107 地方特考三等 電力工程 工程數學 考古題詳解

107 年・地方特考・三等・電力工程
試題代碼 工程數學

第 一 題15 分

若

A=[a00bcos⁡θsin⁡θc−sin⁡θcos⁡θ]A=\begin{bmatrix} a&0&0\\ b&\cos\theta&\sin\theta\\ c&-\sin\theta&\cos\theta \end{bmatrix}

為正交矩陣,求:

(一) a,b,ca,b,c 之值為何?(10 分)

(二) AA 的特徵值之和為何?(5 分)

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核心觀念

  1. 正交矩陣(Orthogonal Matrix)之定義與性質: 若 n×nn \times n 實數方陣 AA 為正交矩陣,則滿足: ATA=AAT=IA^T A = A A^T = I 其幾何意義為矩陣的「各列向量(Row vectors)」與「各行向量(Column vectors)」分別構成 Rn\mathbb{R}^n 空間中的一組規範正交基底(Orthonormal basis)。即任一列(行)向量之長度均為 11,且相異兩列(行)向量彼此正交(內積為 00)。

  2. 矩陣跡數(Trace)與特徵值之關係: 對於任意 n×nn \times n 方陣 AA,其全體特徵值 λ1,λ2,…,λn\lambda_1, \lambda_2, \dots, \lambda_n 之和恆等於該矩陣主對角線元素之和(即矩陣的跡數 tr⁡(A)\operatorname{tr}(A)): ∑i=1nλi=tr⁡(A)\sum_{i=1}^n \lambda_i = \operatorname{tr}(A)


解題方法

(一) 求 a,b,ca, b, c 之值

將矩陣 AA 視為三個列向量組成的集合:

r1=[a00],r2=[bcos⁡θsin⁡θ],r3=[c−sin⁡θcos⁡θ]\mathbf{r}_1 = \begin{bmatrix} a & 0 & 0 \end{bmatrix},\quad \mathbf{r}_2 = \begin{bmatrix} b & \cos\theta & \sin\theta \end{bmatrix},\quad \mathbf{r}_3 = \begin{bmatrix} c & -\sin\theta & \cos\theta \end{bmatrix}

由正交矩陣列向量之規範正交性:

  1. 第一列為單位向量(長度為 1): ∥r1∥2=a2+02+02=1  ⟹  a2=1  ⟹  a=±1\|\mathbf{r}_1\|^2 = a^2 + 0^2 + 0^2 = 1 \implies a^2 = 1 \implies a = \pm 1

  2. 第一列與第二列互相正交(內積為 0): r1⋅r2=a⋅b+0⋅cos⁡θ+0⋅sin⁡θ=0  ⟹  ab=0\mathbf{r}_1 \cdot \mathbf{r}_2 = a \cdot b + 0 \cdot \cos\theta + 0 \cdot \sin\theta = 0 \implies ab = 0 因為 a=±1≠0a = \pm 1 \neq 0,故得: b=0b = 0

  3. 第一列與第三列互相正交(內積為 0): r1⋅r3=a⋅c+0⋅(−sin⁡θ)+0⋅cos⁡θ=0  ⟹  ac=0\mathbf{r}_1 \cdot \mathbf{r}_3 = a \cdot c + 0 \cdot (-\sin\theta) + 0 \cdot \cos\theta = 0 \implies ac = 0 因為 a=±1≠0a = \pm 1 \neq 0,故得: c=0c = 0

  4. 驗證其餘正交條件:

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第 二 題15 分

解微分方程式

ty′′+(t−1)y′+y=0,ty''+(t-1)y'+y=0,

其中

y′=dydt,y′′=d2ydt2,y'=\frac{dy}{dt},\qquad y''=\frac{d^2y}{dt^2},

求滿足下列條件之解:

y(0)=0,y(1)=2。y(0)=0,\qquad y(1)=2。

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核心觀念

本題的核心為​「利用拉普拉斯轉換(Laplace Transform)求解變係數線性常微分方程式」。涉及的核心觀念與數學定理如下:

  1. 導數的拉氏轉換公式:
L{y′(t)}=sY(s)−y(0)\mathcal{L}\{y'(t)\} = s Y(s) - y(0) L{y′′(t)}=s2Y(s)−sy(0)−y′(0)\mathcal{L}\{y''(t)\} = s^2 Y(s) - s y(0) - y'(0)
  1. 頻域微分性質(乘 tt 性質): 若 L{f(t)}=F(s)\mathcal{L}\{f(t)\} = F(s),則:
L{tf(t)}=−ddsF(s)\mathcal{L}\{t f(t)\} = -\frac{d}{ds} F(s)
  1. 第一位移定理(頻域位移)及其反轉換:
L−1{1(s−a)n+1}=tnn!eat\mathcal{L}^{-1}\left\{ \frac{1}{(s - a)^{n+1}} \right\} = \frac{t^n}{n!} e^{at}
  1. 一階可分離變數微分方程式之求解。

解題方法

切入點分析

原方程式為二階變係數常微分方程式:

ty′′+(t−1)y′+y=0t y'' + (t - 1)y' + y = 0

由於變數係數皆為自變數 tt 的一次多項式,若使用級數解法(Frobenius 法)計算繁瑣且耗時;而採用拉氏轉換時,乘 tt 運算對應頻域的微分運算 (−dds)\left(-\frac{d}{ds}\right),可將原二階常微分方程式轉化為頻域中關於 Y(s)Y(s) 的一階線性可分離變數微分方程式,大幅降低求解難度。

此外,題目僅給定 y(0)=0y(0) = 0 與 y(1)=2y(1) = 2,未直接提供 y′(0)y'(0)。但在拉氏轉換過程中,未知常數 y′(0)y'(0) 在對 ss 微分時自然消失,因此無須預先假設數值即可順利求解。


詳細推導步驟

步驟一:設定初值並對各項取拉氏轉換

設 y(0)=0y(0) = 0,並令未知初值 y′(0)=c1y'(0) = c_1。令 L{y(t)}=Y(s)\mathcal{L}\{y(t)\} = Y(s)。

  1. 對 ty′′t y'' 取拉氏轉換:
L{y′′}=s2Y(s)−sy(0)−y′(0)=s2Y(s)−c1\mathcal{L}\{y''\} = s^2 Y(s) - s y(0) - y'(0) = s^2 Y(s) - c_1

由頻域微分性質:

L{ty′′}=−dds[s2Y(s)−c1]=−[2sY(s)+s2Y′(s)]=−s2Y′(s)−2sY(s)\mathcal{L}\{t y''\} = -\frac{d}{ds}\left[ s^2 Y(s) - c_1 \right] = -\left[ 2s Y(s) + s^2 Y'(s) \right] = -s^2 Y'(s) - 2s Y(s)

(注意:常數 c1c_1 對 ss 微分結果為 00)

  1. 對 (t−1)y′=ty′−y′(t - 1)y' = t y' - y' 取拉氏轉換:
L{y′}=sY(s)−y(0)=sY(s)\mathcal{L}\{y'\} = s Y(s) - y(0) = s Y(s) L{ty′}=−dds[sY(s)]=−[Y(s)+sY′(s)]=−sY′(s)−Y(s)\mathcal{L}\{t y'\} = -\frac{d}{ds}\left[ s Y(s) \right] = -\left[ Y(s) + s Y'(s) \right] = -s Y'(s) - Y(s)

因此:

L{(t−1)y′}=L{ty′}−L{y′}=−sY′(s)−Y(s)−sY(s)=−sY′(s)−(s+1)Y(s)\mathcal{L}\{(t - 1)y'\} = \mathcal{L}\{t y'\} - \mathcal{L}\{y'\} = -s Y'(s) - Y(s) - s Y(s) = -s Y'(s) - (s + 1)Y(s)
  1. 對 yy 取拉氏轉換:
L{y}=Y(s)\mathcal{L}\{y\} = Y(s)

步驟二:代入原微分方程式並化簡

將上述各項轉換代入原方程式 L{ty′′+(t−1)y′+y}=0\mathcal{L}\{t y'' + (t - 1)y' + y\} = 0:

[−s2Y′(s)−2sY(s)]+[−sY′(s)−(s+1)Y(s)]+Y(s)=0\left[ -s^2 Y'(s) - 2s Y(s) \right] + \left[ -s Y'(s) - (s + 1)Y(s) \right] + Y(s) = 0

合併同類項:

−(s2+s)Y′(s)+[−2s−(s+1)+1]Y(s)=0-(s^2 + s) Y'(s) + \left[ -2s - (s + 1) + 1 \right] Y(s) = 0 −(s2+s)Y′(s)−3sY(s)=0-(s^2 + s) Y'(s) - 3s Y(s) = 0

兩邊同除以 −s-s(在 s≠0s \neq 0 條件下):

(s+1)Y′(s)+3Y(s)=0(s + 1) Y'(s) + 3 Y(s) = 0

步驟三:求解頻域一階微分方程式

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第 三 題10 分

請求出週期函數 f(x)=x2f(x)=x^2,其中 −π<x<π-\pi<x<\pi,且

f(x+2π)=f(x),f(x+2\pi)=f(x),

之傅立葉級數,再利用此級數求

∑n=1∞1n4\sum_{n=1}^{\infty}\frac{1}{n^4}

之值。

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核心觀念

本題為國考工程數學的經典必考題型,主要考核以下四大核心觀念與定理:

  1. 週期函數之對稱性與傅立葉級數(Fourier Series): 函數定義於區間 (−π,π)(-\pi, \pi) 且週期 T=2πT = 2\pi(半週期 L=πL = \pi)。由於 f(−x)=(−x)2=x2=f(x)f(-x) = (-x)^2 = x^2 = f(x),函數為偶函數(Even Function),其傅立葉正弦項係數必為零(bn=0b_n = 0),僅需展開為傅立葉餘弦級數: f(x)=a02+∑n=1∞ancos⁡(nx)f(x) = \frac{a_0}{2} + \sum_{n=1}^{\infty} a_n \cos(nx)
  2. 傅立葉係數之計算與分部積分法: 利用偶函數在對稱區間之積分簡化公式: a0=2π∫0πf(x) dxa_0 = \frac{2}{\pi} \int_0^{\pi} f(x)\,dx an=2π∫0πf(x)cos⁡(nx) dxa_n = \frac{2}{\pi} \int_0^{\pi} f(x) \cos(nx)\,dx 其中 x2cos⁡(nx)x^2 \cos(nx) 的積分需熟練運用多次分部積分(表格積分法)。
  3. 帕斯瓦定理(Parseval's Identity): 若傅立葉級數係數為 an∝1n2a_n \propto \frac{1}{n^2},欲求 ∑n=1∞1n4\sum_{n=1}^{\infty} \frac{1}{n^4},其冪次增加一倍,必須運用將時域訊號均方值(能量)對應至頻域係數平方和的「帕斯瓦定理」: 1π∫−ππ[f(x)]2 dx=a022+∑n=1∞(an2+bn2)\frac{1}{\pi} \int_{-\pi}^{\pi} [f(x)]^2\,dx = \frac{a_0^2}{2} + \sum_{n=1}^{\infty} \left( a_n^2 + b_n^2 \right)

解題方法

第一部分:求解 f(x)=x2f(x) = x^2 的傅立葉級數

Step 1:判定函數對稱性 給定 f(x)=x2f(x) = x^2(−π<x<π-\pi < x < \pi),週期 T=2π  ⟹  L=πT = 2\pi \implies L = \pi。 因 f(x)f(x) 為偶函數,故正弦項係數: bn=0(n=1,2,3,… )b_n = 0 \quad (n = 1, 2, 3, \dots)

Step 2:計算常數項係數 a0a_0 a0=2π∫0πx2 dx=2π[x33]0π=2π⋅π33=2π23a_0 = \frac{2}{\pi} \int_0^{\pi} x^2\,dx = \frac{2}{\pi} \left[ \frac{x^3}{3} \right]_0^{\pi} = \frac{2}{\pi} \cdot \frac{\pi^3}{3} = \frac{2\pi^2}{3} 因此級數中的直流(常數)項為: a02=π23\frac{a_0}{2} = \frac{\pi^2}{3}

Step 3:計算餘弦項係數 ana_n an=2π∫0πx2cos⁡(nx) dxa_n = \frac{2}{\pi} \int_0^{\pi} x^2 \cos(nx)\,dx 採用分部積分法(微積分表格法):

  • 微分項:u=x2→D2x→D2→D0u = x^2 \xrightarrow{D} 2x \xrightarrow{D} 2 \xrightarrow{D} 0
  • 積分項:v=cos⁡(nx)→Isin⁡(nx)n→I−cos⁡(nx)n2→I−sin⁡(nx)n3v = \cos(nx) \xrightarrow{I} \frac{\sin(nx)}{n} \xrightarrow{I} -\frac{\cos(nx)}{n^2} \xrightarrow{I} -\frac{\sin(nx)}{n^3}

交替正負號相乘得: ∫x2cos⁡(nx) dx=x2sin⁡(nx)n+2xcos⁡(nx)n2−2sin⁡(nx)n3\int x^2 \cos(nx)\,dx = \frac{x^2 \sin(nx)}{n} + \frac{2x \cos(nx)}{n^2} - \frac{2\sin(nx)}{n^3}

代入積分上下限 00 至 π\pi(注意 sin⁡(nπ)=sin⁡(0)=0\sin(n\pi) = \sin(0) = 0): an=2π[2πcos⁡(nπ)n2]=2π⋅2π(−1)nn2=4(−1)nn2a_n = \frac{2}{\pi} \left[ \frac{2\pi \cos(n\pi)}{n^2} \right] = \frac{2}{\pi} \cdot \frac{2\pi (-1)^n}{n^2} = \frac{4(-1)^n}{n^2}

Step 4:寫出傅立葉級數展開式 將求得之係數代入傅立葉級數: f(x)=π23+∑n=1∞4(−1)nn2cos⁡(nx)f(x) = \frac{\pi^2}{3} + \sum_{n=1}^{\infty} \frac{4(-1)^n}{n^2} \cos(nx) 亦可寫為展開形式: f(x)=π23−4(cos⁡x12−cos⁡2x22+cos⁡3x32−cos⁡4x42+⋯ )f(x) = \frac{\pi^2}{3} - 4 \left( \frac{\cos x}{1^2} - \frac{\cos 2x}{2^2} + \frac{\cos 3x}{3^2} - \frac{\cos 4x}{4^2} + \cdots \right)


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第 四 題10 分

自一副正常 52 張撲克牌中取出 5 張牌,試求下列事件之機率:

(一) 所有取出之牌皆為同花色(suit)。(5 分)

(二) 取出 2 張或更多之 Aces。(5 分)

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核心觀念

本題屬於工程數學中「機率論(Probability Theory)」的古典機率與離散計數問題,主要測驗以下觀念與數學工具:

  1. 古典機率模型:設有限樣本空間 Ω\Omega 中的每個基本事件發生之機會均等,事件 AA 的機率定義為 P(A)=∣A∣∣Ω∣=A 所包含的樣本點數樣本空間的總樣本點數P(A) = \frac{|A|}{|\Omega|} = \frac{A \text{ 所包含的樣本點數}}{\text{樣本空間的總樣本點數}}
  2. 組合計數(Combinations):自 nn 個相異物中不重複、不計次序取出 kk 個物的取法數為 (nk)=n!k!(n−k)!\binom{n}{k} = \frac{n!}{k!(n-k)!}
  3. 超幾何分佈(Hypergeometric Distribution)精神:在不放回抽樣中,母體區分為特定標籤與非標籤兩類,計算取出指定標籤數量的機率。
  4. 互斥事件加法定理與餘事件原理:
  • 互斥事件:若 Ai∩Aj=∅A_i \cap A_j = \emptyset(i≠ji \neq j),則 P(⋃Ai)=∑P(Ai)P(\bigcup A_i) = \sum P(A_i)。
  • 餘事件:若正面分類過多,可改採全體扣除對立事件,P(A)=1−P(Ac)P(A) = 1 - P(A^c)。

解題方法

樣本空間大小 ∣Ω∣|\Omega|

自一副 52 張撲克牌(4 種花色,每種花色各 13 張)中任取 5 張牌,其所有可能的取法總數為: ∣Ω∣=(525)=52×51×50×49×485×4×3×2×1=2,598,960|\Omega| = \binom{52}{5} = \frac{52 \times 51 \times 50 \times 49 \times 48}{5 \times 4 \times 3 \times 2 \times 1} = 2,598,960


(一) 所有取出之牌皆為同花色之機率

  1. 事件分析:
  • 第一步:決定 5 張牌所屬的花色,自 4 種花色(黑桃、紅心、方塊、梅花)中選出 1 種,計有 (41)\binom{4}{1} 種選法。
  • 第二步:在該指定花色的 13 張牌中任取 5 張,計有 (135)\binom{13}{5} 種取法。
  1. 滿足條件的樣本點數: ∣A∣=(41)×(135)=4×13×12×11×10×95×4×3×2×1=4×1,287=5,148|A| = \binom{4}{1} \times \binom{13}{5} = 4 \times \frac{13 \times 12 \times 11 \times 10 \times 9}{5 \times 4 \times 3 \times 2 \times 1} = 4 \times 1,287 = 5,148
  2. 機率計算與化簡: P(同花色)=(41)(135)(525)=4×13×12×11×10×912052×51×50×49×48120=4×13×12×11×10×952×51×50×49×48P(\text{同花色}) = \frac{\binom{4}{1}\binom{13}{5}}{\binom{52}{5}} = \frac{4 \times \frac{13 \times 12 \times 11 \times 10 \times 9}{120}}{\frac{52 \times 51 \times 50 \times 49 \times 48}{120}} = \frac{4 \times 13 \times 12 \times 11 \times 10 \times 9}{52 \times 51 \times 50 \times 49 \times 48} 消去分子分母之共同公因數(4×13=524 \times 13 = 52 對消;12/48=1/412/48 = 1/4;10/50=1/510/50 = 1/5;9/51=3/179/51 = 3/17): P(同花色)=11×317×5×49×4=3316,660≈0.001981(約 0.198%)P(\text{同花色}) = \frac{11 \times 3}{17 \times 5 \times 49 \times 4} = \frac{33}{16,660} \approx 0.001981 \quad (\text{約 } 0.198\%)

(二) 取出 2 張或更多之 Aces 之機率

一副牌中有 4 張 Ace 與 48 張非 Ace 牌。設隨機變數 XX 代表取出的 5 張牌中 Ace 的張數,題目要求求出 P(X≥2)P(X \ge 2)。

方法一:正面討論(互斥事件分類相加)

取出的 Ace 數量可能為 2 張、3 張或 4 張(牌組中僅有 4 張 Ace,不可能為 5 張):

  1. 恰有 2 張 Ace (X=2X=2):
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第 1 題2 分

下列哪一組值會使矩陣

M=[012a03bc0]M=\begin{bmatrix} 0&1&2\\ a&0&3\\ b&c&0 \end{bmatrix}

為「歪斜對稱」(skew-symmetric)矩陣?

這一題的完整詳解

核心觀念

歪斜對稱矩陣須滿足 MT=−MM^{T}=-M。因此,主對角線元素必為 00,且任意兩個關於主對角線對稱的位置,其元素互為相反數。

解題方法

比較矩陣中三組對稱位置:

a=−1,b=−2,c=−3.a=-1,\qquad b=-2,\qquad c=-3.

例如,第一列第二行的元素是 11,對稱位置的元素為 aa,所以 a=−1a=-1;第一列第三行的元素是 22,對稱位置的元素為 bb,所以 b=−2b=-2;第二列第三行的元素是 33,對稱位置的元素為 cc,所以 c=−3c=-3。

選項分析

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第 2 題2 分

微分方程式

(2xy3−3y) dx−(3x−3x2y2+6y) dy=0(2xy^3-3y)\,dx-(3x-3x^2y^2+6y)\,dy=0

其解為何?(選項中 kk 為任意常數)

這一題的完整詳解

核心觀念

本題考查一階微分方程的恰當微分方程判別。若方程可寫成

M(x,y) dx+N(x,y) dy=0,M(x,y)\,dx+N(x,y)\,dy=0,

且滿足

∂M∂y=∂N∂x,\frac{\partial M}{\partial y}=\frac{\partial N}{\partial x},

則存在勢函數 F(x,y)F(x,y),使原方程等價於 dF=0dF=0,其通解為 F(x,y)=kF(x,y)=k。

解題方法

將題目寫成

M(x,y)=2xy3−3y,N(x,y)=−3x+3x2y2−6y.M(x,y)=2xy^3-3y,\qquad N(x,y)=-3x+3x^2y^2-6y.

計算偏導數:

∂M∂y=6xy2−3,∂N∂x=−3+6xy2.\frac{\partial M}{\partial y}=6xy^2-3,\qquad \frac{\partial N}{\partial x}=-3+6xy^2.

兩者相等,因此方程恰當,存在勢函數 FF。

由 Fx=MF_x=M,對 xx 積分:

F(x,y)=∫(2xy3−3y) dx=x2y3−3xy+g(y),F(x,y)=\int(2xy^3-3y)\,dx=x^2y^3-3xy+g(y),

其中 g(y)g(y) 是僅依賴 yy 的函數。再對 yy 微分並與 NN 比較:

Fy=3x2y2−3x+g′(y)=−3x+3x2y2−6y.F_y=3x^2y^2-3x+g'(y) =-3x+3x^2y^2-6y.

故

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第 3 題2 分

求矩陣

A=[1−232−511−4−7]A=\begin{bmatrix} 1&-2&3\\ 2&-5&1\\ 1&-4&-7 \end{bmatrix}

的秩(rank)為何?

這一題的完整詳解

核心觀念

矩陣的秩是其線性獨立行(或列)的最大數目,也等於矩陣中非零子式的最高階數。對 3×33\times 3 矩陣而言,若行列式不為零,秩為 33;若行列式為零,還需檢查是否存在非零的二階子式。

解題方法

先計算 AA 的行列式,判斷三階子式是否為零:

det⁡(A)=∣1−232−511−4−7∣=1[(−5)(−7)−1(−4)]−(−2)[2(−7)−1(1)]+3[2(−4)−(−5)(1)]=39−30−9=0.\begin{aligned} \det(A) &= \begin{vmatrix} 1&-2&3\\ 2&-5&1\\ 1&-4&-7 \end{vmatrix}\\ &=1\bigl[(-5)(-7)-1(-4)\bigr] -(-2)\bigl[2(-7)-1(1)\bigr] +3\bigl[2(-4)-(-5)(1)\bigr]\\ &=39-30-9=0. \end{aligned}

因此 rank⁡(A)<3\operatorname{rank}(A)<3。再取左上角的二階子式:

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第 4 題2 分

令收斂區間為 0<∣z∣<10<|z|<1,試求複變數函數

f(z)=ezz(z2+1)f(z)=\frac{e^z}{z(z^2+1)}

以勞倫茲級數(Laurent series)表示時,其留數(residue)應為下列何值?

這一題的完整詳解

核心觀念

  1. 勞倫茲級數(Laurent Series)與留數(Residue)定義: 若函數 f(z)f(z) 在去心圓盤(環狀區域) 0<∣z−z0∣<R0 < |z - z_0| < R 內解析,則可在此區域展開為勞倫茲級數:
f(z)=∑n=−∞∞an(z−z0)n=⋯+a−2(z−z0)2+a−1z−z0+a0+a1(z−z0)+⋯f(z) = \sum_{n=-\infty}^{\infty} a_n (z - z_0)^n = \cdots + \frac{a_{-2}}{(z-z_0)^2} + \frac{a_{-1}}{z-z_0} + a_0 + a_1 (z-z_0) + \cdots

其中,(z−z0)−1(z - z_0)^{-1} 項之係數 a−1a_{-1} 定義為 f(z)f(z) 在 z0z_0 處之留數,記為 Res⁡(f(z),z0)=a−1\operatorname{Res}(f(z), z_0) = a_{-1}。

  1. 展開中心與奇異點判定: 題給收斂區間為 0<∣z∣<10 < |z| < 1,即展開中心為 z0=0z_0 = 0。分母為零的點即為奇異點,包含 z=0z = 0 與 z=±iz = \pm i(其模長 ∣±i∣=1| \pm i | = 1)。因此在 0<∣z∣<10 < |z| < 1 範圍內,函數唯一的孤立奇異點為 z=0z = 0。

  2. 一階極點(Simple Pole)的留數公式: 若 z0z_0 為 f(z)f(z) 之一階極點,其留數可直接利用極限定理計算:

Res⁡(f(z),z0)=lim⁡z→z0(z−z0)f(z)\operatorname{Res}(f(z), z_0) = \lim_{z \to z_0} (z - z_0) f(z)

解題方法

本題有兩種標準解法:考場推薦使用「極限公式法」快速取分;亦可採用「級數直接展開法」進行驗證。

方法一:極限公式法(考場首選)

  1. 確認奇異點階數: 檢視函數 f(z)=ezz(z2+1)f(z) = \frac{e^z}{z(z^2+1)},在 z→0z \to 0 時:
lim⁡z→0(z−0)f(z)=lim⁡z→0ezz2+1=e002+1=11=1≠0\lim_{z \to 0} (z - 0) f(z) = \lim_{z \to 0} \frac{e^z}{z^2+1} = \frac{e^0}{0^2+1} = \frac{1}{1} = 1 \neq 0

極限值存在且不為 00,確定 z=0z = 0 為 f(z)f(z) 的一階極點(Simple Pole)。

  1. 計算留數: 直接套用一階極點留數公式:
Res⁡(f(z),0)=lim⁡z→0z⋅[ezz(z2+1)]=lim⁡z→0ezz2+1=1\operatorname{Res}(f(z), 0) = \lim_{z \to 0} z \cdot \left[ \frac{e^z}{z(z^2+1)} \right] = \lim_{z \to 0} \frac{e^z}{z^2+1} = 1

方法二:勞倫茲級數展開法(定義法驗證)

在收斂區間 0<∣z∣<10 < |z| < 1 內,將各部分分別作級數展開:

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第 5 題2 分

令矩陣

A=[30−400−1],A=\begin{bmatrix} 3&0\\ -4&0\\ 0&-1 \end{bmatrix},

利用 QR 分解可得 A=QRA=QR,其中 QQ 為 3×23\times2 正規正交行矩陣(orthonormal column matrix),

R=[ab0c]R=\begin{bmatrix} a&b\\ 0&c \end{bmatrix}

為 2×22\times2 上三角矩陣(upper triangular matrix),且 a、b、ca、b、c 均大於等於零,則下列敘述何者正確?

這一題的完整詳解

核心觀念

QR 分解 A=QRA=QR 中,QQ 的欄向量互相正交且長度為 11,即 QTQ=IQ^{T}Q=I。因此

ATA=RTQTQR=RTR.A^{T}A=R^{T}Q^{T}QR=R^{T}R.

這表示 RR 的元素可由 AA 的欄向量長度與內積求得。題目另要求 a,b,c≥0a,b,c\geq 0,故採用正對角線的 QR 分解。

解題方法

將 AA 的兩個欄向量記為

x1=[3−40],x2=[00−1].\mathbf{x}_1=\begin{bmatrix}3\\-4\\0\end{bmatrix}, \qquad \mathbf{x}_2=\begin{bmatrix}0\\0\\-1\end{bmatrix}.

由 QR 分解的 Gram–Schmidt 過程,第一個對角元素為第一欄的長度:

a=∥x1∥=32+(−4)2=5.a=\|\mathbf{x}_1\|=\sqrt{3^2+(-4)^2}=5.

第二個上三角元素是兩欄的內積除以第一欄長度:

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第 6 題2 分

已知線性轉換 T:R4→R4T:\mathbb{R}^4\to\mathbb{R}^4,且定義為

T(x)=Ax,T(\mathbf{x})=A\mathbf{x},

其中

A=[2160113−1123−3−32−9−7]。A= \begin{bmatrix} 2&1&6&0\\ 1&1&3&-1\\ 1&2&3&-3\\ -3&2&-9&-7 \end{bmatrix}。

下列何者為 ker⁡(T)\ker(T) 的基底(basis)?

這一題的完整詳解

核心觀念

線性轉換 T(x)=AxT(\mathbf{x})=A\mathbf{x} 的核空間定義為

ker⁡(T)={x∈R4:Ax=0}.\ker(T)=\{\mathbf{x}\in\mathbb{R}^4:A\mathbf{x}=\mathbf{0}\}.

因此,求 ker⁡(T)\ker(T) 的基底,就是解齊次線性方程組 Ax=0A\mathbf{x}=\mathbf{0},再確認所列向量能張成整個解空間且線性獨立。

解題方法

令 x=(x1,x2,x3,x4)T\mathbf{x}=(x_1,x_2,x_3,x_4)^T。對矩陣 AA 列增廣矩陣並做列運算,可得簡化列階梯形:

[21600113−10123−30−32−9−70]∼[10310010−200000000000].\left[ \begin{array}{cccc|c} 2&1&6&0&0\\ 1&1&3&-1&0\\ 1&2&3&-3&0\\ -3&2&-9&-7&0 \end{array} \right] \sim \left[ \begin{array}{cccc|c} 1&0&3&1&0\\ 0&1&0&-2&0\\ 0&0&0&0&0\\ 0&0&0&0&0 \end{array} \right].

所以方程組為

x1+3x3+x4=0,x2−2x4=0.x_1+3x_3+x_4=0,\qquad x_2-2x_4=0.

令自由變數 x3=s, x4=tx_3=s,\ x_4=t,則

x=s[−3010]+t[−1201].\mathbf{x} =s\begin{bmatrix}-3\\0\\1\\0\end{bmatrix} +t\begin{bmatrix}-1\\2\\0\\1\end{bmatrix}.

因此

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第 7 題2 分

求複變函數積分

∮Cz+1z3−2z2 dz\oint_C\frac{z+1}{z^3-2z^2}\,dz

之值,其中積分路徑 CC 為複數平面上逆時鐘方向繞圓周

∣z−1∣=2,|z-1|=2,

以及 i=−1i=\sqrt{-1}。

這一題的完整詳解

核心觀念

複變函數的閉合路徑積分可用留數定理計算。若函數在曲線 CC 上及其內部除有限個孤立奇點外皆解析,且 CC 逆時針方向,則

∮Cf(z) dz=2πi∑kRes⁡(f;zk),\oint_C f(z)\,dz=2\pi i\sum_k \operatorname{Res}(f;z_k),

其中只加總位於 CC 內部的奇點留數。

解題方法

先因式分解分母:

z+1z3−2z2=z+1z2(z−2).\frac{z+1}{z^3-2z^2} =\frac{z+1}{z^2(z-2)}.

奇點為 z=0z=0(二階極點)與 z=2z=2(簡單極點)。判斷它們是否在圓周 ∣z−1∣=2|z-1|=2 內:

∣0−1∣=1<2,∣2−1∣=1<2.|0-1|=1<2,\qquad |2-1|=1<2.

兩個奇點都在路徑內。以留數定理計算:

在 z=0z=0 的二階極點,留數為

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第 8 題2 分

下列何組向量可以是 R3\mathbb{R}^3 的一個基底?

這一題的完整詳解

核心觀念

  1. 向量空間的維度與基底(Dimension and Basis):
  • 實數三維空間 R3\mathbb{R}^3 的維度為 dim⁡(R3)=3\dim(\mathbb{R}^3) = 3。
  • 若集合 S={v1,v2,…,vk}S = \{v_1, v_2, \dots, v_k\} 為向量空間 VV 的基底,必須同時滿足:
  1. SS 為線性獨立(Linearly Independent, L.I.)。
  2. SS 可生成 VV(span(S)=V\text{span}(S) = V)。
  3. 基底向量個數定理:
  • 在 nn 維向量空間中,任何一組基底的向量個數必恰好等於 nn。
  • 若向量個數小於 nn,則無法生成該空間;若向量個數大於 nn,則必為線性相依。
  • 在 Rn\mathbb{R}^n 中,若正好取 nn 個向量,則「線性獨立」與「生成該空間」互為充要條件。
  1. 行列式與線性獨立性:
  • 由 Rn\mathbb{R}^n 中的 nn 個向量組成的方陣 AA,其向量為線性獨立(構成基底)的充要條件為行列式不為零: det⁡(A)≠0\det(A) \neq 0

解題方法

  1. 初步篩選向量個數: R3\mathbb{R}^3 的維度為 33,其基底所含向量個數必恰為 3 個。
  • 向量個數不等於 3 者,直接排除。
  1. 行列式判別線性獨立性: 針對個數為 3 的向量組,將其列向量(或行向量)排成 3×33 \times 3 方陣並計算行列式:
  • 若行列式值等於 0,代表向量線性相依,不可作為基底。
  • 若行列式值不等於 0,代表向量線性獨立,可作為 R3\mathbb{R}^3 的一組基底。

選項分析

  • (A) 錯誤: 向量組包含 3 個向量,將其組合成 3×33 \times 3 矩陣 AA 並計算行列式: A=[123456789]A = \begin{bmatrix} 1 & 2 & 3 \\ 4 & 5 & 6 \\ 7 & 8 & 9 \end{bmatrix} 進行基本列運算(R2−R1→R2R_2 - R_1 \to R_2,R3−R2→R3R_3 - R_2 \to R_3): det⁡(A)=∣123333333∣\det(A) = \begin{vmatrix} 1 & 2 & 3 \\ 3 & 3 & 3 \\ 3 & 3 & 3 \end{vmatrix} 矩陣中出現兩列完全相同,故: det⁡(A)=0\det(A) = 0 代表這 3 個向量線性相依(彼此滿足 v1−2v2+v3=0v_1 - 2v_2 + v_3 = 0),無法生成 R3\mathbb{R}^3,故不能作為基底。
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第 9 題2 分

假設矩陣 AA 為 3×33\times3 的方陣,且其特徵值(eigenvalues)

λ1=1,λ2=−1,λ3=−1,\lambda_1=1,\qquad \lambda_2=-1,\qquad \lambda_3=-1,

求

A50=A^{50}=

?

選項中 II 為 3×33\times3 單位矩陣。

這一題的完整詳解

核心觀念

矩陣的特徵值 λ\lambda 滿足特徵方程 Av=λvAv=\lambda v,因此對應的特徵向量也滿足 A50v=λ50vA^{50}v=\lambda^{50}v。本題兩個特徵值為 −1-1,且 (−1)50=1(-1)^{50}=1;另一個特徵值為 11,其五十次方仍為 11。

解題方法

由特徵值可得 AA 的特徵多項式為

p(t)=(t−1)(t+1)2.p(t)=(t-1)(t+1)^2.

依 Cayley–Hamilton 定理,AA 滿足自己的特徵多項式:

(A−I)(A+I)2=0.(A-I)(A+I)^2=0.

展開得

A3+A2−A−I=0,A^3+A^2-A-I=0,

而

A3+A2−A−I=(A−I)(A+I)2.A^3+A^2-A-I=(A-I)(A+I)^2.

由於 t50−1t^{50}-1 可被 (t−1)(t+1)(t-1)(t+1) 整除,且特徵多項式只含一次因子 (t−1)(t-1) 和 (t+1)(t+1),可直接由多項式餘式定理及 Cayley–Hamilton 定理得 A50=IA^{50}=I。更具體地,A50−IA^{50}-I 在 t=1t=1 與 t=−1t=-1 均為零,故可被 (t−1)(t+1)(t-1)(t+1) 整除;

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第 10 題2 分

假設 z=3+2iz=3+2i,求

Im⁡(z‾z)=?\operatorname{Im}\left(\frac{\overline{z}}{z}\right)=?
這一題的完整詳解

核心觀念

複數 z=a+biz=a+bi 的共軛複數為 z‾=a−bi\overline z=a-bi。若複數寫成 x+yix+yi,其虛部是 yy;因此要先化簡 z‾z\frac{\overline z}{z},再取虛部。

解題方法

已知 z=3+2iz=3+2i,故 z‾=3−2i\overline z=3-2i。分子、分母同乘分母的共軛複數 3−2i3-2i,使分母化為實數:

z‾z=3−2i3+2i=(3−2i)2(3+2i)(3−2i)=9−12i+4i232+22=5−12i13=513−1213i.\frac{\overline z}{z} =\frac{3-2i}{3+2i} =\frac{(3-2i)^2}{(3+2i)(3-2i)} =\frac{9-12i+4i^2}{3^2+2^2} =\frac{5-12i}{13} =\frac{5}{13}-\frac{12}{13}i.

因此

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第 11 題2 分

求微分方程式

xy′+y=sin⁡xxy'+y=\sin x

之解。(選項中 CC 為任意常數)

這一題的完整詳解

核心觀念

本題考一階線性微分方程式,也可利用乘積微分公式辨認左側:

xy′+y=(xy)′.xy'+y=(xy)'.

因此原方程式可直接改寫為 (xy)′=sin⁡x(xy)'=\sin x,再對兩側積分。

解題方法

(xy)′=sin⁡x(xy)'=\sin x

兩側對 xx 積分:

xy=∫sin⁡x dx=−cos⁡x+C.xy=\int\sin x\,dx=-\cos x+C.

當 x≠0x\ne 0 時,除以 xx 得

y=−cos⁡x+Cx.y=\frac{-\cos x+C}{x}.

這正是選項 (A)。

選項分析

  • (A) 正確。 由 (xy)′=sin⁡x(xy)'=\sin x 積分可得 xy=−cos⁡x+Cxy=-\cos x+C,故 y=−cos⁡x+Cxy=\dfrac{-\cos x+C}{x}。代回原式亦得 xy′+y=(xy)′=sin⁡xxy'+y=(xy)'=\sin x。
  • **(B) 錯誤。
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第 12 題2 分

下列何者是互為線性相依(linear dependent)?

這一題的完整詳解

核心觀念

  1. 函數的線性相依(Linear Dependence)定義: 設函數集合 {y1(x),y2(x),…,yn(x)}\{y_1(x), y_2(x), \dots, y_n(x)\} 定義於區間 II 上,若存在一組「不全為零」的常數 c1,c2,…,cnc_1, c_2, \dots, c_n,使得對所有 x∈Ix \in I 恆滿足: c1y1(x)+c2y2(x)+⋯+cnyn(x)=0c_1 y_1(x) + c_2 y_2(x) + \dots + c_n y_n(x) = 0 則稱此函數集合於區間 II 上為「線性相依」;若此恆等式僅在 c1=c2=⋯=cn=0c_1 = c_2 = \dots = c_n = 0(全為零)時才成立,則稱為「線性獨立(Linear Independent)」。
  2. 重要定理與性質:
  • 比例判定法:若函數集合中至少有兩函數互為常數倍數(例如存在非零常數 kk 使得 y2=ky1y_2 = k y_1),則該函數集合必為線性相依。
  • 子集合相依性:若一個函數集合的某個子集合已具備線性相依性,則擴充後的整個集合亦必為線性相依。
  • 微分方程特徵根解之獨立性:常係數線性常微分方程式中,對應相異特徵根之指數函數、或二重根所衍生之函數(如 erxe^{rx} 與 xerxxe^{rx}),均為該微分方程之基本解(Fundamental Solutions),彼此恆為線性獨立。

解題方法

面對選擇題判斷函數集合是否為線性相依,優先採用「觀察法」檢視是否存在常數倍數關係或顯著的線性組合:

  1. 觀察各選項中的函數彼此是否存在 yj=kyiy_j = k y_i 之比例關係。
  2. 若存在比例關係,直接選取相應的非零係數即可使線性組合為零,立即判定為線性相依。
  3. 若無直接倍數關係,再利用函數族特性(如微分方程式的基本解系、增長階數)排除線性獨立者。

選項分析

  • (A) y1=cos⁡wx, y2=sin⁡wx, y3=exy_1=\cos wx,\ y_2=\sin wx,\ y_3=e^x:線性獨立(錯誤) 設 c1cos⁡wx+c2sin⁡wx+c3ex=0c_1 \cos wx + c_2 \sin wx + c_3 e^x = 0 恆成立。 當 x→∞x \to \infty 時,ex→∞e^x \to \infty,而 cos⁡wx\cos wx 與 sin⁡wx\sin wx 均為有界函數([−1,1][-1, 1]),為使等式對所有 xx 均為 00,其係數必為 c3=0c_3 = 0。 原式簡化為 c1cos⁡wx+c2sin⁡wx=0c_1 \cos wx + c_2 \sin wx = 0;
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第 13 題2 分

設 y=a(t)y=a(t) 為

y′′(t)+y′(t)+y(t)=2y''(t)+y'(t)+y(t)=2

之解,則

lim⁡t→∞a(t)\lim_{t\to\infty}a(t)

之值為何?

這一題的完整詳解

核心觀念

本題考二階常係數線性微分方程的長期穩定行為。若齊次解中的暫態項隨 t→∞t\to\infty 衰減,解的極限便由非齊次方程的穩態特解決定。

解題方法

先求穩態特解。因右側為常數,設特解為 ap(t)=Ca_p(t)=C,代入方程:

0+0+C=2⟹C=2.0+0+C=2 \quad\Longrightarrow\quad C=2.

再解齊次方程:

a′′+a′+a=0.a''+a'+a=0.

其特徵方程為

r2+r+1=0,r^2+r+1=0,

根為

r=−1±i32.r=\frac{-1\pm i\sqrt{3}}{2}.

因此齊次解可寫成

ah(t)=e−t/2(C1cos⁡32t+C2sin⁡32t),a_h(t)=e^{-t/2}\left(C_1\cos\frac{\sqrt{3}}{2}t+C_2\sin\frac{\sqrt{3}}{2}t\right),
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第 14 題2 分

以 Frobenius 級數

y=∑n=0∞Cnxn+ry=\sum_{n=0}^{\infty}C_nx^{n+r}

求解

x2y′′+x(12+2x)y′+(x−12)y=0,x^2y''+x\left(\frac{1}{2}+2x\right)y' +\left(x-\frac{1}{2}\right)y=0,

則其所得到的指示方程式(Indicial equation)為何?

這一題的完整詳解

核心觀念

Frobenius 級數法用於正則奇異點附近的微分方程。先將試解 y=∑n=0∞Cnxn+ry=\sum_{n=0}^{\infty}C_nx^{n+r} 代入方程,再找出最低次方的 xx 項;其係數令為零,所得關於 rr 的方程就是指示方程式。

解題方法

令級數的首項為 y∼C0xry\sim C_0x^r,其中 C0≠0C_0\ne 0。求導後,首項分別為

y′∼C0rxr−1,y′′∼C0r(r−1)xr−2.y'\sim C_0r x^{r-1},\qquad y''\sim C_0r(r-1)x^{r-2}.

原方程可寫成

x2y′′+(12x+2x2)y′+(x−12)y=0.x^2y''+\left(\frac12x+2x^2\right)y' +\left(x-\frac12\right)y=0.

取各項最低次的 xrx^r:

  • x2y′′x^2y'' 貢獻 C0r(r−1)xrC_0r(r-1)x^r;
  • 12xy′\frac12xy' 貢獻 12C0rxr\frac12C_0r x^r;
  • −12y-\frac12y 貢獻 −12C0xr-\frac12C_0x^r。

其餘各項都含較高次的 xr+1x^{r+1},不影響指示方程式。因此 xrx^r 的係數須為零:

C0[r(r−1)+12r−12]=0.C_0\left[r(r-1)+\frac12r-\frac12\right]=0.

由於 C0≠0C_0\ne0,可得

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第 15 題2 分

已知

f(t)={cos⁡2t,0≤t<2π,0,t≥2πf(t)= \begin{cases} \cos 2t,&0\le t<2\pi,\\ 0,&t\ge 2\pi \end{cases}

的拉普拉斯(Laplace)轉換為

F(s)=s(1−e−2πs)s2+4,F(s)=\frac{s(1-e^{-2\pi s})}{s^2+4},

當給定一微分方程為

x′′(t)+4x(t)=f(t),x(0)=x′(0)=0,x''(t)+4x(t)=f(t),\qquad x(0)=x'(0)=0,

下列何者正確?

這一題的完整詳解

核心觀念

本題考查拉普拉斯轉換解常係數線性微分方程,以及受迫力在 t=2πt=2\pi 截止後的分段解。關鍵是利用零初始條件,並注意題目給的 f(t)f(t) 只在 0≤t<2π0\le t<2\pi 時等於 cos⁡2t\cos 2t。

解題方法

由題目給定的轉換及微分方程,

(s2+4)X(s)=F(s)=s(1−e−2πs)s2+4,(s^2+4)X(s)=F(s)=\frac{s(1-e^{-2\pi s})}{s^2+4},

因此

X(s)=s(1−e−2πs)(s2+4)2.X(s)=\frac{s(1-e^{-2\pi s})}{(s^2+4)^2}.

先取

L−1{s(s2+4)2}=14tsin⁡2t.\mathcal{L}^{-1}\left\{\frac{s}{(s^2+4)^2}\right\} =\frac{1}{4}t\sin 2t.

令 g(t)=14tsin⁡2tg(t)=\frac14 t\sin 2t,利用第二平移定理可得

x(t)=g(t)−u(t−2π)g(t−2π),x(t)=g(t)-u(t-2\pi)g(t-2\pi),

其中 u(t−2π)u(t-2\pi) 是單位階躍函數。故

x(t)={14tsin⁡2t,0≤t<2π,14tsin⁡2t−14(t−2π)sin⁡(2(t−2π)),t≥2π.x(t)= \begin{cases} \frac14t\sin 2t,&0\le t<2\pi,\\[4pt] \frac14t\sin 2t-\frac14(t-2\pi)\sin\bigl(2(t-2\pi)\bigr),&t\ge2\pi. \end{cases}

因為 sin⁡(2(t−2π))=sin⁡2t\sin(2(t-2\pi))=\sin 2t,也可寫成

x(t)={14tsin⁡2t,0≤t<2π,π2sin⁡2t,t≥2π.x(t)= \begin{cases} \frac14t\sin 2t,&0\le t<2\pi,\\[4pt] \frac{\pi}{2}\sin 2t,&t\ge2\pi. \end{cases}
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第 16 題2 分

白努利方程式(Bernoulli equation)

y′+p(x)y+q(x)ya=0y'+p(x)y+q(x)y^a=0

可以何方式轉換為線性方程式?

這一題的完整詳解

核心觀念

本題考查一階非線性常微分方程式中極具代表性的白努利方程式(Bernoulli equation)​之標準線性化程序。 白努利方程式的一般形式為:

y′+p(x)y=r(x)ya或y′+p(x)y+q(x)ya=0y' + p(x)y = r(x)y^a \quad \text{或} \quad y' + p(x)y + q(x)y^a = 0

當指數 a=0a = 0 或 a=1a = 1 時,方程式本質上即為一階線性微分方程式;當 a≠0a \neq 0 且 a≠1a \neq 1 時,方程式為非線性。其解題關鍵在於利用變數變換(Substitution) u=y1−au = y^{1-a},將原非線性方程式降階化簡為關於新變數 u(x)u(x) 的標準一階線性常微分方程式。


解題方法

給定白努利方程式:

y′+p(x)y+q(x)ya=0y' + p(x)y + q(x)y^a = 0

假設 y≠0y \neq 0 且 a≠0,1a \neq 0, 1,標準推導步驟如下:

  1. 同除以非線性項 yay^a:
y−ay′+p(x)y1−a+q(x)=0y^{-a}y' + p(x)y^{1-a} + q(x) = 0
  1. 引進變數變換: 令新變數為:
u=y1−au = y^{1-a}
  1. 計算導函數(微分連鎖律): 將 uu 對 xx 微分:
dudx=(1−a)y−adydx=(1−a)y−ay′\frac{du}{dx} = (1-a)y^{-a}\frac{dy}{dx} = (1-a)y^{-a}y'

移項可得:

y−ay′=11−au′y^{-a}y' = \frac{1}{1-a}u'
  1. 代回原方程式: 將 y−ay′y^{-a}y' 與 y1−ay^{1-a} 代入第 1 步的方程式:
11−au′+p(x)u+q(x)=0\frac{1}{1-a}u' + p(x)u + q(x) = 0

同乘以 (1−a)(1-a):

u′+(1−a)p(x)u=−(1−a)q(x)u' + (1-a)p(x)u = -(1-a)q(x)

此時方程式已成功轉換為以 uu 為應變數的一階線性常微分方程式,後續即可利用積分因子法(Integrating Factor)求解。

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第 17 題2 分

下列何者為函數

f(x)={0,−π<x<0,π,0≤x<πf(x)= \begin{cases} 0,&-\pi<x<0,\\ \pi,&0\le x<\pi \end{cases}

之傅立葉級數(Fourier series)?

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核心觀念

本題考查週期為 2π2\pi 的傅立葉級數係數。對定義在 (−π,π)(-\pi,\pi) 的函數,其傅立葉級數形式為

f(x)∼a02+∑n=1∞(ancos⁡nx+bnsin⁡nx),f(x)\sim \frac{a_0}{2}+\sum_{n=1}^{\infty}\left(a_n\cos nx+b_n\sin nx\right),

其中

a0=1π∫−ππf(x) dx,an=1π∫−ππf(x)cos⁡nx dx,bn=1π∫−ππf(x)sin⁡nx dx.a_0=\frac{1}{\pi}\int_{-\pi}^{\pi}f(x)\,dx,\qquad a_n=\frac{1}{\pi}\int_{-\pi}^{\pi}f(x)\cos nx\,dx,\qquad b_n=\frac{1}{\pi}\int_{-\pi}^{\pi}f(x)\sin nx\,dx.

解題方法

分段函數在 −π<x<0-\pi<x<0 時為 00,在 0≤x<π0\le x<\pi 時為 π\pi;因此積分只需計算 [0,π)[0,\pi) 上的部分。

先求常數項:

a0=1π∫0ππ dx=π,a02=π2.a_0=\frac{1}{\pi}\int_0^\pi \pi\,dx=\pi, \qquad \frac{a_0}{2}=\frac{\pi}{2}.

再求餘弦係數:

an=1π∫0ππcos⁡nx dx=∫0πcos⁡nx dx=[sin⁡nxn]0π=0.a_n=\frac{1}{\pi}\int_0^\pi \pi\cos nx\,dx =\int_0^\pi\cos nx\,dx =\left[\frac{\sin nx}{n}\right]_0^\pi=0.

求正弦係數:

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第 18 題2 分

給定一個連續隨機變數 XX,其累積分布函數(cumulative distribution function)為

F(x)={0,x<0,x27,0≤x<1,2x7−17,1≤x<3,5x7−x214−1114,3≤x<5,1.0,5≤x.F(x)= \begin{cases} 0,&x<0,\\ \dfrac{x^2}{7},&0\le x<1,\\ \dfrac{2x}{7}-\dfrac{1}{7},&1\le x<3,\\ \dfrac{5x}{7}-\dfrac{x^2}{14}-\dfrac{11}{14},&3\le x<5,\\ 1.0,&5\le x. \end{cases}

則機率

P(X≤1∣X≤3)P(X\le 1\mid X\le 3)

之值為何?

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核心觀念

條件機率的定義為

P(A∣B)=P(A∩B)P(B),P(B)>0.P(A\mid B)=\frac{P(A\cap B)}{P(B)},\qquad P(B)>0.

本題中,事件 {X≤1}\{X\le 1\} 包含於事件 {X≤3}\{X\le 3\},因此

P(X≤1∣X≤3)=P(X≤1)P(X≤3)=F(1)F(3).P(X\le 1\mid X\le 3)=\frac{P(X\le 1)}{P(X\le 3)} =\frac{F(1)}{F(3)}.

解題方法

依累積分布函數分段,分別代入 x=1x=1 與 x=3x=3:

F(1)=2(1)7−17=17,F(3)=5(3)7−3214−1114=30−9−1114=1014=57.F(1)=\frac{2(1)}{7}-\frac{1}{7}=\frac{1}{7}, \qquad F(3)=\frac{5(3)}{7}-\frac{3^2}{14}-\frac{11}{14} =\frac{30-9-11}{14}=\frac{10}{14}=\frac{5}{7}.
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第 19 題2 分

離散隨機變數 XX 與 YY 之結合機率質量函數(joint probability mass function)為:

pX,Y(x,y)={c⋅xy2,x=1,2, y=1,2,3,0,otherwise.p_{X,Y}(x,y)= \begin{cases} c\cdot xy^2,&x=1,2,\ y=1,2,3,\\ 0,&\text{otherwise}. \end{cases}

試問下列何者正確?

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核心觀念

本題考聯合機率質量函數的正規化,以及離散隨機變數的期望值。機率質量函數在所有可能取值上的總和必須為 11;而 XX 的期望值可由邊際機率計算,也可直接對聯合機率加總:

E[X]=∑x∑yx pX,Y(x,y).E[X]=\sum_x\sum_y x\,p_{X,Y}(x,y).

解題方法

先利用總機率為 11 求出常數 cc:

∑x=12∑y=13cxy2=c(∑x=12x)(∑y=13y2)=c(3)(14)=1.\sum_{x=1}^{2}\sum_{y=1}^{3}cxy^2 =c\left(\sum_{x=1}^{2}x\right)\left(\sum_{y=1}^{3}y^2\right) =c(3)(14)=1.

因此 c=142c=\frac{1}{42}。

接著計算期望值:

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第 20 題2 分

投擲一個公正的骰子一次,規定出現點數 1、2、3、41、2、3、4 為成功(X=1X=1),出現其他點數則為失敗(X=0X=0),求隨機變數 XX 之變異數 Var⁡(X)\operatorname{Var}(X) 為何?

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核心觀念

本題評量白努力隨機變數(Bernoulli Random Variable)之機率分配與變異數計算。

  1. 白努力試驗與隨機變數: 若一隨機試驗僅有兩種結果:「成功(X=1X=1)」與「失敗(X=0X=0)」,且成功機率為 pp、失敗機率為 q=1−pq = 1-p,則隨機變數 XX 服從參數為 pp 的白努力分配,記為 X∼Bernoulli⁡(p)X \sim \operatorname{Bernoulli}(p)。
  2. 變異數之定義與公式:
  • 定義式:Var⁡(X)=E[X2]−(E[X])2\operatorname{Var}(X) = E[X^2] - (E[X])^2
  • 專屬公式:對於白努力分配,變異數可直接化簡為: Var⁡(X)=p(1−p)=pq\operatorname{Var}(X) = p(1-p) = pq

解題方法

步驟一:求成功機率 pp 與失敗機率 qq 投擲一枚公正的骰子一次,樣本空間共 66 種等可能結果:S={1,2,3,4,5,6}S = \{1, 2, 3, 4, 5, 6\}。

  • 出現點數為 1、2、3、41、2、3、4 為成功(X=1X=1),事件元素共 44 個: p=P(X=1)=46=23p = P(X=1) = \frac{4}{6} = \frac{2}{3}
  • 出現其他點數(5、65、6)為失敗(X=0X=0),事件元素共 22 個: q=P(X=0)=1−p=26=13q = P(X=0) = 1 - p = \frac{2}{6} = \frac{1}{3}

步驟二:計算隨機變數 XX 的變異數 Var⁡(X)\operatorname{Var}(X)

  • 方法一(公式法,推薦考場速解): 直接代入白努力分配變異數公式: Var⁡(X)=p(1−p)=(23)(13)=29\operatorname{Var}(X) = p(1-p) = \left(\frac{2}{3}\right) \left(\frac{1}{3}\right) = \frac{2}{9}

  • 方法二(定義法驗證):

  1. 計算期望值 E[X]E[X]: E[X]=1⋅P(X=1)+0⋅P(X=0)=1⋅(23)+0⋅(13)=23E[X] = 1 \cdot P(X=1) + 0 \cdot P(X=0) = 1 \cdot \left(\frac{2}{3}\right) + 0 \cdot \left(\frac{1}{3}\right) = \frac{2}{3}
  2. 計算二次動差 E[X2]E[X^2]: E[X2]=12⋅P(X=1)+02⋅P(X=0)=1⋅(23)+0=23E[X^2] = 1^2 \cdot P(X=1) + 0^2 \cdot P(X=0) = 1 \cdot \left(\frac{2}{3}\right) + 0 = \frac{2}{3}
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