保護者・生徒の方向けの学習のポイント集です。学校で学ぶ範囲ごとに、押さえておきたい学習のポイントをまとめています。
整式・式の計算
展開公式(必須暗記)
- (a+b)² = a² + 2ab + b²
- (a−b)² = a² − 2ab + b²
- (a+b)(a−b) = a² − b²
- (a+b+c)² = a² + b² + c² + 2ab + 2bc + 2ca
- (a+b)³ = a³ + 3a²b + 3ab² + b³
- (a−b)³ = a³ − 3a²b + 3ab² − b³
- (a+b)(a²−ab+b²) = a³ + b³
- (a−b)(a²+ab+b²) = a³ − b³
因数分解の手順
- 共通因数でくくる
- 項数で公式を判断:
- 2項: a²−b² = (a+b)(a−b)、 a³±b³
- 3項: x²+(a+b)x+ab = (x+a)(x+b)、 (a±b)²、 たすき掛け
- 4項: 2項+2項に分けて共通因数
- 必要なら置きかえや1文字で整理
たすき掛け
acx² + (ad+bc)x + bd = (ax+b)(cx+d) の形に分解する技。
例) 6x² + 7x − 3 = (2x+3)(3x−1)
2×(−1) + 3×3 = −2+9 = 7 ✓
実数・根号を含む式
実数の分類
- 有理数: 整数の比(分数)で表せる。整数、有限小数、循環小数。
- 無理数: 有理数でない実数。√2, √3, π, e など。
- 絶対値: |a| = a (a≥0), −a (a<0)。|x−a| = (x と a の距離)。
根号を含む式の計算
- √a×√b = √(ab)、 √a÷√b = √(a/b)、 a√b = √(a²b)(a≥0)
- 分母の有理化:
- 1/√a → √a/a
- 1/(√a+√b) → (√a−√b)/(a−b)
- 1/(a+√b) → (a−√b)/(a²−b)
- 二重根号: √(a+b±2√(ab)) = √a ± √b(a>b>0)
1次不等式
不等式の性質
- 両辺に同じ数を足す/引く: 不等号の向きそのまま
- 両辺に同じ正の数をかける/割る: そのまま
- 両辺に同じ負の数をかける/割る: 不等号の向きが逆
例) −2x + 3 ≥ 7 → −2x ≥ 4 → x ≤ −2(負で割るので逆向き)
連立不等式・絶対値を含む不等式
- 連立: 各不等式の解の共通部分。数直線で図示。
- |x| < a → −a < x < a
- |x| > a → x < −a または x > a
- |x−p| = q → x = p±q
集合と命題
集合
- 記号: ∈(属する)、⊂(部分集合)、∪(和集合)、∩(共通部分)、Aᶜ(補集合)、∅(空集合)
- ド・モルガンの法則: (A∪B)ᶜ = Aᶜ∩Bᶜ、 (A∩B)ᶜ = Aᶜ∪Bᶜ
命題と条件
| 名称 | 命題 |
|---|---|
| 元の命題 | p ⇒ q |
| 逆 | q ⇒ p |
| 裏 | ¬p ⇒ ¬q |
| 対偶 | ¬q ⇒ ¬p |
元の命題と対偶は真偽が一致。これを利用するのが「対偶証明法」。
必要条件・十分条件
- p ⇒ q が真のとき、p は q の十分条件、q は p の必要条件。
- p ⇔ q(双方向)が真のとき、必要十分条件。
背理法
命題の否定を仮定して矛盾を導く証明法。「√2は無理数」「素数は無限にある」などの古典的証明で使われます。
2次関数
2次関数のグラフ
標準形: y = a(x−p)² + q
- 頂点 (p, q)、軸 x = p
- a>0: 下に凸、a<0: 上に凸
- |a|が大きいほどグラフは細い
一般形: y = ax² + bx + c → 平方完成で標準形に。
例) y = x² − 4x + 5 = (x−2)² + 1。頂点(2, 1)、軸 x=2。
2次関数の最大・最小
- 定義域が実数全体なら、頂点が最大値または最小値。
- 定義域がある区間のとき、頂点が区間内か外かで場合分け:
- 頂点が区間内: 頂点で最大/最小、端の値も比較
- 頂点が区間外: 区間の両端の値を比較
2次関数の決定
- 頂点(p, q)が与えられている → y = a(x−p)² + q
- 軸 x = p が与えられている → y = a(x−p)² + q
- 3点を通る → y = ax² + bx + c に代入して連立
2次方程式・2次不等式
2次方程式
- 解の公式: x = (−b ± √(b²−4ac)) / (2a)
- 判別式 D = b² − 4ac
D > 0: 異なる2実数解、 D = 0: 重解、 D < 0: 実数解なし - 解と係数の関係: 2解を α, β とすると、α + β = −b/a、 αβ = c/a
2次関数のグラフとx軸の交点
y = ax² + bx + c のグラフと x軸の交点 ⇔ ax² + bx + c = 0 の解。判別式 D の符号で交点の個数が決まる。
2次不等式
グラフが x軸より上 or 下 にある範囲を求めます。
| a>0 のとき | D>0 (2解 α<β) | D=0 (重解 α) | D<0 |
|---|---|---|---|
| ax²+bx+c > 0 | x<α または x>β | x≠α のすべての実数 | すべての実数 |
| ax²+bx+c < 0 | α<x<β | 解なし | 解なし |
三角比
直角三角形の三角比
- $\sin\theta = \dfrac{\text{対辺}}{\text{斜辺}}$
- $\cos\theta = \dfrac{\text{隣辺}}{\text{斜辺}}$
- $\tan\theta = \dfrac{\text{対辺}}{\text{隣辺}}$
特殊角の値(暗記)
| $\theta$ | 30° | 45° | 60° | 90° |
|---|---|---|---|---|
| $\sin\theta$ | $\tfrac{1}{2}$ | $\tfrac{\sqrt{2}}{2}$ | $\tfrac{\sqrt{3}}{2}$ | $1$ |
| $\cos\theta$ | $\tfrac{\sqrt{3}}{2}$ | $\tfrac{\sqrt{2}}{2}$ | $\tfrac{1}{2}$ | $0$ |
| $\tan\theta$ | $\tfrac{1}{\sqrt{3}}$ | $1$ | $\sqrt{3}$ | — |
三角比の相互関係
- $\sin^2\theta + \cos^2\theta = 1$
- $\tan\theta = \dfrac{\sin\theta}{\cos\theta}$
- $1 + \tan^2\theta = \dfrac{1}{\cos^2\theta}$
三角比の拡張(0°〜180°)
単位円で定義します。座標 $(\cos\theta, \sin\theta)$ の点が、$x$軸正の方向と角 $\theta$ をなす点。
- $\sin(180°-\theta) = \sin\theta$
- $\cos(180°-\theta) = -\cos\theta$
- $\tan(180°-\theta) = -\tan\theta$
正弦定理
△ABCの外接円の半径を $R$ とすると:
$\displaystyle \frac{a}{\sin A} = \frac{b}{\sin B} = \frac{c}{\sin C} = 2R$
余弦定理
$a^2 = b^2 + c^2 - 2bc\cos A$
変形: $\displaystyle \cos A = \frac{b^2 + c^2 - a^2}{2bc}$
三角形の面積
- $\displaystyle S = \frac{1}{2} bc \sin A$
- ヘロンの公式: $\displaystyle s = \frac{a+b+c}{2}$ として $S = \sqrt{s(s-a)(s-b)(s-c)}$
- 内接円の半径 $r$: $\displaystyle S = \frac{1}{2}(a+b+c)\, r$
- 外接円の半径 $R$: $\displaystyle S = \frac{abc}{4R}$
データの分析
代表値とばらつき
- 平均値 $\displaystyle \bar{x} = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n} x_i$
- 中央値、最頻値
- 範囲 = 最大値 − 最小値
- 四分位数、四分位範囲、箱ひげ図
分散と標準偏差
- 分散 $\displaystyle s^2 = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(x_i - \bar{x})^2$(別公式: $\displaystyle s^2 = \frac{1}{n}\sum x_i^2 - \bar{x}^2$)
- 標準偏差 $s = \sqrt{s^2}$。元のデータと同じ単位なので、ばらつきを直感的に把握しやすい。
相関
- 散布図: 2変数のデータを点でプロット。
- 共分散 $\displaystyle s_{xy} = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(x_i - \bar{x})(y_i - \bar{y})$
- 相関係数 $\displaystyle r = \frac{s_{xy}}{s_x \, s_y}$($-1 \le r \le 1$)
$r \fallingdotseq +1$: 強い正の相関、 $r \fallingdotseq -1$: 強い負の相関、 $r \fallingdotseq 0$: 相関なし
仮説検定の素地
標本から得られた値が、母集団でどの程度起こりうるかを評価する考え方。
