2020年12月16日 星期三

印度理工學院聯合入學考試(IIT JEE),2018,Advanced,Paper 1,三角函數疊合

Question 13 

(原文)

Let $a, b, c$ be three non-zero real numbers such that the equation
$$\sqrt{3} a \cos x + 2b \sin x = c, x \in \left[ -\frac{\pi}{2}, \frac{\pi}{2} \right],$$
has two distinct real roots $\alpha$ and $\beta$ with $\alpha + \beta = \frac{\pi}{3}$. Then the value of $\frac{b}{a}$ is ?

(中譯)

a, b, c皆為非零實數,已知x的方程式
$$\sqrt{3} a \cos x + 2b \sin x = c,$$
在$\left[ -\frac{\pi}{2}, \frac{\pi}{2} \right]$的範圍中有相異兩解$\alpha, \beta$,且$\alpha + \beta = \frac{\pi}{3}$,求$\frac{b}{a}$之值。

Solution

因為$\alpha, \beta$相異,所以可以假設$\alpha < \beta$,於是$-\frac{\pi}{2} \le \alpha < \beta \le \frac{\pi}{2}$,故$\alpha$與$\beta$不可能是同界角。

利用三角函數疊合公式,我們可將題目的方程式化為
$$\sqrt{\left( \sqrt{3}a \right)^2 + \left( 2b \right)^2} \left( \sin x \frac{2b}{\sqrt{\left( \sqrt{3}a \right)^2 + \left( 2b \right)^2}} + \cos x \frac{\sqrt{3} a}{\sqrt{\left( \sqrt{3}a \right)^2 + \left( 2b \right)^2}} \right) = c,$$
$$\sin \left( x + \theta \right) = \frac{c}{\sqrt{3a^2 + 4b^2}},$$
其中$\theta$滿足$\cos \theta = \frac{2b}{\sqrt{3a^2 + 4b^2}}, \sin \theta = \frac{\sqrt{3} a}{\sqrt{3a^2 + 4b^2}}$。將$\alpha, \beta$代回,於是有
$$\sin \left( \alpha + \theta \right) = \sin \left( \beta + \theta \right).$$
因為$\alpha, \beta$不為同位角,所以
$$\alpha + \theta = \pi - (\beta + \theta) + n \cdot 2\pi, n \in \mathbb{Z}.$$
化簡得
$$2 \theta = \frac{2\pi}{3} + n \cdot 2\pi.$$
於是
$$\cos 2\theta = \cos \frac{2\pi}{3} = \frac{-1}{2}, \sin 2\theta = \sin \frac{2\pi}{3} = \frac{\sqrt{3}}{2}.$$
利用二倍角公式,得到
$$\left( \frac{2b}{\sqrt{3a^2 + 4b^2}} \right)^2 - \left( \frac{\sqrt{3} a}{\sqrt{3a^2 + 4b^2}} \right)^2 = \frac{-1}{2}$$
$$2 \cdot \frac{\sqrt{3} a}{\sqrt{3a^2 + 4b^2}} \cdot \frac{2b}{\sqrt{3a^2 + 4b^2}} = \frac{\sqrt{3}}{2}.$$

我們可得$a, b$同號,且

$$2\left( 4b^2 - 3a^2 \right) = -\left( 3a^2 + 4b^2 \right)$$
$$8ab = 3 \left( 3a^2 + 4b^2 \right),$$
得到
$$8ab = 6a^2 - 8b^2.$$
於是
$$(3a + 2b)(a - 2b) = 0.$$
由$a, b$同號得$a = 2b$,於是
$$\frac{b}{a} = \frac{b}{2b} = \frac{1}{2}.$$
(解答終了)

附記:

本文承連威翔先生指正部分打字錯誤,特此感謝。

2020年10月27日 星期二

披著對數律運算的一道因倍數問題

        朋友Dora Wang傳來一道題目: 

若$12\log_{n} 144$為正整數,則符合條件的正整數n的個數有幾個?

抱怨她學校老師的解法根本不是人想得到的,很機掰。

        下面我嘗試給出一個比較「正常人可以想到」、「不機掰」的做法。

        首先,根據題目條件,我們可以假定$12\log_{n} 144 =$正整數m。然後根據換底公式有
$$12 \cdot \frac{\log 144}{\log n} = m.$$
接著得到
$$12 \cdot \log 144 = m \cdot \log n$$
然後由對數律中的「次方律」,得
$$\log 144^{12} = \log n^m,$$
比較真數(左右消去log)可得
$$144^{12} = n^m.$$
將144進行質因數分解,上式可改為
\begin{eqnarray*} n^m &=& \left( 2^4 \times 3^2 \right)^{12} \\ &=& 2^{48} \times 3^{24}. \end{eqnarray*}
接著我們就是要想辦法將$2^{48} \times 3^{24}$改寫成$n^m$的形式。所以
\begin{eqnarray*}2^{48} \times 3^{24} &=& \left( 2^{48} \times 3^{24} \right)^1 \\ &=& \left( 2^{24} \times 3^{12} \right)^2 \\ &=& \left( 2^{16} \times 3^{8} \right)^3 \\ &=& \cdots \\ &=& \left( 2^{2} \times 3^{1} \right)^{24}. \end{eqnarray*}
於是我們可以發現:m必為48與24的公因數,而m有多少個,n就跟著有多少個。因為48與24的最大公因數為24,而$24 = 2^3 \times 3$,所以24一共有$(3 + 1) \times (1 + 1) = 8$個因數,所以m有8個,n也就有8個

附:學校老師給的解法

紅筆部分第二行、第二個等號的分母,想法確實有點跳。我很不欣賞!就是這樣的老師與解法,才讓學生們感到「數學很困難」、「數學不是人想的」。

2020年9月28日 星期一

Shankar,基礎物理,PHYS 200,Problem Set I, #4

題目原文 

[Difficult] Ball A is dropped from rest from a building of height H exactly when ball B is thrown up vertically. When they collide A has double the speed of B. If the collision occurs at height h what is h/H

Hint: Write equations for heights $y_A, y_B$ and velocities $v_A$ and $v_B$. What can you say about these at the time of the collision?

題目翻譯

[難題] 球A從高度為H的建築物自由落下之際,地面上的球B正好同時垂直上拋。 兩球在高度h的位置相撞,撞擊時A的速率是B的兩倍,則h/H是多少?

提示:分別對高度$y_A, y_B$以及速度$v_A$和$v_B$寫出方程式。在發生碰撞時,你有什麼結論?

我的解答

首先寫出$y_A$與$y_B$:
$$y_A(t) = H + 0t - \frac{1}{2}gt^2,$$
$$y_B(t) = 0 + v_B(0)t - \frac{1}{2}gt^2.$$
假定在時刻$t^*$時發生碰撞,利用A球的位置函數,得
$$h = H - \frac{1}{2}g{t^*}^2.$$
解出$t^* = \sqrt{\frac{2(H - h)}{g}}$。代入B球的位置函數,可以解出B球上拋的初始速度:
$$h = v_B(0) \cdot \sqrt{\frac{2(H - h)}{g}} - \frac{1}{2}g\cdot \left( \sqrt{\frac{2(H - h)}{g}} \right)^2,$$
$$v_B(0) = \sqrt{\frac{g}{2(H - h)}}H.$$
到目前為止都還沒用到題目的另個條件「撞擊時A的速率是B的兩倍」,現在來使用它。寫出$v_A$與$v_B$:
$$v_A(t) = 0 - gt,$$
$$v_B(t) = \sqrt{\frac{g}{2(H - h)}}H - gt.$$
代入撞擊時刻$t^* = \sqrt{\frac{2(H - h)}{g}}$,得
$$\left| 0 - g \cdot \sqrt{\frac{2(H - h)}{g}} \right| = 2 \times \left| \sqrt{\frac{g}{2(H - h)}}H - g \cdot \sqrt{\frac{2(H - h)}{g}} \right|.$$
(注意左式絕對值內的式子必為負,右式絕對值內的式子必為正)化簡可得
$$\frac{h}{H} = \frac{2}{3}.$$

Shankar的解答

2020年9月11日 星期五

11. n次單位根的本原根(Primitive n-th Roots of Unity)

重點提要

定義:若某個n次單位根所有正整數乘冪中,可化為1的最小次數為n,則稱該單位根為本原單位根(primitive)。

規約:$R = \cos \frac{2\pi}{n} + i \sin \frac{2\pi}{n}$。(式(7),第10節)

事實:1的所有n次單位根有:$R, R^2, \cdots, R^n$。(第10節)

定理1的n次單位根$R, R^2, \cdots, R^n$中,$R^k$為本原單位根若且唯若指數kn互質

習題4

1. Show that the primitive cube roots of unity are $\omega$ and $\omega^2$.

2. For $R$ given by (7), prove that the primitive nth roots of unity are

    (i) for $n = 6$, $R, R^5$;
    (ii) for $n = 8$, $R, R^3, R^5, R^7$;
    (iii) for $n = 12$, $R, R^5, R^7, R^{11}$.

3. When n is a prime, prove that any nth root of unity, other than 1, is primitive.

4. Let $R$ be a primitive nth root (7) of unity, where n is a product of two different primes p and q. Show that $R, \cdots, R^n$ are primitive with the exception of $R^p, R^{2p}, \cdots, R^{qp}$, whose qth power are unity, and $R^q, R^{2q}, \cdots, R^{pq}$, whose pth power are unity. These two sets of exceptions have only $R^{qp}$ in common. Hence there are exactly $pq - p - q + 1$ primitive nth roots of unity.

5. Find the number of primitive nth roots of unity if n is a square of a prime p.

6. Extend Ex. 4 to the case in which n is a product of three distinct primes.

7. If $R$ is a primitive 15th root (7) of unity, verify that $R^3, R^5, R^9, R^{12}$ are the primitive fifth roots of unity, and $R^5$ and $R^{10}$ are the primitive cube roots of unity. Show that their eight products by pairs give all the primitive 15th roots of unity.

8. If $\rho$ is any primitive nth root of unity, prove that $\rho, \rho^2, \cdots, \rho^n$ are distinct and give all the nth roots of unity. Of these show that $\rho^k$ is a primitive nth root of unity if and only if k is relatively prime to n.

9. Show that the six primitive 18th roots of unity are the negative of the primitive ninth roots of unity.

習題解答

1. $n = 3, R = \cos \frac{2\pi}{3} + i \sin \frac{2\pi}{3}, \omega = R = \cos \frac{2\pi}{3} + i \sin \frac{2\pi}{3}, \omega = R$。由定理可知,本原單位根有$R^1, R^2$,亦即$\omega, \omega^2$。

2. (i) 不小於6而與6互質的數有1, 5。
    (ii) 不小於8而與8互質的數有1, 3, 5, 7。
    (iii) 不小於12而與12互質的數有1, 5, 7, 11。

3. 不小於質數p而與質數p互質的數有$p - 1$個。

4. #(1的$n = pq$次本原單位根) 
= #(不小於pq且與pq互質的數) 
= n $-$ #(不小於pq且與pq不互質的數) 
= n $-$ #(不小於pqp的倍數或q的倍數) 
= n $- \left( \lfloor {\frac{pq}{p}} \rfloor + \lfloor {\frac{pq}{q}} \rfloor - 1 \right)$ 
= $n - (q + p - 1)$ 
= $pq - p - q + 1$ 
= $(p - 1)(q - 1)$ 。

5. #(1的$n = p^2$次本原單位根)
= #(不小於$p^2$且與$p^2$互質的數)
= $p^2 -$ #(不小於$p^2$且與$p^2$不互質的數)
= $p^2 - $ #(不小於$p^2$,p的倍數或$p^2$的倍數)
= $p^2 - \left( \lfloor \frac{p^2}{p} \rfloor + \lfloor \frac{p^2}{p^2} \rfloor - 1 \right)$
= $p^2 - p - 1 + 1$
= $p(p - 1)$

6. 命$n = pqr$。
#(1的$n = pqr$次本原單位根) 
= #(不小於pqr且與pqr互質的數) 
pqr $-$ #(不小於pqr且與pqr不互質的數) 
pqr $-$ #(不小於pqp的倍數或q的倍數或r的倍數) 
pqr $- \left( \lfloor {\frac{pqr}{p}} \rfloor + \lfloor {\frac{pqr}{q}} \rfloor  + \lfloor {\frac{pqr}{r}} \rfloor - \lfloor {\frac{pqr}{pq}} \rfloor - \lfloor {\frac{pqr}{pr}} \rfloor - \lfloor {\frac{pqr}{qr}} \rfloor +  \lfloor {\frac{pqr}{pqr}} \rfloor \right)$ 
= $pqr - (qr + pr + pq - r - q - p + 1)$ 
= $(p - 1)(q - 1)(r - 1)$ 。

7. $R = \cos \frac{2\pi}{15} + i \sin \frac{2\pi}{15}$。
$R^3 = \cos \frac{2\pi}{5} + i \sin \frac{2\pi}{5} = \left( \cos \frac{2\pi}{5} + i \sin \frac{2\pi}{5} \right)^1$,
$R^6 = \cos \frac{4\pi}{5} + i \sin \frac{4\pi}{5} = \left( \cos \frac{2\pi}{5} + i \sin \frac{2\pi}{5} \right)^2$,
$R^9 = \cos \frac{6\pi}{5} + i \sin \frac{6\pi}{5} = \left( \cos \frac{2\pi}{5} + i \sin \frac{2\pi}{5} \right)^3$,
$R^{12} = \cos \frac{8\pi}{5} + i \sin \frac{8\pi}{5} = \left( \cos \frac{2\pi}{5} + i \sin \frac{2\pi}{5} \right)^4$.
與5互質的數:1, 2, 3 ,4。

$R^5 = \cos \frac{2\pi}{3} + i \sin \frac{2\pi}{3} = \left( \cos \frac{2\pi}{3} + i \sin \frac{2\pi}{3} \right)^1$,
$R^{10} = \cos \frac{4\pi}{3} + i \sin \frac{4\pi}{3} = \left( \cos \frac{2\pi}{3} + i \sin \frac{2\pi}{3} \right)^2$.
與3互質的數:1, 2。

$R^3 \times R^5 = R^8$,
$R^3 \times R^{10} = R^{13}$,
$R^6 \times R^5 = R^{11}$,
$R^6 \times R^{10} = R^{16} = R^1$,
$R^9 \times R^5 = R^{14}$,
$R^9 \times R^{10} = R^{19} = R^4$,
$R^{12} \times R^5 = R^{17} = R^2$,
$R^{12} \times R^{10} = R^{22} = R^7$,
與15互質的數:1, 2, 4, 7, 8, 11, 13, 14。

8. 因為$\rho$是本原單位根,所以存在正整數a滿足$1 \le a \le n$且$\gcd (a, n) = 1$使得$\rho = R^a$,其中$R = \cos \frac{2\pi}{n} + i \sin \frac{2\pi}{n}$。

於是$\{ \rho, \rho^2, \cdots, \rho^n \} = \{ R^a, R^{2a}, \cdots, R^{na} \}$。任取兩相異正整數$k, j$滿足$1 \le k < j \le n$。若$\rho^j = \rho^k$,即$R^{ja} = R^{ka}$,則有$\cos \frac{2ja\pi}{n} + i \sin \frac{2ja\pi}{n} = \cos \frac{2ka\pi}{n} + i \sin \frac{2ka\pi}{n}$。因此$\frac{2ja\pi}{n}$與$\frac{2ka\pi}{n}$為同界角,得$j - k$為n的倍數。然而$1 \le j-k \le n$,所以$j - k$不可能是n的倍數。這意味著$R^a, R^{2a}, \cdots, R^{na}$完全相異。

因$\left( \rho^k \right)^n = \left( \rho^n \right)^k = 1^k = 1$,所以$\{ \rho, \rho^2, \cdots, \rho^n \}$是1的n次單位根。

假定$\rho^k$是本原根,由前文$\rho$與$R$的關係,得$R^{ak}$是本原根。再由定理可知$\gcd (ak, n) = 1$。因為$\gcd (a, n) = 1$,所以$\gcd (k, n) = 1$。

假定kn互質,則$\gcd (ak, n) = 1$,故$R^{ak}$是本原根,即$\rho^k$是本原根。

9. $n = 18$,與18互質的數有1, 5, 7, 11, 13, 17。取$R_{18} = \cos \frac{2\pi}{18} + i \sin \frac{2\pi}{18}$。

$R_{18}^1 = \cos \frac{2\pi}{18} + i \sin \frac{2\pi}{18} = \cos \frac{\pi}{9} + i \sin \frac{\pi}{9}$,
$R_{18}^5 = \cos \frac{5\pi}{9} + i \sin \frac{5\pi}{9}$,
$R_{18}^7 = \cos \frac{7\pi}{9} + i \sin \frac{7\pi}{9}$,
$R_{18}^{11} = \cos \frac{11\pi}{9} + i \sin \frac{11\pi}{9}$,
$R_{18}^{13} = \cos \frac{13\pi}{9} + i \sin \frac{13\pi}{9}$,
$R_{18}^{17} = \cos \frac{17\pi}{9} + i \sin \frac{17\pi}{9}$.

$n = 9$,與9互質的數有1, 2, 4, 5, 7, 8。取$R_{9} = \cos \frac{2\pi}{9} + i \sin \frac{2\pi}{9}$。

$R_{9}^1 = \cos \frac{2\pi}{9} + i \sin \frac{2\pi}{9}$,
$R_{9}^2 = \cos \frac{4\pi}{9} + i \sin \frac{4\pi}{9}$,
$R_{9}^4 = \cos \frac{8\pi}{9} + i \sin \frac{8\pi}{9}$,
$R_{9}^5 = \cos \frac{10\pi}{9} + i \sin \frac{10\pi}{9}$,
$R_{9}^7 = \cos \frac{14\pi}{9} + i \sin \frac{14\pi}{9}$,
$R_{9}^8 = \cos \frac{16\pi}{9} + i \sin \frac{16pi}{9}$.

觀察幅角,有

$\frac{10\pi}{9} - \frac{\pi}{9} = \pi$,
$\frac{14\pi}{9} - \frac{5\pi}{9} = \pi$,
$\frac{16\pi}{9} - \frac{7\pi}{9} = \pi$,
$\frac{11\pi}{9} - \frac{2\pi}{9} = \pi$,
$\frac{13\pi}{9} - \frac{4\pi}{9} = \pi$,
$\frac{17\pi}{9} - \frac{8\pi}{9} = \pi$.

所以互為相反數。

2020年7月24日 星期五

一道關於整數部分、小數部分的題目

==問題==

已知n為正整數,$\sqrt{n}$為無理數,設$\sqrt{n}$的整數部分為a、小數部分為b,若a, b滿足$a^3 - 9ab + b^3 = 0$,試求出n值。

==解答==

    首先,因為b是小數部分,所以必有
$$0 \le b < 1.$$
於是$0 \le b^3 < 1$。代入題目條件的方程式$a^3 - 9ab + b^3 = 0$得到
$$a^3 - 9ab + b^3 \le b^3.$$
化簡得
\begin{eqnarray*}  a^3 - 9ab &\le& 0, \\ a(a^2 - 9b) &\le& 0.  \end{eqnarray*}
由於a是$\sqrt{n}$的整數部分,從而$a \ge 0$,故$a^2  - 9b \le 0$。那麼就有
$$a^2 \le 9b.$$
因為b是小數部分,必然小於1,所以
$$0 \le a^2 < 9.$$
同時開方可得
$$0 \le a < 3.$$
這意味著a的可能值為:0, 1, 2。

    接著,分別對a的可能值進行討論。

    若$a = 0$,代回題目條件的方程式,得
$$0^3 - 9 \cdot 0 \cdot b + b^3 = 0.$$
解出$b = 0$。於是$\sqrt{n} = a + b = 0 + 0 = 0$,即$n = 0$,不是正整數,不合。

    若$a = 1$,一樣代回題目條件的方程式,得
$$1^3 - 9 \cdot 1 \cdot b + b^3 = 0.$$
這是一個三次方程式,不容易解開,所以我們必須另闢蹊徑,採用估計法!改寫方程式可得
$$b^3 + 1 = 9b.$$
然後再次從$0 \le b < 1$出發,得$1 \le b^3 + 1 < 2$,再進行替換,得
\begin{eqnarray*}1 \le 9b < 2, \\ \frac{1}{9} \le b < \frac{2}{9}. \end{eqnarray*}
b用$\sqrt{n} - 1$替換掉,得
$$\frac{1}{9} \le \sqrt{n} - 1 < \frac{2}{9}.$$
解得
$$1 \frac{19}{81} \le n < 1 \frac{41}{81}.$$
然而不存在任何一個正整數n滿足此不等式,所以$a \ne 1$。

    若$a = 2$,仿照上面關於$a = 1$的計算,依序有
\begin{eqnarray*}  &2^3 - 9 \cdot 2 \cdot b + b^3 = 0,  \\  &b^3 + 8 = 18b, \\ &8 \le b^3 + 8 < 9,  \\  &8 \le 18b < 9,  \\  &\frac{8}{18} \le b < \frac{9}{18},  \\  &\frac{8}{18} \le \sqrt{n} - 2 < \frac{9}{18}, \\  &\frac{1936}{324} \le n < \frac{2025}{324}.  \end{eqnarray*}
其中$\frac{1936}{324} = 5.9\cdots, \frac{2025}{324} = 6.25$,從而解得$n = 6$
(解答結束)

==另解==

同事吳尚霖先生提供了另外一個比較簡潔的解法,簡要附註如下。

$$\sqrt{n} = a + b \Rightarrow b = \sqrt{n} - a.$$
代入題目條件之方程式,得
$$a^3 - 9 \cdot a \cdot (\sqrt{n} - a) + (\sqrt{n} - a)^3 = 0.$$
展開整理後,可得
$$F(a) + G(a) \cdot \sqrt{n} = 0$$
這樣形式的式子。由於a是整數,且$\sqrt{n}$為無理數,所以$F(a) = 0$且$G(a) = 0$,解之即得$n = 6$。
(解答結束)

註記:跟同事交流完彼此的解法之後,同事對我採用估計的手法來做感到不可思議...(他本來也有考慮用估計,但覺得不好做就沒做下去)這樣的差異多少反映出我做數學的風格與偏好...

2020年6月25日 星期四

數數(Counting)教學的四個方法

問題:從61數到87,共有幾個數?


方法

方法1:實際掰手指

方法2:直接相減,然後用比較小的數去判斷要加一還是減一。

方法3:引用高大上的排容原理,從61數到87,相當於從1數到87,然後再扣除1到60,所以是87個減掉60個。

方法4:(我最喜歡的方法) 平移 + 一一對應原理。眾所皆知,從1數到n,就有n個數。現在從61到87,使用平移,把61變成1,所以要減60,於是87跟著減60,那麼就有61對應1、62對應2、...、87對應27,而1到27共有27個數,因此本來問題的答案就是27個。

2020年6月19日 星期五

真的不宜評量嗎?

108課綱的高中數學課程,除了在高二的部分按照文、理組分為A、B兩版外,對於整整三年的課程安排架構,也打破了過去模塊式的章節安排。在這樣的情況之下,教師在進行評量時必須重新考慮所擬的題目是否符合學生當時所具備的知識,不能直接拿過去的陳題舊卷來使用。國家教育研究院出版的《12年國教數學領域課程手冊》中,除了對每條課綱進行解說外,也列舉了在評量方面不適宜的類型。實事求是,我們應該肯定國教院的用心,近乎手把手地指導第一線教師該如何教學與評量。然而,或許是集體工作的成果,手冊中的內容偶爾會出現不連貫的現象,顯而易見的理由應該是編撰者對於整套課程的設計並未瞭解透徹,部分規範文字在在顯示出編撰者想當然爾的樣貌,欠缺了現場教學的經驗,以致於將象牙塔中的想法硬是框到教學現場去,這顯然不是件好事。

以下茲舉一例作為討論。

在11年級A的課程內容中,條目F-11A-2正餘弦的疊合中,在「評量」欄目一處寫道:
撰寫此條目的作者如果要用三角函數的疊合來處理這道「不宜」的題目,猜想其作法大概是:令$\frac{1 - 6 \sin x}{3 + \cos x} = k$,然後整理為
$$k \cos x + 6 \sin x = 1 - 3k.$$
接下來利用疊合公式,可得
$$-\sqrt{k^2 + 36} \le 1 - 3k \le \sqrt{k^2 + 36}.$$
然後就可以找出$k$的最大值與最小值。(本作法感謝金門高中許淵智老師的討論指點)

然而,這道題目其實完全可以用高一所學的知識來處理。在10年級的課程內容中,有以下條目:
        G-10-2  直線方程式:涵蓋了「點到直線距離公式」。
        G-10-3  圓方程式
        G-10-4  直線與圓:涵蓋了「圓的切線方程式」。《手冊》在「教學斟酌」的欄目中稱
        「圓的參數式,依課程安排,講解極座標概念後,在適當處融入」。
        G-10-5  廣義角和極座標
所以,我們可以處理如下:
$$f(x) = \frac{1 - 6 \sin x}{3 + \cos x} = \frac{\frac{1}{6} - \sin x}{-3 - \cos x} \cdot (-6).$$
若取單位圓上的動點$P = (\cos x, \sin x)$,再取平面坐標上固定點$Q = \left( -3, \frac{1}{6} \right)$,於是
$$f(x) =  m_{\overline{PQ}} \cdot (-6).$$



由圖可看出
$$m_2 \le m_{\overline{PQ}} \le m_1,$$
其中$m_1, m_2$為過$Q$的切線的斜率。於是,我們假設切線方程式為$L: y - \frac{1}{6} = m(x + 3)$,再利用「點到直線距離公式」計算
$$d(O, L) = 1.$$
解出$m_1 = \frac{7}{24}, m_2 = \frac{-5}{12}$,得$(-6) \cdot \frac{-5}{12} \ge \frac{1 - 6 \sin x}{3 + \cos x} \ge (-6) \cdot \frac{7}{24}$,亦即所求最大值為$\frac{5}{2}$,最小值為$\frac{-7}{4}$。

以上的作法,充分的利用高一的知識,同時也展現了數形結合的美感。

這道題目雖然用三角函數疊合公式去求解可能略顯繁複,然而課程手冊直接安上「不宜」的標籤,我想不甚妥當,應該再補充指引本題適合放置的單元才是。

2020年6月16日 星期二

用反射法找出最短路徑

出處:Paul Lockhart, Measurement, Harvard University Press. Part 1, Section 25.

問題:Suppose two points lie between parallel lines. What is the shortest path from one to the other that hits both lines?

(中譯:假設有兩個點位於兩條平行線之間,請找出連接這兩點且經過兩條直線上各一點的最短路徑。)


解答

首先,為了描述方便,我們對圖上的線與點進行命名:


然後隨意在$L_1$與$L_2$上取兩個點$A$與$B$,並連接起來:


我們並不曉得$A, B$這兩個點是否滿足題目條件。將$P$點對$L_1$反射後得$P'$,將$Q$點對$L_2$反射後得$Q'$,同時也將路徑線段進行反射:


由反射的對稱性,此時有
$$\overline{PA} + \overline{AB} + \overline{BQ} = \overline{P'A} + \overline{AB} + \overline{BQ'}.$$
從圖可以看得出來,$\overline{P'A}, \overline{AB}, \overline{BQ'}$這三個線段所構成的路徑略顯歪曲,所以絕非最短路徑。

為取得最短直線路徑,我們可以連接$\overline{P'Q'}$:


此時設$\overline{P'Q'}$與$L_1$交於$C$,與$L_2$交於$D$,而$\overline{CD}$與$\overline{AB}$交於$K$:


根據「三角形兩邊和大於第三邊」的道理,顯然有
$$\begin{eqnarray*} \overline{P'A} + \overline{AB} + \overline{BQ'} &=& \left( \overline{P'A} + \overline{AK} \right) + \left( \overline{KB} + \overline{BQ'} \right) \\ &>& \overline{P'K} + \overline{KQ'} \\ &=& \overline{P'Q'}. \end{eqnarray*}$$
將路線反射回去到兩平行線之內,就得到


實線部分就是滿足題目所求的最短路徑。

整理:處理本題的步驟是

  1. 將起點與終點對平行線反射。
  2. 兩個反射點連接所得線段與本來平行線的交點就是所要求的點。


2020年6月15日 星期一

排列問題:派遣老師到外縣市研習

==問題==

學校想從7名教師中選派4人分別到台北市、台中市、台南市及高雄市等四個縣市參加研習,其中甲不到台北市,乙不到高雄市,請問共有多少種派遣的方案?

==解答==

先決定派遣的老師(組合),再決定前往的縣市。

按照選到的老師,分成以下4種情況:

Case 1:沒有甲,也沒有乙

$${5 \choose 4} \times 4! = 5 \times 24 = 120.$$

Case 2:有甲,但沒有乙

$${1 \choose 1} \times {5 \choose 3} \times {3 \choose 1} \times 3! = 1 \times 10 \times 3 \times 6 = 180.$$

Case 3:沒有甲,但有乙

$${1 \choose 1} \times {5 \choose 3} \times {3 \choose 1} \times 3! = 1 \times 10 \times 3 \times 6 = 180.$$

Case 4:有甲,也有乙

首先決定老師:${2 \choose 2} \times {5 \times 2} = 1 \times 10 = 10$。

先針對這10種情況的其中1種討論。

命事件$A = \{ \text{甲排首} \}, B = \{ \text{乙排首} \}$。

所求為
$$\begin{eqnarray*} n(A' \cap B') &=& n[(A \cup B)'] \\ &=& n(U) - n(A \cup B) \\ &=& 4! - [n(A) + n(B) - n(A \cap B)] \\ &=& 24 - [1 \times 3! + 1 \times 3! - 1 \times 1 \times 2!] \\ &=& 24 - 6 - 6 + 2 \\ &=& 14. \end{eqnarray*}$$

所以Case 4共有$14 \times 10 = 140$種。

綜上所述,全部方法有$120 + 180 + 180 + 140 = 620$種。

排列問題:甲、乙、丙...等7人排成一列

==問題==

甲、乙、丙...等7人排成一列,甲、乙、丙任兩人皆不相鄰之排列數為$m$,甲、乙、丙皆不排首、末位之排列數為$n$,試求出$m, n$。

==解答==

人:$p_1, p_2, p_3, p_4, p_5, p_6, p_7$。

甲$= p_1$,乙$= p_2$,丙$= p_3$。

甲、乙、丙任兩人皆不相鄰之排列數的計算

先讓$p_4, p_5, p_6, p_7$排列,然後再讓$p_1, p_2, p_3$插空。

$$m = 4! \times {5 \choose 1} \times {4 \choose 1} \times {3 \choose 1} = 24 \times 5 \times 4 \times 3 = 1440.$$

甲、乙、丙皆不排首、末位之排列數的計算

空位□□□□□□□中,甲、乙、丙三人不可出現在首與末,所以只能在中間的5個位置出現。

$$n = {5 \choose 3} \times 3! \times 4! = 10 \times 6 \times 24 = 1440.$$

附註:感謝金門高中許淵智老師協助確認答案。

排列問題:申請資工系

==題目==

小華想念資工系,學測之後依照自己的分數列出7所大學的資工系,其中包含台大與清大,但依申請入學規定:一名考生只能申請5個科系。若小華自7所大學中,依照志願次序,填入其中5個,但台大與清大的資工系都不排在第四與第五志願,則排法有多少種?

==解答==

資工系:$c_1, c_2, c_3, c_4, c_5, c_6, c_7$。其中$c_1 = $台大,$c_2 = $清大。

用要報考的大學分類,有以下4種情況,每種情況的計算都是「先決定欲報考大學(組合),再進行志願排序(排列)」:

Case 1:沒有台大,且沒有清大

$${5 \choose 5} \times 5! = 1 \times 120 = 120.$$

Case 2:僅有台大,沒有清大

$${1 \choose 1} \times {5 \choose 4} \times {3 \choose 1} \times 4! = 1 \times 5 \times 3 \times 24 = 360.$$

Case 3:沒有台大,僅有清大

$${1 \choose 1} \times {5 \choose 4} \times {3 \choose 1} \times 4! = 1 \times 5 \times 3 \times 24 = 360.$$

Case 4:有台大,也有清大

$${2 \choose 2} \times {5 \choose 3} \times {3 \choose 1} \times {2 \choose 1} \times 3! = 1 \times 10 \times 3 \times 2 \times 6 = 360.$$

綜上所述,共有$120 + 360 + 360 + 360 = 1200$種。

2020年5月31日 星期日

行列式的餘因子遞迴定義:從2階行列式與Cramer法則談起

南京大學數學系的朱富海教授在其文章〈问题引导的代数学: 行列式的多样性〉中討論了行列式的諸多定義方式,非常值得一讀。特別是其中
问题 2 三元一次线性方程组
$$\left\{ \begin{eqnarray*} a_{11} x_1 +a_{12} x_2 + a_{13} x_3 &=&b_1 \\ a_{21} x_1 +a_{22} x_2 + a_{23} x_3 &=&b_2 \\ a_{31} x_1 +a_{32} x_2 + a_{33} x_3 &=&b_3 \end{eqnarray*} \right.$$
有唯一解, 求解的表达式.这个问题稍微复杂了一点, 可以利用消元法化为二元一次方程组, 不过我更喜欢利用二元情形的结论: 把$x_1$看作已知的, 利用后两个方程求出$x_2, x_3$ (用二阶行列式来表达), 再代入第一个方程解出$x_1$. $x_1$的表达式是一个分式, 分子分母有共性, 引入三阶行列式就更能看出整齐性, 甚至猜出了三元情形的 Cramer 法则.
這真是個精闢的看法!觀點恰好與典型的解線性方程組的順序相反。一般慣用的Gauss消去法是由上而下,依序對$x_1, x_2, \cdots, x_n$消元,然後再代回求解。 朱教授此處所言,卻是先考慮排除掉$x_1$,以Cramer公式處理$n-1$元線性方程組後,再代回解出$x_1$,非常的有遞迴的味道!

實際上正是這樣的處理手法,可以自然的導出行列式的餘因子降階定義法!

有名的炸漢堡(Friedberg)線性代數,介紹n階行列式時,就是用餘因子降階法來定義。但是一個問題是,完全不說明這個定義怎麼來的,就是從天而降,讓人摸不著腦袋。我實在很反感這種教學方式。

約定:以下解方程組的過程中,一概考慮非奇異的情況。

1. 2階行列式與Cramer法則 


考慮2元線性方程組$\left\{ \begin{eqnarray*} a_{11}x_1 + a_{12}x_2 &=& b_1 \\ a_{21}x_1 + a_{22}x_2 &=& b_2 \end{eqnarray*} \right.$,對其中的第2式$a_{21}x_1 + a_{22}x_2 = b_2$,以$x_1$表示出$x_2$解得$x_2 = \frac{1}{a_{22}} \left( b_2 - a_{21}x_1 \right)$,代回原方程組中的第1式,得
$$\begin{eqnarray*}a_{11} x_1 + a_{12} \cdot \frac{1}{a_{22}} \left( b_2 - a_{21}x_1 \right) &=& b_1, \\ a_{11} a_{22} x_1 + a_{12} \left( b_2 - a_{21}x_1 \right) &=& a_{22} b_1, \\ \left( a_{11} a_{22} - a_{12} a_{21} \right)x_1 &=& b_1 a_{22} - b_2 a_{12}, \end{eqnarray*}$$
當$a_{11} a_{22} - a_{12} a_{21} \ne 0$時,可解得
$$x_1 = \frac{b_1 a_{22} - b_2 a_{12}}{a_{11} a_{22} - a_{12} a_{21}}.$$
仔細觀察分子與分母的結構,非常的類似。定義2階行列式 (determinant of order 2)
$$\left| \begin{array}{cc} a & b \\ c  & d \end{array} \right| = ad - bc.$$
於是$x_1$可改寫為
$$x_1 = \frac{\left| \begin{array}{cc} b_1 & a_{12} \\ b_2  & a_{22} \end{array} \right|}{\left| \begin{array}{cc} a_{11} & a_{12} \\ a_{21} & a_{22} \end{array} \right|}.$$
為了解出$x_2$,如果將$x_1$的式子代回原方程組,會遭遇複雜的運算。我們可以換個思路。由於加法具有交換律,我們可以考慮將原來的方程組變形為
$$\left\{ \begin{eqnarray*} a_{12}x_2 + a_{11}x_1 &=& b_1 \\ a_{22}x_2 + a_{21}x_1 &=& b_2 \end{eqnarray*} \right. .$$
這個方程組當然與原本的方程組是同解的!接著依樣畫葫蘆,可以求得
$$x_2 = \frac{\left| \begin{array}{cc} b_1 & a_{11} \\ b_2  & a_{21} \end{array} \right|}{\left| \begin{array}{cc} a_{12} & a_{11} \\ a_{22} & a_{21} \end{array} \right|}.$$
儘管$x_1, x_2$乍看有點不同,但其實他們有相同的分母。在此我們要先插記一個2階行列式的性質:

性質  2階行列式中,對調column後,新行列式值為原行列式值添上一負號。

[證]. $\left| \begin{array}{cc} b & a \\ d & c \end{array} \right| = bc - ad = -(ad - bc) = -\left| \begin{array}{cc} a & b \\ c & d \end{array} \right|.$
(證明終了)

有了這個性質後,我們就可以重新計算$x_2$如下:
$$x_2 = \frac{\left| \begin{array}{cc} b_1 & a_{11} \\ b_2  & a_{21} \end{array} \right|}{\left| \begin{array}{cc} a_{12} & a_{11} \\ a_{22} & a_{21} \end{array} \right|} = \frac{ - \left| \begin{array}{cc} a_{11} & b_1 \\ a_{21}  & b_2 \end{array} \right|}{ - \left| \begin{array}{cc} a_{11} & a_{12} \\ a_{21} & a_{22} \end{array} \right|} = \frac{\left| \begin{array}{cc} a_{11} & b_1 \\ a_{21}  & b_2 \end{array} \right|}{\left| \begin{array}{cc} a_{11} & a_{12} \\ a_{21} & a_{22} \end{array} \right|}.$$
因此我們稱2階行列式$\left| \begin{array}{cc} a_{11} & a_{12} \\ a_{21} & a_{22} \end{array} \right|$為線性方程組$\left\{ \begin{eqnarray*} a_{11}x_1 + a_{12}x_2 &=& b_1 \\ a_{21}x_1 + a_{22}x_2 &=& b_2 \end{eqnarray*} \right.$的係數行列式,記為$D^{(2)}$。而行列式$\left| \begin{array}{cc} b_1 & a_{12} \\ b_2  & a_{22} \end{array} \right|$與$\left| \begin{array}{cc} a_{11} & b_1 \\ a_{21}  & b_2 \end{array} \right|$則分別記為$D^{(2)}_1$與$D^{(2)}_2$,從而得到2階線性方程組的Cramer公式:
$$x_1 = \frac{D^{(2)}_1}{D^{(2)}}, x_2 = \frac{D^{(2)}_2}{D^{(2)}}.$$
此處再提醒,行列式$D^{(2)}_1$是用常數項$\begin{eqnarray*} b_1 \\ b_2 \end{eqnarray*}$替換掉係數行列式$D^{(2)}$的column 1而得到,$D^{(2)}_2$則是用常數項$\begin{eqnarray*} b_1 \\ b_2 \end{eqnarray*}$替換掉係數行列式$D^{(2)}$的column 2而得。

G. Cramer (1704-1752)
Cramer法則首次的公開是在此書的附錄


紅線框起的部分就是2階線性方程組的Cramer法則,只是當年沒有採用行列式記號。下面跟著的是3階的情況。



2. 用2階Cramer法則解3階線性方程組,用2階行列式導出3階行列式  


現在考慮3階線性方程組
$$\left\{ \begin{eqnarray*} a_{11}x_1 + a_{12}x_2 + a_{13}x_3 &=& b_1 \\ a_{21}x_1 + a_{22}x_2 + a_{23}x_3 &=& b_2 \\ a_{31}x_1 + a_{32}x_2 + a_{33}x_3 &=& b_3 \end{eqnarray*} \right. .$$
首先針對其中的第2式與第3式,改寫作
$$\left\{ \begin{eqnarray*} a_{22}x_2 + a_{23}x_3 &=& b_2 - a_{21}x_1 \\ a_{32}x_2 + a_{33}x_3 &=& b_3 - a_{31}x_1 \end{eqnarray*} \right. .$$
然後使用2階線性方程組的Cramer法則,得到
$$x_2 = \frac{\left| \begin{array}{cc} b_2 - a_{21}x_1 & a_{23} \\ b_3 - a_{31}x_1 & a_{33} \end{array} \right|}{\left| \begin{array}{cc} a_{22} & a_{23} \\ a_{32} & a_{33} \end{array} \right|} = \frac{\left| \begin{array}{cc} b_2 & a_{23} \\ b_3 & a_{33} \end{array} \right| - x_1 \left| \begin{array}{cc} a_{21} & a_{23} \\ a_{31} & a_{33} \end{array} \right|}{\left| \begin{array}{cc} a_{22} & a_{23} \\ a_{32} & a_{33} \end{array} \right|},$$
以及
$$x_3 = \frac{\left| \begin{array}{cc} a_{22} & b_2 - a_{21}x_1 \\ a_{32} & b_3 - a_{31}x_1 \end{array} \right|}{\left| \begin{array}{cc} a_{22} & a_{23} \\ a_{32} & a_{33} \end{array} \right|} = \frac{\left| \begin{array}{cc} a_{22} & b_2 \\ a_{32} & b_3 \end{array} \right| - x_1 \left| \begin{array}{cc} a_{22} & a_{21} \\ a_{32} & a_{31} \end{array} \right|}{\left| \begin{array}{cc} a_{22} & a_{23} \\ a_{32} & a_{33} \end{array} \right|}.$$
代回原方程組中的第1式,
$$a_{11} x_1 + a_{12} \frac{\left| \begin{array}{cc} b_2 & a_{23} \\ b_3 & a_{33} \end{array} \right| - x_1 \left| \begin{array}{cc} a_{21} & a_{23} \\ a_{31} & a_{33} \end{array} \right|}{\left| \begin{array}{cc} a_{22} & a_{23} \\ a_{32} & a_{33} \end{array} \right|} + a_{13} \frac{\left| \begin{array}{cc} a_{22} & b_2 \\ a_{32} & b_3 \end{array} \right| - x_1 \left| \begin{array}{cc} a_{22} & a_{21} \\ a_{32} & a_{31} \end{array} \right|}{\left| \begin{array}{cc} a_{22} & a_{23} \\ a_{32} & a_{33} \end{array} \right|} = b_1,$$
整理得
$$\left( a_{11} \left| \begin{array}{cc} a_{22} & a_{23} \\ a_{32} & a_{33} \end{array} \right| - a_{12}\left| \begin{array}{cc} a_{21} & a_{23} \\ a_{31} & a_{33} \end{array} \right| - a_{13}\left| \begin{array}{cc} a_{22} & a_{21} \\ a_{32} & a_{31} \end{array} \right| \right) x_1 = b_1 \left| \begin{array}{cc} a_{22} & a_{23} \\ a_{32} & a_{33} \end{array} \right| - a_{12}\left| \begin{array}{cc} b_2 & a_{23} \\ b_3 & a_{33} \end{array} \right| - a_{13}\left| \begin{array}{cc} a_{22} & b_2 \\ a_{32} & b_3 \end{array} \right|.$$
對於上式中,牽涉到$\begin{eqnarray*} a_{21} \\ a_{31} \end{eqnarray*}$與$\begin{eqnarray*} b_2 \\ b_3 \end{eqnarray*}$的行列式,將$\begin{eqnarray*} a_{21} \\ a_{31} \end{eqnarray*}$與$\begin{eqnarray*} b_2 \\ b_3 \end{eqnarray*}$各別調換至其所在行列式中的column1位置,利用前文推導過的「行列式交換column添負號」,得
$$\left( a_{11} \left| \begin{array}{cc} a_{22} & a_{23} \\ a_{32} & a_{33} \end{array} \right| - a_{12}\left| \begin{array}{cc} a_{21} & a_{23} \\ a_{31} & a_{33} \end{array} \right| + a_{13}\left| \begin{array}{cc} a_{21} & a_{22} \\ a_{31} & a_{32} \end{array} \right| \right) x_1 = b_1 \left| \begin{array}{cc} a_{22} & a_{23} \\ a_{32} & a_{33} \end{array} \right| - a_{12}\left| \begin{array}{cc} b_2 & a_{23} \\ b_3 & a_{33} \end{array} \right| + a_{13}\left| \begin{array}{cc} b_2 & a_{22} \\ b_3 & a_{32} \end{array} \right|.$$
如果我們定義3階行列式 (determinant of order 3)
$$\left| \begin{array}{ccc} d_{11} & d_{12} & d_{13} \\ d_{21} & d_{22} & d_{23} \\ d_{31} & d_{32} & d_{33} \\  \end{array} \right| = d_{11} \left| \begin{array}{cc} d_{22} & d_{23} \\ d_{32} & d_{33} \end{array} \right| - d_{12} \left| \begin{array}{cc} d_{21} & d_{23} \\ d_{31} & d_{33}  \end{array} \right| + d_{13} \left| \begin{array}{cc} d_{21} & d_{22} \\ d_{31} & d_{32} \end{array} \right|.$$
那麼上式可改寫為
$$\left| \begin{array}{ccc} a_{11} & a_{12} & a_{13} \\ a_{21} & a_{22} & a_{23} \\ a_{31} & a_{32} & a_{33} \end{array} \right| x_1 = \left| \begin{array}{ccc} b_1 & a_{12} & a_{13} \\ b_2 & a_{22} & a_{23} \\ b_3 & a_{32} & a_{33} \end{array} \right|.$$
從而可解出
$$x_1 = \frac{\left| \begin{array}{ccc} b_1 & a_{12} & a_{13} \\ b_2 & a_{22} & a_{23} \\ b_3 & a_{32} & a_{33} \end{array} \right|}{\left| \begin{array}{ccc} a_{11} & a_{12} & a_{13} \\ a_{21} & a_{22} & a_{23} \\ a_{31} & a_{32} & a_{33} \end{array} \right|}.$$
要解出$x_2$與$x_3$,無須將方才解出的$x_1$代回方程組,我們採取調換標號的手段,如下所示:
$$\left\{ \begin{array}{ccc} a_{11}x_1 + a_{12}x_2 + a_{13}x_3 &=& b_1 \\ a_{21}x_1 + a_{22}x_2 + a_{23}x_3 &=& b_2 \\ a_{31}x_1 + a_{32}x_2 + a_{33}x_3 &=& b_3 \end{array} \right. \rightarrow \left\{ \begin{array}{ccc} a_{12}x_2 + a_{11}x_1 + a_{13}x_3 &=& b_1 \\ a_{22}x_2 + a_{21}x_1 + a_{23}x_3 &=& b_2 \\ a_{32}x_2 + a_{31}x_1 + a_{33}x_3 &=& b_3 \end{array} \right. \Rightarrow x_2 = \frac{\left| \begin{array}{ccc} b_1 & a_{11} & a_{13} \\ b_2 & a_{21} & a_{23} \\ b_3 & a_{31} & a_{33} \end{array} \right|}{\left| \begin{array}{ccc} a_{12} & a_{11} & a_{13} \\ a_{22} & a_{21} & a_{23} \\ a_{32} & a_{31} & a_{33} \end{array} \right|}.$$
以及
$$\left\{ \begin{array}{ccc} a_{11}x_1 + a_{12}x_2 + a_{13}x_3 &=& b_1 \\ a_{21}x_1 + a_{22}x_2 + a_{23}x_3 &=& b_2 \\ a_{31}x_1 + a_{32}x_2 + a_{33}x_3 &=& b_3 \end{array} \right. \rightarrow \left\{ \begin{array}{ccc} a_{13}x_3 + a_{12}x_2 + a_{11}x_1 &=& b_1 \\ a_{23}x_3 + a_{22}x_2 + a_{21}x_1 &=& b_2 \\ a_{33}x_3 + a_{32}x_2 + a_{31}x_1 &=& b_3 \end{array} \right. \Rightarrow x_3 = \frac{\left| \begin{array}{ccc} b_1 & a_{12} & a_{11} \\ b_2 & a_{22} & a_{21} \\ b_3 & a_{32} & a_{31} \end{array} \right|}{\left| \begin{array}{ccc} a_{13} & a_{12} & a_{11} \\ a_{23} & a_{22} & a_{21} \\ a_{33} & a_{32} & a_{31} \end{array} \right|}.$$
為了使$x_2, x_3$的分母形式與$x_1$一致,我們還要證明:

性質  3階行列式中,對調column後,新行列式值為原行列式值添上一負號。

[證]. 考慮column 1與column 2對調的情況:
$$\begin{eqnarray*} \left| \begin{array}{ccc} d_{12} & d_{11} & d_{13} \\ d_{22} & d_{21} & d_{23} \\ d_{32} & d_{31} & d_{33} \end{array} \right| &=& d_{12} \left| \begin{array}{cc} d_{21} & d_{23} \\ d_{31} & d_{33} \end{array} \right| - d_{11}\left| \begin{array}{cc} d_{22} & d_{23} \\ d_{32} & d_{33} \end{array} \right| + d_{13} \left| \begin{array}{cc} d_{22} & d_{21} \\ d_{32} & d_{31} \end{array} \right| \\ &=& d_{12} \left| \begin{array}{cc} d_{21} & d_{23} \\ d_{31} & d_{33} \end{array} \right| - d_{11}\left| \begin{array}{cc} d_{22} & d_{23} \\ d_{32} & d_{33} \end{array} \right| - d_{13} \left| \begin{array}{cc} d_{21} & d_{22} \\ d_{31} & d_{32} \end{array} \right| \\ &=& -\left( d_{11}\left| \begin{array}{cc} d_{22} & d_{23} \\ d_{32} & d_{33} \end{array} \right| - d_{12} \left| \begin{array}{cc} d_{21} & d_{23} \\ d_{31} & d_{33} \end{array} \right| + d_{13} \left| \begin{array}{cc} d_{21} & d_{22} \\ d_{31} & d_{32} \end{array} \right| \right) \\ &=& - \left| \begin{array}{ccc} d_{11} & d_{12} & d_{13} \\ d_{21} & d_{22} & d_{23} \\ d_{31} & d_{32} & d_{33} \end{array} \right|. \end{eqnarray*}$$
其餘調換的情況也是類推。
(證明終了)

由此性質,可得
$$x_2 = \frac{\left| \begin{array}{ccc} b_1 & a_{11} & a_{13} \\ b_2 & a_{21} & a_{23} \\ b_3 & a_{31} & a_{33} \end{array} \right|}{\left| \begin{array}{ccc} a_{12} & a_{11} & a_{13} \\ a_{22} & a_{21} & a_{23} \\ a_{32} & a_{31} & a_{33} \end{array} \right|} = \frac{-\left| \begin{array}{ccc} a_{11} & b_1 & a_{13} \\ a_{21} & b_2 & a_{23} \\ a_{31} & b_3 & a_{33} \end{array} \right|}{-\left| \begin{array}{ccc} a_{11} & a_{12} & a_{13} \\ a_{21} & a_{22} & a_{23} \\ a_{31} & a_{32} & a_{33} \end{array} \right|} = \frac{\left| \begin{array}{ccc} a_{11} & b_1 & a_{13} \\ a_{21} & b_2 & a_{23} \\ a_{31} & b_3 & a_{33} \end{array} \right|}{\left| \begin{array}{ccc} a_{11} & a_{12} & a_{13} \\ a_{21} & a_{22} & a_{23} \\ a_{31} & a_{32} & a_{33} \end{array} \right|},$$
$$x_3 = \frac{\left| \begin{array}{ccc} b_1 & a_{12} & a_{11} \\ b_2 & a_{22} & a_{21} \\ b_3 & a_{32} & a_{31} \end{array} \right|}{\left| \begin{array}{ccc} a_{13} & a_{12} & a_{11} \\ a_{23} & a_{22} & a_{21} \\ a_{33} & a_{32} & a_{31} \end{array} \right|} = \frac{-\left| \begin{array}{ccc} a_{11} & a_{12} & b_1 \\ a_{21} & a_{22} & b_2 \\ a_{31} & a_{32} & b_3 \end{array} \right|}{-\left| \begin{array}{ccc} a_{11} & a_{12} & a_{13} \\ a_{21} & a_{22} & a_{23} \\ a_{31} & a_{32} & a_{33} \end{array} \right|} = \frac{\left| \begin{array}{ccc} a_{11} & a_{12} & b_1 \\ a_{21} & a_{22} & b_2 \\ a_{31} & a_{32} & b_3 \end{array} \right|}{\left| \begin{array}{ccc} a_{11} & a_{12} & a_{13} \\ a_{21} & a_{22} & a_{23} \\ a_{31} & a_{32} & a_{33} \end{array} \right|}.$$

類似對2階線性方程組的討論,我們可定義3階線性方程組$\left\{ \begin{eqnarray*} a_{11}x_1 + a_{12}x_2 + a_{13}x_3 &=& b_1 \\ a_{21}x_1 + a_{22}x_2 + a_{23}x_3 &=& b_2 \\ a_{31}x_1 + a_{32}x_2 + a_{33}x_3 &=& b_3 \end{eqnarray*} \right.$的係數行列式$D^{(3)}$及$D^{(3)}_1, D^{(3)}_2, D^{(3)}_3$如下:
$$D^{(3)} = \left| \begin{array}{ccc} a_{11} & a_{12} & a_{13} \\ a_{21} & a_{22} & a_{23} \\ a_{31} & a_{32} & a_{33} \end{array} \right|,  D^{(3)}_1 = \left| \begin{array}{ccc} b_1 & a_{12} & a_{13} \\ b_2 & a_{22} & a_{23} \\ b_3 & a_{32} & a_{33} \end{array} \right|, D^{(3)}_2 = \left| \begin{array}{ccc} a_{11} & b_1 & a_{13} \\ a_{21} & b_2 & a_{23} \\ a_{31} & b_3 & a_{33} \end{array} \right|, D^{(3)}_3 = \left| \begin{array}{ccc} a_{11} & a_{12} & b_1 \\ a_{21} & a_{22} & b_2 \\ a_{31} & a_{32} & b_3 \end{array} \right|.$$
從而3階線性方程組的Cramer法則可表述為
$$x_1 = \frac{D^{(3)}_1}{D^{(3)}}, x_2 = \frac{D^{(3)}_2}{D^{(3)}}, x_3 = \frac{D^{(3)}_3}{D^{(3)}}.$$

3. 從$n-1$到$n$


對於$n$階線性方程組
$$\left\{ \begin{eqnarray*} a_{11}x_1 + a_{12}x_2 + \cdots + a_{1n}x_n &=& b_1 \\ a_{21}x_1 + a_{22}x_2 + \cdots + a_{2n}x_n &=& b_2 \\ \vdots&& \\ a_{n1}x_1 + a_{n2}x_2 + \cdots + a_{nn}x_n &=& b_n \end{eqnarray*} \right. ,$$
$A$中的column分別構成以下的column向量
$$A_1 = \left[ \begin{array}{c} a_{11} \\ a_{21} \\ \vdots \\ a_{n1} \end{array} \right], A_2 = \left[ \begin{array}{c} a_{12} \\ a_{22} \\ \vdots \\ a_{n2} \end{array} \right], \cdots, A_n = \left[ \begin{array}{c} a_{1n} \\ a_{2n} \\ \vdots \\ a_{nn} \end{array} \right].$$
方程組右端的常數項則記為
$$b = \left[ \begin{array}{c} b_1 \\ b_2 \\ \vdots \\ b_n \end{array} \right].$$
由於我們會針對原方程組中的後$n-1$條方程式進行討論,所以再定義以下的column向量:
$$\tilde{A_1} = \left[ \begin{array}{c} a_{21} \\ \vdots \\ a_{n1} \end{array} \right],\tilde{A_2} = \left[ \begin{array}{c} a_{22} \\ \vdots \\ a_{n2} \end{array} \right], \cdots, \tilde{A_n} = \left[ \begin{array}{c} a_{2n} \\ \vdots \\ a_{nn} \end{array} \right], \tilde{b} = \left[ \begin{array}{c} b_2 \\ \vdots \\ b_n \end{array} \right].$$
它們都是從原來的$A_1, A_2, \cdots, A_n, b$砍掉頭一個元素後得到的向量。注意它們都是$n-1$維。
另外,我們用$det(d_1, d_2, \cdots, d_k)$表示由$k$維column向量所構成的$k$階行列式。
由前面從2階推導至3階的經驗,考慮以下三條歸納假設:
  1. 我們會計算$n-1$階行列式。
    $$D^{(n-1)} = \left| \begin{array}{cccc} d_{11} & d_{12} & \cdots & d_{1, n-1} \\ d_{21} & d_{22} & \cdots & d_{2, n-1} \\ \vdots & \vdots & & \vdots \\ d_{n-1, 1} & d_{n-1, 2} & \cdots & d_{n-1, n-1} \end{array} \right|.$$
  2. $n-1$階行列式具有「交換column後加上負號」的性質。
  3. 我們有$n-1$階Cramer法則。
 ​ 有了以上準備工作後,我們可以開始來討論$n$階線性方程組了。
 ​ 首先我們改寫原方程組中的後$n-1$條如下:
$$\left\{ \begin{eqnarray*} a_{22}x_2 + \cdots + a_{2n}x_n &=& b_2 - a_{21}x_1 \\ \vdots&& \\ a_{n2}x_2 + \cdots + a_{nn}x_n &=& b_n - a_{n1}x_1 \end{eqnarray*} \right.,$$
於是可根據歸納假設3解出$x_2, \cdots, x_n$
$$\displaystyle x_2 = \frac{det(\tilde{b} - x_1 \tilde{A_1}, \cdots, \tilde{A_n})}{det(\tilde{A_2}, \cdots, \tilde{A_n})}, \cdots,  x_n = \frac{det(\tilde{A_2}, \cdots, \tilde{b} - x_1 \tilde{A_1})}{det(\tilde{A_2}, \cdots, \tilde{A_n})}.$$
代回原方程組中的第一條式子,得到
$$a_{11}x_1 + a_{12} \frac{det(\tilde{b} - x_1 \tilde{A_1}, \cdots, \tilde{A_n})}{det(\tilde{A_2}, \cdots, \tilde{A_n})} + \cdots + a_{1n} \frac{det(\tilde{A_2}, \cdots, \tilde{b} - x_1 \tilde{A_1})}{det(\tilde{A_2}, \cdots, \tilde{A_n})} = b_1,$$
左右同乘以$det(\tilde{A_2}, \cdots, \tilde{A_n})$,變為
$$a_{11} x_1 det(\tilde{A_2}, \cdots, \tilde{A_n}) + a_{12} det(\tilde{b} - x_1 \tilde{A_1}, \cdots, \tilde{A_n}) + \cdots + a_{1n} det(\tilde{A_2}, \cdots, \tilde{b} - x_1 \tilde{A_1}) = b_1det(\tilde{A_2}, \cdots, \tilde{A_n}),$$
再利用$n-1$階行列式的多重線性性質,得
$$\begin{eqnarray*}&&a_{11} x_1 det(\tilde{A_2}, \cdots, \tilde{A_n}) + a_{12} det(\tilde{b}, \cdots, \tilde{A_n}) - a_{12} x_1 det(\tilde{A_1}, \cdots, \tilde{A_n}) + \cdots + a_{1n} det(\tilde{A_2}, \cdots, \tilde{b}) - a_{1n} x_1 det(\tilde{A_2}, \cdots, \tilde{A_1}) \\ &=& b_1 det(\tilde{A_2}, \cdots, \tilde{A_n}),\end{eqnarray*}$$
重新整理得
$$\begin{eqnarray*}&& \left[ a_{11} det(\tilde{A_2}, \cdots, \tilde{A_n}) - a_{12} det(\tilde{A_1}, \cdots, \tilde{A_n}) - \cdots - a_{1n} det(\tilde{A_2}, \cdots, \tilde{A_1}) \right] x_1 \\ &=& b_1 det(\tilde{A_2}, \cdots, \tilde{A_n}) - a_{12} det(\tilde{b}, \cdots, \tilde{A_n}) - \cdots - a_{1n} det(\tilde{A_2}, \cdots, \tilde{b})\end{eqnarray*}$$
對於上式中的每個$n-1$階行列式,將其中的$\tilde{A_1}$或$\tilde{b}$逐步與其前頭的元素交換,挪移到column 1的位置,並且保持其餘column的相對順序不變,則得
$$ \begin{eqnarray*} && \left[ a_{11} det(\tilde{A_2}, \cdots, \tilde{A_n}) + a_{12} (-1)^1 det(\tilde{A_1}, \tilde{A_3}, \cdots, \tilde{A_n}) + \cdots + a_{1n} (-1)^{1 + (n-2)} det(\tilde{A_1}, \tilde{A_2}, \cdots, \tilde{A_{n - 1}}) \right] x_1 \\ &=& b_1 det(\tilde{A_2}, \cdots, \tilde{A_n}) + a_{12} (-1)^1 det(\tilde{b}, \tilde{A_3}, \cdots, \tilde{A_n}) + \cdots + a_{1n} (-1)^{1 + (n-2)} det(\tilde{b}, \tilde{A_2}, \cdots, \tilde{A_{n - 1}}). \end{eqnarray*} $$
這啟發了我們定義$n$階行列式 (determinant of order n)
$$ \begin{eqnarray*} D^{(n)} &=& \left| \begin{array}{cccc} d_{11} & d_{12} & \cdots & d_{1n} \\ d_{21} & d_{22} & \cdots & d_{2n} \\ \vdots & \vdots & & \vdots \\ d_{n1} & d_{n2} & \cdots & d_{nn} \\  \end{array} \right| \\ &=& d_{11} (-1)^{1 + 1} \left| \begin{array}{ccc} d_{22} & \cdots & d_{2n} \\ \vdots & & \vdots \\ d_{n2} & \cdots & d_{nn} \\ \end{array} \right| + d_{12} (-1)^{1+2} \left| \begin{array}{cccc} d_{21} & d_{23} & \cdots & d_{2n} \\ \vdots & & \vdots \\ d_{n1} & d_{n3} & \cdots & d_{nn} \\ \end{array} \right| + \cdots + d_{1n} (-1)^{1 + n}\left| \begin{array}{ccc} d_{22} & \cdots & d_{2, n-1} \\ \vdots & & \vdots \\ d_{n2} & \cdots & d_{n, n-1} \\ \end{array} \right|. \end{eqnarray*} $$
從而可將方才的等式改寫為
$$ \left| \begin{array}{cccc} a_{11} & a_{12} & \cdots & a_{1n} \\ a_{21} & a_{22} & \cdots & a_{2n} \\ \vdots & \vdots & & \vdots \\ a_{n1} & a_{n2} & \cdots & a_{nn} \end{array} \right| x_1 = \left| \begin{array}{cccc} b_1 & a_{12} & \cdots & a_{1n} \\ b_2 & a_{22} & \cdots & a_{2n} \\ \vdots & \vdots & & \vdots \\ b_n & a_{n2} & \cdots & a_{nn} \end{array} \right|. $$
因為假定了方程組非奇異(non-singular),所以上式中$x_1$的係數必非零,故
$$ x_1 = \frac{\left| \begin{array}{cccc} b_1 & a_{12} & \cdots & a_{1n} \\ b_2 & a_{22} & \cdots & a_{2n} \\ \vdots & \vdots & & \vdots \\ b_n & a_{n2} & \cdots & a_{nn} \end{array} \right|}{\left| \begin{array}{cccc} a_{11} & a_{12} & \cdots & a_{1n} \\ a_{21} & a_{22} & \cdots & a_{2n} \\ \vdots & \vdots & & \vdots \\ a_{n1} & a_{n2} & \cdots & a_{nn} \end{array} \right|} = \frac{det(b, A_2, \cdots, A_n)}{det(A)}. $$
如果將原方程組改寫為
$$ \left\{ \begin{eqnarray*} a_{12}x_2 + a_{11}x_1 + a_{13}x_3 + \cdots + a_{1n}x_n &=& b_1 \\ a_{22}x_2 + a_{21}x_1 + a_{23}x_3 + \cdots + a_{2n}x_n &=& b_2 \\ \vdots && \\ a_{n2}x_2 + a_{n1}x_1 + a_{n3}x_3 + \cdots + a_{nn}x_n &=& b_1 \\ \end{eqnarray*} \right. ,$$
那麼仿照以上的討論,可解得
$$ x_2 = \frac{\left|  \begin{array}{ccccc} b_1 & a_{11} & a_{13} & \cdots & a_{1n} \\ b_2 & a_{21} & a_{23} & \cdots & a_{2n} \\ \vdots & \vdots & \vdots & & \vdots \\ b_n & a_{n1} & a_{n3} &  \cdots & a_{nn} \end{array} \right|}{\left| \begin{array}{cccc} a_{12} & a_{11} & a_{13} & \cdots & a_{1n} \\ a_{22} & a_{21} & a_{23} & \cdots & a_{2n} \\ \vdots & \vdots & \vdots & & \vdots \\ a_{n2} & a_{n1} & a_{n3} &  \cdots & a_{nn} \end{array} \right|}. $$
而根據歸納假設2,有
$$ \begin{eqnarray*} x_2 &=& \frac{\left| \begin{array}{ccccc} b_1 & a_{11} & a_{13} & \cdots & a_{1n} \\b_2 & a_{21} & a_{23} & \cdots & a_{2n} \\ \vdots & \vdots & \vdots & & \vdots \\ b_n & a_{n1} & a_{n3} &  \cdots & a_{nn} \end{array} \right|}{\left| \begin{array}{cccc} a_{12} & a_{11} & a_{13} & \cdots & a_{1n} \\a_{22} & a_{21} & a_{23} & \cdots & a_{2n} \\ \vdots & \vdots & \vdots & & \vdots \\ a_{n2} & a_{n1} & a_{n3} &  \cdots & a_{nn} \end{array} \right|} = \frac{-\left| \begin{array}{ccccc} a_{11} & b_1 & a_{13} & \cdots & a_{1n} \\ a_{21} & b_2 & a_{23} & \cdots & a_{2n} \\ \vdots & \vdots & \vdots & & \vdots \\ a_{n1} & b_n & a_{n3} &  \cdots & a_{nn} \end{array} \right|}{-\left| \begin{array}{cccc} a_{11} & a_{12} & a_{13} & \cdots & a_{1n} \\a_{21} & a_{22} & a_{23} & \cdots & a_{2n} \\ \vdots & \vdots & \vdots & & \vdots \\ a_{n1} & a_{n2} & a_{n3} &  \cdots & a_{nn} \end{array} \right|} = \frac{\left| \begin{array}{ccccc} a_{11} & b_1 & a_{13} & \cdots & a_{1n} \\ a_{21} & b_2 & a_{23} & \cdots & a_{2n} \\ \vdots & \vdots & \vdots & & \vdots \\ a_{n1} & b_n & a_{n3} &  \cdots & a_{nn} \end{array} \right|}{\left| \begin{array}{cccc} a_{11} & a_{12} & a_{13} & \cdots & a_{1n} \\a_{21} & a_{22} & a_{23} & \cdots & a_{2n} \\ \vdots & \vdots & \vdots & & \vdots \\ a_{n1} & a_{n2} & a_{n3} &  \cdots & a_{nn} \end{array} \right|} \\ &=& \frac{det(A_1, b, A_3, \cdots, A_n)}{det(A)}. \end{eqnarray*} $$
其餘$x_3, \cdots, x_n$的討論亦類似,得
$$ x_3 = \frac{det(A_1, A_2, b, A_4, \cdots, A_n)}{det(A)}, \cdots, x_n = \frac{det(A_1, \cdots, A_{n-1}, b)}{det(A)}. $$

結論:
  1. $n$階行列式是靠$n-1$階行列式的線性組合所定義出來的:
    $$ \begin{eqnarray*} D^{(n)} &=& \left| \begin{array}{cccc} d_{11} & d_{12} & \cdots & d_{1n} \\ d_{21} & d_{22} & \cdots & d_{2n} \\ \vdots & \vdots & & \vdots \\ d_{n1} & d_{n2} & \cdots & d_{nn} \\  \end{array} \right| \\  &=& d_{11} (-1)^{1 + 1} \left| \begin{array}{ccc} d_{22} & \cdots & d_{2n} \\ \vdots & & \vdots \\ d_{n2} & \cdots & d_{nn} \\ \end{array} \right| + d_{12} (-1)^{1+2} \left| \begin{array}{cccc} d_{21} & d_{23} & \cdots & d_{2n} \\ \vdots & & \vdots \\ d_{n1} & d_{n3} & \cdots & d_{nn} \\ \end{array} \right| + \cdots + d_{1n} (-1)^{1 + n}\left| \begin{array}{ccc} d_{22} & \cdots & d_{2, n-1} \\ \vdots & & \vdots \\ d_{n2} & \cdots & d_{n, n-1} \\ \end{array} \right|. \end{eqnarray*} $$
  2. Cramer公式:對於非奇異的$n$階線性方程組
    $$ \left\{ \begin{eqnarray*} a_{11}x_1 + a_{12}x_2 + \cdots + a_{1n}x_n &=& b_1 \\ a_{21}x_1 + a_{22}x_2 + \cdots + a_{2n}x_n &=& b_2 \\ \vdots&& \\ a_{n1}x_1 + a_{n2}x_2 + \cdots + a_{nn}x_n &=& b_n \end{eqnarray*} \right. , $$
    其解為
    $$ x_i = \frac{det(\cdots, A_{i-1}, b, A_{i+1}, \cdots)}{det(A)}. $$
  

參考文獻


[1] 朱富海,问题引导的代数学: 行列式的多样性,知乎專欄《數林廣記》

(最後更新:2020/06/05)

2020年5月13日 星期三

2020-05-10,統計量構成等差數列的問題

我的可愛家教學生育嫆問了我一道統計的題目,披著統計的外殼考數列,我一時沒有分析出來,回家後想了一會兒才理清頭緒。

先說我的評論是,這種題目對於理解統計思想沒有任何幫助,非常無聊

儘管無趣,但我們還是想辦法解開。抱怨歸抱怨,問題來了還是得面對。

==問題==

已知7筆數據:2, 5, 2, 4, 10, 2, x,如果此7筆數據的算術平均數、中位數與眾數3個統計量按照由小而大的順序排列起來恰好形成一個公差大於0的等差數列,那麼所有可能的x值其總和為何?

==解答==

首先,最重要的一步是將數據排序:2, 2, 2, 4, 5, 10, x。其中x放在最後並不意味著x是最大的,或是$x \ge 10$,僅僅是因為x未知大小,索性就丟在最後頭。

注意到在數據中,2一共出現了3次,這表示說,無論x取什麼值,在這7筆數據中,2永遠是出現最多次的數據,因此我們可以斷定眾數Mo=2

題設條件稱「算術平均數、中位數與眾數3個統計量按照由小而大的順序排列起來恰好形成一個公差大於0的等差數列」意味著3個統計量必然是完全相異的!

因為一共有7筆資料,所以中位數Me是由小而大的第4筆數據

平均數$\mu = \frac{1}{7} \left( 2 + 2 + 2 + 4 + 5 + 10 + x \right) = \frac{x + 25}{7}$。

如果$x \le 2$,則數據排序後必形如:x, 2, 2, 2, 4, 5, 10 ($x < 2$時)或2, 2, 2, 2, 4, 5, 10 ($x = 2$時)。無論是哪個情況,此時第4筆數據都是2,也就是說中位數Me=2,但這樣中位數與眾數就相等了,與題設條件矛盾。因此我們可推論$x > 2$。

如果$2 < x < 4$,則數據排序後必形如:2, 2, 2, x, 4, 5, 10。此時Me=x<4,而$\mu = \frac{x + 25}{7} > \frac{2 + 25}{7} = 3\frac{6}{7}$。此時無法直接判斷Me=x與$\mu$的大小關係。但我們仍然可以分情況討論。無論如何,眾數Mo=2都是最小的。於是Mo, Me, $\mu$三者的大小關係可能是$2 < x < \frac{x + 25}{7}$或$2 < \frac{x + 25}{7} < x$。

若為$2 < x < \frac{x + 25}{7}$,則得到$x - 2 = \frac{x + 25}{7} - x$,解得$x = 3$。

若為$2 < \frac{x + 25}{7} < x$,則得到$x = \frac{36}{5} = 7.2$,不在x的範圍內,不合。

所以當$x$介於2與4之間時,合乎題目條件的值僅有$x = 3$。

如果$x \ge 4$,則數據排序後,前4筆數據必為2, 2, 2, 4,所以中位數Me=4,而$\mu = \frac{x + 25}{7} \ge \frac{4 + 25}{7} = 4 \frac{1}{7} > 4$,所以得到Mo < Me < $\mu$。那麼公差就是$4 - 2 = 2$,因此$\mu = 4 + 2 = 6$,於是$\frac{x + 25}{7} = 6$,解得$x = 17$。

我們已經對x的所有情況都討論分析過了,因此可能的x僅有3或17,故總和為20。

==附記==

本文完稿之時,其中平均數$\mu$有誤算,經朋友許淵智老師確核答案後,始得修正。特此註記致謝。

2020年3月12日 星期四

2020-03-12,數碼個數問題

==問題==

從0寫到9999,請問一共寫了多少個5?

(譬如從0寫到20,會寫出0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20,其中5和15各別寫了1次5,所以從0寫到20一共寫了1+1=2次5。)

==引導==

我們先按位數多寡分類,然後再按出現5的個數細分。

一位數,恰出現1個5,有          個數,共寫了          次5。

二位數,恰出現1個5,☐5,有          個數,共寫了          次5。
                                        5☐,有          個數,共寫了          次5。
                恰出現2個5,55,有          個數,共寫了          次5。

三位數,恰出現1個5,☐☐5,有          個數,共寫了          次5。
                                        ☐5☐,有          個數,共寫了          次5。
                                        5☐☐,有          個數,共寫了          次5。
                恰出現2個5,55☐,有          個數,共寫了          次5。
                                        5☐5,有          個數,共寫了          次5。
                                        ☐55,有          個數,共寫了          次5。
                恰出現3個5,555,有          個數,共寫了          次5。

四位數的情況不多寫了,留給讀者自己完成。

==答案==

4000個

==另解==

\begin{eqnarray*} &&{4 \choose 1} \times 1 \times 9 \times 9 \times 9 \color{red}{\bf \times 1} + {4 \choose 2} \times 1 \times 1 \times 9 \times 9 \color{red}{\bf \times 2}+ {4 \choose 3} \times 1 \times 1 \times 1 \times 9 \color{red}{\bf \times 3} + {4 \choose 4} \times 1 \times 1 \times 1 \times 1 \color{red}{\bf \times 4} \\ &=& 2916 + 972 + 108 + 4 \\ &=& 4000 {\text{個}} \end{eqnarray*}

2020年3月6日 星期五

一道有理函數極限問題

==問題==

若整係數多項式函數$f(x) = x^3 + (2a - 1)x^2 + bx + c$滿足$\displaystyle \lim_{x \rightarrow -1} \frac{f(x)}{x^3 + 1} = \frac{1}{3}$,且方程式$f(x) = 0$有虛根。試求出a, b, c之值。

==解答==

($1^\circ$)

$\displaystyle \lim_{x \rightarrow -1} f(x) = \lim_{x \rightarrow -1} \frac{f(x)}{x^3 + 1} \cdot (x^3 + 1) = \lim_{x \rightarrow -1} \frac{f(x)}{x^3 + 1} \cdot \lim_{x \rightarrow -1} (x^3 + 1) = \frac{1}{3} \cdot 0 = 0$.

($2^\circ$)

由於$f(x)$是多項式函數,在實數集$\mathbb{R}$上連續,所以$\displaystyle \lim_{x \rightarrow -1} f(x) = f(-1)$,也就是可以直接將極限點代入函數,就得到極限值。因此$f(-1) = 0$,亦即有$(-1)^3 + (2a - 1)(-1)^2 + b(-1) + c = 0$,得$2a - b + c - 2 = 0$。

($3^\circ$)

利用綜合除法,可將$f(x)$展為$x + 1$的多項式(或是:以$-1$為中心的Taylor展開式):
$$f(x) = 1(x + 1)^3 + (2a - 4)(x + 1)^2 + (-4a + b + 5)(x + 1) + (2a - b + c -2).$$ 其中常數項$2a - b + c - 2$已計算出為零了,所以$f(x)$在$x = -1$的Taylor展開式變為
$$f(x) = 1(x + 1)^3 + (2a - 4)(x + 1)^2 + (-4a + b + 5)(x + 1).$$ 接著左右同除以$x^3 + 1$,得
$$\frac{f(x)}{x^3 + 1} = \frac{(x+1)^3}{x^3 + 1} + \frac{(2a - 4)(x + 1)^2}{x^3 + 1} + \frac{(-4a + b + 5)(x + 1)}{x^3 + 1}.$$ 由於$x^3 + 1 = (x + 1)(x^2 - x + 1)$,所以
$$\frac{f(x)}{x^3 + 1} = \frac{(x+1)^2}{x^2 - x + 1} + \frac{(2a - 4)(x + 1)}{x^2 - x + 1} + \frac{-4a + b + 5}{x^2 - x + 1}.$$ 當$x \rightarrow -1$時,上式右端中的$\frac{(x+1)^2}{x^2 - x + 1}$與$\frac{(2a - 4)(x + 1)}{x^2 - x + 1}$皆趨於零,而$\frac{-4a + b + 5}{x^2 - x + 1}$趨近於$\frac{-4a + b + 5}{3}$。所以得到
$$\frac{1}{3} = \frac{-4a + b + 5}{3}.$$ 故$-4a + b + 5 = 1$。

($4^\circ$)

由$\left\{ \begin{eqnarray*} 2a - b + c - 2 = 0 \\ -4a + b + 5 = 1 \end{eqnarray*} \right.$得$b = 4a - 4, c = 2a - 2$,所以可將$f(x)$改寫為
$$f(x) = x^3 + (2a - 1)x^2 + (4a - 4)x + (2a - 2).$$ 又我們已知$f(-1) = 0$,所以$f(x)$必有因式$x + 1$,因此可利用綜合除法將$f(x)$因式分解為
$$f(x) = (x + 1)[x^2 + (2a - 2)x + (2a - 2)].$$ 代數基本定理告訴我們,n次複係數多項方程式$F(x) = 0$必有n個複數根。因為$f(x)$是3次式,所以方程式$f(x) = 0$有3個根。再者,實係數多項方程式若有虛根,則虛根必共軛成對,故根據題目條件「方程式$f(x) = 0$有虛根」可知,方程式$f(x) = 0$僅有1個實根。前頭已計算出$f(-1) = 0$,因此方程式$f(x) = 0$的實根就只有$-1$。從而在$f(x)$的分解式中,因式$x^2 + (2a - 2)x + (2a - 2)$沒有實根,於是判別式必$<0$,得
$$(2a - 2)^2 - 4 \cdot 1 \cdot (2a - 2) < 0.$$ 解出$1 < a < 3$。因a是整數,所以$a = 2$,然後$b = 4, c = 2$。

2020年2月15日 星期六

「澳洲魔術師之夢」的操作流程

Paul CurzonPeter McOwan所著的"The Power of Computational Thinking"(中譯本:思考的演算,八旗文化)的第三章「魔術也是一種演算法?」中,談到了一個魔術,名叫「澳洲魔術師之夢」。書本裡對於這個魔術的操作方式,完全以文字敘述,一張圖解都沒有,閱讀上給讀者很大的挑戰。Paul Curzon教授在其Teaching London Computing的YouTube頻道上拍了三部影片講解此魔術,立意甚佳。可惜,由於拍攝畫質不理想,所以我認為無助於學習此魔術的操作。

中文世界中,關於這個魔術的資料,應該是零。就算有,肯定也沒有理論上的探討。我在讀該書那一段時,前前後後看了好幾遍,還是不得要領。 我叫我的學生廖育嫆一起讀這本書,她也讀不懂。基於指導的責任,還有自己的好奇心,花了幾個小時,總算弄懂這個魔術的操作方法了。(撲克牌滑不溜丟的,一直掉到地上,煩死了)

定義:撲克牌的「牌面」意指有數字的那一面。


第1步:挑選出紅心8紅心A,先放到旁邊去。(書本預設紅心8是我們最後的目標,紅心A則是用來定位的。兩張牌都可以換成其他你想要的牌。)


第2步:將剩下的50張牌洗牌。(撲克牌扣除2張鬼牌後,共有52張。如今先取走紅心8與紅心A,所以剩下50張。)

第3步:將那疊洗好的牌,牌面(有數字的那面)朝下放。


第4步:由上而下,在適當位置插入紅心8以及紅心A(牌面皆朝下),使得紅心8在整疊牌中,由上而下數來是第16張,而紅心A是第32張。操作方式如下圖所示:


第5步:把整副牌整個翻過來,使牌面朝上。先將整疊牌放置在前方桌面的左側,然後用手將牌向右推,將牌鋪平於桌面,使得本來向上牌面的第1張推到桌面的最右側,而最底下的那一張則停在左側原處不動。

鋪好後,此時由左而右數來,第16張必須是紅心8,第32張必須是紅心A。

第6步:將兩隻手懸空在第16張與第32張上方,示意志願觀眾在你兩隻手中間的牌(第17張至第31張之間的牌)當中任意挑選一張。

第7步:整副牌中,從志願觀眾所挑選的牌開始,將含有紅心A的那一部份的牌(以你的視角來說,就是那張被挑選牌右方所有的牌)全部收起,然後放在旁邊。

第8步:將剩下的牌由右而左疊好,使得最右邊的牌會在整疊的最上方。

第9步:拿起疊好的牌,整疊翻轉,使得牌面朝下。然後開始從最上面那一張開始,一張一張地把牌分成兩堆,交替地覆蓋牌面(down)與牌面朝上(under)。也就是說,最上面那一張拿起後要先放在一邊,而且是牌面朝下。然後下一張則是拿起後放在另一邊,而且要牌面朝上。然後再下一張是拿起後放在牌面朝下的那一邊,疊上去。...如此不斷下去,直到手上的牌完全分為兩堆。

第10步:把牌面朝下的那一堆牌移到別處,拿起牌面朝上的那一堆牌,像第9步一樣,整疊翻轉後,讓牌面朝下,然後開始分堆,down與under。不斷續行這樣的動作,最後會剩下一張牌,必然是紅心8







2020年2月5日 星期三

用95%酒精調配75%酒精

==問題==

今有x毫升的95%酒精溶液,試問要加入多少水,才能調出75%的酒精溶液?

==解答==

先講結論:「4杯95%酒精溶液,再加上1杯水,就得到(差不多)75%酒精溶液」。

以下是計算過程。

x毫升的95%酒精溶液中,有$x \cdot 95\% = 0.95x$毫升的(純)酒精,所以有$x - 0.95x = 0.05x$毫升的水。(不過本來溶液裡有多少水,一點都不重要,這裡只是順帶提一下。)

假設要加入y毫升的水。

所以在新的溶液中,酒精依然有$0.95x$毫升,然後溶液總容積為$x+y$毫升。讓我們回憶濃度的定義為:
$$\text{體積百分濃度} = \frac{(純)酒精體積}{溶液體積} \times 100\%.$$ 按題目要求,此時應有
$$\frac{0.95x}{x+y} \times 100\% = 75\%,$$ 所以
$$\frac{0.95x}{x+y} = \frac{3}{4}.$$ 交叉相乘後,得
\begin{eqnarray*} 0.95x \cdot 4 &=& (x+y) \cdot 3, \\ 3.8x &=& 3x + 3y, \\ 0.8x &=& 3y, \\ 3y &=& 0.8x, \\ y &=& \frac{0.8x}{3} \approx 0.267x. \end{eqnarray*} 此時
$$x: y \approx x: 0.267x \approx 1: 0.25 = 4: 1.$$ 所以調製75%酒精差不多的配法為:「4杯95%酒精溶液,再加上1杯水,就得到(差不多)75%酒精溶液」。