109 年 國立臺灣大學電信工程學研究所乙組《工程數學(D)》

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第 1 題5 分

  1. (5%) Which of the following is true?
    (A) For any vector v∈Rnv \in \mathbb{R}^n, {v}\{v\} is linearly independent.
    (B) If a subset of Rn\mathbb{R}^n contains more than nn vectors, then it is linearly dependent.
    (C) If every column of an m×nm \times n matrix AA contains a pivot position, then the matrix equation Ax=bAx = b is consistent for every b∈Rmb \in \mathbb{R}^m.
    (D) A homogeneous equation (i.e., a system of linear equation Ax=0Ax = 0) is always consistent.
    (E) A homogeneous equation always has infinitely many solutions.

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(A) 錯誤
若 v=0v = \mathbf{0},則方程式 c0=0c \mathbf{0} = \mathbf{0} 存在非零係數解(例如 c=1≠0c = 1 \neq 0),故集合 {0}\{\mathbf{0}\} 為線性相關(Linearly Dependent)。僅當 v≠0v \neq \mathbf{0} 時,{v}\{v\} 才為線性獨立。

(B) 正確
在 Rn\mathbb{R}^n 中,若一集合包含 pp 個向量且 p>np > n,將其作為行向量組成 n×pn \times p 矩陣 AA。因 rank(A)≤n<p\text{rank}(A) \le n < p,齊次方程組 Ax=0Ax = \mathbf{0} 的自由變數(free variables)數量至少為 p−n>0p - n > 0,必存在非零解,故該向量集合必為線性相關。

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第 2 題5 分

  1. (5%) Which of the following is true?
    (A) A matrix is invertible if and only if its reduced row echelon form is an identity matrix.
    (B) For any two n×nn \times n matrices AA and BB, if AB=InAB = I_n, then AA is invertible and A−1=BA^{-1} = B.
    (C) If a square matrix has a column consisting of all zeros, then it is not invertible.
    (D) If AA and BB are invertible matrices, then A+BA + B is also invertible.
    (E) If AA is an n×nn \times n matrix such that Ax=bAx = b is consistent for every bb in Rn\mathbb{R}^n, then Ax=bAx = b has a unique solution for every bb in Rn\mathbb{R}^n.

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各選項解析如下:

(A) 正確
根據可逆矩陣定理(Invertible Matrix Theorem),矩陣 AA 為可逆的充要條件(if and only if)為其簡列階梯形矩陣(reduced row echelon form, RREF)為單位矩陣 InI_n。

(B) 正確
對於 n×nn \times n 方陣 AA 與 BB,若 AB=InAB = I_n,取行列式得 det⁡(A)det⁡(B)=det⁡(In)=1≠0\det(A)\det(B) = \det(I_n) = 1 \neq 0,故 det⁡(A)≠0\det(A) \neq 0,即 AA 為可逆矩陣。將 AB=InAB = I_n 兩邊左乘 A−1A^{-1},可得 A−1(AB)=A−1In  ⟹  B=A−1A^{-1}(AB) = A^{-1}I_n \implies B = A^{-1}。

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第 3 題5 分

  1. (5%) Which of the following is true?
    (A) Every function from Rn\mathbb{R}^n to Rm\mathbb{R}^m, T:Rn→RmT : \mathbb{R}^n \rightarrow \mathbb{R}^m, has a standard matrix AA such that T(x)=AxT(x) = Ax for all x∈Rnx \in \mathbb{R}^n.
    (B) The matrix transformation induced by an m×nm \times n matrix AA (i.e., TA(x)=AxT_A(x) = Ax) is a linear transformation.
    (C) The image of the zero vector under any linear transformation is the zero vector.
    (D) A function T:Rn→RmT : \mathbb{R}^n \rightarrow \mathbb{R}^m is uniquely determined by the images of the standard vectors in its domain.
    (E) If ff is a linear transformation and f(u)=f(v)f(u) = f(v), then u=vu = v.

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核心觀念

本題考查線性轉換的定義、矩陣轉換,以及標準基底向量對線性轉換的決定性。

若 T:Rn→RmT:\mathbb{R}^n\to\mathbb{R}^m 為線性轉換,則必須滿足:

T(u+v)=T(u)+T(v),T(cu)=cT(u).T(u+v)=T(u)+T(v),\qquad T(cu)=cT(u).

因此對任意 x∈Rnx\in\mathbb{R}^n,若以標準基底 {e1,…,en}\{e_1,\dots,e_n\} 表示為

x=x1e1+⋯+xnen,x=x_1e_1+\cdots+x_ne_n,

則

T(x)=x1T(e1)+⋯+xnT(en).T(x)=x_1T(e_1)+\cdots+x_nT(e_n).

這表示:線性轉換由標準基底向量的像唯一決定。


解題方法

逐一檢查各選項是否符合線性轉換的基本性質與定理:

  • 任意函數不一定是線性轉換。
  • 矩陣乘法所定義的轉換必為線性轉換。
  • 線性轉換必將零向量映射為零向量。
  • 只有在線性轉換的前提下,標準向量的像才能唯一決定整個轉換。
  • 線性轉換不必具有單射性。

選項分析

(A) 錯誤

題目聲稱每一個函數 T:Rn→RmT:\mathbb{R}^n\to\mathbb{R}^m 都存在矩陣 AA,使得

T(x)=Ax.T(x)=Ax.

但矩陣轉換 TA(x)=AxT_A(x)=Ax 必為線性轉換,因此只有線性函數才能以矩陣乘法表示。

反例:定義 T:R→RT:\mathbb{R}\to\mathbb{R} 為

T(x)=x2.T(x)=x^2.

若存在 1×11\times 1 矩陣 A=[a]A=[a] 使 T(x)=Ax=axT(x)=Ax=ax,則必須有

x2=axx^2=ax

對所有 x∈Rx\in\mathbb{R} 成立,這是不可能的。因此任意函數不一定具有標準矩陣。


(B) 正確

令 AA 為 m×nm\times n 矩陣,定義

TA(x)=Ax.T_A(x)=Ax.

對任意 u,v∈Rnu,v\in\mathbb{R}^n 及純量 cc,有

TA(u+v)=A(u+v)=Au+Av=TA(u)+TA(v),T_A(u+v)=A(u+v)=Au+Av=T_A(u)+T_A(v),

以及

TA(cu)=A(cu)=c(Au)=cTA(u).T_A(cu)=A(cu)=c(Au)=cT_A(u).

因此 TAT_A 滿足線性轉換的兩項條件,故為線性轉換。


(C) 正確

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第 4 題5 分

  1. (5%) Which of the following is true?
    (A) A linear transformation with codomain Rm\mathbb{R}^m is onto if and only if the rank of its standard matrix is mm.
    (B) A linear transformation is one-to-one if and only if its null space consists only of the zero vector.
    (C) A linear transformation is onto if and only if the columns of its standard matrix form a generating set for its range.
    (D) If the composition UTUT of two linear transformations T:Rn→RmT : \mathbb{R}^n \rightarrow \mathbb{R}^m and U:Rp→RqU: \mathbb{R}^p \rightarrow \mathbb{R}^q is defined, then m=pm = p must be true and the composition UTUT is also a linear transformation.
    (E) For every invertible linear transformation TT, the function T−1T^{-1} is also a linear transformation.

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核心觀念

本題考查線性轉換的四個基本概念:

  1. 滿射(onto):T:Rn→RmT: \mathbb{R}^n\to\mathbb{R}^m 的值域為整個陪域,即
    Range⁡(T)=Rm.\operatorname{Range}(T)=\mathbb{R}^m.

  2. 一對一(one-to-one):若 T(x1)=T(x2)T(\mathbf{x}_1)=T(\mathbf{x}_2),則必須有 x1=x2\mathbf{x}_1=\mathbf{x}_2。

  3. 零空間(null space):
    N(T)={x∈Rn:T(x)=0}.N(T)=\{\mathbf{x}\in\mathbb{R}^n:T(\mathbf{x})=\mathbf{0}\}.

  4. 標準矩陣:若 T:Rn→RmT:\mathbb{R}^n\to\mathbb{R}^m 的標準矩陣為 AA,則
    T(x)=Ax.T(\mathbf{x})=A\mathbf{x}.
    此時 AA 的欄向量所張成的空間就是 TT 的值域。


解題方法

本題沒有計算,直接依據定義與基本定理逐項判斷:

  • 滿射與標準矩陣的秩、欄空間之間的關係。
  • 一對一與零空間之間的關係。
  • 線性轉換合成的定義域、陪域銜接條件。
  • 可逆線性轉換的反函數是否仍保持線性。

選項分析

(A) 正確

設 T:Rn→RmT:\mathbb{R}^n\to\mathbb{R}^m 的標準矩陣為 AA。由
T(x)=Ax,T(\mathbf{x})=A\mathbf{x},
可知 TT 的值域就是 AA 的欄空間:

Range⁡(T)=Col⁡(A).\operatorname{Range}(T)=\operatorname{Col}(A).

TT 為滿射的條件是
Range⁡(T)=Rm.\operatorname{Range}(T)=\mathbb{R}^m.

而 AA 的欄空間等於 Rm\mathbb{R}^m,等價於 AA 的秩等於其列數 mm:

rank⁡(A)=m.\operatorname{rank}(A)=m.

因此,TT 為滿射當且僅當其標準矩陣的秩為 mm。故 (A) 正確。


(B) 正確

TT 為一對一,表示
T(x1)=T(x2)  ⟹  x1=x2.T(\mathbf{x}_1)=T(\mathbf{x}_2)\implies \mathbf{x}_1=\mathbf{x}_2.

由線性性質,

T(x1)=T(x2)  ⟺  T(x1−x2)=0.T(\mathbf{x}_1)=T(\mathbf{x}_2) \iff T(\mathbf{x}_1-\mathbf{x}_2)=\mathbf{0}.

因此,若
T(x)=0,T(\mathbf{x})=\mathbf{0},
則只能有
x=0.\mathbf{x}=\mathbf{0}.

也就是
N(T)={0}.N(T)=\{\mathbf{0}\}.

反之,若零空間只包含零向量,則

T(x1)=T(x2)  ⟹  T(x1−x2)=0  ⟹  x1−x2=0,T(\mathbf{x}_1)=T(\mathbf{x}_2) \implies T(\mathbf{x}_1-\mathbf{x}_2)=\mathbf{0} \implies \mathbf{x}_1-\mathbf{x}_2=\mathbf{0},

所以 x1=x2\mathbf{x}_1=\mathbf{x}_2,即 TT 為一對一。

因此
T 一對一  ⟺  N(T)={0},T\text{ 一對一}\iff N(T)=\{\mathbf{0}\},
故 (B) 正確。


(C) 錯誤

設 AA 是 TT 的標準矩陣。AA 的欄向量確實會張成 TT 的值域:

Range⁡(T)=Col⁡(A).\operatorname{Range}(T)=\operatorname{Col}(A).

因此,「AA 的欄向量形成其值域的生成集」對任何線性轉換都成立,並不代表 TT 是滿射。

滿射的正確條件是
Range⁡(T)=陪域.\operatorname{Range}(T)=\text{陪域}.

例如

T:R2→R3,T(x,y)=(x,y,0).T:\mathbb{R}^2\to\mathbb{R}^3,\qquad T(x,y)=(x,y,0).
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第 5 題5 分

  1. (5%) Which of the following statements about the determinant is true?
    (A) For any square matrix AA, det⁡(AT)=−det⁡(A)\det(A^T) = -\det(A).
    (B) The determinant of the n×nn \times n identity matrix is (−1)n(-1)^n.
    (C) The determinant of an upper triangular matrix is always equal to the product of its diagonal entries.
    (D) Performing a row addition operation on a square matrix does not change its determinant.
    (E) Performing a scaling operation on a square matrix does not change its determinant.

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核心觀念

本題考查行列式的基本性質,以及三種初等列運算對行列式的影響:

  1. 轉置不改變行列式:
    det⁡(AT)=det⁡(A)\det(A^T)=\det(A)

  2. 單位矩陣的行列式為:
    det⁡(In)=1\det(I_n)=1

  3. 三角矩陣的行列式等於主對角線元素的乘積。

  4. 將某一列加上另一列的倍數,行列式不變。

  5. 將某一列乘以常數 cc,行列式也乘以 cc。


解題方法

逐一套用行列式的基本定理即可判斷各選項。特別注意「row addition operation」與「scaling operation」對行列式的影響不同:

  • 列加法:行列式不變。
  • 列倍乘:行列式會跟著倍乘。

選項分析

(A) 錯誤

正確公式為:

det⁡(AT)=det⁡(A)\det(A^T)=\det(A)

而不是

det⁡(AT)=−det⁡(A)\det(A^T)=-\det(A)

例如取 A=I2A=I_2,則

det⁡(A)=1,det⁡(AT)=1\det(A)=1,\qquad \det(A^T)=1

但 −det⁡(A)=−1-\det(A)=-1,兩者不相等,因此此敘述錯誤。


(B) 錯誤

n×nn\times n 單位矩陣為

In=[10⋯001⋯0⋮⋮⋱⋮00⋯1]I_n= \begin{bmatrix} 1&0&\cdots&0\\ 0&1&\cdots&0\\ \vdots&\vdots&\ddots&\vdots\\ 0&0&\cdots&1 \end{bmatrix}

它是上三角矩陣,主對角線元素全部為 11,所以

det⁡(In)=1⋅1⋯1=1\det(I_n)=1\cdot 1\cdots 1=1

並非 (−1)n(-1)^n。例如 n=1n=1 時,(−1)1=−1(-1)^1=-1,但 det⁡(I1)=1\det(I_1)=1。


(C) 正確

對任意上三角矩陣

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第 6 題5 分

  1. (5%) Which of the following is true?
    (A) Every nonzero subspace of Rn\mathbb{R}^n has a unique basis.
    (B) Every subspace of Rn\mathbb{R}^n has a basis composed of standard vectors.
    (C) The column space of an m×nm \times n matrix is contained in Rm\mathbb{R}^m.
    (D) If VV is a subspace of dimension kk, then every generating set for VV contains exactly kk vectors.
    (E) The pivot columns of an m×nm \times n matrix AA form a basis for the column space of AA.

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核心觀念

本題考查向量空間、子空間、基底、生成集合與矩陣行空間/列空間的基本定義。

  • 若 VV 是向量空間,基底是「線性獨立且能生成 VV」的集合。
  • 若 dim⁡V=k\dim V=k,則每一組基底恰有 kk 個向量;但一般生成集合可以包含超過 kk 個向量。
  • 對 m×nm\times n 矩陣 AA,每個 column 都是 Rm\mathbb{R}^m 中的向量,因此
    Col⁡(A)⊆Rm.\operatorname{Col}(A)\subseteq \mathbb{R}^m.
  • 矩陣 AA 的 pivot columns 可作為 Col⁡(A)\operatorname{Col}(A) 的一組基底。

選項分析

(A) Every nonzero subspace of Rn\mathbb{R}^n has a unique basis.

錯誤。

基底通常不唯一。例如在 R2\mathbb{R}^2 中,整個空間 R2\mathbb{R}^2 有基底

{(10),(01)},\left\{ \begin{pmatrix}1\\0\end{pmatrix}, \begin{pmatrix}0\\1\end{pmatrix} \right\},

也有基底

{(11),(1−1)}.\left\{ \begin{pmatrix}1\\1\end{pmatrix}, \begin{pmatrix}1\\-1\end{pmatrix} \right\}.

兩組向量皆線性獨立且可生成 R2\mathbb{R}^2,因此同一個非零子空間可以有許多不同基底。


(B) Every subspace of Rn\mathbb{R}^n has a basis composed of standard vectors.

錯誤。

標準基底向量為

e1=(10⋮0),e2=(01⋮0),…,en.e_1=\begin{pmatrix}1\\0\\ \vdots\\0\end{pmatrix},\quad e_2=\begin{pmatrix}0\\1\\ \vdots\\0\end{pmatrix},\quad \ldots,\quad e_n.

並非每個子空間都能由標準基底向量組成基底。例如

V=span⁡{(11)}⊆R2.V=\operatorname{span} \left\{ \begin{pmatrix}1\\1\end{pmatrix} \right\} \subseteq \mathbb{R}^2.

此子空間是一條通過原點的直線,其基底可取為

{(11)},\left\{ \begin{pmatrix}1\\1\end{pmatrix} \right\},

但 e1=(1,0)Te_1=(1,0)^T 與 e2=(0,1)Te_2=(0,1)^T 都不屬於 VV,所以無法用標準基底向量組成 VV 的基底。


(C) The column space of an m×nm \times n matrix is contained in Rm\mathbb{R}^m.

正確。

設

A=[∣∣∣a1a2⋯an∣∣∣]A= \begin{bmatrix} \mid & \mid & & \mid\\ \mathbf a_1&\mathbf a_2&\cdots&\mathbf a_n\\ \mid & \mid & & \mid \end{bmatrix}

是 m×nm\times n 矩陣。每一個 column aj\mathbf a_j 都有 mm 個分量,因此

aj∈Rm.\mathbf a_j\in\mathbb{R}^m.

矩陣的 column space 定義為所有 column 的線性組合:

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第 7 題5 分

  1. (5%) Which of the following is an eigenvector of A=(4−211)A = \begin{pmatrix} 4 & -2 \\ 1 & 1 \end{pmatrix}?
    (A) x=(10)x = \begin{pmatrix} 1 \\ 0 \end{pmatrix}
    (B) x=(21)x = \begin{pmatrix} 2 \\ 1 \end{pmatrix}
    (C) x=(11)x = \begin{pmatrix} 1 \\ 1 \end{pmatrix}
    (D) x=(1−1)x = \begin{pmatrix} 1 \\ -1 \end{pmatrix}
    (E) None of the above.

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核心觀念

若非零向量 xx 滿足

Ax=λxAx=\lambda x

其中 λ\lambda 為某個純量,則稱 xx 為矩陣 AA 的特徵向量,λ\lambda 稱為對應的特徵值。

本題只需將矩陣

A=(4−211)A=\begin{pmatrix}4&-2\\1&1\end{pmatrix}

分別作用在各選項向量上,檢查結果是否為原向量的純量倍數。

解題方法

對任一選項 xx,計算 AxAx。若存在純量 λ\lambda 使得

Ax=λx,Ax=\lambda x,

則該選項為特徵向量。


選項分析

(A)

x=(10)x=\begin{pmatrix}1\\0\end{pmatrix}

計算得

Ax=(4−211)(10)=(41).Ax= \begin{pmatrix}4&-2\\1&1\end{pmatrix} \begin{pmatrix}1\\0\end{pmatrix} = \begin{pmatrix}4\\1\end{pmatrix}.

若為特徵向量,則應有

(41)=λ(10)=(λ0).\begin{pmatrix}4\\1\end{pmatrix} =\lambda\begin{pmatrix}1\\0\end{pmatrix} =\begin{pmatrix}\lambda\\0\end{pmatrix}.

但第二個分量 1≠01\neq 0,因此不存在符合條件的 λ\lambda。

所以 (A) 錯誤。


(B)

x=(21)x=\begin{pmatrix}2\\1\end{pmatrix}

計算得

Ax=(4−211)(21)=(8−22+1)=(63).Ax= \begin{pmatrix}4&-2\\1&1\end{pmatrix} \begin{pmatrix}2\\1\end{pmatrix} = \begin{pmatrix}8-2\\2+1\end{pmatrix} = \begin{pmatrix}6\\3\end{pmatrix}.

而

(63)=3(21).\begin{pmatrix}6\\3\end{pmatrix} =3\begin{pmatrix}2\\1\end{pmatrix}.

因此

Ax=3x,Ax=3x,

故 xx 是特徵向量,對應特徵值為 λ=3\lambda=3。

所以 (B) 正確。


(C)

x=(11)x=\begin{pmatrix}1\\1\end{pmatrix}

計算得

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第 8 題5 分

  1. (5%) Which of the following is a linear operator?
    (A) T:R→RT: \mathbb{R} \rightarrow \mathbb{R} where T(x)=4x+3T(x) = 4x + 3 for any x∈Rx \in \mathbb{R}.
    (B) T:R2→R2T: \mathbb{R}^2 \rightarrow \mathbb{R}^2 where T(x)=(4−211)xT(x) = \begin{pmatrix} 4 & -2 \\ 1 & 1 \end{pmatrix} x for any vector x∈R2x \in \mathbb{R}^2.
    (C) T:P→PT: P \rightarrow P where T(f(x))=f(x)(x2+1)T(f(x)) = f(x)(x^2 + 1) for any polynomial f(x)∈Pf(x) \in P.
    (D) T:C∞(R)→C∞(R)T: C^\infty(\mathbb{R}) \rightarrow C^\infty(\mathbb{R}) where T(f(x))=f′(x)+f(x)T(f(x)) = f'(x) + f(x) for any differentiable function f(x)∈C(R)f(x) \in C(\mathbb{R}).
    (E) None of the above.

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核心觀念

設 V,WV,W 為向量空間,映射 T:V→WT:V\to W 稱為線性算子,若對任意向量 u,v∈Vu,v\in V 與純量 a,ba,b,皆滿足

T(au+bv)=aT(u)+bT(v).T(au+bv)=aT(u)+bT(v).

等價地,只要同時滿足:

  1. 加法性:T(u+v)=T(u)+T(v)T(u+v)=T(u)+T(v);
  2. 齊次性:T(au)=aT(u)T(au)=aT(u)。

特別地,線性算子必須滿足 T(0)=0T(0)=0。本題逐一檢查各選項是否符合上述條件。

選項分析

(A)

T(x)=4x+3.T(x)=4x+3.

計算零元素的像:

T(0)=4(0)+3=3≠0.T(0)=4(0)+3=3\neq 0.

因此 TT 不可能是線性算子。

也可直接檢查齊次性:

T(ax)=4ax+3,T(ax)=4ax+3,

但

aT(x)=a(4x+3)=4ax+3a.aT(x)=a(4x+3)=4ax+3a.

兩者一般不相等,因此(A)錯誤。常數項 33 破壞了線性。


(B)

T(x)=(4−211)x.T(x)= \begin{pmatrix} 4&-2\\ 1&1 \end{pmatrix}x.

令

A=(4−211).A= \begin{pmatrix} 4&-2\\ 1&1 \end{pmatrix}.

對任意 x,y∈R2x,y\in\mathbb{R}^2 與純量 a,ba,b,

T(ax+by)=A(ax+by)=aAx+bAy=aT(x)+bT(y).T(ax+by)=A(ax+by) =aAx+bAy =aT(x)+bT(y).

因此矩陣乘法所定義的映射必為線性映射,故(B)正確。


(C)

T(f(x))=f(x)(x2+1).T(f(x))=f(x)(x^2+1).

這是將多項式 f(x)f(x) 乘上固定多項式 x2+1x^2+1。對任意多項式 f,g∈Pf,g\in P 與純量 a,ba,b,

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第 9 題5 分

  1. (5%) Which of the following sets is an orthonormal basis for the designated vector space?
    (A) {(3/54/5),(−4/53/5)}\{ \begin{pmatrix} 3/5 \\ 4/5 \end{pmatrix}, \begin{pmatrix} -4/5 \\ 3/5 \end{pmatrix} \} for R2\mathbb{R}^2 with (x,y)=xTy(x, y) = x^T y.
    (B) {cos⁡x,sin⁡x}\{ \cos x, \sin x \}, for C[0,2π]C[0, 2\pi] with (f,g)=∫02πf(x)g(x)dx(f, g) = \int_0^{2\pi} f(x)g(x)dx.
    (C) {1,x,x2}\{ 1, x, x^2 \} for P3P_3 with (f,g)=∫01f(x)g(x)dx(f, g) = \int_0^1 f(x)g(x)dx.
    (D) {(100),(010),(001)}\{ \begin{pmatrix} 1 \\ 0 \\ 0 \end{pmatrix}, \begin{pmatrix} 0 \\ 1 \\ 0 \end{pmatrix}, \begin{pmatrix} 0 \\ 0 \\ 1 \end{pmatrix} \} for R3\mathbb{R}^3 with (x,y)=xTMy(x, y) = x^T M y where M=(100031013)M = \begin{pmatrix} 1 & 0 & 0 \\ 0 & 3 & 1 \\ 0 & 1 & 3 \end{pmatrix}.
    (E) None of the above.

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這一題的完整詳解

核心觀念

在內積空間中,集合 {v1,…,vn}\{v_1,\dots,v_n\} 是正交歸一基底,必須同時滿足:

  1. 正交:當 i≠ji\ne j 時,(vi,vj)=0(v_i,v_j)=0。
  2. 歸一:每個向量皆滿足 (vi,vi)=1(v_i,v_i)=1。
  3. 為基底:能張成指定的向量空間,且線性獨立。

本題逐一檢查各選項的正交性、長度與張成性即可。


選項 (A)

令

u1=(3/54/5),u2=(−4/53/5).u_1= \begin{pmatrix} 3/5\\ 4/5 \end{pmatrix}, \qquad u_2= \begin{pmatrix} -4/5\\ 3/5 \end{pmatrix}.

題目給定 R2\mathbb{R}^2 的內積為

(x,y)=xTy.(x,y)=x^Ty.

先檢查兩向量的長度:

(u1,u1)=(35)2+(45)2=925+1625=1,(u_1,u_1) =\left(\frac35\right)^2+\left(\frac45\right)^2 =\frac9{25}+\frac{16}{25} =1, (u2,u2)=(−45)2+(35)2=1625+925=1.(u_2,u_2) =\left(-\frac45\right)^2+\left(\frac35\right)^2 =\frac{16}{25}+\frac9{25} =1.

再檢查正交性:

(u1,u2)=35(−45)+45(35)=−1225+1225=0.(u_1,u_2) =\frac35\left(-\frac45\right)+\frac45\left(\frac35\right) =-\frac{12}{25}+\frac{12}{25} =0.

因此 {u1,u2}\{u_1,u_2\} 是一組正交歸一集合。又因為 R2\mathbb{R}^2 的維度為 22,其中兩個線性獨立向量必能構成 R2\mathbb{R}^2 的基底。

所以選項 (A) 正確。


選項 (B)

題目考慮的空間為 C[0,2π]C[0,2\pi],其內積為

(f,g)=∫02πf(x)g(x) dx.(f,g)=\int_0^{2\pi}f(x)g(x)\,dx.

先檢查 cos⁡x\cos x 與 sin⁡x\sin x:

(cos⁡x,cos⁡x)=∫02πcos⁡2x dx=π,(\cos x,\cos x) =\int_0^{2\pi}\cos^2x\,dx =\pi, (sin⁡x,sin⁡x)=∫02πsin⁡2x dx=π,(\sin x,\sin x) =\int_0^{2\pi}\sin^2x\,dx =\pi, (cos⁡x,sin⁡x)=∫02πcos⁡xsin⁡x dx=0.(\cos x,\sin x) =\int_0^{2\pi}\cos x\sin x\,dx =0.

兩函數彼此正交,但其範數為 π\sqrt{\pi},不是 11,因此並非歸一集合。即使將其除以 π\sqrt{\pi},也只能得到二維子空間的一組正交歸一基底。

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第 10 題5 分

  1. (5%) Which of the following is a vector space?
    (A) P={p∣p is a polynomial in x of any order}P = \{ p \mid p \text{ is a polynomial in } x \text{ of any order}\}
    (B) Pn={p∣p is a polynomial in x of exactly nth order}P_n = \{ p \mid p \text{ is a polynomial in } x \text{ of exactly } n\text{th order}\}
    (C) {T∣T:Rn→Rm,T is a linear transformation}\{ T \mid T: \mathbb{R}^n \rightarrow \mathbb{R}^m, T \text{ is a linear transformation}\}
    (D) The set of all m×nm \times n matrices of which the sum of all entries is zero, i.e., {A∈Rm×n∣∑i=1m∑j=1naij=0}\{ A \in \mathbb{R}^{m \times n} \mid \sum_{i=1}^m \sum_{j=1}^n a_{ij} = 0 \}.
    (E) The set of all n×nn \times n square matrices with trace 1, i.e., {A∈Rn×n∣∑i=1naii=1}\{ A \in \mathbb{R}^{n \times n} \mid \sum_{i=1}^n a_{ii} = 1 \}.

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核心觀念

判斷集合是否為向量空間,需檢查其在既定運算下是否滿足:

  1. 包含零向量。
  2. 對向量加法封閉。
  3. 對純量乘法封閉。

本題各集合皆視為定義在實數上的集合,因此純量取自 R\mathbb{R}。判斷子集合是否為向量空間時,也可利用下列定理:

若集合是某個向量空間中線性映射的核,即
ker⁡L={v∣L(v)=0},\ker L=\{v\mid L(v)=0\},
則必為子空間,因此也是向量空間。


解題方法

逐一檢查各選項是否包含零元素,以及對加法、純量乘法是否封閉。

其中:

  • 「次數至多為 nn」通常形成向量空間。
  • 「次數恰為 nn」通常不形成向量空間,因為零多項式不在其中,且相加可能降階。
  • 線性轉換的集合在逐點加法與純量乘法下形成向量空間。
  • 線性條件等於 00 的集合通常是核,形成子空間。
  • 線性條件等於非零常數的集合通常不包含零向量,不是向量空間。

選項分析

(A)

P={p∣p 是 x 的任意次數多項式}.P=\{p\mid p\text{ 是 }x\text{ 的任意次數多項式}\}.

此集合包含零多項式。任取 p,q∈Pp,q\in P,則 p+qp+q 仍為有限次數的多項式,因此 p+q∈Pp+q\in P。

任取 c∈Rc\in\mathbb{R},則 cpcp 仍為多項式;當 c=0c=0 時,結果為零多項式,也仍屬於 PP。

因此 PP 對加法與純量乘法封閉,且包含零向量,所以是向量空間。

故 (A) 正確。


(B)

Pn={p∣p 是恰為 n 次的多項式}.P_n=\{p\mid p\text{ 是恰為 }n\text{ 次的多項式}\}.

此集合不包含零多項式,因為零多項式沒有恰為 nn 次的次數。因此不具備零向量。

此外,若

p(x)=xn,q(x)=−xn,p(x)=x^n,\qquad q(x)=-x^n,

則 p,q∈Pnp,q\in P_n,但

p(x)+q(x)=0p(x)+q(x)=0

不是 nn 次多項式,故 p+q∉Pnp+q\notin P_n。

因此 PnP_n 不對加法封閉,也不包含零向量,所以不是向量空間。

故 (B) 錯誤。


(C)

{T∣T:Rn→Rm, T 為線性轉換}.\{T\mid T:\mathbb{R}^n\to\mathbb{R}^m,\ T\text{ 為線性轉換}\}.

對任意兩個線性轉換 T1,T2T_1,T_2,定義

(T1+T2)(x)=T1(x)+T2(x).(T_1+T_2)(x)=T_1(x)+T_2(x).

因為

(T1+T2)(ax+by)=T1(ax+by)+T2(ax+by)=aT1(x)+bT1(y)+aT2(x)+bT2(y)=a(T1+T2)(x)+b(T1+T2)(y),\begin{aligned} (T_1+T_2)(ax+by) &=T_1(ax+by)+T_2(ax+by)\\ &=aT_1(x)+bT_1(y)+aT_2(x)+bT_2(y)\\ &=a(T_1+T_2)(x)+b(T_1+T_2)(y), \end{aligned}

所以 T1+T2T_1+T_2 仍為線性轉換。

對任意 c∈Rc\in\mathbb{R},定義

(cT)(x)=cT(x).(cT)(x)=cT(x).
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第 11 題30 分

  1. (30%) A study show that in an exam the time required to come up with the correct answer for each question is a continuous memoryless random variable with the expected value equal to the difficulty level of the question. The time to answer each question is independent of each other.
    (a) (6%) The first and second questions both have difficulty level 2. Denote TT as the random variable representing the total time required to come up with the correct answers for both questions. Write down the PDF of TT.
    (b) (6%) The third question has difficulty level 3 while the fourth question has difficulty level 5. Denote UU as the random variable representing the difference in time to come up with the correct answers for the two questions (time for the fourth minus time for the third). Write down the PDF of UU.
    (c) (6%) The fifth question has difficulty level 7 while the sixth question has difficulty level 8. Due to time constraint, you have time to write only one question. What is the probability that the time to finish the fifth question is shorter than the time to finish the sixth question?
    (d) (6%) In another exam, there are so many questions such that it seems impossible to finish all of them. Fortunately, all questions in the exam have the same difficulty level 2. Denote VV as the number of questions answered correctly for the exam within the total allowable time of 100 (time units). Write down the PMF of VV.
    (e) (6%) 50 students participate in an exam and all of them start with the first question at the same time. The difficulty level of the first question is 2. What is the probability that the question is answered correctly within 2 time units by any of the 50 students?

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核心觀念

題目指出每題作答時間為連續且具無記憶性的隨機變數,因此作答時間服從指數分布。

若題目難度為 dd,且期望值為 dd,則

X∼Exp⁡(λ),E[X]=1λ=dX\sim \operatorname{Exp}(\lambda),\qquad E[X]=\frac{1}{\lambda}=d

所以其參數為 λ=1/d\lambda=1/d,PDF 為

fX(x)=1de−x/d,x≥0.f_X(x)=\frac{1}{d}e^{-x/d},\qquad x\ge 0.

各題作答時間彼此獨立。


(a) 兩題總作答時間的 PDF

第一、二題難度皆為 22,令兩題作答時間分別為 X1,X2X_1,X_2,則

X1,X2∼i.i.d.Exp⁡(12).X_1,X_2\overset{\text{i.i.d.}}{\sim}\operatorname{Exp}\left(\frac12\right).

且

T=X1+X2.T=X_1+X_2.

兩個相同參數的指數分布相加,服從 Erlang 分布,因此 TT 的 PDF 為

fT(t)=λ2t2−1e−λt(2−1)!,t≥0.f_T(t)=\frac{\lambda^2t^{2-1}e^{-\lambda t}}{(2-1)!}, \qquad t\ge 0.

代入 λ=12\lambda=\frac12:

fT(t)=14te−t/2,t≥0.f_T(t)=\frac14te^{-t/2},\qquad t\ge 0.

因此完整寫法為

fT(t)={t4e−t/2,t≥0,0,t<0.f_T(t)= \begin{cases} \dfrac{t}{4}e^{-t/2}, & t\ge 0,\\[6pt] 0, & t<0. \end{cases}

解題技巧:
相同率參數的 nn 個指數隨機變數總和服從 Erlang(n,λ)(n,\lambda)。本題 n=2n=2,因此 PDF 中會出現一次方的 tt。


(b) 時間差的 PDF

第三題難度為 33,第四題難度為 55。令

X=第三題作答時間,Y=第四題作答時間.X=\text{第三題作答時間},\qquad Y=\text{第四題作答時間}.

則

X∼Exp⁡(13),Y∼Exp⁡(15),X\sim\operatorname{Exp}\left(\frac13\right),\qquad Y\sim\operatorname{Exp}\left(\frac15\right),

且 X,YX,Y 相互獨立。題目定義

U=Y−X.U=Y-X.

情況一:u≥0u\ge 0

由卷積公式,

fU(u)=∫0∞fY(u+x)fX(x) dx.f_U(u)=\int_0^\infty f_Y(u+x)f_X(x)\,dx.

代入兩個指數分布的 PDF:

fU(u)=∫0∞15e−(u+x)/5⋅13e−x/3 dx=115e−u/5∫0∞e−x(1/5+1/3) dx=115e−u/5∫0∞e−8x/15 dx=115e−u/5⋅158=18e−u/5.\begin{aligned} f_U(u) &=\int_0^\infty \frac15e^{-(u+x)/5}\cdot \frac13e^{-x/3}\,dx\\ &=\frac1{15}e^{-u/5} \int_0^\infty e^{-x(1/5+1/3)}\,dx\\ &=\frac1{15}e^{-u/5} \int_0^\infty e^{-8x/15}\,dx\\ &=\frac1{15}e^{-u/5}\cdot\frac{15}{8}\\ &=\frac18e^{-u/5}. \end{aligned}

情況二:u<0u<0

此時可令 xx 表示 YY 的取值,則 X=x−uX=x-u。因此

fU(u)=∫0∞fY(x)fX(x−u) dx.f_U(u)=\int_0^\infty f_Y(x)f_X(x-u)\,dx.

計算得

fU(u)=∫0∞15e−x/5⋅13e−(x−u)/3 dx=115eu/3∫0∞e−8x/15 dx=18eu/3.\begin{aligned} f_U(u) &=\int_0^\infty \frac15e^{-x/5}\cdot \frac13e^{-(x-u)/3}\,dx\\ &=\frac1{15}e^{u/3} \int_0^\infty e^{-8x/15}\,dx\\ &=\frac18e^{u/3}. \end{aligned}

所以 UU 的 PDF 為

fU(u)={18eu/3,u<0,18e−u/5,u≥0.f_U(u)= \begin{cases} \dfrac18e^{u/3}, & u<0,\\[6pt] \dfrac18e^{-u/5}, & u\ge 0. \end{cases}

解題技巧:
兩個獨立指數隨機變數之差服從非對稱雙邊指數分布。當 u<0u<0 時,右側應出現第三題的平均時間 33;當 u≥0u\ge0 時,右側應出現第四題的平均時間 55。

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第 12 題12 分

  1. (12%) A bunch of sensors are dropped from an aircraft to a forest for monitoring the occurrence of the wildfire. It is known that the wildfire can occur at random location (X,Y)(X, Y) in the forest with the joint PDF of XX and YY as follows:
    fX,Y(x,y)=ab4e−a∣x∣−b∣y∣,−∞<x,y<∞ and a,b>0.f_{X,Y}(x, y) = \frac{ab}{4} e^{-a|x|-b|y|}, \quad -\infty < x, y < \infty \text{ and } a, b > 0.
    It is found that dropped sensors are distributed over a square region with side length 2D2D centered at (0,0)(0,0). Within the distribution region, the number of sensors in any sub-region of area AA follows the Poisson (pA)(pA) distribution, where pp is the distribution density (sensor/unit area). When a sensor is dropped to the ground, it has a probability qq, 0<q<10 < q < 1, of malfunction that renders it totally useless. If a sensor is functional, it has a circular detection area of radius RR such that it can successfully detect the wildfire within a radius RR with probability pdp_d, 0<pd<10 < p_d < 1, and not detect anything with probability 1−pd1-p_d. Assume for the typical scenario D>RD > R.

(a) (6%) Let NN be the number of functional sensors in any sub-region of area AA. Write down the PMF of NN.
(b) (6%) Define the core of the distribution region as a square with side length 2(D−R)2(D - R) centered at (0,0)(0,0), where no boundary effect of sensor distribution needs to be considered. If a wildfire occurs within the core, find the probability that it is successfully detected.

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(a)

核心觀念:Poisson 剪裁性質(Poisson Thinning Property)

在面積為 AA 的感測器分佈子區域內,投放的感測器總數 M∼Poisson(pA)M \sim \text{Poisson}(pA)。
每個感測器正常運作(functional)的機率為 1−q1 - q。

根據 Poisson 剪裁性質,正常運作的感測器數量 NN 仍服從 Poisson 分配,其平均參數為:
λ=pA(1−q)\lambda = pA(1 - q)

因此,NN 的機率質量函數(PMF)為:
P(N=n)=[pA(1−q)]ne−pA(1−q)n!,n=0,1,2,…P(N = n) = \frac{[pA(1-q)]^n e^{-pA(1-q)}}{n!}, \quad n = 0, 1, 2, \dots

【答案】
P(N=n)=[pA(1−q)]ne−pA(1−q)n!,n=0,1,2,…P(N = n) = \frac{[pA(1-q)]^n e^{-pA(1-q)}}{n!}, \quad n = 0, 1, 2, \dots


(b)

核心觀念:獨立 Poisson 分配與全機率定理

  1. 若野火發生於核心區域內任意位置 (x0,y0)∈[−(D−R),D−R]×[−(D−R),D−R](x_0, y_0) \in [-(D-R), D-R] \times [-(D-R), D-R],以 (x0,y0)(x_0, y_0) 為圓心、半徑為 RR 的圓形偵測區域完全落在感測器涵蓋區 [−D,D]×[−D,D][-D, D] \times [-D, D] 內部,無邊界效應。
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第 13 題8 分

  1. (8%) Alice and Bob are playing a game against the house (host of the game). A circle is drawn on the wooden wall, with the inner region (disk) assigned to Alice and the outer region assigned to Bob. The center is labeled as the origin (0,0)(0, 0) and Alice and Bob take turns to throw darts to the circle. When Alice throws a dart the coordinates of the landing point are a Gaussian pair of independent random variables each with zero mean and variance 1. When Bob throws the dart the coordinates are also a Gaussian independent pair but with zero mean and variance 4. Whenever Alice's dart lands on Bob's region, she must pay 2dollartothehouse;wheneverBob′sdartlandsonAlice′sregion,hemustpay2 dollar to the house; whenever Bob's dart lands on Alice's region, he must pay 1 dollar to the house. Find the disk radius that minimizes the players' average expense.

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核心觀念

本題考查二維獨立常態分布的徑向機率,以及利用微分尋找最佳圓盤半徑。

若 X,YX,Y 為相互獨立且服從 N(0,σ2)N(0,\sigma^2),則

R2=X2+Y2R^2=X^2+Y^2

服從尺度為 σ2\sigma^2 的卡方分布,因此

P(R≤r)=1−exp⁡(−r22σ2),P(R\le r)=1-\exp\left(-\frac{r^2}{2\sigma^2}\right),

而

P(R>r)=exp⁡(−r22σ2).P(R>r)=\exp\left(-\frac{r^2}{2\sigma^2}\right).

設圓盤半徑為 r≥0r\ge 0。

解題方法

Alice 的座標變數變異數為 11,因此 σA2=1\sigma_A^2=1。她的飛鏢落在圓盤外的機率為

PA(R>r)=exp⁡(−r22).P_A(R>r)=\exp\left(-\frac{r^2}{2}\right).

Alice 每次落在 Bob 區域需支付 22 元,所以平均支出為

CA(r)=2exp⁡(−r22).C_A(r)=2\exp\left(-\frac{r^2}{2}\right).

Bob 的座標變異數為 44,因此 σB2=4\sigma_B^2=4。他的飛鏢落在 Alice 圓盤內的機率為

PB(R≤r)=1−exp⁡(−r22(4))=1−exp⁡(−r28).P_B(R\le r) =1-\exp\left(-\frac{r^2}{2(4)}\right) =1-\exp\left(-\frac{r^2}{8}\right).

Bob 每次落在 Alice 區域需支付 11 元,所以平均支出為

CB(r)=1−exp⁡(−r28).C_B(r)=1-\exp\left(-\frac{r^2}{8}\right).

題目所稱玩家平均支出,若以兩位玩家平均計算,則

C(r)=CA(r)+CB(r)2=12[2exp⁡(−r22)+1−exp⁡(−r28)].C(r)=\frac{C_A(r)+C_B(r)}{2} =\frac{1}{2}\left[ 2\exp\left(-\frac{r^2}{2}\right) +1-\exp\left(-\frac{r^2}{8}\right) \right].

乘上正的常數 12\frac12 不會改變最佳半徑,因此直接最小化總支出

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