大学入試問題#811「方向性が見えれば、気合いで解ける」 #京都大学(1972) #式変形 - 質問解決D.B.(データベース)

大学入試問題#811「方向性が見えれば、気合いで解ける」 #京都大学(1972) #式変形

問題文全文(内容文):
実数または複素数の$x,y,z,a$について、
$x+y+z=a$
$x^3+y^3+z^3=a^3$
の2式が成立するとき、$x,y,z$のうちの少なくとも1つは$a$に等しいことを示せ。

出典:1972年京都大学
単元: #大学入試過去問(数学)#学校別大学入試過去問解説(数学)#京都大学#数学(高校生)
指導講師: ますただ
問題文全文(内容文):
実数または複素数の$x,y,z,a$について、
$x+y+z=a$
$x^3+y^3+z^3=a^3$
の2式が成立するとき、$x,y,z$のうちの少なくとも1つは$a$に等しいことを示せ。

出典:1972年京都大学
投稿日:2024.05.06

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$
\\
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$
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問題文全文(内容文):
${\Large\boxed{6}}$ ある国の有識者会議が、経済活性化に資する公共サービスの$供給量x$と、医療・
公衆衛生に関する公共サービスの$供給量y$の組み合わせの検討を行っている。$供給量
(x,y)$は、予算やマンパワー、既存の法律など、さまざまな要因により、その実現可能性
に制約を受け、次の不等式を満たすものとする。
$\left\{\begin{array}{1}
2x+5y \leqq 405 \ldots(1)\\
x^2+75y \leqq 6075 \ldots(2)\\
x \geqq 0 \ldots(3)\\
y \geqq 0 \ldots(4)\\
\end{array}\right.$

$供給量(x,y)$を$x軸$と$y軸$の$2次元座標$で表すと、実現可能な供給量の組合せ$(x,y)$の値域は、$0 \leqq x \leqq \boxed{\ \ アイ\ \ }$の範囲で$(1)$と$(4)$を満たす$(x,y)$の部分の領域と、
$\boxed{\ \ アイ\ \ } \leqq x \leqq \sqrt{\boxed{\ \ オカ\ \ }}$の範囲で$(2)$と$(4)$を満たす$(x,y)$の部分の領域の$2$つ
からなることがわかる。
いま、有識者会議の目標が$xy$の最大化であるとすると、供給量の組合せを
$(x,y)=(\boxed{\ \ キク\ \ },\boxed{\ \ ケコ\ \ })$とする結論を得る。
次に、情勢の変化に伴って、上記の$(1),(2),(3),(4)$に新たな不等式
$x+y \leqq 93  \ldots(5)$
が加わったとすると、実現可能な$(x,y)$の領域は、$0 \leqq x \leqq \boxed{\ \ サシ\ \ }$の範囲で
$(1)と(4)$を満たす$(x,y)$の部分の領域と、$\boxed{\ \ サシ\ \ } \leqq x \leqq \boxed{\ \ スセ\ \ }$の範囲で
$(5)と(4)$を満たす$(x,y)$の部分の領域と、$\boxed{\ \ スセ\ \ } \leqq x \leqq \boxed{\ \ ウエ\ \ }\sqrt{\boxed{\ \ オカ\ \ }}$の範囲で
$(2)と(4)$を満たす$(x,y)$の部分の領域の$3つ$に分けることができる。
また、政府の方針にそって、有識者会議の目標が$x^2y$の最大化に変更されたとすると、
供給量の組合せを
$(x,y)=(\boxed{\ \ ソタ\ \ },\boxed{\ \ チツ\ \ })$
とする結論を導くことになる。

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${\Large\boxed{3}}$硬貨を2枚投げる試行を3回繰り返して、1回目、2回目、3回目に出た表の枚数
を順に$\alpha,\beta,\gamma$とする。3次関数
$f(x)=(x-\alpha)(x-\beta)(x-\gamma)$
を考える。
(1)関数$y=f(x)$が極値をとらない確率は$\frac{\boxed{\ \ ト\ \ }}{\boxed{\ \ ナ\ \ }}$である。
(2)関数$y=f(x)$が極大値をとるとき、その極大値の取り得る値のうち最小のもの
は$\boxed{\ \ ニ\ \ }$で、最大のものは$\frac{\boxed{\ \ ヌ\ \ }}{\boxed{\ \ ネ\ \ }}$である。
(3)関数$y=f(x)$が極大値$\boxed{\ \ ニ\ \ }$をとる確率は$\frac{\boxed{\ \ ノ\ \ }}{\boxed{\ \ ハ\ \ }}$である。
(4)関数$y=f(x)$が極大値$\frac{\boxed{\ \ ヌ\ \ }}{\boxed{\ \ ネ\ \ }}$を取る確率は$\frac{\boxed{\ \ ヒ\ \ }}{\boxed{\ \ フ\ \ }}$である。

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