NEW!微分演算子とスターリング数
\[
x^{n}\frac{d^{n}}{dx^{n}}=\sum_{k=0}^{\infty}S_{1}\left(n,k\right)\left(x\frac{d}{dx}\right)^{k}
\]
NEW!最大個数制限付きの分割数の漸化式
\[
p_{1}\left(n,k,m\right)=p_{1}\left(n,k-1,m\right)+p_{1}\left(n-k,k,m\right)-p_{1}\left(n-k-m,k-1,m\right)
\]
NEW!分割数の簡単な値
\[
p\left(n,2\right)=1+\left\lfloor \frac{n}{2}\right\rfloor
\]
NEW!分割数の漸化式
\[
p\left(n,k\right)=p\left(n,k-1\right)+p\left(n-k,k\right)
\]
NEW!空箱あり・なしの分割数の定義
\[
q\left(n,k\right)=p\left(n-k,k\right)
\]
床関数を含む積分です
\[
\int_{0}^{\frac{\pi}{2}}\frac{\left\lfloor \tan x\right\rfloor }{\tan x}dx=?
\]
2本の紐を燃やして時間を計る
2本の紐を燃やして時間を計るにはどうすればいい？
12個の箱に2枚のコイン
順番に箱を開けていくとき、どちらが有利でしょうか？
3階のエディントン・イプシロンの性質
\[
\epsilon_{ijk}=\det\left(\begin{array}{ccc}
\delta_{1i} & \delta_{1j} & \delta_{1k}\\
\delta_{2i} & \delta_{2j} & \delta_{2k}\\
\delta_{3i} & \delta_{3j} & \delta_{3k}
\end{array}\right)
\]
レヴィ・チヴィタ・イプシロンの定義
\[
\epsilon_{ijk}=\begin{cases}
+1 & even\\
-1 & odd\\
0 & etc
\end{cases}
\]
[2022年慶應義塾大学医学部数学第1問] 因数分解
$x^{5}+x^{4}+x^{3}+x^{2}+x+1$を因数分解せよ。
[2007年埼玉医科大学・数学]定積分
\[
\int_{0}^{\frac{\pi}{6}}\frac{1}{1+\sqrt{3}\tan x}dx=?
\]
直交曲線座標でのナブラ演算子・回転・発散・ラプラシアン
\[
\boldsymbol{\nabla}\cdot\boldsymbol{A}=\frac{1}{h}\sum_{i}\frac{\partial}{\partial q_{i}}\frac{A_{i}h}{h_{i}}
\]
直交曲線座標での単位基底ベクトルの回転・発散
\[
\boldsymbol{\nabla}\cdot\boldsymbol{u}_{i}=\frac{1}{hh_{i}}\frac{\partial}{\partial q_{i}}h-\frac{1}{h_{i}^{2}}\frac{\partial}{\partial q_{i}}h_{i}
\]
直交曲線座標での性質
\[
h_{i}\boldsymbol{\nabla}q_{i}=\frac{1}{h_{i}}\frac{\partial\boldsymbol{r}}{\partial q_{i}}
\]
スケール因子・微小線素と単位基底ベクトル・ベクトルの成分同士の関係
\[
\boldsymbol{u}_{i}=\frac{1}{h_{i}}\frac{\partial\boldsymbol{r}}{\partial q_{i}}
\]
勾配の方向と方向微分
\[
\nabla_{\boldsymbol{v}}f\left(\boldsymbol{r}\right):=\boldsymbol{v}\cdot\boldsymbol{\nabla}f
\]
ストークスの定理とガウスの発散定理
\[
\iiint_{V}\boldsymbol{\nabla}\cdot\boldsymbol{A}dV=\iint_{S}\boldsymbol{A}\cdot d\boldsymbol{S}
\]
ナブラ演算子・勾配・発散・回転・ラプラシアンの定義
\[
\boldsymbol{\nabla}:=\boldsymbol{e}_{i}\partial_{i}
\]
合成関数の導関数・偏導関数
\[
\frac{df}{dt}=\sum_{k=1}^{n}\frac{\partial f}{\partial x_{k}}\frac{dx_{k}}{dt}
\]
偏微分の順序交換(シュワルツの定理)
\[
\frac{\partial^{2}f\left(x,y\right)}{\partial x\partial y}=\frac{\partial^{2}f\left(x,y\right)}{\partial y\partial x}
\]
C1級・全微分可能・偏微分可能・連続の関係
\[
C^{1}\text{級}\Rightarrow\text{全微分可能}\Rightarrow\text{偏微分可能}
\]
偏微分・全微分・偏微分可能性・全微分可能性の定義
\[
df:=\sum_{k=1}^{n}\frac{\partial f\left(x_{1},x_{2},\cdots,x_{n}\right)}{\partial x_{i}}dx_{i}
\]
ハイパー調和数の性質
\[
H_{n}^{\left(1\right)}=H_{n}
\]
ハイパー調和数の定義
\[
H_{n}^{\left(r\right)}:=\begin{cases}
\frac{1}{n} & r=0\\
\sum_{k=1}^{n}H_{k}^{\left(r-1\right)} & r\in\mathbb{N}
\end{cases}
\]
可算集合と無限集合の濃度
無限濃度で最小の濃度は可算集合の濃度である。