Осень – самое подходящее время для старшекурсников, чтобы задуматься о планах на следующий учебный год. Вступительные и олимпиады обычно проходят в конце весны/начале лета и есть время для того, чтобы основательно подготовиться. Тем более что экзамены бывают очень непростыми, как, например, в Школу Анализа Данных (ШАД) Яндекса. При поступлении понадобится очень уверенное владение математикой: задачи экзамена носят олимпиадный характер и для успеха мало знаний, нужна еще хорошая насмотренность
В этой статье предлагаю посмотреть на пять небольших задач, которые демонстрируют простые, но очень важные идеи. Использование этих идей часто полезно в олимпиадных задачах, в том числе на вступительных в ШАД. По две зарисовки посвятим линейной алгебре и математическому анализу, еще одну – теории вероятностей. В конце статьи предлагаю небольшую самостоятельную работу (с ответами) для закрепления рассмотренных в статье приемов
Идея первая. Для поиска детерминанта приводить матрицу к верхнетреугольному виду
Начнем с самого простого (и при этом очень распространенного) приема. Частый гость на различных студенческих олимпиадах и вступительных – детерминант произвольного порядка . Есть не так много способов его нахождения. Можно, например, начать раскрывать по строке/столбцу, а дальше обнаружить некоторую закономерность и подключить математическую индукцию. Классика здесь – определитель Вандермонда.
Но куда чаще используется другая техника. При помощи элементарных преобразований строк/столбцов привести матрицу к верхнетреугольному виду. Если удалось, вы победили – детерминант в этом случае равен произведению диагональных элементов. Ниже коротко напомню о том, какие элементарные преобразования строк/столбцов бывают и как их применение отражается на детерминанте:
-
добавление к одной строке/столбцу другой, умноженной на число: не меняется;
-
умножение строки/столбца на число : умножается на ;
-
перестановка двух строк/столбцов местами: меняет знак.
Задача 1. Найти детерминант:
Решение: Для начала переместим двойки на главную диагональ. Для этого нужно менять столбцы местами – последний на первое место, предпоследний – на второе, и так далее. Но сколько таких перестановок потребуется? Менять указанным образом – проблемно, мы же не знаем: четное число столбцов, или нет. Сделаем так: представьте, что столбцы это люди в очереди, а касса стоит слева. Последнему нужно попасть на первое место, для этого он последовательно извинится перед человеком впереди. Предпоследний, оказавшись теперь последним, должен стать вторым. Для этого он потревожит уже человек. И так далее, получаем, что общее число перестановок равно сумме первых натуральных чисел: , итак:
Теперь из всех строчек, кроме первой, вычтем строку предыдущую. Так сгенерируем кучу нулей, а детерминант никак не изменится. Получим:
Уже почти верхнетреугльный вид! Мешают только тройки в первом столбце. И ничего: добавим к первому столбцу каждый из оставшихся: минус тройки сделают свое дело, а детерминант не изменится
Вот и ответ:
Идея вторая. Использовать инварианты матрицы преобразования
Матрицы одного и того же преобразования в двух различных базисах могут отличаться до неузнаваемости, но кое-что общее у них все-таки есть. Неизменными остаются детерминант, он равен произведению собственных значений: и след матрицы (сумма диагональных элементов), тут уже сумма собственных значений: . Эти инварианты лежат в основе решений многих задач. Рассмотрим, например, такую
Задача 2. Известно, что матрица задает в поворот на
некоторый угол . Найти угол .
Решение: давайте поступим так: запишем матрицу в базисе, в котором векторнаправлен вдоль оси вращения, а два оставшихся вектора – и дополняют его до ортонормированного базиса в . В этом случае матрица преобразования примет вид:
.
Вспомним теперь, что след матрицы сохранился:
Таким образом, . А значит.
Идея третья. Использовать теорему Вейерштрасса для поиска предела последовательности
Сама теорема звучит так: если последовательность монотонно возрастает (убывает), и ограничена сверху (снизу), то последовательность имеет конечный предел, равный супремуму (инфимуму) множества своих значений. Если убрать слова про ограниченность, то пределы тоже будут, только бесконечные. В отличие от арифметических свойств и теоремы о полицейских, теорема Вейерштрасса ценна именно для доказательств существования пределов
Задача 3. Найти , если
Решение: выпишем несколько первых элементов:
Что-то напоминает, не правда? Тут проявляется , он и в самом деле будет ответом. Но почему?
Часто доводилось видеть такое решение: а давайте просто предельный переход применим в рекуррентом соотношении! Получим:
А раз все элементы очевидно положительны, то вот вам и в ответе.
Боюсь, что за такое решение (даже не лишенное смысла и даже с правильным ответом), на вступительных поставили бы ноль баллов. Почему? Проблема в самом рекуррентном переходе: осуществляя его, мы подразумеваем, что предел точно есть. А вдруг последовательность расходится? Тогда такое рассуждение просто лишено смысла (в качестве упражнения можете придумать пример). Тут-то нам и поможет Вейерштрасс! Мы аккуратно покажем, что последовательность ограничена снизу и монотонно убывает (делаю такие предположения из выписанных элементов).
Ограниченность снизу: по условию: . Это среднее
арифметическое чисел и . Оно, по неравенству о средних, больше или равно среднего геометрического (корня из произведения этих же чисел), получаем:
Таким образом, начиная с , все элементы больше или равны . Ограниченность снизу доказана.
Монотонность: покажем, что последовательность убывает. Из условия:
. Из пункта про ограниченность мы знаем, что начиная со
второго номера , а значит дробь в скобке меньше или равна единице, а вся скобка меньше или равна двум. Таким образом, , и монотонность доказана.
И вот теперь, благодаря Вейерштрассу, мы уверены, что предел есть, рекуррентный переход корректен, а ответ не только правильный, но и принесет баллы за эту задачу.
Чаще всего теорема Вейерштрасса применяется для поиска пределов последовательностей, заданных рекуррентно. Но работает и с явно заданными (ведь мы часто можем сами соорудить рекуррентный способ задания).
Идея четвертая. Замена переменной в интеграле, порождающая исходный интеграл
Суть простая. Есть, например, определенный интеграл, обозначим его . В некоторых случаях можно подобрать замену таким образом, чтобы после замены интеграл снова возник, теперь в качестве слагаемого со знаком минус. Тогда получим равенство:
, из него.
Похожее вы точно видели при интегрировании по частям. Взять хотя бы .
Пару раз рассмотрев его по частям вы вновь получаете исходный, так он и находится. Но сейчас поговорим именно о замене, это расхожий прием, особенно актуально при наличии тригонометрии (формулы приведения к этому располагают).
Задача 4. Найти
Решение: сделаем замену . И сразу разберемся почему. Причин две: во-первых, по формулам приведения, получается некоторый инвариант. Во-вторых, пределы интегрирования просто поменяются при такой замене местами (что легко исправляется знаком "минус" перед интегралом). Итак, получаем:
А последний интеграл разбиваем на два слагаемых:
Узнаете второе слагаемое? Это же наш интеграл ! Остается найти .
Это уже дело нехитрое (например, через замену ), этот интеграл равен .
Тогда , и в итоге . Видеоразбор этой задачи (и еще пары крутых интегралов) можно найти в ролике на моем YouTube-канале.
Идея пятая. Использовать индикаторные случайные величины
В задачах на дискретные случайные величины часто бывает полезно ввести индикаторную случайную величину. Она принимает только два значения: 1 (условный "успех") и 0 (иначе). Прелесть в том, что у такой величины легко ищется математическое ожидание: оно просто равно вероятности "успеха". А если добавить к этому свойство линейности математического ожидания... Давайте рассмотрим на примере.
Задача 5. В простом графе 20 вершин. Вероятность наличия ребра между любыми двумя вершинами одинакова и равна . Найти математическое ожидание числа треугольников в это графе.
Решение: для начала посчитаем сколько всего треугольников может быть в графе. Это число способов выбрать три неупорядоченные вершины: . Введем случайную величину для отдельной тройки вершин (всего 1140, по числу троек вершин, случайных величин с одним и тем же распределением):
Математическое ожидание каждой такой величины:.
С другой стороны, интересующая нас случайная величина (, общее число треугольников) – это сумма величин , . То есть мы буквально обходим каждую из 1140 троек вершин и спрашиваем: есть треугольник? Если да (), то добавляем 1, если нет (), то пропускаем. Итак:
, .
А тут вступает в игру линейность математического ожидания! И сразу ответ
.
Задачи для закрепления:
Задача 1 (ШАД-2015) Найдите определитель матрицы , где .
Задача 2. (ШАД-2015) Пусть и – квадратные вещественные матрицы одного и того же размера. Докажите, что .
Задача 3 (ШАД-2015) Найти , если .
Задача 4 (ШАД-2015) Вычислить интеграл
Задача 5 (ШАД-2016) В ряд расположены предметов. Случайно выбираются предметов, . Случайная величина равна количеству таких предметов , что выбран, а все его соседи не выбраны. Найдите математическое ожидание .
Ответы: 1) ; 3) ; 4); 5)
Можете делиться своими мыслями по задачам в комментариях, обсудим :)
Автор статьи: Сергей Жестков, ex-преподаватель МФТИ, OTUS; основатель курсов по математике Zhestkov University
Автор: Zhestkov