113 高普考高考三級 天文 應用數學(包括微積分、微分方程與向量分析) 考古題詳解

113 年・高普考・高考三級・天文
試題代碼 應用數學(包括微積分、微分方程與向量分析)

第 一 題25 分

令

A=(−1−12−4),A=\begin{pmatrix}-1&-1\\2&-4\end{pmatrix},

回答以下兩小題:

(一)求 PP 使得

P−1AP=D,P^{-1}AP=D,

其中 DD 為一對角矩陣(diagonal matrix)。(10 分)

(二)求

(x′(t)y′(t))=A(x(t)y(t))\begin{pmatrix}x'(t)\\y'(t)\end{pmatrix} =A\begin{pmatrix}x(t)\\y(t)\end{pmatrix}

的一般解(general solutions),並證明此一般解

(x(t)y(t))\begin{pmatrix}x(t)\\y(t)\end{pmatrix}

滿足

lim⁡t→∞x(t)=lim⁡t→∞y(t)=0。\lim_{t\to\infty}x(t)=\lim_{t\to\infty}y(t)=0。

(15 分)

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核心觀念

對角化的關鍵是求出矩陣 AA 的特徵值與特徵向量。若 AA 有兩個線性獨立的特徵向量,將它們依序排成矩陣 PP 的欄向量,則

P−1AP=D,P^{-1}AP=D,

其中 DD 的對角元素就是相應的特徵值。

線性微分方程組 u′(t)=Au(t)\mathbf u'(t)=A\mathbf u(t) 若可對角化,令 u=Pz\mathbf u=P\mathbf z,便可化為兩個互不耦合的純量方程,逐一求解。

解題方法

(一)求 PP 使 P−1AP=DP^{-1}AP=D

先求特徵方程:

det⁡(A−λI)=∣−1−λ−12−4−λ∣=(−1−λ)(−4−λ)+2=λ2+5λ+6.\det(A-\lambda I) =\begin{vmatrix}-1-\lambda&-1\\2&-4-\lambda\end{vmatrix} =(-1-\lambda)(-4-\lambda)+2 =\lambda^2+5\lambda+6.

因此

λ2+5λ+6=(λ+2)(λ+3)=0,\lambda^2+5\lambda+6=(\lambda+2)(\lambda+3)=0,

特徵值為 λ1=−2\lambda_1=-2、λ2=−3\lambda_2=-3。

對 λ1=−2\lambda_1=-2,解 (A+2I)v1=0(A+2I)\mathbf v_1=\mathbf 0:

(1−12−2)(v1v2)=(00),\begin{pmatrix}1&-1\\2&-2\end{pmatrix} \begin{pmatrix}v_1\\v_2\end{pmatrix} =\begin{pmatrix}0\\0\end{pmatrix},

故可取特徵向量 v1=(1,1)T\mathbf v_1=(1,1)^T。

對 λ2=−3\lambda_2=-3,解 (A+3I)v2=0(A+3I)\mathbf v_2=\mathbf 0:

(2−12−1)(v1v2)=(00),\begin{pmatrix}2&-1\\2&-1\end{pmatrix} \begin{pmatrix}v_1\\v_2\end{pmatrix} =\begin{pmatrix}0\\0\end{pmatrix},

故可取特徵向量 v2=(1,2)T\mathbf v_2=(1,2)^T。

以兩個特徵向量作為 PP 的欄向量,得到

P=(1112),D=(−200−3).P=\begin{pmatrix}1&1\\1&2\end{pmatrix}, \qquad D=\begin{pmatrix}-2&0\\0&-3\end{pmatrix}.

因為 det⁡P=1≠0\det P=1\ne0,PP 可逆,且 AP=PDAP=PD,所以 P−1AP=DP^{-1}AP=D。

(二)求一般解並證明極限為零

令

(x(t)y(t))=P(u(t)v(t)).\begin{pmatrix}x(t)\\y(t)\end{pmatrix} =P\begin{pmatrix}u(t)\\v(t)\end{pmatrix}.
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第 二 題15 分

求從 t=1t=1 追蹤到 t=2t=2 的螺旋(helix)

r(t)=(x(t),y(t),z(t))=(cos⁡t,sin⁡t,3t)\mathbf{r}(t)=(x(t),y(t),z(t))=(\cos t,\sin t,3t)

之弧長。(15 分)

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核心觀念

空間曲線 r(t)\mathbf r(t) 從 t=at=a 到 t=bt=b 的弧長,定義為速度大小的積分:

L=∫ab∥r′(t)∥ dt.L=\int_a^b \|\mathbf r'(t)\|\,dt.

因此,先對位置向量微分求出速度,再計算速度向量的長度並積分。

解題方法

已知

r(t)=(cos⁡t,sin⁡t,3t),1≤t≤2.\mathbf r(t)=(\cos t,\sin t,3t),\qquad 1\le t\le 2.

對各分量微分:

r′(t)=(−sin⁡t,cos⁡t,3).\mathbf r'(t)=(-\sin t,\cos t,3).

速度大小為

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第 三 題20 分

令函數

f(x,y,z)=xy2z3,g(x,y,z)=x2+2y4+3z6,f(x,y,z)=xy^2z^3,\qquad g(x,y,z)=x^2+2y^4+3z^6,

求在

g(x,y,z)=3g(x,y,z)=3

的條件下,f(x,y,z)f(x,y,z) 的最大值,並分別找出此時相對應的所有點 (x,y,z)。(20分)(x,y,z)。(20 分)

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核心觀念

本題考拉格朗日乘數法:在等式限制 g(x,y,z)=3g(x,y,z)=3 下,若 ff 在限制曲面上有局部極值,且 ∇g≠0\nabla g\ne \mathbf 0,則存在乘數 λ\lambda 使

∇f=λ∇g.\nabla f=\lambda\nabla g.

限制曲面 x2+2y4+3z6=3x^2+2y^4+3z^6=3 是閉且有界的集合,故連續函數 ff 在其上必有最大值。求出候選點後,還須比較其函數值,並留意邊界情形;此題的限制曲面沒有邊界。

解題方法

直接處理 f=xy2z3f=xy^2z^3 時,偏導方程會出現零座標情形。由於約束含平方項,改令

X=x,Y=y2,Z=z3,X=x,\qquad Y=y^2,\qquad Z=z^3,

則 Y≥0Y\ge 0,而 X,ZX,Z 可正可負。問題化為

求 F(X,Y,Z)=XYZ在X2+2Y2+3Z2=3,  Y≥0\text{求 } F(X,Y,Z)=XYZ \quad\text{在}\quad X^2+2Y^2+3Z^2=3,\;Y\ge 0

下的最大值。這是橢球上的乘積極值問題。

先看零值情形:若 X=0X=0、Y=0Y=0 或 Z=0Z=0,則 F=0F=0。另一方面,取 X,Y,Z>0X,Y,Z>0 且符合約束時可使 F>0F>0,因此最大值必為正,最大點不會落在乘積為零的情形。

對 X,Y,Z>0X,Y,Z>0,取對數可將乘積極值改寫為

log⁡F=log⁡X+log⁡Y+log⁡Z.\log F=\log X+\log Y+\log Z.

以拉格朗日乘數法處理限制式 X2+2Y2+3Z2=3X^2+2Y^2+3Z^2=3:

∇(log⁡F)=λ∇(X2+2Y2+3Z2),\nabla(\log F)=\lambda\nabla(X^2+2Y^2+3Z^2),

因此

1X=2λX,1Y=4λY,1Z=6λZ.\frac1X=2\lambda X,\qquad \frac1Y=4\lambda Y,\qquad \frac1Z=6\lambda Z.

整理得

2λX2=4λY2=6λZ2=1,2\lambda X^2=4\lambda Y^2=6\lambda Z^2=1,

故

X2:Y2:Z2=12:14:16=6:3:2.X^2: Y^2: Z^2=\frac12:\frac14:\frac16=6:3:2.

設 X2=6k,  Y2=3k,  Z2=2kX^2=6k,\;Y^2=3k,\;Z^2=2k。代入約束:

6k+2(3k)+3(2k)=18k=3,6k+2(3k)+3(2k)=18k=3,

所以 k=16k=\frac16。因此

X2=1,Y2=12,Z2=13.X^2=1,\qquad Y^2=\frac12,\qquad Z^2=\frac13.
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第 四 題20 分

令函數

f(x,y,z)=3xy−2yz,f(x,y,z)=3xy-2yz,

單位向量

u⃗=(12,12,12),\vec{u}=\left(\frac{1}{\sqrt{2}},\frac{1}{2},\frac{1}{2}\right),

向量場

V⃗(x,y,z)=(2z,3y,x−z),\vec{V}(x,y,z)=(2z,3y,x-z),

分別求以下四個量:(每項各 5 分,共 20 分)

(一)

grad⁡f=∇f(x,y,z),\operatorname{grad}f=\nabla f(x,y,z),

方向導數

∇u⃗f(1,0,1)。\nabla_{\vec{u}}f(1,0,1)。

(二)

curl⁡(V⃗),div⁡(curl⁡(V⃗))。\operatorname{curl}(\vec{V}),\qquad \operatorname{div}(\operatorname{curl}(\vec{V}))。

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核心觀念

本題考查標量函數的梯度與方向導數,以及向量場的旋度與散度。令

u⃗=(u1,u2,u3)\vec{u}=(u_1,u_2,u_3)

為單位向量,則方向導數為

∇u⃗f=∇f⋅u⃗.\nabla_{\vec{u}}f=\nabla f\cdot\vec{u}.

對向量場 V⃗=(V1,V2,V3)\vec{V}=(V_1,V_2,V_3),旋度與散度分別定義為

∇×V⃗=(∂V3∂y−∂V2∂z,∂V1∂z−∂V3∂x,∂V2∂x−∂V1∂y),\nabla\times\vec{V} = \left( \frac{\partial V_3}{\partial y}-\frac{\partial V_2}{\partial z}, \frac{\partial V_1}{\partial z}-\frac{\partial V_3}{\partial x}, \frac{\partial V_2}{\partial x}-\frac{\partial V_1}{\partial y} \right), ∇⋅V⃗=∂V1∂x+∂V2∂y+∂V3∂z.\nabla\cdot\vec{V} = \frac{\partial V_1}{\partial x} +\frac{\partial V_2}{\partial y} +\frac{\partial V_3}{\partial z}.

解題方法

(一)求 ∇f\nabla f 與方向導數

已知 f(x,y,z)=3xy−2yzf(x,y,z)=3xy-2yz,分別對 x,y,zx,y,z 偏微分:

∂f∂x=3y,∂f∂y=3x−2z,∂f∂z=−2y.\frac{\partial f}{\partial x}=3y,\qquad \frac{\partial f}{\partial y}=3x-2z,\qquad \frac{\partial f}{\partial z}=-2y.

因此

∇f(x,y,z)=(3y, 3x−2z, −2y).\nabla f(x,y,z)=(3y,\ 3x-2z,\ -2y).

在點 (1,0,1)(1,0,1),梯度為

∇f(1,0,1)=(0,1,0).\nabla f(1,0,1)=(0,1,0).

方向導數取梯度在方向 u⃗\vec u 上的內積:

∇u⃗f(1,0,1)=∇f(1,0,1)⋅u⃗=(0,1,0)⋅(12,12,12)=12.\begin{aligned} \nabla_{\vec u}f(1,0,1) &=\nabla f(1,0,1)\cdot\vec u\\ &=(0,1,0)\cdot \left(\frac{1}{\sqrt2},\frac12,\frac12\right) =\frac12. \end{aligned}

(二)求 curl⁡(V⃗)\operatorname{curl}(\vec V) 與 div⁡(curl⁡(V⃗))\operatorname{div}(\operatorname{curl}(\vec V))

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第 五 題20 分

利用函數 u(x,t)u(x,t) 對 xx 的傅立葉轉換(Fourier transform)

u^(ω,t)=∫−∞∞e−iωxu(x,t) dx,\hat{u}(\omega,t)=\int_{-\infty}^{\infty}e^{-i\omega x}u(x,t)\,dx,

證明

u(x,t)=14πt∫−∞∞e−(x−y)24tf(y) dyu(x,t)=\frac{1}{\sqrt{4\pi t}}\int_{-\infty}^{\infty}e^{-\frac{(x-y)^2}{4t}}f(y)\,dy

是下述熱傳導方程的解:

{∂∂tv(x,t)=∂2∂x2v(x,t),−∞<x<∞,v(x,0)=f(x),−∞<x<∞。\begin{cases} \displaystyle\frac{\partial}{\partial t}v(x,t)=\frac{\partial^2}{\partial x^2}v(x,t),&-\infty<x<\infty,\\ v(x,0)=f(x),&-\infty<x<\infty。 \end{cases}

其中函數 f(x)f(x) 滿足

∫−∞∞(f(x))2 dx<∞。\int_{-\infty}^{\infty}(f(x))^2\,dx<\infty。

(20 分)

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核心觀念

本題考查傅立葉轉換解熱傳導方程,以及高斯函數的傅立葉轉換。對 xx 作傅立葉轉換後,空間二階導數會轉為 −ω2-\omega^2,因此熱方程可化為關於 tt 的常微分方程。

採用題目給定的轉換慣例:

u^(ω,t)=∫−∞∞e−iωxu(x,t) dx,u(x,t)=12π∫−∞∞eiωxu^(ω,t) dω.\hat{u}(\omega,t)=\int_{-\infty}^{\infty}e^{-i\omega x}u(x,t)\,dx, \qquad u(x,t)=\frac{1}{2\pi}\int_{-\infty}^{\infty}e^{i\omega x}\hat{u}(\omega,t)\,d\omega.

解題方法

對方程 ut=uxxu_t=u_{xx} 的兩側作 xx 的傅立葉轉換。假設所需的微分與積分可交換,並且邊界項在無窮遠處消失,則

Fx[ut]=∂u^∂t,Fx[uxx]=(iω)2u^=−ω2u^.\mathcal{F}_x[u_t]=\frac{\partial \hat{u}}{\partial t}, \qquad \mathcal{F}_x[u_{xx}]=(i\omega)^2\hat{u}=-\omega^2\hat{u}.

因此

∂u^∂t=−ω2u^.\frac{\partial \hat{u}}{\partial t}=-\omega^2\hat{u}.

將它視為以 tt 為變數的常微分方程,並由初始條件 u(x,0)=f(x)u(x,0)=f(x) 得 u^(ω,0)=f^(ω)\hat{u}(\omega,0)=\hat{f}(\omega),解得

u^(ω,t)=e−ω2tf^(ω).\hat{u}(\omega,t)=e^{-\omega^2t}\hat{f}(\omega).

代入傅立葉反轉公式:

u(x,t)=12π∫−∞∞eiωxe−ω2tf^(ω) dω.u(x,t)=\frac{1}{2\pi}\int_{-\infty}^{\infty} e^{i\omega x}e^{-\omega^2t}\hat{f}(\omega)\,d\omega.

再利用 f^(ω)=∫−∞∞e−iωyf(y) dy\hat{f}(\omega)=\int_{-\infty}^{\infty}e^{-i\omega y}f(y)\,dy,交換積分次序可得

u(x,t)=∫−∞∞Kt(x−y)f(y) dy,u(x,t)=\int_{-\infty}^{\infty}K_t(x-y)f(y)\,dy,

其中

Kt(z)=12π∫−∞∞e−ω2teiωz dω.K_t(z)=\frac{1}{2\pi}\int_{-\infty}^{\infty} e^{-\omega^2t}e^{i\omega z}\,d\omega.

對 t>0t>0,使用高斯積分公式

∫−∞∞e−tω2+iωz dω=πte−z24t,\int_{-\infty}^{\infty}e^{-t\omega^2+i\omega z}\,d\omega =\sqrt{\frac{\pi}{t}}e^{-\frac{z^2}{4t}},

因此

Kt(z)=12πte−z24t=14πte−z24t.K_t(z)=\frac{1}{2\sqrt{\pi t}}e^{-\frac{z^2}{4t}} =\frac{1}{\sqrt{4\pi t}}e^{-\frac{z^2}{4t}}.

於是

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