微分がまつわる確率漸化式~京大特色2026第2問

京都大学理学部特色入試 2026年 第2問

NN を自然数とする。コインを NN 回投げ,関数 f0(x),f1(x),.fN(x)f_0 (x) , f_1 (x) , \cdots . f_N (x) を次で帰納的に定める。

f0(x)=exfn(x)={fn1(x)(n 回目に投げたコインが表の場合)xfn1(x)(n 回目に投げたコインが裏の場合)(n=1,2,,N)\begin{aligned} f_0 (x) &= e^x\\ f_n (x) &= \begin{cases} {f'}_{n-1} (x) & (n \ \text{回目に投げたコインが表の場合})\\ xf_{n-1} (x) & (n \ \text{回目に投げたコインが裏の場合}) \end{cases} \\ &&(n=1,2, \cdots , N) \end{aligned}

このとき,fN(0)f_N(0) が奇数である確率を求めよ。ただし,コインを投げて出る結果は各回で独立であり,コインを1回投げたときに表と裏が出る確率はそれぞれ 12\dfrac{1}{2} であるとする。

この記事では京大特色入試 2026 の第2問を解説します。興味深い状況下での確率の問題でした。

解説

小さい NN で実験すると p1=12,p2=12,p3=14,p4=14 p_1 = \dfrac{1}{2} , p_2 = \dfrac{1}{2} , p_3 = \dfrac{1}{4} , p_4 = \dfrac{1}{4} となるので,2個飛ばしで漸化式を作れば良さそうです。またその漸化式も 12\dfrac{1}{2} 倍ずつされるであろうことが予想できます。

ステップ1

まずは fNf_N が簡単な形になることを確認します。

ステップ1

fN(x)=g(x)exf_N (x) = g(x) e^xg(x)g(x) は整数係数の多項式)と表されることを示す。

数学的帰納法を用いる。

N=0N=0 では明らか。

N=kN=k のとき成立を仮定する。

k+1k+1 回目で裏が出た場合, xfN(x)={xg(x)}ex xf_N(x) = \{ xg(x) \} e^x より (整数係数の多項式)×ex(\text{整数係数の多項式}) \times e^x の形になっている。

k+1k+1 回目で表が出た場合,積の微分公式により fN(x)=ddxg(x)ex=dgdxex+gddxex={g(x)+g(x)}ex\begin{aligned} {f'}_N (x) &= \dfrac{d}{dx} g(x) e^x\\ &= \dfrac{dg}{dx} e^x + g \dfrac{d}{dx}e^x\\ &= \{ g'(x) + g (x) \} e^x \end{aligned} である。g(x)g'(x) の係数は g(x)g(x) の係数を自然数倍したものなので,整数係数である。よって,この場合も (整数係数の多項式)×ex(\text{整数係数の多項式}) \times e^x の形になっている。

fN(0)=g(0)f_N(0) = g(0) と計算されるため,g(0)g(0) の偶奇を調べればよい。

ステップ2

漸化式を作ります。

ステップ2

以下,多項式 g(x)g(x) により fN(x)=g(x)exf_N (x) = g(x) e^x と表すことにする。

求める確率を pNp_N とおき,pN+2p_{N+2}pNp_{N} の漸化式を求める。

fN(0)=g(0)f_N(0) = g(0) が奇数の場合

  • N+1N+1 回目で表,N+2N+2 回目で表が出た場合 fN+2(x)=d2dx2fN(x)=ddx{g(x)+g(x)}ex={g(x)+2g(x)+g(x)}ex\begin{aligned} f_{N+2} (x) &= \dfrac{d^2}{dx^2} f_{N} (x)\\ &= \dfrac{d}{dx} \{ g'(x) + g(x) \} e^x\\ &= \{ g''(x) +2g'(x) + g(x) \} e^x \end{aligned} である。 fN+2(0)=g(0)+2g(0)+g(0) f_{N+2} (0) = g''(0) + 2g'(0) + g(0) であるが,g(x)=a+bx+cx2+g(x) = a+bx+cx^2+\cdots と表すと g(0)=2cg''(0) = 2c となり,これは偶数である。よって fN+2(0)f_{N+2} (0) は奇数となる。

  • N+1N+1 回目で裏,N+2N+2 回目で表がでた場合 fN+2(x)=ddx(xfN(x))=ddxxg(x)ex={xg(x)+g(x)+xg(x)}ex\begin{aligned} f_{N+2} (x) &= \dfrac{d}{dx} (xf_{N} (x))\\ &= \dfrac{d}{dx} xg(x) e^x\\ &= \{ xg'(x) + g(x) + xg(x) \} e^x \end{aligned} である。よって, fN+2(0)=g(0) f_{N+2} (0) = g(0) であるため,条件よりこれは奇数である。

  • N+2N+2 回目で裏が出た場合 fN+2(x)=xfN+1(x) f_{N+2} (x) = x f_{N+1} (x) より fN+2(0)=0f_{N+2} (0) = 0 で,これは偶数である。

よって,fN(0)f_N (0) が奇数の場合,12\dfrac{1}{2} の確率で fN+2(0)f_{N+2} (0) も奇数になる。

fN(0)=p(0)f_N(0) = p(0) が偶数の場合

  • N+1N+1 回目で表,N+2N+2 回目で表が出た場合
    前のケース同様 fN+2(0)=g(0)+2g(0)+g(0) f_{N+2} (0) = g''(0) + 2g'(0) + g(0) であるが,前述の通り g(0)g''(0) は偶数である。よって fN+2(0)f_{N+2} (0) は偶数となる。

  • N+1N+1 回目で裏,N+2N+2 回目で表がでた場合 fN+2(0)=g(0) f_{N+2} (0) = g(0) である。条件よりこれは偶数である

  • N+2N+2 回目で裏が出た場合
    前と同様,常に偶数となる。

漸化式と結論

以上の議論より pN+2=12pNp_{N+2} = \dfrac{1}{2} p_N である。

  • NN が奇数のとき

N=1N=1 のときは,表を出した場合に f1(0)f_1 (0) が奇数となるため,p1=12p_1 = \dfrac{1}{2} である。よって pN=(12)N1212=12N+12 p_N = \left( \dfrac{1}{2} \right)^{\frac{N-1}{2}} \dfrac{1}{2} = \dfrac{1}{2^{\frac{N+1}{2}}} である。

  • NN が偶数のとき

表表と出た場合,f2(x)=exf_2 (x) = e^x より f2(0)f_2 (0) は奇数,裏表と出た場合 f2(x)=ex+xexf_2 (x) = e^x+xe^xf2(0)f_2(0) は奇数である。2回目に裏が出た場合は $f_2 (0) = $ より偶数である。よって p2=12p_2 = \dfrac{1}{2} である。ゆえに pN=(12)N2112=12N2 p_N = \left( \dfrac{1}{2} \right)^{\frac{N}{2}-1} \dfrac{1}{2} = \dfrac{1}{2^{\frac{N}{2}}} である。

pN+1p_{N+1}pNp_N の漸化式を計算する方法もありますが,gg の1次の係数の偶奇を気にする必要があるため面倒です。2回の操作をまとめて見ると 22 倍される項が登場し,gg の高次の係数の議論を無視できます。

おまけ

ワイル代数

定義

微分と関数倍する操作を組み合わせることで,「関数から関数への関数」が定義できます。このような「関数」を微分演算子といいます。

微分演算子の集合のなかでも「xx 倍する操作」と「xx で微分する操作」から生成される集合をワイル代数といいます。今回の場合,コイントスの結果 exe^xfN(x)f_N (x) に対応させる演算はワイル代数の元になっているのですね。そのため,ワイル代数の構造を活かして議論をしたいわけです。

さて,ワイル代数の一番重要な性質を紹介しましょう。

ワイル群の交換関係

「多項式 f(x)f(x) 倍する操作」を単に f(x)f(x),「xx で微分する操作」を \partial とおくと xx=1 \partial x - x \partial = 1 となる。

ここで「おかしい!」と思った人もいるかもしれません。そもそも x=ddxx=1\partial x = \dfrac{d}{dx} x = 1 だから計算結果は 1x1-x\partial であるはずだ! と思ったあなた,良い間違いです。

ワイル代数の元はそのものだけでは効果を発揮しないのです。関数 ff に作用して初めて意味があります。ゆえに xx\partial x - x \partial という元は f(xf)x(f) f \mapsto \partial (xf) - x \partial (f) という操作を意味している元なのです。

積の微分公式を思い出して計算すると ddx(xf)xddx(f)=dxdxf+xdfdxxdfdx=f\begin{aligned} \dfrac{d}{dx} (xf) - x \dfrac{d}{dx} (f) &= \dfrac{dx}{dx} f + x \dfrac{df}{dx} - x \dfrac{df}{dx}\\ & = f \end{aligned} と計算され,ワイル代数の関係式として xx=1 \partial x - x \partial = 1 が得られるのです。

この関係を想うと N+1N+1 回目で裏,N+2N+2 回目で表が出た場合,偶奇が変わらないことが自明に感じられます。

さて,ワイル代数には他にも重要な性質が成り立ちます。

任意のワイル代数の元 DDD=cn,mxn()m D = \sum c_{n,m} x^n (\partial)^m の形で表すことができる。ただし cn,mCc_{n,m} \in \mathbb{C} である。

交換関係を繰り返せば xx を左に寄せることができることを意味します。左に xx がある = 最後に裏を出す = x=0x=0 で偶数である ということですから,この形に表現しなおしたとき,()m(\partial)^m だけの項がどれくらいあるのか数えると,fN(0)f_N(0) の様子が分かります。

議論

では,ワイル代数の性質を使いながら議論してみみあしょう。

ステップ1:交換関係で計算

表ばかり出す→裏ばかり出す という状況を,ステップ1の交換関係を通して調べてみます。

ステップ2

aa を正整数として,この交換関係を用いると ax(f)=a1x(f)+a1(f)=(a2x+a2)(f)+a1(f)==xa(f)+aa1(f)\begin{aligned} {\partial}^a x (f) &= {\partial}^{a-1}x{\partial} (f) + {\partial}^{a-1} (f)\\ &= ({\partial}^{a-2}x{\partial}+ {\partial}^{a-2}) {\partial}(f) + {\partial}^{a-1} (f)\\ &= \cdots \\ &= x {\partial}^{a} (f) + a {\partial}^{a-1} (f) \end{aligned} を得る。

正整数 a,ba,b に対して,同様に計算する。

  • a<ba < b の場合

axb(f)=(xa+aa1)xb1(f)=xaxb1+axa1xb2(f)+a(a1)a2xb2(f)==x(x, の多項式) (f)+a(a1)(ab+1)bn(f)\begin{aligned} {\partial}^a x^b (f) &= (x{\partial}^{a} + a{\partial}^{a-1}) x^{b-1} (f)\\ &= x{\partial}^a x^{b-1} + a x{\partial}^{a-1} x^{b-2} (f) \\ &\quad + a(a-1) {\partial}^{a-2} x^{b-2} (f)\\ &= \cdots\\ &= x \cdot ( x,{\partial}\ \text{の多項式} )\ (f) \\ &\quad +a(a-1) \cdots (a-b+1) {\partial}^{b-n} (f) \end{aligned} を得る。

よって axb(ex)(0)=a(a1)(ab+1)\begin{aligned} {\partial}^a x^b (e^x) (0) &= a(a-1) \cdots (a-b+1) \end{aligned} と計算される。

  • a>ba > b の場合

同様の計算をすると axb(f)=x(x, の多項式) (f)\partial^a x^b (f) = x \cdot ( x,{\partial}\ \text{の多項式} )\ (f) と計算されるため,x=0x=0 を代入すると 00 になる。

\:

以上の議論から,表を連続で aa 回出す→裏を連続で b=Nab = N-a 回出す場合,a<ba < b の場合は fN(0)=0f_N (0) = 0 になる。また,a>b2a > b \geqq 2 の場合, a(a1)(ab+1)=aPb a(a-1) \cdots (a-b+1) = {}_a \mathrm{P}_{b} は連続する2つ以上の数の積であるため,偶数になる。

以上より a=N1,b=1a = N-1, b = 1 で,N1N-1 が奇数であるの場合のみ fN(0)f_N (0) が奇数になる。

ステップ3

当然,考えるパターンは上記のものだけではありません。

他のパターンの考察も行います。

ステップ3

ステップ2のときと同様にして a1xb1anxbnA(ex)(0) \partial^{a_1} x^{b_1} \cdots \partial^{a_n} x^{b_n} \partial^{A} (e^x) (0) a1,,an,b1,,bn0a_1, \cdots , a_n, b_1, \cdots , b_n \neq 0n0n \geqq 0)が奇数となる場合を考察する。なお,AA00 であってもよい。

ステップ2の議論から a1a_1 は奇数で b1=1b_1=1 である必要がある。

このとき, a1xa2zb2=xa1+a2x+a1a1+a21xb2\begin{aligned} \partial^{a_1} x \partial^{a_2} z^{b_2} &= x \partial^{a_1+a_2} x +a_1 \partial^{a_1+a_2-1} x^{b_2} \end{aligned} となるため,x=0x=0 を代入することを考えれば2項目のみ考えればよく,a1+a21a_1+a_2-1 が奇数で b2=1b_2=1 である必要がある。a1a_1 が奇数であることと合わせると a2a_2 が奇数であることが条件である。

以上帰納的に議論をすることで条件,

  • n0n \geqq 0a1,a2,,ana_1, a_2, \cdots , a_{n} が奇数,b1=b2==bn=1b_1 = b_2 = \cdots = b_{n} = 1

を満たす場合,奇数となる。

n=0n=0 の場合は {a1,,an,b1,,bn}\{ a_1, \cdots , a_n , b_1 , \cdots , b_n \} は空となり自動的に条件を満たすものとする。

最後の表現は見慣れないかもしれませんが,事実 ak,bka_k,b_k が存在しない場合は fN(x)=N(ex)=exf_N(x) = \partial^N (e^x) = e^x となり,実際に fN(0)f_N(0) が奇数になります。

ステップ4:別の数え上げへの帰着

ステップ3で得られた条件を用いて別の問題に書き換えましょう。

ステップ4

ck=ak+1 (1lk)c_k = a_k+ 1 \ (1 \leqq l \leqq k) とおく。{ck}\{ c_k \} を用いると条件は

  • n0n \geqq 0c1,c2,,cnc_1, c_2, \cdots , c_{n} が偶数,AA は非負整数で c1+c2++cn=NAc_1+ c_2 + \cdots + c_n = N-A である。(n=0n=0 の場合,左辺は 00 として扱う)

である。よってこのような偶数列を数え上げればよい。

\ast \ast \ast

  • NN が偶数の場合

このとき N=2M (M1)N=2M \ (M \geqq 1) と表すことができる。このとき,AA も偶数になるため A=2BA = 2B と表す。

辺々を2で割ることにより

  • n0n \geqq 0d1,d2,,dnd_1, d_2, \cdots , d_{n} が正の整数,BB は非負整数で d1+d2++dn=MBd_1+ d_2 + \cdots + d_n = M-B である。(n=0n=0 の場合,左辺は 00 として扱う)

を満たす (d1,d2,,dn,B)(d_1 , d_2 , \cdots , d_n , B) の個数を調べればよい。

n>0n > 0B<MB < M を固定したとき,和が MBM-B となる (d1,,dn)(d_1, \cdots , d_n) の組は MB1Cn1{}_{M-B-1} \mathrm{C}_{n-1} である。

nn についての和を取ることで B<MB < M を固定したときに条件を満たす数の組の個数が分かる。計算すると n=1MBMB1Cn1=2NB1 \sum_{n=1}^{M-B} {}_{M-B-1} \mathrm{C}_{n-1} = 2^{N-B-1} である。B=MB=M のとき,条件を満たすものは 11 組である。

BB について和を取ることで,条件を満たす (d1,d2,,dn,B)(d_1,d_2, \cdots , d_n , B) の組み合わせは S2M=1+B=0M12MB1=2M S_{2M} = 1 + \sum_{B=0}^{M-1} 2^{M-B-1} = 2^M であることが分かる。

  • NN が奇数の場合

先ほど同様に N=2M+1 (M0)N = 2M+1\ (M \geqq 0)A=2B+1A = 2B+1 と表すことができる。

この場合も条件は

  • n0n \geqq 0d1,d2,,dnd_1, d_2, \cdots , d_{n} が正の整数,BB は非負整数で d1+d2++dn=MBd_1+ d_2 + \cdots + d_n = M-B である。(n=0n=0 の場合,左辺は 00 として扱う)

である。M1M \geqq 1 のとき,同様に計算すると S2M+1=2M S_{2M+1} = 2^M となる。M=0M=0 の場合は B=1B=1 の1通りのみであるため,上の式は条件を含む。

ステップ5:まとめ

ステップ5

ステップ4より求める確率 pNp_N は次のようになる。

  • NN が偶数の場合 pN=SN2N=2N22N=12N2 p_N = \dfrac{S_N}{2^N} = \dfrac{2^{\frac{N}{2}}}{2^N} = \dfrac{1}{2^{\frac{N}{2}}}
  • NN が奇数の場合 pN=SN2N=2N122N=12N+12 p_N = \dfrac{S_N}{2^N} = \dfrac{2^{\frac{N-1}{2}}}{2^N} = \dfrac{1}{2^{\frac{N+1}{2}}}

だいぶ遠回りになってしまいましたね。とはいえ,微分演算子であることを中心に据えて議論することができました。

発展

以下,代数学の基本的な言葉を仮定して,ワイル代数の展望を説明します。

ワイル代数は,もちろん多変数に拡張することができます。こうすることで nn 変数の「微分」全体の集合を考察することができます。これをアルファベットの D を用いて D (Dn)\mathscr{D} \ (\mathscr{D}_n) と書きます。

※ 微分演算子と混ざりやすいですが DD と書くこともあります。より抽象度の高いレベルで考えるときのみ D\mathscr{D} と書く人もいます。

D\mathscr{D} の元は自然に微分方程式と対応付けられます。実際,xddxx - \dfrac{d}{dx} という元を取ってきた場合,xfdfdx=0xf - \dfrac{df}{dx} = 0 と微分方程式を作ることができますし,逆もまた然りです。

D\mathscr{D} は自然に非可換環の構造を持つため,D\mathscr{D} 上の加群構造を考えることができます。これは D\mathscr{D} の元がスカラー倍で作用するベクトル空間のようなものです。 こうした集合を D\mathscr{D} 加群と呼びます。

D\mathscr{D} 加群の性質を深く調べ,代数・幾何・解析の世界をより深く結びつけた人物こそ,先日アーベル賞を受賞された京都大学名誉教授柏原正樹先生です。

柏原先生がちょうど今年アーベル賞を受賞されていたところでこの出題です。いえ,さすがに深読みしすぎですね(笑)

D\mathscr{D} 加群の理論を勉強するなら,池祐一先生のノート・竹内潔先生の『D加群』・堀田先生と谷崎先生の『代数群とD加群』(とその英訳)がおすすめです。