← 戻る ライブラリ › 組合せ論と離散数学 › 数え上げ 10年生
二項定理 (a+b)ⁿ を二項係数を持つ項の和に展開する公式。
直観 アイデア:(a + b) を何度も自分自身と掛け合わせるとどうなるか? ( a + b ) 2 = a 2 + 2 a b + b 2 (a+b)^2=a^2+2ab+b^2 ( a + b ) 2 = a 2 + 2 ab + b 2 と ( a + b ) 3 = a 3 + 3 a 2 b + 3 a b 2 + b 3 (a+b)^3=a^3+3a^2b+3ab^2+b^3 ( a + b ) 3 = a 3 + 3 a 2 b + 3 a b 2 + b 3 を手で展開すると、規則性が見える。係数 1, 2, 1 と 1, 3, 3, 1 はまさにパスカルの三角形の行であり、各行は上の行の隣り合う二数を足して作られる。
二項係数 ( n k ) \binom{n}{k} ( k n ) のパスカルの三角形(奇数を紫、偶数を橙で表示):各数は真上の2数の和に等しい。 中高 正確な主張 定義: 二項係数
整数 0 ≤ k ≤ n 0\le k\le n 0 ≤ k ≤ n に対して、二項係数 ( n k ) \binom{n}{k} ( k n ) は n n n 個から k k k 個を選ぶ方法の数を数え、( n k ) = n ! k ! ( n − k ) ! \binom{n}{k}=\dfrac{n!}{k!(n-k)!} ( k n ) = k ! ( n − k )! n ! に等しい。
( a + b ) n = ∑ k = 0 n ( n k ) a n − k b k (a+b)^n=\sum_{k=0}^n\binom{n}{k}a^{n-k}b^k ( a + b ) n = k = 0 ∑ n ( k n ) a n − k b k この式で n n n は(非負整数の)指数、k k k は 0 0 0 から n n n までのすべての値をとり、各項 ( n k ) a n − k b k \binom{n}{k}a^{n-k}b^k ( k n ) a n − k b k は a a a の累乗と b b b の累乗(指数の和が n n n )を二項係数 ( n k ) \binom{n}{k} ( k n ) で重み付けしたものである。
2 n = ∑ k = 0 n ( n k ) 2^n=\sum_{k=0}^n\binom{n}{k} 2 n = k = 0 ∑ n ( k n ) 展開の最初の数行 n n n ( a + b ) n (a+b)^n ( a + b ) n の展開項の数 2 2 2 ( a + b ) 2 = a 2 + 2 a b + b 2 (a+b)^2=a^2+2ab+b^2 ( a + b ) 2 = a 2 + 2 ab + b 2 3 3 3 3 3 3 ( a + b ) 3 = a 3 + 3 a 2 b + 3 a b 2 + b 3 (a+b)^3=a^3+3a^2b+3ab^2+b^3 ( a + b ) 3 = a 3 + 3 a 2 b + 3 a b 2 + b 3 4 4 4 4 4 4 ( a + b ) 4 = a 4 + 4 a 3 b + 6 a 2 b 2 + 4 a b 3 + b 4 (a+b)^4=a^4+4a^3b+6a^2b^2+4ab^3+b^4 ( a + b ) 4 = a 4 + 4 a 3 b + 6 a 2 b 2 + 4 a b 3 + b 4 5 5 5 5 5 5 ( a + b ) 5 = a 5 + 5 a 4 b + 10 a 3 b 2 + 10 a 2 b 3 + 5 a b 4 + b 5 (a+b)^5=a^5+5a^4b+10a^3b^2+10a^2b^3+5ab^4+b^5 ( a + b ) 5 = a 5 + 5 a 4 b + 10 a 3 b 2 + 10 a 2 b 3 + 5 a b 4 + b 5 6 6 6
大学 帰納法による証明と係数の和 任意の非負整数 n n n と任意の数 a a a 、b b b について:( a + b ) n = ∑ k = 0 n ( n k ) a n − k b k (a+b)^n=\sum_{k=0}^n\binom{n}{k}a^{n-k}b^k ( a + b ) n = ∑ k = 0 n ( k n ) a n − k b k
なぜ正しいのか? ( a + b ) ( a + b ) ⋯ ( a + b ) (a+b)(a+b)\cdots(a+b) ( a + b ) ( a + b ) ⋯ ( a + b ) (n n n 個の因子)を展開するとは、各因子から a a a か b b b のどちらかを選んで掛け合わせることであり、a n − k b k a^{n-k}b^k a n − k b k の係数は n n n 個の因子のうち k k k 個から b b b を選ぶ方法の数、すなわち ( n k ) \binom{n}{k} ( k n ) に等しい。
証明 n n n についての帰納法で証明する。基底段階 n = 1 n=1 n = 1 :( a + b ) 1 = a + b = ( 1 0 ) a + ( 1 1 ) b (a+b)^1=a+b=\binom{1}{0}a+\binom{1}{1}b ( a + b ) 1 = a + b = ( 0 1 ) a + ( 1 1 ) b であり、( 1 0 ) = ( 1 1 ) = 1 \binom{1}{0}=\binom{1}{1}=1 ( 0 1 ) = ( 1 1 ) = 1 なので式に一致する。
帰納段階:ある n n n について式が成り立つ、すなわち ( a + b ) n = ∑ k = 0 n ( n k ) a n − k b k (a+b)^n=\sum_{k=0}^n\binom{n}{k}a^{n-k}b^k ( a + b ) n = ∑ k = 0 n ( k n ) a n − k b k と仮定する。両辺に ( a + b ) (a+b) ( a + b ) を掛けると ( a + b ) n + 1 = ∑ k = 0 n ( n k ) a n + 1 − k b k + ∑ k = 0 n ( n k ) a n − k b k + 1 (a+b)^{n+1}=\sum_{k=0}^n\binom{n}{k}a^{n+1-k}b^k+\sum_{k=0}^n\binom{n}{k}a^{n-k}b^{k+1} ( a + b ) n + 1 = ∑ k = 0 n ( k n ) a n + 1 − k b k + ∑ k = 0 n ( k n ) a n − k b k + 1 となる。
第二の和を j = k + 1 j=k+1 j = k + 1 で添字変更し、両方の和から a n + 1 − j b j a^{n+1-j}b^j a n + 1 − j b j の係数を集めると、0 0 0 から n + 1 n+1 n + 1 までの各 j j j について ( n j ) + ( n j − 1 ) \binom{n}{j}+\binom{n}{j-1} ( j n ) + ( j − 1 n ) が得られる(規約として ( n − 1 ) = ( n n + 1 ) = 0 \binom{n}{-1}=\binom{n}{n+1}=0 ( − 1 n ) = ( n + 1 n ) = 0 )。
パスカルの規則 ( n k ) = ( n − 1 k − 1 ) + ( n − 1 k ) \binom{n}{k}=\binom{n-1}{k-1}+\binom{n-1}{k} ( k n ) = ( k − 1 n − 1 ) + ( k n − 1 ) により、この和は ( n + 1 j ) \binom{n+1}{j} ( j n + 1 ) に等しく、( a + b ) n + 1 = ∑ j = 0 n + 1 ( n + 1 j ) a n + 1 − j b j (a+b)^{n+1}=\sum_{j=0}^{n+1}\binom{n+1}{j}a^{n+1-j}b^j ( a + b ) n + 1 = ∑ j = 0 n + 1 ( j n + 1 ) a n + 1 − j b j となって帰納法が完成する。
任意の非負整数 n n n について:2 n = ∑ k = 0 n ( n k ) 2^n=\sum_{k=0}^n\binom{n}{k} 2 n = ∑ k = 0 n ( k n )
なぜ正しいのか? 二項定理で a a a と b b b をともに 1 1 1 とすると、各項 a n − k b k a^{n-k}b^k a n − k b k は 1 1 1 になるので、和全体は項の総数を数えるだけになる。
証明 二項定理 ( a + b ) n = ∑ k = 0 n ( n k ) a n − k b k (a+b)^n=\sum_{k=0}^n\binom{n}{k}a^{n-k}b^k ( a + b ) n = ∑ k = 0 n ( k n ) a n − k b k に a = 1 , b = 1 a=1,\ b=1 a = 1 , b = 1 を代入すると、左辺は ( 1 + 1 ) n = 2 n (1+1)^n=2^n ( 1 + 1 ) n = 2 n となり、右辺は 1 1 1 の任意乗が 1 1 1 であることから ∑ k = 0 n ( n k ) 1 n − k 1 k = ∑ k = 0 n ( n k ) \sum_{k=0}^n\binom{n}{k}1^{n-k}1^k=\sum_{k=0}^n\binom{n}{k} ∑ k = 0 n ( k n ) 1 n − k 1 k = ∑ k = 0 n ( k n ) となる。
両辺を等しいとおくと、まさに 2 n = ∑ k = 0 n ( n k ) 2^n=\sum_{k=0}^n\binom{n}{k} 2 n = ∑ k = 0 n ( k n ) が得られる。
この恒等式には直接的な組合せ的意味もある:( n k ) \binom{n}{k} ( k n ) は n n n 個の要素からなる集合 S S S の k k k 個の要素からなる部分集合を数えるので、∑ k = 0 n ( n k ) \sum_{k=0}^n\binom{n}{k} ∑ k = 0 n ( k n ) は S S S のあらゆる大きさの部分集合、すなわちべき集合全体を数え、n n n 個の各要素が独立に部分集合に入るか入らないかであるため、ちょうど 2 n 2^n 2 n 個になる。
大学 実世界での応用と具体例 二項定理は単なる代数のテクニックではない。金融(複利成長)における高速な近似を与え、独立な二択が組み合わされるあらゆる場面で、コンピュータ科学、工学、確率論の数え上げ論法の基礎となる。
例: 複利成長の近似
ある貯蓄口座は年利2%である。二項定理を用いて、展開の最初の三項だけを使い、10年後の成長率 ( 1 + 0.02 ) 10 (1+0.02)^{10} ( 1 + 0.02 ) 10 を近似せよ。
解答 a + b a+b a + b の代わりに 1 + 0.02 1+0.02 1 + 0.02 を書き、a = 1 a=1 a = 1 、b = 0.02 b=0.02 b = 0.02 、n = 10 n=10 n = 10 とする:二項定理により正確な値は ( 1 + 0.02 ) 10 = ∑ k = 0 10 ( 10 k ) ( 0.02 ) k (1+0.02)^{10}=\sum_{k=0}^{10}\binom{10}{k}(0.02)^k ( 1 + 0.02 ) 10 = ∑ k = 0 10 ( k 10 ) ( 0.02 ) k である。
0.02 0.02 0.02 は小さいので後続の項は急速に小さくなり、k k k =0,1,2 だけを残せばよい:( 10 0 ) + ( 10 1 ) ( 0.02 ) + ( 10 2 ) ( 0.02 ) 2 \binom{10}{0}+\binom{10}{1}(0.02)+\binom{10}{2}(0.02)^2 ( 0 10 ) + ( 1 10 ) ( 0.02 ) + ( 2 10 ) ( 0.02 ) 2 。
各項を計算する:( 10 0 ) = 1 \binom{10}{0}=1 ( 0 10 ) = 1 、( 10 1 ) ( 0.02 ) = 0.2 \binom{10}{1}(0.02)=0.2 ( 1 10 ) ( 0.02 ) = 0.2 、( 10 2 ) ( 0.02 ) 2 = 45 × 0.0004 = 0.018 \binom{10}{2}(0.02)^2=45\times0.0004=0.018 ( 2 10 ) ( 0.02 ) 2 = 45 × 0.0004 = 0.018 。
合計すると 1 + 0.2 + 0.018 = 1.218 1+0.2+0.018=1.218 1 + 0.2 + 0.018 = 1.218 となり、口座はおよそ 1.218 1.218 1.218 倍、つまり約21.8%成長する。これは正確な値 1.2190 … 1.2190\ldots 1.2190 … に近く、二項定理は面倒な10回の掛け算を三つの簡単な項に変えてくれる。
例: データパケットの誤りパターンを数える
あるネットワークパケットには独立な 8 8 8 ビットがあり、各ビットはノイズによって反転するかもしれない。誤り検出符号を設計する技術者は、可能な 2 8 2^8 2 8 通りのビットパターンのうち、ちょうど 3 3 3 ビットが反転しているものがいくつあるかを知る必要があり、係数の和の恒等式で検算したい。
解答 各ビットを ( a + b ) 8 (a+b)^8 ( a + b ) 8 における a a a (反転なし)または b b b (反転あり)の選択とみなすと、ちょうど k k k ビットが反転したパターンの数は a 8 − k b k a^{8-k}b^k a 8 − k b k の係数、すなわち ( 8 k ) \binom{8}{k} ( k 8 ) である。
ちょうど 3 3 3 ビットが反転する場合、k k k =3 なので、その数は ( 8 3 ) = 56 \binom{8}{3}=56 ( 3 8 ) = 56 である。
合計を検算するために、係数の和の定理のように a a a =b b b =1 とすると ( 1 + 1 ) 8 = 2 8 (1+1)^8=2^8 ( 1 + 1 ) 8 = 2 8 であり、2 8 = 256 2^8=256 2 8 = 256 は反転したビット数ごとに分けた 2 8 2^8 2 8 通りすべてのビットパターンを数える。
したがって 256 256 256 通りのパターンのうち 56 56 56 通りがちょうど 3 3 3 個の誤りを持つ——代数で使われるのと同じ二項係数が、誤り訂正符号の設計をも支えている。
よくある誤り. よくある誤り:( a − b ) n = ∑ k = 0 n ( − 1 ) k ( n k ) a n − k b k (a-b)^n=\sum_{k=0}^n(-1)^k\binom{n}{k}a^{n-k}b^k ( a − b ) n = ∑ k = 0 n ( − 1 ) k ( k n ) a n − k b k を展開するとき、学生は交代符号 ( − 1 ) k (-1)^k ( − 1 ) k を忘れ、まるで ( a + b ) n = ∑ k = 0 n ( n k ) a n − k b k (a+b)^n=\sum_{k=0}^n\binom{n}{k}a^{n-k}b^k ( a + b ) n = ∑ k = 0 n ( k n ) a n − k b k において b b b を単に − b -b − b に置き換えただけであるかのように、すべての項を正として書いてしまう。 歴史的ノート
整数指数に対する二項係数は、オマル・ハイヤームや、それより何世紀も前の中国とインドの数学者たちにすでに知られており、ブレーズ・パスカルは1654年にそれらを彼の名を冠する三角形にまとめた。1665年、アイザック・ニュートンはさらに進んで、負の指数や分数指数に対しても展開の一種が意味を持つことを示し、有限な代数的恒等式を無限級数へと変えた。
ウマル・ハイヤーム ブレーズ・パスカル アイザック・ニュートン
( 5 2 ) \binom{5}{2} ( 2 5 ) はいくつか?
( 1 + x ) 4 (1+x)^4 ( 1 + x ) 4 の展開における x 2 x^2 x 2 の係数はいくつか?
( a + b ) 6 (a+b)^6 ( a + b ) 6 の展開のすべての係数の和はいくつか?
64 64 64 36 36 36 12 12 12 720 720 720 あるネットワーク技術者は、6ビットの文字列のうちちょうど4ビットが1であるものの数を知りたい。二項係数 ( 6 4 ) \binom{6}{4} ( 4 6 ) を用いると、その数はいくつか?