agraph{5-1(1)} A + B = E A+B=E A + B = E と A B = O AB=O A B = O より A = A ( A + B ) = A 2 + A B = A 2 A=A(A+B)=A^2+AB=A^2 A = A ( A + B ) = A 2 + A B = A 2 なので A 2 = A A^2=A A 2 = A である。また B A = ( A + B ) A − A 2 = A − A = O , BA=(A+B)A-A^2=A-A=O, B A = ( A + B ) A − A 2 = A − A = O , さらに B 2 = ( A + B ) B − A B = B − O = B B^2=(A+B)B-AB=B-O=B B 2 = ( A + B ) B − A B = B − O = B となる。
agraph{5-1(2)} M = α A + β B M=\alpha A+\beta B M = α A + β B と E = A + B E=A+B E = A + B から M − β E = ( α − β ) A . M-\beta E=(\alpha-\beta)A. M − β E = ( α − β ) A . ここで α − β > 0 \alpha-\beta>0 α − β > 0 だから A = M − β E α − β , B = E − A = α E − M α − β . \displaystyle
A=\frac{M-\beta E}{\alpha-\beta},\qquad
B=E-A=\frac{\alpha E-M}{\alpha-\beta}. A = α − β M − β E , B = E − A = α − β α E − M .
agraph{5-1(3)} (1) の結果を用いると M 2 = ( α A + β B ) 2 = α 2 A + β 2 B , M^2=(\alpha A+\beta B)^2=\alpha^2A+\beta^2B, M 2 = ( α A + β B ) 2 = α 2 A + β 2 B , したがって M 2 − ( α + β ) M + α β E = O . M^2-(\alpha+\beta)M+\alpha\beta E=O. M 2 − ( α + β ) M + α β E = O . 一方、与えられた M M M を直接掛けると M 2 = ( 17 16 − 8 − 7 ) = 4 M − 3 E . M^2=\begin{pmatrix}17&16\\-8&-7\end{pmatrix}=4M-3E. M 2 = ( 17 − 8 16 − 7 ) = 4 M − 3 E . よって ( 4 − α − β ) M + ( α β − 3 ) E = O . (4-\alpha-\beta)M+(\alpha\beta-3)E=O. ( 4 − α − β ) M + ( α β − 3 ) E = O . 左辺の ( 1 , 2 ) (1,2) ( 1 , 2 ) 成分から 4 ( 4 − α − β ) = 0 4(4-\alpha-\beta)=0 4 ( 4 − α − β ) = 0 、ゆえに α + β = 4 \alpha+\beta=4 α + β = 4 である。( 1 , 1 ) (1,1) ( 1 , 1 ) 成分から 5 ( 4 − α − β ) + α β − 3 = 0 5(4-\alpha-\beta)+\alpha\beta-3=0 5 ( 4 − α − β ) + α β − 3 = 0 なので α β = 3 \alpha\beta=3 α β = 3 となる。従って α , β \alpha,\beta α , β は t 2 − 4 t + 3 = 0 t^2-4t+3=0 t 2 − 4 t + 3 = 0 の二根 1 , 3 1,3 1 , 3 であり、α > β \alpha>\beta α > β より α = 3 , β = 1 \alpha=3,\beta=1 α = 3 , β = 1 である。 A = M − E 2 = ( 2 2 − 1 − 1 ) , B = 3 E − M 2 = ( − 1 − 2 1 2 ) . \displaystyle
A=\frac{M-E}{2}=\begin{pmatrix}2&2\\-1&-1\end{pmatrix},\qquad
B=\frac{3E-M}{2}=\begin{pmatrix}-1&-2\\1&2\end{pmatrix}. A = 2 M − E = ( 2 − 1 2 − 1 ) , B = 2 3 E − M = ( − 1 1 − 2 2 ) .
agraph{5-1(4)} M = 3 A + B M=3A+B M = 3 A + B で、A 2 = A , B 2 = B , A B = B A = O A^2=A,\ B^2=B,\ AB=BA=O A 2 = A , B 2 = B , A B = B A = O である。n = 1 n=1 n = 1 で M n = 3 n A + B M^n=3^nA+B M n = 3 n A + B と成り立ち、これが成り立つとき M n + 1 = ( 3 n A + B ) ( 3 A + B ) = 3 n + 1 A + B M^{n+1}=(3^nA+B)(3A+B)=3^{n+1}A+B M n + 1 = ( 3 n A + B ) ( 3 A + B ) = 3 n + 1 A + B となるから、帰納的に n ≧ 1 n\geq1 n ≧ 1 で M n = 3 n A + B M^n=3^nA+B M n = 3 n A + B である。従って M n = ( 2 ⋅ 3 n − 1 2 ⋅ 3 n − 2 − 3 n + 1 − 3 n + 2 ) . M^n=\begin{pmatrix}2\cdot3^n-1&2\cdot3^n-2\\-3^n+1&-3^n+2\end{pmatrix}. M n = ( 2 ⋅ 3 n − 1 − 3 n + 1 2 ⋅ 3 n − 2 − 3 n + 2 ) .
agraph{5-2(1)} 点 ( x , y ) (x,y) ( x , y ) から F 1 , F 2 F_1,F_2 F 1 , F 2 までの距離をそれぞれ r 1 , r 2 r_1,r_2 r 1 , r 2 とする。条件は r 1 + r 2 = 2 a r_1+r_2=2a r 1 + r 2 = 2 a である。また r 1 2 − r 2 2 = ( ( x + 1 ) 2 + y 2 ) − ( ( x − 1 ) 2 + y 2 ) = 4 x r_1^2-r_2^2=((x+1)^2+y^2)-((x-1)^2+y^2)=4x r 1 2 − r 2 2 = (( x + 1 ) 2 + y 2 ) − (( x − 1 ) 2 + y 2 ) = 4 x だから、r 1 − r 2 = 2 x / a r_1-r_2=2x/a r 1 − r 2 = 2 x / a となり、r 1 = a + x / a r_1=a+x/a r 1 = a + x / a である。これを r 1 2 = ( x + 1 ) 2 + y 2 r_1^2=(x+1)^2+y^2 r 1 2 = ( x + 1 ) 2 + y 2 に代入して整理すると a 2 − 1 a 2 x 2 + y 2 = a 2 − 1 , \displaystyle
\frac{a^2-1}{a^2}x^2+y^2=a^2-1, a 2 a 2 − 1 x 2 + y 2 = a 2 − 1 , すなわち x 2 a 2 + y 2 a 2 − 1 = 1. \displaystyle
\frac{x^2}{a^2}+\frac{y^2}{a^2-1}=1. a 2 x 2 + a 2 − 1 y 2 = 1. 逆に、この式を満たせば ∣ x ∣ ≦ a |x|\leq a ∣ x ∣ ≦ a であり、a ± x / a ≧ 0 a\pm x/a\geq0 a ± x / a ≧ 0 である。式を用いて距離の二乗を計算すると r 1 = a + x / a , r 2 = a − x / a r_1=a+x/a,\ r_2=a-x/a r 1 = a + x / a , r 2 = a − x / a となるので、その和は 2 a 2a 2 a である。従って求める楕円の方程式は上式である。
agraph{5-2(2)} t = a 2 t=a^2 t = a 2 とおくと t > 1 t>1 t > 1 である。直線 y = 2 − x y=2-x y = 2 − x を楕円に代入すると ( 2 t − 1 ) x 2 − 4 t x + 5 t − t 2 = 0. (2t-1)x^2-4tx+5t-t^2=0. ( 2 t − 1 ) x 2 − 4 t x + 5 t − t 2 = 0. 接するためにはこの二次方程式の判別式が 0 0 0 であるから 16 t 2 − 4 ( 2 t − 1 ) ( 5 t − t 2 ) = 0 , 16t^2-4(2t-1)(5t-t^2)=0, 16 t 2 − 4 ( 2 t − 1 ) ( 5 t − t 2 ) = 0 , t ( 2 t − 5 ) ( t − 1 ) = 0. t(2t-5)(t-1)=0. t ( 2 t − 5 ) ( t − 1 ) = 0. t > 1 t>1 t > 1 より t = 5 / 2 t=5/2 t = 5/2 、従って a = 5 / 2 a=\sqrt{5/2} a = 5/2 である。重解は x = 4 t 2 ( 2 t − 1 ) = 5 4 , \displaystyle
x=\frac{4t}{2(2t-1)}=\frac54, x = 2 ( 2 t − 1 ) 4 t = 4 5 , ゆえに y = 2 − x = 3 / 4 y=2-x=3/4 y = 2 − x = 3/4 であり、P = ( 5 / 4 , 3 / 4 ) P=(5/4,3/4) P = ( 5/4 , 3/4 ) である。代入確認では x 2 / a 2 = 5 / 8 x^2/a^2=5/8 x 2 / a 2 = 5/8 、y 2 / ( a 2 − 1 ) = 3 / 8 y^2/(a^2-1)=3/8 y 2 / ( a 2 − 1 ) = 3/8 となり、和は 1 1 1 である。
agraph{5-2(3)} 接線は x + y = 2 x+y=2 x + y = 2 で傾き − 1 -1 − 1 だから、点 P P P を通る法線の傾きは 1 1 1 である。その方程式は y − 3 4 = x − 5 4 , y = x − 1 2 \displaystyle
y-\frac34=x-\frac54,\qquad y=x-\frac12 y − 4 3 = x − 4 5 , y = x − 2 1 であり、x x x 軸との交点は Q = ( 1 / 2 , 0 ) Q=(1/2,0) Q = ( 1/2 , 0 ) である。距離を計算すると P F 1 = 3 10 4 , P F 2 = 10 4 , Q F 1 = 3 2 , Q F 2 = 1 2 . \displaystyle
PF_1=\frac{3\sqrt{10}}4,\quad PF_2=\frac{\sqrt{10}}4,
\quad QF_1=\frac32,\quad QF_2=\frac12. P F 1 = 4 3 10 , P F 2 = 4 10 , Q F 1 = 2 3 , Q F 2 = 2 1 . 従って両比は 3 3 3 で等しい。
agraph{5-3(1)--(3)} 原文が述べるのは、ある日に生存する各個体について、翌日の生存確率が他個体の数に左右されず p p p であることまでである。異なる個体の翌日の生存事象が独立であるとは述べられていない。そのため、個体数が複数の場合、全員が死亡する同時確率はこの条件だけからは決まらない。
この不足は、次の二つのモデルを比べれば分かる。第一のモデルでは、各日に生存中の各個体が互いに独立に確率 p p p で翌日も生存する。このとき各個体が第 k k k 日まで生存する確率は p k − 1 p^{k-1} p k − 1 であり、 P ( X 2 = 0 ) = ( 1 − p ) n , P ( X 3 = 0 ) = ( 1 − p 2 ) n , P(X_2=0)=(1-p)^n,\qquad P(X_3=0)=(1-p^2)^n, P ( X 2 = 0 ) = ( 1 − p ) n , P ( X 3 = 0 ) = ( 1 − p 2 ) n , また P ( X k > 0 , X k + 1 = 0 ) = P ( X k + 1 = 0 ) − P ( X k = 0 ) = ( 1 − p k ) n − ( 1 − p k − 1 ) n . P(X_k>0,\ X_{k+1}=0)
=P(X_{k+1}=0)-P(X_k=0)
=(1-p^k)^n-(1-p^{k-1})^n. P ( X k > 0 , X k + 1 = 0 ) = P ( X k + 1 = 0 ) − P ( X k = 0 ) = ( 1 − p k ) n − ( 1 − p k − 1 ) n .
第二のモデルでは、毎日、生存個体が一匹以上いれば一つの共通試行を行い、確率 p p p でその日に生存している全個体が翌日も生存し、確率 1 − p 1-p 1 − p で全個体が死亡するとする。各個体の翌日生存確率は、他個体の数にかかわらず p p p であり、原文の性質を満たす。しかしこのモデルでは P ( X 2 = 0 ) = 1 − p , P ( X 3 = 0 ) = 1 − p 2 , P(X_2=0)=1-p,\qquad P(X_3=0)=1-p^2, P ( X 2 = 0 ) = 1 − p , P ( X 3 = 0 ) = 1 − p 2 , P ( X k > 0 , X k + 1 = 0 ) = p k − 1 ( 1 − p ) . P(X_k>0,\ X_{k+1}=0)=p^{k-1}(1-p). P ( X k > 0 , X k + 1 = 0 ) = p k − 1 ( 1 − p ) . n ≧ 2 n\geq2 n ≧ 2 かつ 0 < p < 1 0<p<1 0 < p < 1 では一般に第一のモデルの値と異なる。よって三問とも原文の条件だけでは一意な答えを持たず、上記の積の式は個体間・日ごとの独立性を追加した場合に限る。n = 1 n=1 n = 1 の場合に限れば三問の値はそれぞれ 1 − p , 1 − p 2 , p k − 1 ( 1 − p ) 1-p,1-p^2,p^{k-1}(1-p) 1 − p , 1 − p 2 , p k − 1 ( 1 − p ) となる。
agraph{5-4(1)(a)} 確率密度の積分は 1 1 1 だから ∫ − 1 0 ( x + k ) d x + ∫ 0 1 ( − x + k ) d x = 2 k − 1 = 1 , \displaystyle
\int_{-1}^0(x+k)\,dx+\int_0^1(-x+k)\,dx=2k-1=1, ∫ − 1 0 ( x + k ) d x + ∫ 0 1 ( − x + k ) d x = 2 k − 1 = 1 , 従って k = 1 k=1 k = 1 である。平均は E [ X ] = ∫ − 1 0 x ( x + 1 ) d x + ∫ 0 1 x ( − x + 1 ) d x = − 1 6 + 1 6 = 0. \displaystyle
E[X]=\int_{-1}^0x(x+1)\,dx+\int_0^1x(-x+1)\,dx
=-\frac16+\frac16=0. E [ X ] = ∫ − 1 0 x ( x + 1 ) d x + ∫ 0 1 x ( − x + 1 ) d x = − 6 1 + 6 1 = 0.
agraph{5-4(1)(b)} k = 1 k=1 k = 1 と対称性から P ( − 0.5 ≦ X ≦ 0.5 ) = 2 ∫ 0 1 / 2 ( 1 − x ) d x = 2 ( 1 2 − 1 8 ) = 3 4 . \displaystyle
P(-0.5\leq X\leq0.5)=2\int_0^{1/2}(1-x)\,dx
=2\left(\frac12-\frac18\right)=\frac34. P ( − 0.5 ≦ X ≦ 0.5 ) = 2 ∫ 0 1/2 ( 1 − x ) d x = 2 ( 2 1 − 8 1 ) = 4 3 .
agraph{5-4(2)(a)} 無作為標本の各値の平均は m m m 、分散は σ 2 \sigma^2 σ 2 である。標本平均は各値の和を n n n で割ったものなので、平均は m m m 、分散は n σ 2 / n 2 = σ 2 / n n\sigma^2/n^2=\sigma^2/n n σ 2 / n 2 = σ 2 / n である。従って大きな n n n での近似分布 N ( x , y ) N(x,y) N ( x , y ) では x = m , y = σ 2 n . \displaystyle
x=m,\qquad y=\frac{\sigma^2}{n}. x = m , y = n σ 2 .
agraph{5-4(2)(b)} 標本平均の平均は 50 50 50 、標準偏差は 20 / 100 = 2 20/\sqrt{100}=2 20/ 100 = 2 である。従って P ( 46 ≦ X ‾ ≦ 52 ) = P ( − 2 ≦ Z ≦ 1 ) = P ( Z ≦ 1 ) − P ( Z ≦ − 2 ) = 1 − 0.1587 − 0.0228 = 0.8185. P(46\leq\overline X\leq52)=P(-2\leq Z\leq1)
=P(Z\leq1)-P(Z\leq-2)
=1-0.1587-0.0228=0.8185. P ( 46 ≦ X ≦ 52 ) = P ( − 2 ≦ Z ≦ 1 ) = P ( Z ≦ 1 ) − P ( Z ≦ − 2 ) = 1 − 0.1587 − 0.0228 = 0.8185.