 4t – t^2
\end{align}
$$

・$2 < t$のとき
$$
\large
\begin{align}
L &= \int_{0}^{2} (4-2u) du + \int_{2}^{t} (2u-4) du \\
&= \left[ 4u – u^2 \right]_{0}^{2} + \left[ u^2-4u \right]_{2}^{t} \\
&= 8 – 4t + t^2
\end{align}
$$

数理技能問題

問題.$1$

体積$V$は下記のように計算できる。
$$
\large
\begin{align}
V &= \pi \int_{\frac{1}{3}\pi}^{\frac{2}{3}\pi} (\sin{x})^{2} dx + \pi \int_{\frac{2}{3}\pi}^{\pi} (\sin{2x})^{2} dx – \pi \int_{\frac{1}{3}\pi}^{\frac{1}{2}\pi} (\sin{2x})^{2} dx \\
&= \frac{\pi}{2} \int_{\frac{1}{3}\pi}^{\frac{2}{3}\pi} (1-\cos{2x}) dx + \frac{\pi}{2} \int_{\frac{2}{3}\pi}^{\pi} (1-\cos{4x}) dx – \frac{\pi}{2} \int_{\frac{1}{3}\pi}^{\frac{1}{2}\pi} (1-\cos{4x}) dx \\
&= \frac{\pi}{4} \left[ (2x-\sin{2x}) \right]_{\frac{1}{3}\pi}^{\frac{2}{3}\pi} + \frac{\pi}{8} \left[ 4x-\sin{4x} \right]_{\frac{2}{3}\pi}^{\pi} – \frac{\pi}{8} \left[ 4x-\sin{4x} \right]_{\frac{1}{3}\pi}^{\frac{1}{2}\pi} \\
&= \frac{\pi}{8} \left( \frac{4(2-1)}{3}\pi + \frac{4(3-2)}{3}\pi – \frac{4(3-2)}{6}\pi \right) \\
&+ \frac{\pi}{4} \left[ -\sin{\frac{4\pi}{3}} + \sin{\frac{2\pi}{3}} \right] + \frac{\pi}{8} \left[ -\sin{4\pi} + \sin{\frac{8\pi}{3}} \right] – \frac{\pi}{8} \left[ -\sin{2\pi} + \sin{\frac{4\pi}{3}} \right] \\
&= \frac{\pi}{8} \cdot \frac{6}{3} \pi + \frac{\pi}{4} \cdot \sqrt{3} + \frac{\pi}{8} \cdot \frac{\sqrt{3}}{2} + \frac{\pi}{8} \cdot \frac{\sqrt{3}}{2} \\
&= \frac{1}{4} \pi^{2} + \frac{3 \sqrt{3}}{8} \pi
\end{align}
$$

問題.$2$

数学検定準1級 解説 〜公式問題集 解説&解答 Ch.2「微分法とその応用」〜

数学検定準$1$級は数Ⅲまで相当の数学の基本トピックに関して取り扱った検定であり、統計学に必要な数学を身につける際の指標に役に立ちます。当記事では「日本数学検定協会 監修」の「数学検定問題集 準$1$級」より、第$2$章の「微分法とその応用」の解説と演習問題の解答例などを取り扱いました。

・数学検定まとめ
https://www.hello-statisticians.com/math_certificate

①導関数、②微分法の公式、③種々の関数の導関数

計算技能問題

問題.$1$

・$[1]$
$$
\large
\begin{align}
y = (\sin{x})^{\sin{x}}
\end{align}
$$

上記の微分を行うにあたって両辺の対数を取ると下記が得られる。
$$
\large
\begin{align}
\log{y} &= \log{ \left( (\sin{x})^{\sin{x}} \right) } \\
&= \sin{x} \log{ \left( \sin{x} \right) }
\end{align}
$$

このとき両辺の微分は下記のように計算できる。
$$
\large
\begin{align}
\frac{d}{dx}\log{y} &= \frac{d}{dx} \left[ \sin{x} \log{ \left( \sin{x} \right) } \right] \\
\frac{1}{y} \cdot \frac{dy}{dx} &= \cos{x} \log{ \left( \sin{x} \right) } + \cancel{\sin{x}} \cdot \frac{(\sin{x})’}{\cancel{\sin{x}}} \\
&= \cos{x} \left[ \log{ \left( \sin{x} \right) } + 1 \right] \\
\frac{dy}{dx} &= y \cos{x} \left[ \log{ \left( \sin{x} \right) } + 1 \right] \\
&= (\sin{x})^{\sin{x}} \cos{x} \left[ \log{ \left( \sin{x} \right) } + 1 \right]
\end{align}
$$

・解説
この問題の計算にあたっては「対数微分法」の計算の流れを用いました。「対数微分法」の流れは抑えておくと良いと思います。対数微分法に関しては下記で詳しく取り扱いました。

・$[2]$
$$
\large
\begin{align}
y = \log_{x}{ |\log{x}| }
\end{align}
$$

上記に対して底の変換公式を用いると下記のように変形できる。
$$
\large
\begin{align}
y = \log_{x}{ |\log{x}| } = \frac{\log{|\log{x}|}}{\log{x}}
\end{align}
$$

「商の導関数の公式」などを用いることで上記の微分は下記のように計算できる。
$$
\large
\begin{align}
y’ &= \frac{\displaystyle \frac{1}{\cancel{\log{x}}} \cdot \cancel{\log{x}} + \log{|\log{x}|} \cdot \frac{1}{x}}{(\log{x})^2} \\
&= \frac{1 – \log{|\log{x}|}}{x(\log{x})^2}
\end{align}
$$

問題.$2$

$[1]$
$$
\large
\begin{align}
e^{x-y} = x + y
\end{align}
$$

上記の両辺を$x$で微分すると下記が得られる。
$$
\large
\begin{align}
\frac{d}{dx}e^{x-y} = \frac{d}{dx}(x + y) \\
e^{x-y} \cdot \left( 1-\frac{dy}{dx} \right) &= 1 + \frac{dy}{dx} \\
e^{x-y} – 1 &= \frac{dy}{dx}(e^{x-y}+1) \\
\frac{dy}{dx} &= \frac{e^{x-y} – 1}{e^{x-y}+1} \\
&= \frac{e^{x} – e^{y}}{e^{x} + e^{y}}
\end{align}
$$

$[2]$
$$
\large
\begin{align}
x &= t – \sin{t} \\
y &= 1 – \cos{t}
\end{align}
$$

上記に対し$\displaystyle \frac{dx}{dt}, \frac{dy}{dt}$は下記のように得られる。
$$
\large
\begin{align}
\frac{dx}{dt} &= 1 – \cos{t} \\
\frac{dy}{dt} &= \sin{t}
\end{align}
$$

よって$\displaystyle \frac{dy}{dx}$は下記のように得られる。
$$
\large
\begin{align}
\frac{dy}{dx} &= \frac{dy/dt}{dx/dt} \\
&= \frac{\sin{t}}{1 – \cos{t}}
\end{align}
$$

問題.$3$

数理技能問題

問題.$1$

$$
\large
\begin{align}
x &= e^{u} + u \\
y &= \frac{v^2}{2} – \log{v} \\
v + \log{v} &= e^{u} – u
\end{align}
$$

$(1)$式、$(2)$式より、$\displaystyle \frac{dx}{du}, \frac{dy}{dv}$は下記のように計算できる。
$$
\large
\begin{align}
\frac{dx}{du} &= e^{u} + 1 \\
\frac{dy}{dv} &= v – \frac{1}{v} \\
&= \frac{v^2-1}{v} = \frac{(v+1)(v-1)}{v}
\end{align}
$$

ここで$\displaystyle \frac{dy}{du} = \frac{dy}{dv} \cdot \frac{dv}{du}$は下記のように計算できる。
$$
\large
\begin{align}
\frac{dy}{du} &= \frac{dy}{dv} \cdot \frac{dv}{du} \\
&= \frac{\cancel{(v+1)}(v-1)}{\cancel{v}} \cdot \frac{\cancel{v}(e^{u} – 1)}{\cancel{v+1}} \\
&= (v-1)(e^{u} – 1)
\end{align}
$$

よって、$\displaystyle \frac{dy}{dx} = \frac{\displaystyle \frac{dy}{du}}{\displaystyle \frac{dx}{du}}$は下記のように計算できる。
$$
\large
\begin{align}
\frac{dy}{dx} &= \frac{\displaystyle \frac{dy}{du}}{\displaystyle \frac{dx}{du}} \\
&= \frac{(v-1)(e^{u} – 1)}{e^{u} + 1}
\end{align}
$$

問題.$2$

④高次導関数、⑤平均値の定理、⑥関数の極値、⑦接線

計算技能問題

問題.$1$

$$
\large
\begin{align}
y = k x^{2} \log{x}
\end{align}
$$

上記の微分は下記のように計算できる。
$$
\large
\begin{align}
\frac{dy}{dx} &= k (2x) \log{x} + k x^{\cancel{2}} \cdot \frac{1}{\cancel{x}} \\
&= kx (2 \log{x} + 1)
\end{align}
$$

$y = k x^{2} \log{x}$が$x=a$で$y=-x$に接するとき、下記が成立する。
$$
\large
\begin{align}
k a^{2} \log{a} &= -a \\
ka (2 \log{a} + 1) &= -1
\end{align}
$$

上記を整理すると下記が得られる。
$$
\large
\begin{align}
ka \log{a} &= -1 \\
ka (2 \log{a} + 1) &= -1
\end{align}
$$

上記より$\log{a} = 2 \log{a} + 1$が成立するので$\displaystyle a = \frac{1}{e}$が得られる。よって、$k$の値は下記のように得られる。
$$
\large
\begin{align}
ke^{-1} \log{e^{-1}} &= -1 \\
ke^{-1} (-1) &= -1 \\
k &= e
\end{align}
$$

問題.$2$

・$[1]$
$$
\large
\begin{align}
y = \log{(x+\sqrt{x^2+1})}
\end{align}
$$

「合成関数の導関数の公式」を用いることで$y’$は下記のように計算できる。
$$
\large
\begin{align}
y’ &= \frac{((x+\sqrt{x^2+1}))’}{(x+\sqrt{x^2+1})} \\
&= \frac{\displaystyle 1 + \frac{\cancel{2}x}{\cancel{2}\sqrt{x^2+1}}}{(x+\sqrt{x^2+1})} \\
&= \frac{\sqrt{x^2+1} + x}{(x+\sqrt{x^2+1})\sqrt{x^2+1}} \\
&= \frac{\cancel{x+\sqrt{x^2+1}}}{\cancel{(x+\sqrt{x^2+1})}\sqrt{x^2+1}} \\
&= \frac{1}{\sqrt{x^2+1}}
\end{align}
$$

$y^{”}$は下記のように計算できる。
$$
\large
\begin{align}
y^{”} &= \left( (x^2+1)^{-\frac{1}{2}} \right)’ \\
&= -\frac{1}{2} (x^2+1)^{-\frac{3}{2}} \cdot 2x \\
&= -\frac{x}{(x^2+1)\sqrt{x^2+1}}
\end{align}
$$

よって$(x^2+1)y^{”} + xy’$に関して下記が成立する。
$$
\large
\begin{align}
(x^2+1)y^{”} + xy’ &= -\frac{x\cancel{(x^2+1)}}{\cancel{(x^2+1)}\sqrt{x^2+1}} + \frac{x}{\sqrt{x^2+1}} \\
&= -\frac{x}{\sqrt{x^2+1}} + \frac{x}{\sqrt{x^2+1}} \\
&= 0
\end{align}
$$

数理技能問題

問題.$1$

問題.$2$

問題.$3$

$\displaystyle f(x) = \frac{1}{4}x^2$とおくと、$\displaystyle f'(x) = \frac{1}{2}x$である。このとき点$(a,f(a))$における法線の方程式は下記のように表せる。
$$
\large
\begin{align}
-f'(a)(y-f(a)) &= x-a \\
-\frac{1}{2}a \left( y – \frac{1}{4}a^2 \right) &= x-a \\
-a(4y – a^2) &= 8(x-a) \quad (1)
\end{align}
$$

上記が$(0,3)$を通るので下記が得られる。
$$
\large
\begin{align}
-a(4 \cdot 3 – a^2) &= 8(0-a) \\
a^3 – 12a &= -8a \\
a^3 – 4a &= 0 \\
a(a^2-4) &= 0 \\
a(a+2)(a-2) &= 0
\end{align}
$$

上記より、$a = 0, a = \pm 2$が得られる。それぞれ$(1)$式に代入することで下記のような法線の方程式がそれぞれ得られる。
$$
\large
\begin{align}
x &= 0 \\
y &= -x+3 \\
y &= x+3
\end{align}
$$

問題.$4$

$[1]$
$f(x)=x^2 \log{kx}$とおくと、$f'(x)$は下記のように計算できる。
$$
\large
\begin{align}
f'(x) &= 2x \log{kx} + x^2 \cdot \frac{1}{kx} \cdot k \\
&= 2x \log{kx} + x \\
&= x (2 \log{kx} + 1)
\end{align}
$$

同様に$f^{”}(x)$は下記のように計算できる。
$$
\large
\begin{align}
f^{”}(x) &= (2 \log{kx} + 1) + x \cdot \frac{2}{kx} \cdot k \\
&= 2 \log{kx} + 3 \\
&= \log{(e^3 k^2 x^2)}
\end{align}
$$

ここで$\log{x}$が単調増加であることから変曲点で$e^3 k^2 x^2 = 1$が成立する。$k>0$より変曲点の$x$は下記のように得られる。
$$
\large
\begin{align}
e^3 k^2 x^2 &= 1 \\
x^2 &= \frac{e^{-3}}{k^2} \\
x &= \frac{e^{-\frac{3}{2}}}{k}
\end{align}
$$

このとき$\displaystyle f \left( \frac{e^{-\frac{3}{2}}}{k} \right)$は下記のように計算できる。
$$
\large
\begin{align}
f \left( \frac{e^{-\frac{3}{2}}}{k} \right) &= \left( \frac{e^{-\frac{3}{2}}}{k} \right)^2 \log{\left[ k \cdot \frac{e^{-\frac{3}{2}}}{k} \right]} \\
&= \frac{e^{-3}}{k^2} \cdot -\frac{3}{2} \\
&= -\frac{3e^{-3}}{2k^2}
\end{align}
$$

よって変曲点は$\displaystyle \left( \frac{e^{-\frac{3}{2}}}{k}, -\frac{3e^{-3}}{2k^2} \right)$である。

$[2]$
$\displaystyle (x,y) = \left( \frac{e^{-\frac{3}{2}}}{k}, -\frac{3e^{-3}}{2k^2} \right)$のように表し、下記のように$x$と$y$の式で表せば良い。
$$
\large
\begin{align}
x^2 &= \frac{e^{-3}}{k^2} \\
&= -\frac{3e^{-3}}{2k^2} \cdot -\frac{2}{3} \\
&= -\frac{2}{3} y
\end{align}
$$

上記より、$\displaystyle y = -\frac{3}{2} x^2$かつ、$k > 0 \implies x > 0$より、$\displaystyle y = -\frac{3}{2} x^2, \, x>0$が得られる曲線である。

⑧最大・最小、⑨方程式・不等式への応用

計算技能問題

問題.$1$

$$
\large
\begin{align}
f(x) = a \log{x} – x
\end{align}
$$

上記の$x$についての微分は下記のように得られる。
$$
\large
\begin{align}
f'(x) &= \frac{a}{x} – 1 \\
&= \frac{a-x}{x}
\end{align}
$$

$f(x)$の増減表は下記のように得られる。
$$
\large
\begin{array}{|c|*4{c|}}\hline x & 0 & \cdots & a & \cdots \\
\hline f'(x) & & + & 0 & – \\
\hline f(x) & & \nearrow & a(\log{a}-1) & \searrow \\
\hline
\end{array}
$$

以下、$g(a) = a(\log{a}-1)$を最小にする$a$を求める。$g(a)$の$a$に関する導関数$g'(a)$は下記のように得られる。
$$
\large
\begin{align}
g'(x) &= \log{a}-1 + a \cdot \frac{1}{a} \\
&= \log{a}
\end{align}
$$

$g(a)$の増減表は下記のように得られる。
$$
\large
\begin{array}{|c|*4{c|}}\hline a & 0 & \cdots & 1 & \cdots \\
\hline f'(x) & & – & 0 & + \\
\hline f(x) & & \searrow & -1 & \nearrow \\
\hline
\end{array}
$$

よって$a=1$のとき$f(x)$の最大値が最小となる。

問題.$2$

船の水面に対する速さを$x$、一定距離を定数$L$、$L$進むにあたっての時間を$t$とそれぞれおく。このとき、燃料消費量を$f(x)$とおくと、$f(x)$は$x$の$3$乗に比例するので下記のように表せる。
$$
\large
\begin{align}
f(x) = a x^3 t \quad (1)
\end{align}
$$

ここで$L, x, t, c$について下記の関係式が成立する。
$$
\large
\begin{align}
L &= (x-c)t \\
t &= \frac{L}{x-c} \quad (2)
\end{align}
$$

$(2)$を$(1)$に代入すると下記が得られる。
$$
\large
\begin{align}
f(x) &= a x^3 t \quad (1) \\
&= aL \frac{x^3}{x-c} \quad (3)
\end{align}
$$

$(3)$式を$x$について微分すると下記が得られる。
$$
\large
\begin{align}
f'(x) &= aL \frac{3x^2(x-c) – x^3}{(x-c)^2} \\
&= aL \frac{x^2(2x-3c)}{(x-c)^2}
\end{align}
$$

上記より$f(x)$の増減表は下記のように得られる。
$$
\large
\begin{array}{|c|*3{c|}}\hline x & \cdots & a & \cdots \\
\hline f'(x) & – & 0 & + \\
\hline f(x) & \searrow & \displaystyle \frac{3}{2}c & \nearrow \\
\hline
\end{array}
$$

増減表より、$\displaystyle x = \frac{3}{2}c$のとき使用燃料が最小となり経済的である。

問題.$3$

$\angle APB = \theta、OP=x$とおく。このとき$\triangle APB$に対して余弦定理より下記が成立する。
$$
\large
\begin{align}
1^2 &= (\sqrt{2^2+x^2})^2 + (\sqrt{1^2+x^2})^2 – 2 \sqrt{2^2+x^2} \sqrt{1^2+x^2} \cos{\theta} \\
2 \sqrt{2^2+x^2} \sqrt{1^2+x^2} \cos{\theta} &= 4 + x^2 + 1 + x^2 – 1 \\
\cos{\theta} &= \frac{x^2+2}{\sqrt{2^2+x^2} \sqrt{1^2+x^2}}
\end{align}
$$

ここで$f(x)=\cos^{2}{\theta}$とおくと、下記のように表せる。
$$
\large
\begin{align}
f(x) &= \cos^{2}{\theta} \\
&= \frac{(x^2+2)^{2}}{(2^2+x^2)(1^2+x^2)}
\end{align}
$$

上記に対し$f'(x)$は下記のように計算できる。
$$
\large
\begin{align}
f'(x) &= \frac{2(x^2+2) \cdot 2x \cdot (2^2+x^2)(1^2+x^2) – (x^2+2)^{2} \cdot 2x[(2^2+x^2)+(1^2+x^2)]}{(2^2+x^2)^{2}(1^2+x^2)^{2}} \\
&= \frac{2x(x^2+2)}{(2^2+x^2)^{2}(1^2+x^2)^{2}} [ 2(x^2+4)(x^2+1) – (x^2+2)(x^2+1) – (x^2+2)(x^2+4) ] \\
&= \frac{2x(x^2+2)}{(2^2+x^2)^{2}(1^2+x^2)^{2}} [ (x^2+1)(2x^2+8 – x^2-2) – (x^2+2)(x^2+4) ] \\
&= \frac{2x(x^2+2)}{(2^2+x^2)^{2}(1^2+x^2)^{2}} [ (x^2+1)(x^2+6) – (x^2+2)(x^2+4) ] \\
&= \frac{2x(x^2+2)}{(2^2+x^2)^{2}(1^2+x^2)^{2}} [ x^4+7x^2+6 – (x^4+6x^2+8) ] \\
&= \frac{2x(x^2+2)}{(2^2+x^2)^{2}(1^2+x^2)^{2}} (x^2-2)
\end{align}
$$

上記より$x>0$における$f'(x)$の増減表は下記のように得られる。
$$
\large
\begin{array}{|c|*4{c|}}\hline x & 0 & \cdots & \sqrt{2} & \cdots \\
\hline f'(x) & & – & 0 & + \\
\hline f(x) & & \searrow & \displaystyle \frac{8}{9} & \nearrow \\
\hline
\end{array}
$$

$f(x)$が最小となる$x$は$\cos{\theta}$が最小となる$x$に対応し、同時に$\theta$が最大となる。よって$\angle APB$が最大となるとき$OP=\sqrt{2}$である。

数理技能問題

問題.$1$

問題.$2$

⑩近似式、⑪速度・加速度

計算技能問題

問題.$1$

$[1]$
$f(x)=\sin{x}$とおくと$f'(x)=\cos{x}$より、下記の近似が成立する。
$$
\large
\begin{align}
\sin{61^{\circ}} &= f(61^{\circ}) = f \left( \frac{61}{180} \pi \right) \\
&= f \left( \frac{\pi}{3} \right) + \left( \frac{61-60}{180} \pi \right) f’ \left( \frac{\pi}{3} \right) \\
&= \sin{\frac{\pi}{3}} + \frac{\pi}{180} \cos{\frac{\pi}{3}} \\
&= \frac{\sqrt{3}}{2} + \frac{1}{2} \cdot \frac{\pi}{180} \\
&= 0.87475 \cdots
\end{align}
$$

よって近似値は$0.875$である。

$[2]$
$f(x)=\tan{x}$とおくと$\displaystyle f'(x)=\frac{1}{\cos^{2}{x}}$より、下記の近似が成立する。
$$
\large
\begin{align}
\tan{59^{\circ}} &= f(59^{\circ}) = f \left( \frac{59}{180} \pi \right) \\
&= f \left( \frac{\pi}{3} \right) + \left( \frac{59-60}{180} \pi \right) f’ \left( \frac{\pi}{3} \right) \\
&= \tan{\frac{\pi}{3}} – \frac{\pi}{180} \cdot \frac{1}{\displaystyle \cos^{2}{\frac{\pi}{3}}} \\
&= \sqrt{3} – 4 \cdot \frac{\pi}{180} \\
&= 1.6622 \cdots
\end{align}
$$

よって近似値は$1.662$である。

問題.$2$

$$
\large
\begin{align}
f(x) &= \sqrt{1+x} \\
f'(x) &= \frac{1}{2 \sqrt{1+x}}
\end{align}
$$

$f(x)$の$x=0$周辺の$1$次近似式は下記のように表せる。
$$
\large
\begin{align}
f(0) + f'(0)x &= \sqrt{1+0} + \frac{1}{2 \sqrt{1+0}} x \\
&= 1 + \frac{1}{2} x
\end{align}
$$

ここで相対誤差を$g(x)$とおくと$g(x)$は下記のように得られる。
$$
\large
\begin{align}
g(x) &= \frac{f(x) – (f(0) + f'(0)x)}{f(x)} \\
&= 1 – \frac{2 + x}{2 \sqrt{1+x}}
\end{align}
$$

相対誤差$g(x)$の導関数$g'(x)$は下記のように計算できる。
$$
\large
\begin{align}
g'(x) &= -\frac{\displaystyle 2 \sqrt{1+x} – \frac{(2+x)}{2 \sqrt{1+x}}}{(2 \sqrt{1+x})^{2}} \\
&= -\frac{2(1+x) – (2+x)}{4(1+x) \sqrt{1+x}} \\
&= -\frac{x}{4(1+x) \sqrt{1+x}}
\end{align}
$$

よって相対誤差$g(x)$の$-0.19 \leq x \leq 0.21$における増減表は下記のように表せる。
$$
\large
\begin{array}{|c|*5{c|}}\hline x & -0.19 & \cdots & 0 & \cdots & 0.21 \\
\hline f'(x) & & + & 0 & – & \\
\hline f(x) & & \nearrow & \max & \searrow \\
\hline
\end{array}
$$

ここで$g(0), g(-0.19), g(0.21)$の値はそれぞれ下記のように得られる。
$$
\large
\begin{align}
g(0) &= 1 – \frac{2 + 0}{2 \sqrt{1+0}} = 0 \\
g(-0.19) &= 1 – \frac{2 – 0.19}{2 \sqrt{1-0.19}} = -\frac{1}{180} \\
g(0.21) &= 1 – \frac{2 + 0.21}{2 \sqrt{1+0.21}} = -\frac{1}{220}
\end{align}
$$

上記より、$x=-0.19$のとき相対誤差の絶対値が最大値をとることが確認できる。

問題.$3$

数理技能問題

問題.$1$

$$
\large
\begin{align}
\frac{x^2}{4} + \frac{y^2}{9} &= 1 \quad (1) \\
\frac{dx}{dt} &= xy \quad (2)
\end{align}
$$

$[1]$
$(1)$式の両辺を$t$で微分し、$(2)$式を代入すると$y \neq 0$より下記が得られる。
$$
\large
\begin{align}
\frac{d}{dt} \left[ \frac{x^2}{4} + \frac{y^2}{9} \right] &= 0 \\
\frac{2x}{4} \cdot \frac{dx}{dt} + \frac{2y}{9} \cdot \frac{dy}{dt} &= 0 \\
\frac{x}{2} \cdot xy + \frac{2y}{9} \cdot \frac{dy}{dt} &= 0 \\
\frac{2y}{9} \cdot \frac{dy}{dt} &= -\frac{1}{2}x^2y \\
\frac{dy}{dt} &= -\frac{9}{4}x^2 \quad (3)
\end{align}
$$

$[2]$
$(2)$式を$t$で微分し、$(1)$式と$(3)$式を用いると下記が得られる。
$$
\large
\begin{align}
\frac{d^2x}{dt^2} &= \frac{d}{dt}(xy) \\
&= \frac{dx}{dt} \cdot y + x \cdot \frac{dy}{dt} \\
&= xy^2 – x \cdot \frac{9}{4}x^2 \\
&= xy^2 + x \cdot (y^2 – 9) \\
&= x(2y^2-9)
\end{align}
$$

問題.$2$

問題.$3$