下位ページ †
リンク †
行列微分 †
test.pdf
- 行列微分って何に使うの
- 誤植多い，特にvecDF(X) = DF(X)d(vecX) はd(vec f(X)) = DF(X)d(vec X)の間違い．(28) f(X)=は嘘．(32)二行くっついてる．detの微分がない．
多様体 †
多様体の基礎、ところたんおすすめ
http://www.math.titech.ac.jp/~kawahira/courses/kiso.html
高校数学 †
基本 †
整数論 †
多項式 †
- 平方完成
- 因数分解
- 「有理数の解があるならば、それは±定数項/最高次係数になる」が超便利。片っ端から k を代入して 0 になったら x - k を因数に持つ
- わからんかったら x = 10 を代入するのがおすすめ。x^(4)+9x^(3)+16x^(2)-x-3 when x=10 = 20587 = 7 * 17 * 173 = 119 * 173 なので、多分 (x^2 + 2 x - 1) * (x^2 + 7 x + 3)
- 複素数の回転が分かっていると三角関数を介して楽に計算ができることがある (例: x^3 - 2 = 0, 0 度を 3 回の操作で実現するなら ∠60度, ∠120度, 大きさは 2 の三重根)
- カルダノの公式は導出が綺麗で面白いが、使わないといけない場合は解が無理数・複素数・複素数もしくは無理数・無理数・無理数の場合に限るので、カルダノの公式を使ってくださいという文脈以外で使い道はない
- 多項間漸化式
- (a_n, a_{n+1}, a_{n+2})などのベクトルを作るのが典型
- 多変数漸化式
- (x, y, xy, x^2, y^2)などのベクトルを作るのが典型
数列 †
- 特性方程式
- k項間漸化式のモードを全列挙できる（なので、k項間漸化式以外には使えない）
- 特性方程式という名前が付いている理由は、行列の対角化（その途中で行列の特性方程式を解く）を利用した解法から自然と出てくるから。
- 証明: (a_n, a_{n+1}, a_{n+2})などのベクトルでの漸化式に変換すると、特性方程式は det(λI-A) と一致する。A^n = P D^n P の対角化を考えると、λが対角に並んだ D の n 乗に、何らかの定数行列がかけられたものになる。
微分 †
数列 †
- Σはずらして引いてをすれば大体証明できる
- Σk^2 の証明は Σk(k-1)+k のようにする
積分 †
- 変数変換表を作るのが大事。
- King Property
- 三角関数と相性がいい（変換後に変な関数にならないがち）
- 元の関数+King Propertyで変換したもの、とするといい感じに式変形が進むことがある
ベクトル †
- 単位ベクトルとの内積はその方向の距離測定に相当する。
最小・最大・軌跡 †
- 不等式 >= を示して = を満たすものを一例見つければそれが最小（例: 相加相乗）
- 順像法
- 逆像法
- 対応するパラメータの存在を確認する。つまり、∃t in R y = 2 t x - t^2 を解く
極限 †
- ロピタルの定理は受験の文脈では検算くらいにしか使えない
- 0/0型のロピタルの定理は比較的簡単に証明できるが、∞/∞の証明はεΔ論法を要求する
- 「lim の結果が 0, ±∞」「あるΔを取ってきて全ての x in (a-Δ, a+Δ) \ {a} で g'(x) != 0」「lim f' / g' が収束する」の三つが必要で、特に二個目が非自明（f(x)=x+sinxcosx,g(x)=e^sinx (x+sinxcosx) が反例）
数え上げ・確率 †
- 同様に確からしく分割できているか不安になるので、組み合わせ/組み合わせとかはしないで、最小単位で分割することをおすすめする
- x+y+z=5の非負整数解を棒と玉による数え上げでできるのはすごい
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