微分積分
[1] 偏微分と接平面
$f(x,y,z)=x^{2}y+2yz-4zx-x+2y+10$ について、$f(x,y,z)=0$ で与えられる $x,y$ の関数 $z$ を偏微分せよ。また、曲面 $f(x,y,z)=0$ 上の点 $(1,-1,1)$ における接平面の方程式を求めよ。
解答
$\frac{\partial z}{\partial x} = \frac{2xy-4z-1}{4x-2y}$
$\frac{\partial z}{\partial y} = \frac{x^2+2z+2}{4x-2y}$
接平面: $7x - 5y + 6z - 18 = 0$
解説
$f(x,y,z)=x^{2}y+2yz-4zx-x+2y+10=0$
陰関数の微分公式 $\frac{\partial z}{\partial x} = -\frac{\partial f/\partial x}{\partial f/\partial z}$ および $\frac{\partial z}{\partial y} = -\frac{\partial f/\partial y}{\partial f/\partial z}$ を用います。
各偏導関数を計算します。
$\frac{\partial f}{\partial x} = 2xy - 4z - 1$
$\frac{\partial f}{\partial y} = x^2 + 2z + 2$
$\frac{\partial f}{\partial z} = 2y - 4x$
これらを公式に代入すると、
$\frac{\partial z}{\partial x} = -\frac{2xy-4z-1}{2y-4x} =
\frac{2xy-4z-1}{-(2y-4x)} = \frac{2xy-4z-1}{4x-2y}$
$\frac{\partial z}{\partial y} = -\frac{x^2+2z+2}{2y-4x} =
\frac{x^2+2z+2}{-(2y-4x)} = \frac{x^2+2z+2}{4x-2y}$
次に、点 $(1,-1,1)$
における接平面の方程式を求めます。接平面の方程式は、$f_x(x_0,y_0,z_0)(x-x_0)
+ f_y(x_0,y_0,z_0)(y-y_0) + f_z(x_0,y_0,z_0)(z-z_0) = 0$
で与えられます。
点 $(1,-1,1)$ での各偏導関数の値は、
$f_x(1,-1,1) = 2(1)(-1) - 4(1) - 1 = -7$
$f_y(1,-1,1) = (1)^2 + 2(1) + 2 = 5$
$f_z(1,-1,1) = 2(-1) - 4(1) = -6$
したがって、接平面の方程式は、
$-7(x-1) + 5(y-(-1)) - 6(z-1) = 0$
$-7x + 7 + 5y + 5 - 6z + 6 = 0$
$-7x + 5y - 6z + 18 = 0$
または、両辺に $-1$ を掛けて $7x - 5y + 6z - 18 = 0$
となります。
[2] 微分方程式
(1) $\frac{dx}{dt}-3x=e^{-t}$ の一般解を求めよ。
(2) $\frac{d^{2}x}{dt^{2}}-4\frac{dx}{dt}+3x=e^{t}$ を初期条件 $t=0$ で $x=-1, \frac{dx}{dt}=\frac{1}{2}$ の下で解け。
(1)の解答
$x(t) = -\frac{1}{4}e^{-t} + Ce^{3t}$ ($C$ は任意定数)
(1)の解説(定数変化法による解法)
与えられた微分方程式は $\frac{dx}{dt}-3x=e^{-t}$ です。
1. **対応する同次方程式を解く**
同次方程式は $\frac{dx_h}{dt}-3x_h=0$ です。
これは変数分離形で、$\frac{dx_h}{x_h} = 3dt$ となります。
両辺を積分して $\int \frac{1}{x_h} dx_h = \int 3 dt$
$\ln|x_h| = 3t + C_0$
$x_h = \pm e^{C_0} e^{3t}$
$C = \pm e^{C_0}$ とおくと、同次解は $x_h(t) = Ce^{3t}$ ($C$
は任意定数) となります。
2. **定数変化法を適用する**
非同次方程式の解を $x(t) = u(t)e^{3t}$
の形であると仮定します。ここで $u(t)$ は $t$ の関数です。
これを $t$ で微分すると、積の微分法則より、
$\frac{dx}{dt} = \frac{du}{dt}e^{3t} + u(t) \cdot 3e^{3t} =
u'(t)e^{3t} + 3u(t)e^{3t}$
3. **元の微分方程式に代入する**
$x(t)$ と $\frac{dx}{dt}$ を元の非同次方程式
$\frac{dx}{dt}-3x=e^{-t}$ に代入します。
$(u'(t)e^{3t} + 3u(t)e^{3t}) - 3(u(t)e^{3t}) = e^{-t}$
$u'(t)e^{3t} + 3u(t)e^{3t} - 3u(t)e^{3t} = e^{-t}$
$u'(t)e^{3t} = e^{-t}$
4. **$u'(t)$ について解き、$u(t)$ を求める**
$u'(t) = \frac{e^{-t}}{e^{3t}} = e^{-t-3t} = e^{-4t}$
両辺を $t$ で積分して $u(t)$ を求めます。
$u(t) = \int e^{-4t} dt = -\frac{1}{4}e^{-4t}$
(ここでは積分定数は省略します。一般解の任意定数 $C$
に含まれるためです。)
5. **一般解を求める**
$x(t) = u(t)e^{3t}$ に求めた $u(t)$ を代入します。
$x(t) = \left(-\frac{1}{4}e^{-4t}\right)e^{3t} =
-\frac{1}{4}e^{-4t+3t} = -\frac{1}{4}e^{-t}$
これは特殊解 $x_p(t)$ です。
一般解は、同次解 $x_h(t)$ と特殊解 $x_p(t)$
の和で与えられます。
$x(t) = x_h(t) + x_p(t) = Ce^{3t} - \frac{1}{4}e^{-t}$
(2)の解答
$x(t) = -2e^t + e^{3t} - \frac{1}{2}te^t$
(2)の解説
与えられた微分方程式は $\frac{d^{2}x}{dt^{2}}-4\frac{dx}{dt}+3x=e^{t}$ です。
1. **同次方程式の一般解 $x_h(t)$ を求める**
特性方程式は $\lambda^2 - 4\lambda + 3 = 0$。
$(\lambda-1)(\lambda-3)=0$ より、特性根は $\lambda_1 = 1,
\lambda_2 = 3$。
よって、同次方程式の一般解は $x_h(t) = C_1e^t + C_2e^{3t}$
($C_1, C_2$ は任意定数) となります。
2. **特殊解 $x_p(t)$ を求める(未定係数法)**
非同次項が $e^t$ であり、これが同次解の成分 $C_1e^t$
と重複しています。
このため、特殊解を $x_p(t) = Ate^t$ と仮定します。
1階微分 $x_p'(t)$ および2階微分 $x_p''(t)$ を計算します。
$x_p'(t) = (At)'e^t + (At)(e^t)' = A e^t + Ate^t =
A(1+t)e^t$
$x_p''(t) = (A(1+t))'e^t + (A(1+t))(e^t)' = A e^t +
A(1+t)e^t = Ae^t + Ae^t + Ate^t = A(2+t)e^t$
これらを元の非同次方程式に代入します。
$A(2+t)e^t - 4A(1+t)e^t + 3Ate^t = e^t$
両辺を $e^t$ で割ると($e^t \neq 0$ なので可能)、
$A(2+t) - 4A(1+t) + 3At = 1$
$2A + At - 4A - 4At + 3At = 1$
$(A - 4A + 3A)t + (2A - 4A) = 1$
$0 \cdot t - 2A = 1$
$-2A = 1 \Rightarrow A = -\frac{1}{2}$
よって、特殊解は $x_p(t) = -\frac{1}{2}te^t$ です。
3. **一般解 $x(t)$ を求める**
一般解は $x(t) = x_h(t) + x_p(t)$ で与えられます。
$x(t) = C_1e^t + C_2e^{3t} - \frac{1}{2}te^t$
4. **初期条件を適用して $C_1, C_2$ を決定する**
初期条件は $t=0$ で $x=-1, \frac{dx}{dt}=\frac{1}{2}$
です。
$x(0) = C_1e^0 + C_2e^0 - \frac{1}{2}(0)e^0 = C_1 + C_2 = -1
\quad \cdots (i)$
次に $\frac{dx}{dt}$ を計算します。
$\frac{dx}{dt} = C_1e^t + 3C_2e^{3t} - \frac{1}{2}(1 \cdot
e^t + t \cdot e^t) = C_1e^t + 3C_2e^{3t} -
\frac{1}{2}(1+t)e^t$
$\frac{dx}{dt}(0) = C_1e^0 + 3C_2e^0 - \frac{1}{2}(1+0)e^0 =
C_1 + 3C_2 - \frac{1}{2} = \frac{1}{2}$
$C_1 + 3C_2 = 1 \quad \cdots (ii)$
連立方程式 $(i)$ と $(ii)$ を解きます。
$(ii) - (i): (C_1 + 3C_2) - (C_1 + C_2) = 1 - (-1)$
$2C_2 = 2 \Rightarrow C_2 = 1$
これを $(i)$ に代入: $C_1 + 1 = -1 \Rightarrow C_1 = -2$
よって、求める解は $x(t) = -2e^t + e^{3t} - \frac{1}{2}te^t$
となります。
[3] 2重積分
$D$ が $y \ge 0, x^2+y^2 \le 2x$ で与えられる領域のとき、2重積分 $I=\iint_{D}\sqrt{x}dxdy$ の値を求めよ。
解答
$I = \frac{16\sqrt{2}}{15}$
積分領域の可視化
領域Dは、中心(1,0)、半径1の円の上半分です。
解説
領域Dは $x^2-2x+y^2 \le 0 \Rightarrow (x-1)^2 + y^2 \le 1^2$ かつ $y \ge 0$ で表されます。これは中心 $(1,0)$、半径 $1$ の円の上半分です。
極座標変換 $x = r\cos\theta, y = r\sin\theta$ (ヤコビアンは
$r$) を行います。
$x^2+y^2 \le 2x \Rightarrow r^2 \le 2r\cos\theta \Rightarrow
r \le 2\cos\theta$ (ただし $r \ge 0$)
$y \ge 0 \Rightarrow r\sin\theta \ge 0 \Rightarrow
\sin\theta \ge 0$
$r \le 2\cos\theta$ より $\cos\theta \ge 0$
である必要があるので、$0 \le \theta \le \frac{\pi}{2}$。 $r$
の範囲は $0 \le r \le 2\cos\theta$ となります。
積分を計算します。
$I = \iint_{D}\sqrt{x}dxdy = \int_{0}^{\pi/2}
\int_{0}^{2\cos\theta} \sqrt{r\cos\theta} \cdot r dr
d\theta$
$= \int_{0}^{\pi/2} \sqrt{\cos\theta} \left[
\int_{0}^{2\cos\theta} r^{3/2} dr \right] d\theta$
$= \int_{0}^{\pi/2} \sqrt{\cos\theta} \left[
\frac{2}{5}r^{5/2} \right]_{0}^{2\cos\theta} d\theta$
$= \int_{0}^{\pi/2} \sqrt{\cos\theta} \cdot \frac{2}{5}
(2\cos\theta)^{5/2} d\theta = \frac{2}{5} \cdot 2^{5/2}
\int_{0}^{\pi/2} (\cos\theta)^{1/2} (\cos\theta)^{5/2}
d\theta$
$= \frac{8\sqrt{2}}{5} \int_{0}^{\pi/2} \cos^3\theta
d\theta$
ここで、$\int \cos^3\theta d\theta = \int
(1-\sin^2\theta)\cos\theta d\theta$。$u = \sin\theta$
とおくと $du = \cos\theta d\theta$ なので、
$\int (1-u^2)du = u - \frac{1}{3}u^3 = \sin\theta -
\frac{1}{3}\sin^3\theta$。 よって、$\int_{0}^{\pi/2}
\cos^3\theta d\theta = \left[ \sin\theta -
\frac{1}{3}\sin^3\theta \right]_{0}^{\pi/2} = (1 -
\frac{1}{3}) - 0 = \frac{2}{3}$。
したがって、$I = \frac{8\sqrt{2}}{5} \cdot \frac{2}{3} = \frac{16\sqrt{2}}{15}$ となります。
[4] 関数の極値
関数 $f(x,y)=x^{3}+x^{2}+xy^{2}-8x-y^{2}$ について $\frac{\partial f}{\partial x}=0$ かつ $\frac{\partial f}{\partial y}=0$ となる点の座標を求めよ。また、この関数の極値を求めよ。
解答
停留点: $(\frac{4}{3}, 0), (-2, 0), (1, \sqrt{3}), (1, -\sqrt{3})$
極大値: $f(-2,0) = 12$
極小値: $f(\frac{4}{3},0) = -\frac{176}{27}$
解説
1. **停留点を求める**
偏導関数を計算し、$0$ とおきます。
$\frac{\partial f}{\partial x} = 3x^2 + 2x + y^2 - 8 = 0
\quad \cdots (A)$
$\frac{\partial f}{\partial y} = 2xy - 2y = 2y(x-1) = 0
\quad \cdots (B)$
式(B)より、$y=0$ または $x=1$ です。
- $y=0$ のとき、(A)に代入すると $3x^2 + 2x - 8 = 0
\Rightarrow (3x-4)(x+2)=0$。よって $x=\frac{4}{3},
x=-2$。停留点は $(\frac{4}{3}, 0), (-2, 0)$。
- $x=1$ のとき、(A)に代入すると $3 + 2 + y^2 - 8 = 0
\Rightarrow y^2=3$。よって $y=\pm\sqrt{3}$。停留点は $(1,
\sqrt{3}), (1, -\sqrt{3})$。
2. **極値を判定する**
2階偏導関数を計算します。
$f_{xx} = \frac{\partial^2 f}{\partial x^2} = 6x + 2$
$f_{yy} = \frac{\partial^2 f}{\partial y^2} = 2x - 2$
$f_{xy} = \frac{\partial^2 f}{\partial x \partial y} =
2y$
ヘッシアン $H(x,y) = f_{xx}f_{yy} - (f_{xy})^2 =
(6x+2)(2x-2) - (2y)^2$ を用いて各停留点を判定します。
| 停留点 $(x_0, y_0)$ | $f_{xx}(x_0,y_0)$ | $f_{yy}(x_0,y_0)$ | $f_{xy}(x_0,y_0)$ | $H(x_0,y_0)$ | 判定 | 極値 $f(x_0,y_0)$ |
|---|---|---|---|---|---|---|
| $(\frac{4}{3}, 0)$ | $10$ | $\frac{2}{3}$ | $0$ | $\frac{20}{3} > 0$ | 極小 ($f_{xx}>0$) | $-\frac{176}{27}$ |
| $(-2, 0)$ | $-10$ | $-6$ | $0$ | $60 > 0$ | 極大 ($f_{xx}<0$) | $12$ |
| $(1, \sqrt{3})$ | $8$ | $0$ | $2\sqrt{3}$ | $-12 < 0$ | 鞍点 | - |
| $(1, -\sqrt{3})$ | $8$ | $0$ | $-2\sqrt{3}$ | $-12 < 0$ | 鞍点 | - |
線形代数
[5] 行列の計算
(1) 行列 $A = \begin{pmatrix} 3 & 1 & -1 \\ 1 & 1 & 1 \\ 0 & 1 & -1 \end{pmatrix}$ の行列式の値および逆行列を求めよ。
(2) 行列 $B=\begin{pmatrix} 7 & 12 & 0 \\ -2 & -3 & 0 \\ 2 & 4 & 1 \end{pmatrix}$ の固有値、固有ベクトルを求め、対角化せよ。
(1)の解答
行列式の値: $\det(A) = -6$
逆行列: $A^{-1} = \frac{1}{-6} \begin{pmatrix} -2 & 0 & 2 \\ 1 & -3 & -4 \\ 1 & -3 & 2 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 1/3 & 0 & -1/3 \\ -1/6 & 1/2 & 2/3 \\ -1/6 & 1/2 & -1/3 \end{pmatrix}$
(1)の解説
行列式の計算: $\det(A) = 3(1(-1)-1(1)) - 1(1(-1)-1(0)) + (-1)(1(1)-1(0)) = 3(-2) -1(-1) -1(1) = -6+1-1 = -6$。
逆行列の計算は $A^{-1} = \frac{1}{\det(A)} \text{adj}(A)$ を用います。まず、各要素の余因子 $C_{ij}$ を計算し、余因子行列 $\tilde{A}$ を作成します。
コラム:小行列と余因子
行列 $A$ の $(i, j)$ 成分に対する余因子 $C_{ij}$ は、$C_{ij} = (-1)^{i+j} M_{ij}$ で定義されます。ここで、$M_{ij}$ は $(i, j)$ 小行列式と呼ばれ、元の行列 $A$ から $i$ 行目と $j$ 列目を取り除いてできる小さな行列の行列式のことです。
符号 $(-1)^{i+j}$ は、$(i+j)$ が偶数なら $+1$、奇数なら $-1$ となり、市松模様のように配置されます:
$\begin{pmatrix} + & - & + \\ - & + & - \\ + & - & + \end{pmatrix}$ (3x3行列の場合)
例えば、問題の行列 $A = \begin{pmatrix} 3 & 1 & -1 \\ 1 & 1 & 1 \\ 0 & 1 & -1 \end{pmatrix}$ の $(1, 2)$ 余因子 $C_{12}$ を求めてみましょう。
- $(1, 2)$ 小行列式 $M_{12}$:行列 $A$ から1行目と2列目を取り除くと、$\begin{pmatrix} 1 & 1 \\ 0 & -1 \end{pmatrix}$ が残ります。この行列式は $M_{12} = (1)(-1) - (1)(0) = -1$ です。
- 符号 $(-1)^{1+2}$:$1+2=3$ (奇数) なので、符号は $(-1)^3 = -1$ です。
- 余因子 $C_{12}$:$C_{12} = (-1) \times M_{12} = (-1) \times (-1) = 1$ となります。
同様に他の余因子も計算すると、余因子行列 $\tilde{A}$
が得られます。
$C_{11}=-2, C_{12}=1, C_{13}=1$
$C_{21}=0, C_{22}=-3, C_{23}=-3$
$C_{31}=2, C_{32}=-4, C_{33}=2$
よって、余因子行列 $\tilde{A}$ は $\tilde{A} =
\begin{pmatrix} -2 & 1 & 1 \\ 0 & -3 & -3 \\ 2 & -4 & 2
\end{pmatrix}$ となります。
コラム:余因子行列から随伴行列へ
逆行列を求める際に登場する「随伴行列」($\text{adj}(A)$)は、「余因子行列」($\tilde{A}$)の転置行列($\tilde{A}^T$)です。
余因子行列 $\tilde{A}$ が以下のように各成分 $C_{ij}$ (i行j列の余因子) で与えられたとします。
$\tilde{A} = \begin{pmatrix} C_{11} & C_{12} & C_{13} \\ C_{21} & C_{22} & C_{23} \\ C_{31} & C_{32} & C_{33} \end{pmatrix}$
このとき、随伴行列 $\text{adj}(A)$ は、$\tilde{A}$ の行と列を入れ替える(対角成分を軸として折り返す)ことで得られます。
$\text{adj}(A) = \tilde{A}^T = \begin{pmatrix} C_{11} & C_{21} & C_{31} \\ C_{12} & C_{22} & C_{32} \\ C_{13} & C_{23} & C_{33} \end{pmatrix}$
具体的に、この問題[5](1)で計算した余因子行列は、
$\tilde{A} = \begin{pmatrix} -2 & 1 & 1 \\ 0 & -3 & -3 \\ 2 & -4 & 2 \end{pmatrix}$
でした。これを転置すると、
- 余因子行列の1行目 $(-2, 1, 1)$ は、随伴行列の1列目 $\begin{pmatrix} -2 \\ 1 \\ 1 \end{pmatrix}$ になります。
- 余因子行列の2行目 $(0, -3, -3)$ は、随伴行列の2列目 $\begin{pmatrix} 0 \\ -3 \\ -3 \end{pmatrix}$ になります。
- 余因子行列の3行目 $(2, -4, 2)$ は、随伴行列の3列目 $\begin{pmatrix} 2 \\ -4 \\ 2 \end{pmatrix}$ になります。
その結果、随伴行列は以下のようになります。
$\text{adj}(A) = \begin{pmatrix} -2 & 0 & 2 \\ 1 & -3 & -4 \\ 1 & -3 & 2 \end{pmatrix}$
これが、逆行列の計算に用いられる随伴行列です。
(2)の解答
固有値: $\lambda = 1$ (重解), $3$
固有ベクトル:
$\lambda=1$ のとき、固有空間の基底として $k_1 \begin{pmatrix}
-2 \\ 1 \\ 0 \end{pmatrix} + k_2 \begin{pmatrix} 0 \\ 0 \\ 1
\end{pmatrix}$ ($k_1, k_2$ は同時に0でない任意定数)
$\lambda=3$ のとき、固有空間の基底として $k_3 \begin{pmatrix}
-3 \\ 1 \\ -1 \end{pmatrix}$ ($k_3$ は0でない任意定数)
対角化行列の一例: $P = \begin{pmatrix} -2 & 0 & -3 \\ 1 & 0 & 1 \\ 0 & 1 & -1 \end{pmatrix}$
対角化された行列: $D = P^{-1}BP = \begin{pmatrix} 1 & 0 & 0 \\ 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 3 \end{pmatrix}$
(2)の解説
1. **固有値を求める:**
特性方程式 $\det(B-\lambda I)=0$ を解きます。
$\begin{vmatrix} 7-\lambda & 12 & 0 \\ -2 & -3-\lambda & 0
\\ 2 & 4 & 1-\lambda \end{vmatrix} = (1-\lambda)
\begin{vmatrix} 7-\lambda & 12 \\ -2 & -3-\lambda
\end{vmatrix}$
$= (1-\lambda)((7-\lambda)(-3-\lambda) - (-2)(12)) =
(1-\lambda)(\lambda^2-4\lambda+3) =
(1-\lambda)(\lambda-1)(\lambda-3) =
-(\lambda-1)^2(\lambda-3)=0$。
よって固有値は $\lambda = 1$ (重解), $3$。
2. **固有ベクトルを求める:**
- $\lambda=1$ のとき: $(B-I)\mathbf{x}=\mathbf{0}
\Rightarrow \begin{pmatrix} 6 & 12 & 0 \\ -2 & -4 & 0 \\ 2 &
4 & 0 \end{pmatrix}\mathbf{x}=\mathbf{0}$。これを解くと
$x_1+2x_2=0$。$x_1=-2x_2$。$x_3$ は任意。 固有ベクトルは
$\mathbf{x} = \begin{pmatrix} -2c_1 \\ c_1 \\ c_2
\end{pmatrix} = c_1\begin{pmatrix} -2 \\ 1 \\ 0
\end{pmatrix} + c_2\begin{pmatrix} 0 \\ 0 \\ 1
\end{pmatrix}$。線形独立な固有ベクトルとして
$\mathbf{p}_1=\begin{pmatrix} -2 \\ 1 \\ 0 \end{pmatrix},
\mathbf{p}_2=\begin{pmatrix} 0 \\ 0 \\ 1 \end{pmatrix}$
を選ぶ。
- $\lambda=3$ のとき: $(B-3I)\mathbf{x}=\mathbf{0}
\Rightarrow \begin{pmatrix} 4 & 12 & 0 \\ -2 & -6 & 0 \\ 2 &
4 & -2 \end{pmatrix}\mathbf{x}=\mathbf{0}$。これを解くと
$x_1+3x_2=0, x_1+2x_2-x_3=0$。$x_1=-3x_2, x_3=-x_2$。
固有ベクトルは $\mathbf{x} = c_3\begin{pmatrix} -3 \\ 1 \\
-1 \end{pmatrix}$。固有ベクトルとして
$\mathbf{p}_3=\begin{pmatrix} -3 \\ 1 \\ -1 \end{pmatrix}$
を選ぶ。
3. **対角化:**
固有ベクトルを列とする行列 $P = (\mathbf{p}_1 \ \mathbf{p}_2
\ \mathbf{p}_3) = \begin{pmatrix} -2 & 0 & -3 \\ 1 & 0 & 1
\\ 0 & 1 & -1 \end{pmatrix}$ を用いると、$P^{-1}BP = D =
\begin{pmatrix} 1 & 0 & 0 \\ 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 3
\end{pmatrix}$ と対角化されます。