極限
- 直接代入
- まず x = a を代入する。0/0 なら式を簡単にする
- 因数分解して約分
- xⁿ − aⁿ = (x − a)(xⁿ⁻¹ + a·xⁿ⁻² + … + aⁿ⁻¹)
- 共役な式
- (√x − √a)(√x + √a) = x − a
- 無限大での極限
- x の最高次の累乗で割る。次数が等しければ最高次の係数の比になる
- 特別な極限
- limx→∞ (1 + a/x)bx = eab
- ロピタルの定理
- lim f/g = lim f′/g′ (0/0 or ∞/∞)
公式集、全トピックの解法の要点、20 問の演習問題。完全な解答は巻末にあります。
極限 L = limx→∞ (4x2 + 6x − 9)/(3x2 + 5x + 5) を求めなさい。
極限 L = limx→0 ln(1 + 2x)/sin(x) を求めなさい。x の単位はラジアンとします。
f(x) = x·sin(2x)(x はラジアン)とします。f′(2) を求めなさい。
f(x) = x3 − 3x2 − 9x + 3 とします。極大点の x 座標 x を求めなさい。
I = ∫26 5/x dx を計算しなさい。
放物線 y = 4 − x² と x 軸で囲まれた部分の面積 A を求めなさい。
図には z = −1 + j4 が示されています。w = 2∠−90° とするとき、z·w を表す点をクリックしてください。
(−2 + j)⁴ の実部を求めてください。
y(0) = 3、y′(0) = 0 として y″ + 7y′ + 12y = 0 を解きなさい。y(2) を求めなさい。
系が t ≥ 0 で y″ + 2y′ + 17y = 85 に従い、静止状態 y(0) = 0、y′(0) = 0 から始まります。ステップ応答のピーク値 ymax を求めなさい。
示された 3×3 行列 A の行列式 det A を求めなさい。
連立方程式 4x − 4y = −12、−3x − 4y = −11 を解きなさい。x を求めなさい。
a = (−7, 6, −5) の b = (−6, 6, −2) 上へのスカラー射影 compb a、つまり a の b 方向の成分を求めよ。
a = (−3, −5, 6) と b = (1, 2, 3) が作る平行四辺形の面積 A を求めよ。
示された分布について、X の分散 Var(X) を求めなさい。
X は示された分布をもち、Y = 3X + 1 です。Y の標準偏差 σY を求めなさい。
データの標本標準偏差 s を求めなさい:31, 55, 15, 26, 38, 21, 30。
試験の点数は平均 170、標準偏差 20 の正規分布に従います。195 点の z スコア z を求めなさい。
標準正規曲線の下で、z の右側の色つき面積が 0.8888 になるように z をドラッグします。z を小数第 2 位まで求めなさい。
走者 A の周回タイム X と走者 B の周回タイム Y は独立な正規変数です:X は平均 52 s、標準偏差 4 s、Y は平均 48 s、標準偏差 3 s です。X が Y より大きい確率 P を求めなさい。z は小数第 2 位に丸めなさい。
答え: L = 1.333
極限:まず直接代入してみます。0/0 になる場合は、先に式を簡単にします:因数分解して共通因数を約分するか、共役な式を掛けます。x → ∞ では、分子と分母を x の最高次の累乗で割ります。ロピタルの定理:f/g が 0/0 または ∞/∞ になるなら、lim f/g = lim f′/g′ です。分子と分母を別々に微分します(商の微分法は使いません)。
次数が等しければ、極限は最高次の係数の比になります。
答え: L = 2
極限:まず直接代入してみます。0/0 になる場合は、先に式を簡単にします:因数分解して共通因数を約分するか、共役な式を掛けます。x → ∞ では、分子と分母を x の最高次の累乗で割ります。ロピタルの定理:f/g が 0/0 または ∞/∞ になるなら、lim f/g = lim f′/g′ です。分子と分母を別々に微分します(商の微分法は使いません)。
答え: f′(2) = −3.371
微分:導関数 f′(x) は x におけるグラフの傾きです。べき乗の法則:(xⁿ)′ = n·xⁿ⁻¹。積の法則:(uv)′ = u′v + uv′。連鎖律:(f(g(x)))′ = f′(g(x))·g′(x)。f′(x) = 0 のところではグラフの接線が水平になり、極大・極小・鞍点のいずれかです。
答え: x = −1
微分:導関数 f′(x) は x におけるグラフの傾きです。べき乗の法則:(xⁿ)′ = n·xⁿ⁻¹。積の法則:(uv)′ = u′v + uv′。連鎖律:(f(g(x)))′ = f′(g(x))·g′(x)。f′(x) = 0 のところではグラフの接線が水平になり、極大・極小・鞍点のいずれかです。
f″(x) = 6x − 6:極大では負、極小では正。
答え: I = 5.493
定積分:∫ₐᵇ f(x) dx は、a から b までのグラフと x 軸の間の符号付き面積です。原始関数 F(F′ = f)を求め、F(b) − F(a) を計算します。べき乗の法則:∫xⁿ dx = xⁿ⁺¹/(n + 1)。2 曲線の間の面積は ∫(上 − 下) dx です。
答え: A = 10.67
定積分:∫ₐᵇ f(x) dx は、a から b までのグラフと x 軸の間の符号付き面積です。原始関数 F(F′ = f)を求め、F(b) − F(a) を計算します。べき乗の法則:∫xⁿ dx = xⁿ⁺¹/(n + 1)。2 曲線の間の面積は ∫(上 − 下) dx です。
答え: C (8 + j2)
極形式:z = r∠θ = r(cos θ + j sin θ) = r·ejθ、r = |z|、θ = arg z です。直交形式に戻すには:a = r cos θ、b = r sin θ。偏角には象限の考慮が必要です:θ = atan(b/a) が使えるのは a > 0 のときだけで、a < 0 のときは 180° を足すか引きます。極形式では掛け算が簡単です:絶対値を掛けて偏角を足します。割り算では絶対値を割って偏角を引きます。
答え: Re(z⁴) = −7
ド・モアブルの定理と累乗根:(r∠θ)ⁿ = rⁿ∠nθ。方程式 zⁿ = R∠φ にはちょうど n 個の解があり、すべて絶対値は R1/n で、偏角は (φ + 360°·k)/n(k = 0, 1, …, n − 1)です:円周上に 360°/n ずつ等間隔に並びます。p² < 4q のとき、2 次方程式 z² + pz + q = 0 は複素数の解 z = −p/2 ± j√(q − p²/4) をもちます。実数係数の多項式の複素数の解は、必ず共役な対 a ± jb として現れます。
答え: y(2) = 0.02673
2 階線形方程式:y″ + b·y′ + c·y = 0 では y = ert とおきます。これから特性方程式 r² + b·r + c = 0 が得られます。異なる 2 つの実根 r₁ ≠ r₂ のときは y = A·er₁t + B·er₂t(過減衰)、重根 r のときは y = (A + Bt)·ert(臨界減衰)、複素根 −α ± jω のときは y = e−αt(A cos ωt + B sin ωt)(不足減衰、振動)となります。初期値 y(0) と y′(0) から A と B が決まります。y″ + 2ζωny′ + ωn²y = 0 の形に書くと、ωn は固有角周波数、ζ は減衰比で、ζ < 1 なら振動します。入力が一定の y″ + by′ + cy = c·K では、解は定常値 K に自由応答を加えたものです。
答え: ymax = 7.28
2 階線形方程式:y″ + b·y′ + c·y = 0 では y = ert とおきます。これから特性方程式 r² + b·r + c = 0 が得られます。異なる 2 つの実根 r₁ ≠ r₂ のときは y = A·er₁t + B·er₂t(過減衰)、重根 r のときは y = (A + Bt)·ert(臨界減衰)、複素根 −α ± jω のときは y = e−αt(A cos ωt + B sin ωt)(不足減衰、振動)となります。初期値 y(0) と y′(0) から A と B が決まります。y″ + 2ζωny′ + ωn²y = 0 の形に書くと、ωn は固有角周波数、ζ は減衰比で、ζ < 1 なら振動します。入力が一定の y″ + by′ + cy = c·K では、解は定常値 K に自由応答を加えたものです。
答え: det A = 70
行列:2×2 行列の行列式は ad − bc です。3×3 では 1 つの行に沿って展開します:各成分に、その行と列を除いた 2×2 行列の行列式を掛け、符号は + − + と交互にします。固有値 λ は det(A − λI) = 0 を満たし、2×2 では λ² −(トレース)·λ + det = 0 です。
答え: x = −0.1429
行列:2×2 行列の行列式は ad − bc です。3×3 では 1 つの行に沿って展開します:各成分に、その行と列を除いた 2×2 行列の行列式を掛け、符号は + − + と交互にします。固有値 λ は det(A − λI) = 0 を満たし、2×2 では λ² −(トレース)·λ + det = 0 です。
答え: compb a = 10.09
Dot product: a·b = axbx + ayby + azbz = |a|·|b|·cos θ, a scalar. It gives the angle between two vectors, cos θ = a·b/(|a|·|b|), and it is zero when they are perpendicular. The scalar projection of a onto b is a·b/|b|, and a constant force F moving through a displacement d does work W = F·d.
答え: A = 30.9
Cross product: a × b = (aybz − azby, azbx − axbz, axby − aybx) is perpendicular to both vectors, and |a × b| = |a|·|b|·sin θ is the area of the parallelogram they span (the triangle has half of it). Order matters: b × a = −(a × b). The moment of a force F applied at point A about point O is MO = r × F, with r = A − O.
答え: Var(X) = 1.76
離散確率変数:確率分布は、変数がとりうるすべての値 x とその確率 p(x) を並べたものです。確率は 0 と 1 の間にあり、合計は 1 になります。期待値(平均)は E(X) = Σx·p(x) で、長期的な平均です。分散は Var(X) = Σ(x − μ)²·p(x) = E(X²) − μ²、標準偏差は σ = √Var(X) です。一次変換 Y = aX + b では E(Y) = a·E(X) + b、Var(Y) = a²·Var(X)、σY = |a|·σX となり、定数を加えてもばらつきは変わりません。
答え: σY = 6.913
離散確率変数:確率分布は、変数がとりうるすべての値 x とその確率 p(x) を並べたものです。確率は 0 と 1 の間にあり、合計は 1 になります。期待値(平均)は E(X) = Σx·p(x) で、長期的な平均です。分散は Var(X) = Σ(x − μ)²·p(x) = E(X²) − μ²、標準偏差は σ = √Var(X) です。一次変換 Y = aX + b では E(Y) = a·E(X) + b、Var(Y) = a²·Var(X)、σY = |a|·σX となり、定数を加えてもばらつきは変わりません。
平均は変化します:E(Y) = 3·2.7 + 1 = 9.1。
答え: s = 12.95
記述統計:平均は合計を n で割ったもの、中央値は並べ替えたデータの真ん中の値です(n が偶数なら真ん中 2 つの平均)。標本標準偏差は s = √(Σ(x − x̄)²/(n − 1))。z スコア z = (x − μ)/σ は、値が平均から標準偏差何個分離れているかを表します。
答え: z = 1.25
記述統計:平均は合計を n で割ったもの、中央値は並べ替えたデータの真ん中の値です(n が偶数なら真ん中 2 つの平均)。標本標準偏差は s = √(Σ(x − x̄)²/(n − 1))。z スコア z = (x − μ)/σ は、値が平均から標準偏差何個分離れているかを表します。
答え: z = −1.22
面積から z へ戻る:Φ(z) は z の左側の面積です。左側の裾の面積 A なら、表で Φ(z) = A となる z を見つけます。右側の裾の面積 A なら Φ(z) = 1 − A です。−z から z の間の中央の面積 A なら、各裾に (1 − A)/2 が残るので、Φ(z) = (1 + A)/2 です。値 x には x = μ + zσ を使います。
表の中で 0.1112 を見つけ、z を読み取ります。
答え: P = 0.7881
正規変数の和と差:X と Y が独立で正規分布に従うなら、X + Y と X − Y も正規分布に従います。平均は足したり引いたりします:E(X ± Y) = μX ± μY。分散は差の場合でも常に足します:Var(X ± Y) = σX² + σY²、したがって σ = √(σX² + σY²) です。標準偏差を直接足すことはありません。同じ分布に従う独立な n 個の合計は、平均 n·μ、標準偏差 σ·√n です。そのあとはいつもどおり標準化します:z = (x − 平均)/σ とし、Φ(z) を読み取ります。
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