ݺߣ

ݺߣShare a Scribd company logo
Дискретные структуры
МФТИ, весна 2014
Александр Дайняк
www.dainiak.com
Формальные степенные ряды
Формальный степенной ряд — это запись вида
𝑎0 + 𝑎1 𝑥 + 𝑎2 𝑥2 + ⋯ + 𝑎 𝑘 𝑥 𝑘 + ⋯
Числа 𝑎0, 𝑎1, … называются коэффициентами ряда.
Операции над рядами
Обозначим
𝐴 𝑥 ≔ 𝑎0 + 𝑎1 𝑥 + 𝑎2 𝑥2 + ⋯ + 𝑎 𝑘 𝑥 𝑘 + ⋯
𝐵 𝑥 ≔ 𝑏0 + 𝑏1 𝑥 + 𝑏2 𝑥2
+ ⋯ + 𝑏 𝑘 𝑥 𝑘
+ ⋯
• Сумма рядов 𝐴 и 𝐵 — это ряд
𝑐0 + 𝑐1 𝑥 + 𝑐2 𝑥2
+ ⋯ + 𝑐 𝑘 𝑥 𝑘
+ ⋯
с коэффициентами 𝑐 𝑘 = 𝑎 𝑘 + 𝑏 𝑘
• Разность рядов 𝐴 и 𝐵 — это ряд с коэффициентами 𝑐 𝑘 = 𝑎 𝑘 − 𝑏 𝑘
Операции над рядами
Обозначим
𝐴 𝑥 ≔ 𝑎0 + 𝑎1 𝑥 + 𝑎2 𝑥2 + ⋯ + 𝑎 𝑘 𝑥 𝑘 + ⋯
𝐵 𝑥 ≔ 𝑏0 + 𝑏1 𝑥 + 𝑏2 𝑥2
+ ⋯ + 𝑏 𝑘 𝑥 𝑘
+ ⋯
• Произведение рядов 𝐴 и 𝐵 — это ряд
𝑐0 + 𝑐1 𝑥 + 𝑐2 𝑥2
+ ⋯ + 𝑐 𝑘 𝑥 𝑘
+ ⋯
с коэффициентами
𝑐 𝑘 =
𝑖=0
𝑘
𝑎𝑖 𝑏 𝑘−𝑖
Операции над рядами
Обозначим
𝐴 𝑥 ≔ 𝑎0 + 𝑎1 𝑥 + 𝑎2 𝑥2 + ⋯ + 𝑎 𝑘 𝑥 𝑘 + ⋯
𝐵 𝑥 ≔ 𝑏0 + 𝑏1 𝑥 + 𝑏2 𝑥2
+ ⋯ + 𝑏 𝑘 𝑥 𝑘
+ ⋯
Пусть 𝑏0 ≠ 0.
• Частное рядов 𝐴 и 𝐵 — это ряд
𝑐0 + 𝑐1 𝑥 + 𝑐2 𝑥2
+ ⋯ + 𝑐 𝑘 𝑥 𝑘
+ ⋯
коэффициенты которого определяются последовательно из
соотношений:
𝑐0 ≔
𝑎0
𝑏0
, 𝑐1 ≔
𝑎1−𝑏1 𝑐0
𝑏0
, 𝑐2 ≔
𝑎2−𝑏2 𝑐0−𝑏1 𝑐1
𝑏0
, …
Операции над рядами
Производная ряда
𝑎0 + 𝑎1 𝑥 + 𝑎2 𝑥2 + ⋯ + 𝑎 𝑘 𝑥 𝑘 + ⋯
— это ряд
𝑐0 + 𝑐1 𝑥 + 𝑐2 𝑥2 + ⋯ + 𝑐 𝑘 𝑥 𝑘 + ⋯
с коэффициентами
𝑐 𝑘 ≔ 𝑘 + 1 𝑎 𝑘+1
Производящие функции
Производящая функция числовой последовательности 𝑎0, 𝑎1, … — это
сумма ряда
𝑎0 + 𝑎1 𝑥 + 𝑎2 𝑥2 + ⋯ + 𝑎 𝑘 𝑥 𝑘 + ⋯
(при условии, что в окрестности нуля ряд сходится)
Например, производящая функция последовательности 𝑛
0
, 𝑛
1
, 𝑛
2
…
— это ряд
𝑛
0
+
𝑛
1
𝑥 +
𝑛
2
𝑥2
+ ⋯ +
𝑛
𝑛
𝑥 𝑛
+ ⋯
Мы знаем, что этот ряд можно «свернуть»:
1 + 𝑥 𝑛
Производящие функции
Основное правило применения производящих функций:
Любая функция может быть производящей функцией не более чем
одной последовательности.
А это значит, что если мы взяли две последовательности,
на первый взгляд «разные», и доказали, что их производящие
функции равны в окрестности нуля, то и сами последовательности
совпадают.
Радиус сходимости
Для применимости метода нужно проверять, что ряды сходятся в
окрестности нуля.
Радиус сходимости ряда ∑𝑎 𝑘 𝑥 𝑘 — это такое 𝑟, что ряд сходится
при всех 𝑥, таких, что 𝑥 < 𝑟. (𝑥 в общем случае комплексное)
Радиус сходимости помогает найти Теорема Коши:
𝑟 = lim
𝑘→∞
𝑘
𝑎 𝑘
−1
Рациональные производящие функции
Утверждение.
Если последовательность 𝑎 𝑘 удовлетворяет л.р.с. с п.к.,
то производящая функция 𝑓 для 𝑎 𝑘 представима в виде
𝑓 𝑥 =
𝑃 𝑥
𝑄 𝑥
,
где 𝑃, 𝑄 ∈ ℝ 𝑥 .
Доказательство утверждения
Пусть п-ть 𝑎 𝑘 удовлетворяет соотношению 𝑐 𝑟 𝑎 𝑘+𝑟 + ⋯ + 𝑐0 𝑎 𝑘 = 0, или, что то же самое,
𝑐 𝑟 𝑎 𝑘 + 𝑐 𝑟−1 𝑎 𝑘−1 … + 𝑐1 𝑎 𝑘−𝑟+1 + 𝑐0 𝑎 𝑘−𝑟 = 0.
Пусть 𝑓 𝑥 ≔ ∑𝑎 𝑘 𝑥 𝑘
. Имеем
𝑐0 𝑥 𝑟
⋅ 𝑓 𝑥 =
𝑘=𝑟
∞
𝑐0 𝑎 𝑘−𝑟 𝑥 𝑘
𝑐1 𝑥 𝑟−1 ⋅ 𝑓 𝑥 =
𝑘=𝑟−1
∞
𝑐1 𝑎 𝑘−𝑟+1 𝑥 𝑘
⋮
𝑐 𝑟 ⋅ 𝑓 𝑥 =
𝑘=0
∞
𝑐 𝑟 𝑎 𝑘 𝑥 𝑘
Отсюда 𝑐0 𝑥 𝑟
+ 𝑐1 𝑥 𝑟−1
+ ⋯ + 𝑐 𝑟 ⋅ 𝑓 𝑥 = 𝑃 𝑥 + ∑ 𝑘=𝑟
∞
𝑐 𝑟 𝑎 𝑘 + 𝑐 𝑟−1 𝑎 𝑘−1 … + 𝑐1 𝑎 𝑘−𝑟+1 + 𝑐0 𝑎 𝑘−𝑟
=0
𝑥 𝑘
,
где 𝑃 — многочлен степени не выше 𝑟 − 1 .
Применение производящих функций
Пусть надо вычислить сумму
𝑘=0
𝑛
𝑘2
𝑛
𝑘
1
2 𝑘
Заметим, что она равняется 𝑔 1 2 , где 𝑔 𝑥 — производящая
функция для последовательности
𝑎 𝑘 = 𝑘2
𝑛
𝑘
то есть
𝑔 𝑥 ≔
𝑘=0
∞
𝑘2
𝑛
𝑘
𝑥 𝑘
Применение производящих функций
Имеем 𝑔 𝑥 = ∑ 𝑘=0
∞
𝑘2 𝑛
𝑘
𝑥 𝑘
Пусть 𝑓 𝑥 ≔ ∑ 𝑘=0
∞ 𝑛
𝑘
𝑥 𝑘
= 1 + 𝑥 𝑛
.
Заметим, что 𝑔 𝑥 = 𝑥 𝑥𝑓′ 𝑥
′
, а значит
𝑔 𝑥 = 𝑥 𝑥 1 + 𝑥 𝑛 ′ ′
= 𝑥 𝑥𝑛 1 + 𝑥 𝑛−1 ′ =
= 𝑥𝑛 1 + 𝑥 𝑛−1 + 𝑥 𝑛 − 1 1 + 𝑥 𝑛−2
И теперь легко вычислить
𝑔 1/2 =
𝑛
2
3
2
𝑛−1
+ 1
2 𝑛 𝑛 − 1 ⋅ 3
2
𝑛−2
Обобщённая формула бинома
«Обычная» формула бинома для 𝑛 ∈ ℕ:
1 + 𝑥 𝑛 = 1 +
𝑛
1
𝑥 +
𝑛
2
𝑥2 + ⋯ +
𝑛
𝑛
𝑥 𝑛
Обобщённая формула бинома для 𝛼 ∈ ℝ:
1 + 𝑥 𝛼 = 1 +
𝛼
1
𝑥 +
𝛼
2
𝑥2 + ⋯ +
𝛼
𝑘
𝑥 𝑘 + ⋯
Здесь 𝛼
𝑘
— обобщённые биномиальные коэффициенты:
𝛼
𝑘
=
𝛼 𝛼 − 1 𝛼 − 2 ⋅ … ⋅ 𝛼 − 𝑘 − 1
𝑘!
Обобщённая формула бинома
1 + 𝑥 𝛼
= 1 + 𝛼
1
𝑥 + 𝛼
2
𝑥2
+ ⋯, где 𝛼
𝑘
=
𝛼 𝛼−1 𝛼−2 ⋅…⋅ 𝛼− 𝑘−1
𝑘!
Пример применения:
1 + 𝑥 1/2 = 1 +
1
2
𝑥 +
1
2
1
2 − 1
2!
𝑥2 +
1
2
1
2 − 1 1
2 − 2
3!
𝑥3 + ⋯ =
= 1 +
1
2
𝑥 +
1 − 2
2! ⋅ 22
𝑥2
+
1 − 2 1 − 4
3! ⋅ 23
𝑥3
+ ⋯
= 1 +
1
2
𝑥 −
1
2! ⋅ 22
𝑥2
+
1 ⋅ 3
3! ⋅ 23
𝑥3
−
1 ⋅ 3 ⋅ 5
4! ⋅ 24
+ ⋯
= 1 + 𝑥
𝑘=0
∞
−1 𝑘
1 ⋅ 3 ⋅ 5 ⋅ … ⋅ 2𝑘 − 1
𝑘 + 1 ! 2 𝑘+1
𝑥 𝑘
Обобщённая формула бинома
Ещё немного преобразуем:
1 + 𝑥 1/2 = 1 + 𝑥
𝑘=0
∞
−1 𝑘
1 ⋅ 3 ⋅ 5 ⋅ … ⋅ 2𝑘 − 1
𝑘 + 1 ! 2 𝑘+1
𝑥 𝑘
= 1 + 𝑥
𝑘=0
∞
−1 𝑘
1 ⋅ 2 ⋅ 3 ⋅ 4 ⋅ 5 ⋅ … ⋅ 2𝑘 − 2 2𝑘 − 1
2 ⋅ 4 ⋅ 6 ⋅ … ⋅ 2𝑘 − 2 ⋅ 𝑘 + 1 ! 2 𝑘+1
𝑥 𝑘
= 1 + 𝑥
𝑘=0
∞
−1 𝑘
2𝑘 − 1 !
2 𝑘−1 𝑘 − 1 ! ⋅ 𝑘 + 1 ! 2 𝑘+1
𝑥 𝑘
= 1 + 𝑥
𝑘=0
∞
2𝑘 − 1 !
𝑘 − 1 ! ⋅ 𝑘 + 1 !
−1
4
𝑥
𝑘
Числа Каталана
Одно из многочисленных определений:
Число Каталана 𝑎 𝑛 — это количество правильных скобочных
последовательностей из 𝑛 пар скобок
Пример, при 𝑛 = 3 имеем 𝑎3 = 5:
, , , ,
Числа Каталана: рекуррентное соотношение
Рекуррентное соотношение для чисел Каталана:
𝑎 𝑛+1 =
𝑘=0
𝑛
𝑎 𝑘 𝑎 𝑛−𝑘
Обоснование:
прав. ск. посл.
внутри 𝑘 пар скобок
прав. ск. посл.
𝑛−𝑘 пар скобок
Начальные условия: 𝑎0 = 𝑎1 = 1
Числа Каталана: производящая функция
Рассмотрим производящую функцию для последовательности
чисел Каталана:
𝐴 𝑥 = 𝑎0 + 𝑎1 𝑥 + 𝑎2 𝑥2
+ 𝑎3 𝑥3
+ ⋯
Заметим, что соотношение 𝑎 𝑛+1 = ∑ 𝑘=0
𝑛
𝑎 𝑘 𝑎 𝑛−𝑘 похоже по форме
на то, что возникает при произведении рядов. Рассмотрим
𝐴 𝑥 ⋅ 𝐴 𝑥 =
= 𝑎0
2
+ 𝑎0 𝑎1 + 𝑎1 𝑎0 𝑥 + 𝑎0 𝑎2 + 𝑎1 𝑎1 + 𝑎2 𝑎0 𝑥2
+ 𝑎0 𝑎3 + 𝑎1 𝑎2 + 𝑎2 𝑎1 + 𝑎3 𝑎0 𝑥3 + ⋯ =
= 𝑎1 + 𝑎2 𝑥 + 𝑎3 𝑥2
+ 𝑎4 𝑥3
+ ⋯
Числа Каталана: производящая функция
Итак,
𝐴 𝑥
2
= 𝑎1 + 𝑎2 𝑥 + 𝑎3 𝑥2 + 𝑎4 𝑥3 + ⋯
Отсюда
𝑎0 + 𝑥 𝐴 𝑥
2
= 𝑎0 + 𝑎1 𝑥 + 𝑎2 𝑥2 + ⋯ = 𝐴 𝑥
Получаем уравнение для производящей функции 𝐴:
𝑎0 + 𝑥 𝐴 𝑥
2
= 𝐴 𝑥
Числа Каталана: производящая функция
Уравнение для производящей функции:
𝑥 𝐴 𝑥
2
− 𝐴 𝑥 + 1 = 0
Отсюда
𝐴 𝑥 =
1 ± 1 − 4𝑥
2𝑥
Теперь воспользуемся обобщённой формулой бинома, чтобы
записать 𝐴 𝑥 в виде ряда:
𝐴 𝑥 =
1 ± 1 + (−4𝑥) 1 2
2𝑥
Числа Каталана: вывод формулы
𝐴 𝑥 =
1 ± 1 + (−4𝑥) 1 2
2𝑥
где по формуле обобщённого бинома
1 + (−4𝑥) 1 2
=
= 1 +
1
2
−4𝑥 +
1
2
1
2 − 1
2!
−4𝑥 2 +
1
2
1
2 − 1 1
2 − 2
3!
−4𝑥 3 + ⋯
Отсюда уже видно, что на самом деле
𝐴 𝑥 =
1 − 1 + (−4𝑥) 1 2
2𝑥
Числа Каталана: вывод формулы
Подставим в выражение для 𝐴 𝑥 ряд для 1 + (−4𝑥) 1 2
:
𝐴 𝑥 =
1 − 1 + (−4𝑥) ∑ 𝑘=0
∞ 2𝑘−1 !
𝑘−1 !⋅ 𝑘+1 !
𝑥 𝑘
2𝑥
Отсюда
𝐴 𝑥 = 2
𝑘=0
∞
2𝑘 − 1 !
𝑘 − 1 ! ⋅ 𝑘 + 1 !
𝑥 𝑘
В итоге
𝑎 𝑘 = 2
2𝑘 − 1 !
𝑘 − 1 ! ⋅ 𝑘 + 1 !
=
2𝑘 − 1 ! ⋅ 2𝑘
𝑘 − 1 ! ⋅ 𝑘 ⋅ 𝑘 + 1 !
=
2𝑘 !
𝑘! ⋅ 𝑘 + 1 !
=
2𝑘
𝑘
𝑘 + 1
Числа Каталана
Итак,
𝑎 𝑘 =
2𝑘
𝑘
𝑘 + 1
Асимптотика:
𝑎 𝑘 ∼
4 𝑘
𝜋 ⋅ 𝑘3 2
Теорема Эйлера
Обозначим 𝑝чёт(𝑁) и 𝑝неч 𝑁 количества разбиений 𝑁
соответственно на чётное и нечётное число различных слагаемых.
Теорема.
𝑝чёт 𝑁 − 𝑝неч 𝑁 =
−1 𝑘, если 𝑁 = 3𝑘2±𝑘
2
0, иначе
Производящая функция для числа
неупорядоченных разбиений
Утверждение.
Если 𝑝 𝑁 — количество неупорядоченных разбиений числа 𝑁,
то для производящей функции последовательности 𝑝 0 , 𝑝 1 , …
справедлива формула
𝑛=0
∞
𝑝 𝑛 ⋅ 𝑥 𝑛 =
𝑘=1
∞
1
1 − 𝑥 𝑘
Производящая функция для числа
неупорядоченных разбиений
Т.к. 1 − 𝑡 −1 = 1 + 𝑡 + 𝑡2 + ⋯, то
𝑘=1
∞
1 − 𝑥 𝑘 −1
=
𝑖1
𝑥 𝑖1
𝑖2
𝑥2𝑖2
𝑖3
𝑥3𝑖3 ⋅ … =
𝑛=0
∞
𝑎 𝑛 𝑥 𝑛
где 𝑎 𝑛 — количество наборов 𝑖1, 𝑖2, 𝑖3, … таких, что
𝑛 = 𝑖1 + 2𝑖2 + 3𝑖3 + ⋯
Производящая функция для числа
неупорядоченных разбиений
𝑘=1
∞
1 − 𝑥 𝑘 −1
=
𝑛=0
∞
𝑎 𝑛 𝑥 𝑛
где 𝑎 𝑛 — количество наборов 𝑖1, 𝑖2, 𝑖3, … таких, что
𝑛 = 𝑖1 + 2𝑖2 + 3𝑖3 + ⋯
Любой такой набор 𝑖1, 𝑖2, 𝑖3, … однозначно соответствует
разбиению числа 𝑛, в котором 𝑖1 слагаемых равны 1,
𝑖2 слагаемых равны 2, и т.д.
Отсюда следует, что 𝑎 𝑛 = 𝑝 𝑛 .
Вывод рекуррентного соотношения
для числа неупорядоченных разбиений
Итак,
𝑘=1
∞
1
1 − 𝑥 𝑘
=
𝑛=0
∞
𝑝 𝑛 𝑥 𝑛
Отсюда
𝑛=0
∞
𝑝 𝑛 𝑥 𝑛 ⋅
𝑘=1
∞
1 − 𝑥 𝑘 = 1
Вывод рекуррентного соотношения
для числа неупорядоченных разбиений
𝑛=0
∞
𝑝 𝑛 𝑥 𝑛 ⋅
𝑘=1
∞
1 − 𝑥 𝑘 = 1
Разложим в ряд произведение 𝑘=1
∞
1 − 𝑥 𝑘 :
1 − 𝑥 1 − 𝑥2
1 − 𝑥3
⋅ … =
𝑚=0
∞
𝑏 𝑚 𝑥 𝑚
где 𝑏 𝑚 = 𝑝чёт 𝑚 − 𝑝неч 𝑚 .
Вывод рекуррентного соотношения
для числа неупорядоченных разбиений
𝑛=0
∞
𝑝 𝑛 𝑥 𝑛 ⋅
𝑚=0
∞
𝑏 𝑚 𝑥 𝑚 = 1
где
𝑏 𝑚 =
−1 𝑘, если ∃𝑘: 𝑚 = 3𝑘2±𝑘
2
0, иначе
Итак,
𝑛=0
∞
𝑝 𝑛 𝑥 𝑛 ⋅ 1 +
𝑘=1
∞
−1 𝑘 𝑥 3𝑘2−𝑘 2 + 𝑥 3𝑘2+𝑘 2 = 1
Вывод рекуррентного соотношения
для числа неупорядоченных разбиений
𝑗=0
∞
𝑝 𝑗 𝑥 𝑗 ⋅ 1 +
𝑘=1
∞
−1 𝑘 𝑥 3𝑘2−𝑘 2 + 𝑥 3𝑘2+𝑘 2 = 1
При раскрытии скобок и приведении подобных слагаемых
коэффициенты при всех положительных степенях 𝑥 должны быть
нулевыми, отсюда для любого 𝑚 > 0 выполнено
𝑝 𝑚 +
𝑘>0
−1 𝑘 𝑝 𝑚 − 3𝑘2−𝑘
2
+ 𝑝 𝑚 − 3𝑘2+𝑘
2
= 0
(считаем формально, что 𝑝 𝑁 = 0 при любом 𝑁 < 0)
Рекуррентное соотношение для числа
неупорядоченных разбиений
Теорема.
Для любого 𝑚 > 0 выполнено равенство
𝑝 𝑚 =
𝑘>0
−1 𝑘+1 𝑝 𝑚 − 3𝑘2−𝑘
2
+ 𝑝 𝑚 − 3𝑘2+𝑘
2
Несколько первых слагаемых ряда:
𝑝 𝑚 =
= 𝑝 𝑚 − 1 + 𝑝 𝑚 − 2 − 𝑝 𝑚 − 5 − 𝑝 𝑚 − 7 + 𝑝 𝑚 − 12
+ 𝑝 𝑚 − 15 − ⋯
Количество неприводимых многочленов над ℤ 𝑝
Пусть 𝑓1, 𝑓2, … — последовательность всех простых
нормногочленов над ℤ 𝑝, в порядке неубывания их степеней.
Обозначим 𝑑𝑖 ≔ deg 𝑓𝑖.
Любой нормногочлен 𝑓 представляется единственным образом в
виде
𝑓 = 𝑓𝑖1
𝛼 𝑖1
⋅ … ⋅ 𝑓𝑖 𝑠
𝛼 𝑖 𝑠
где 𝑖1 < 𝑖2 < ⋯ < 𝑖 𝑠 и 𝛼𝑖1
, … , 𝛼𝑖 𝑠
> 0. При этом
deg 𝑓 = 𝑑𝑖1
𝛼𝑖1
+ ⋯ + 𝑑𝑖 𝑠
𝛼𝑖 𝑠
Количество неприводимых многочленов над ℤ 𝑝
Любой нормногочлен 𝑓 представляется единственным образом
в виде
𝑓 = 𝑓𝑖1
𝛼 𝑖1
⋅ … ⋅ 𝑓𝑖 𝑠
𝛼 𝑖 𝑠
где 𝑖1 < 𝑖2 < ⋯ < 𝑖 𝑠 и 𝛼𝑖1
, … , 𝛼𝑖 𝑠
> 0.
Поэтому для любого 𝑛 число наборов 𝛼1, 𝛼2, 𝛼3, … ,
удовлетворяющих уравнению
𝑛 = 𝑑1 𝛼1 + 𝑑2 𝛼2 + 𝑑3 𝛼3 + ⋯
равно 𝑝 𝑛 (т.к. каждому такому набору 𝛼1, 𝛼2, 𝛼3, … можно
взаимно однозначно сопоставить многочлен степени 𝑛).
Количество неприводимых многочленов над ℤ 𝑝
Утверждение.
Выполнено равенство
1
1 − 𝑝𝑡
=
𝑖=1
∞
1
1 − 𝑡 𝑑 𝑖
Количество неприводимых многочленов над ℤ 𝑝
Доказательство:
Т.к. 1 − 𝑡 𝑑 𝑖
−1
= 1 + 𝑡 𝑑 𝑖 + 𝑡2𝑑 𝑖 + 𝑡3𝑑 𝑖 + ⋯, то
𝑖=1
∞
1 − 𝑡 𝑑 𝑖
−1
=
𝑗1=0
∞
𝑡 𝑑1 𝑗1
𝑗2=0
∞
𝑡 𝑑2 𝑗2
𝑗3=0
∞
𝑡 𝑑3 𝑗3 … =
𝑘=0
∞
𝑎 𝑘 𝑡 𝑘
где 𝑎 𝑘 — количество наборов (𝑗1, 𝑗2, 𝑗3, … ), удовлетворяющих
соотношению 𝑘 = 𝑑1 𝑗1 + 𝑑2 𝑗2 + ⋯. Значит, 𝑎 𝑘 = 𝑝 𝑘
, и отсюда
𝑖=1
∞
1 − 𝑡 𝑑 𝑖
−1
=
𝑘=0
∞
𝑝 𝑘
𝑡 𝑘
=
𝑘=0
∞
𝑝𝑡 𝑘
=
1
1 − 𝑝𝑡
Количество неприводимых многочленов над ℤ 𝑝
1
1 − 𝑝𝑡
=
𝑖=1
∞
1
1 − 𝑡 𝑑 𝑖
Пусть 𝑀 𝑘 — количество простых нормногочленов степени 𝑘.
Тогда
1
1 − 𝑝𝑡
=
𝑘=1
∞
1
1 − 𝑡 𝑘
𝑀 𝑘
Количество неприводимых многочленов над ℤ 𝑝
1
1 − 𝑝𝑡
=
𝑘=1
∞
1
1 − 𝑡 𝑘
𝑀 𝑘
Прологарифмируем обе части:
ln
1
1 − 𝑝𝑡
=
𝑘=1
∞
𝑀 𝑘 ln
1
1 − 𝑡 𝑘
Количество неприводимых многочленов над ℤ 𝑝
ln
1
1 − 𝑝𝑡
=
𝑘=1
∞
𝑀 𝑘 ln
1
1 − 𝑡 𝑘
Если разложить ln 1 − 𝑥 −1
в ряд, получится
ln 1 − 𝑥 −1 =
𝑗=1
∞
𝑥 𝑗
𝑗
Отсюда следует
𝑗=1
∞
𝑝𝑡 𝑗
𝑗
=
𝑘=1
∞
𝑀 𝑘
𝑗=1
∞
𝑡 𝑘𝑗
𝑗
Количество неприводимых многочленов над ℤ 𝑝
𝑗=1
∞
𝑝𝑡 𝑗
𝑗
=
𝑘=1
∞
𝑀 𝑘
𝑗=1
∞
𝑡 𝑘𝑗
𝑗
Коэффициенты при 𝑡 𝑛
для каждого 𝑛 должны совпадать в левой
и правой частях равенства.
Поэтому
𝑝 𝑛
𝑛
=
𝑘|𝑛
𝑀 𝑘
𝑛 𝑘
Окончательно,
𝑝 𝑛
=
𝑘|𝑛
𝑘𝑀 𝑘
Количество неприводимых многочленов над ℤ 𝑝
𝑝 𝑛 =
𝑘|𝑛
𝑘𝑀 𝑘
Применяя обращение Мёбиуса, получаем следующую теорему.
Теорема.
Число нормногочленов степени 𝑛, неприводимых над ℤ 𝑝, равно
1
𝑛
𝑘|𝑛
𝑝 𝑘
𝜇 𝑛 𝑘
где 𝜇 — функция Мёбиуса.
Количество неприводимых многочленов над ℤ 𝑝
Следствие 1.
При каждом 𝑝 и при каждом 𝑛 ≥ 2 существует хотя бы один
неприводимый над ℤ 𝑝 нормногочлен степени 𝑛.
Следствие 2.
Число нормногочленов степени 𝑛, неприводимых над ℤ 𝑝,
при 𝑛 → ∞ асимптотически равно
𝑝 𝑛
𝑛
(См. доказательство асимптотики для числа циклических слов)

More Related Content

Similar to Производящие функции (20)

Теорема Алона о нулях и её применения
Теорема Алона о нулях и её примененияТеорема Алона о нулях и её применения
Теорема Алона о нулях и её применения
Alex Dainiak
Обращение Мёбиуса на ч.у.м.
Обращение Мёбиуса на ч.у.м.Обращение Мёбиуса на ч.у.м.
Обращение Мёбиуса на ч.у.м.
Alex Dainiak
Границы Плоткина и Элайеса—Бассалыго
Границы Плоткина и Элайеса—БассалыгоГраницы Плоткина и Элайеса—Бассалыго
Границы Плоткина и Элайеса—Бассалыго
Alex Dainiak
Коды на основе многочленов и алгоритмы их декодирования
Коды на основе многочленов и алгоритмы их декодированияКоды на основе многочленов и алгоритмы их декодирования
Коды на основе многочленов и алгоритмы их декодирования
Alex Dainiak
Основы теории графов 10: экстремальная теория графов
Основы теории графов 10: экстремальная теория графовОсновы теории графов 10: экстремальная теория графов
Основы теории графов 10: экстремальная теория графов
Alex Dainiak
Циклические коды. Граница БЧХ
Циклические коды. Граница БЧХЦиклические коды. Граница БЧХ
Циклические коды. Граница БЧХ
Alex Dainiak
Primenenie svojstv funkcij_k_resheniyu_uravnenij_i
Primenenie svojstv funkcij_k_resheniyu_uravnenij_iPrimenenie svojstv funkcij_k_resheniyu_uravnenij_i
Primenenie svojstv funkcij_k_resheniyu_uravnenij_i
Dimon4
Графовая модель канала связи. Шенноновская ёмкость
Графовая модель канала связи. Шенноновская ёмкостьГрафовая модель канала связи. Шенноновская ёмкость
Графовая модель канала связи. Шенноновская ёмкость
Alex Dainiak
Производная сложной функции
Производная  сложной функцииПроизводная  сложной функции
Производная сложной функции
Инна Фельдман
ТФРВС - весна 2014 - лекция 4
ТФРВС - весна 2014 - лекция 4ТФРВС - весна 2014 - лекция 4
ТФРВС - весна 2014 - лекция 4
Alexey Paznikov
8 a a_2012
8 a a_20128 a a_2012
8 a a_2012
Svinka Pepa
решение заданий части 2 (c) (222) Vopvet.Ru
решение заданий части 2 (c) (222) Vopvet.Ruрешение заданий части 2 (c) (222) Vopvet.Ru
решение заданий части 2 (c) (222) Vopvet.Ru
Leva Sever
Урок математики "Дифференцирование показательной и логарифмической функций. Ч...
Урок математики "Дифференцирование показательной и логарифмической функций. Ч...Урок математики "Дифференцирование показательной и логарифмической функций. Ч...
Урок математики "Дифференцирование показательной и логарифмической функций. Ч...
Kirrrr123
Use of eliptic curves for generating digital signature
Use of eliptic curves for generating digital signatureUse of eliptic curves for generating digital signature
Use of eliptic curves for generating digital signature
Andrei Poliakov
Коды Адамара. Каскадные коды Форни.
Коды Адамара. Каскадные коды Форни.Коды Адамара. Каскадные коды Форни.
Коды Адамара. Каскадные коды Форни.
Alex Dainiak
Коды, исправляющие ошибки. Простейшие границы. Коды Варшамова—Тененгольца.
Коды, исправляющие ошибки. Простейшие границы. Коды Варшамова—Тененгольца.Коды, исправляющие ошибки. Простейшие границы. Коды Варшамова—Тененгольца.
Коды, исправляющие ошибки. Простейшие границы. Коды Варшамова—Тененгольца.
Alex Dainiak
Podgotovka k egje_po_matematike_polezno_znat_
Podgotovka k egje_po_matematike_polezno_znat_Podgotovka k egje_po_matematike_polezno_znat_
Podgotovka k egje_po_matematike_polezno_znat_
Dimon4
Теорема Алона о нулях и её применения
Теорема Алона о нулях и её примененияТеорема Алона о нулях и её применения
Теорема Алона о нулях и её применения
Alex Dainiak
Обращение Мёбиуса на ч.у.м.
Обращение Мёбиуса на ч.у.м.Обращение Мёбиуса на ч.у.м.
Обращение Мёбиуса на ч.у.м.
Alex Dainiak
Границы Плоткина и Элайеса—Бассалыго
Границы Плоткина и Элайеса—БассалыгоГраницы Плоткина и Элайеса—Бассалыго
Границы Плоткина и Элайеса—Бассалыго
Alex Dainiak
Коды на основе многочленов и алгоритмы их декодирования
Коды на основе многочленов и алгоритмы их декодированияКоды на основе многочленов и алгоритмы их декодирования
Коды на основе многочленов и алгоритмы их декодирования
Alex Dainiak
Основы теории графов 10: экстремальная теория графов
Основы теории графов 10: экстремальная теория графовОсновы теории графов 10: экстремальная теория графов
Основы теории графов 10: экстремальная теория графов
Alex Dainiak
Циклические коды. Граница БЧХ
Циклические коды. Граница БЧХЦиклические коды. Граница БЧХ
Циклические коды. Граница БЧХ
Alex Dainiak
Primenenie svojstv funkcij_k_resheniyu_uravnenij_i
Primenenie svojstv funkcij_k_resheniyu_uravnenij_iPrimenenie svojstv funkcij_k_resheniyu_uravnenij_i
Primenenie svojstv funkcij_k_resheniyu_uravnenij_i
Dimon4
Графовая модель канала связи. Шенноновская ёмкость
Графовая модель канала связи. Шенноновская ёмкостьГрафовая модель канала связи. Шенноновская ёмкость
Графовая модель канала связи. Шенноновская ёмкость
Alex Dainiak
Производная сложной функции
Производная  сложной функцииПроизводная  сложной функции
Производная сложной функции
Инна Фельдман
ТФРВС - весна 2014 - лекция 4
ТФРВС - весна 2014 - лекция 4ТФРВС - весна 2014 - лекция 4
ТФРВС - весна 2014 - лекция 4
Alexey Paznikov
решение заданий части 2 (c) (222) Vopvet.Ru
решение заданий части 2 (c) (222) Vopvet.Ruрешение заданий части 2 (c) (222) Vopvet.Ru
решение заданий части 2 (c) (222) Vopvet.Ru
Leva Sever
Урок математики "Дифференцирование показательной и логарифмической функций. Ч...
Урок математики "Дифференцирование показательной и логарифмической функций. Ч...Урок математики "Дифференцирование показательной и логарифмической функций. Ч...
Урок математики "Дифференцирование показательной и логарифмической функций. Ч...
Kirrrr123
Use of eliptic curves for generating digital signature
Use of eliptic curves for generating digital signatureUse of eliptic curves for generating digital signature
Use of eliptic curves for generating digital signature
Andrei Poliakov
Коды Адамара. Каскадные коды Форни.
Коды Адамара. Каскадные коды Форни.Коды Адамара. Каскадные коды Форни.
Коды Адамара. Каскадные коды Форни.
Alex Dainiak
Коды, исправляющие ошибки. Простейшие границы. Коды Варшамова—Тененгольца.
Коды, исправляющие ошибки. Простейшие границы. Коды Варшамова—Тененгольца.Коды, исправляющие ошибки. Простейшие границы. Коды Варшамова—Тененгольца.
Коды, исправляющие ошибки. Простейшие границы. Коды Варшамова—Тененгольца.
Alex Dainiak
Podgotovka k egje_po_matematike_polezno_znat_
Podgotovka k egje_po_matematike_polezno_znat_Podgotovka k egje_po_matematike_polezno_znat_
Podgotovka k egje_po_matematike_polezno_znat_
Dimon4

More from Alex Dainiak (20)

Основы теории графов 11: гамильтоновы циклы
Основы теории графов 11: гамильтоновы циклыОсновы теории графов 11: гамильтоновы циклы
Основы теории графов 11: гамильтоновы циклы
Alex Dainiak
Основы теории графов 09: раскраски планарных графов, совершенные графы
Основы теории графов 09: раскраски планарных графов, совершенные графыОсновы теории графов 09: раскраски планарных графов, совершенные графы
Основы теории графов 09: раскраски планарных графов, совершенные графы
Alex Dainiak
Основы теории графов 08: раскраски и списочные раскраски
Основы теории графов 08: раскраски и списочные раскраскиОсновы теории графов 08: раскраски и списочные раскраски
Основы теории графов 08: раскраски и списочные раскраски
Alex Dainiak
Основы теории графов 07: сепараторы в планарных графах
Основы теории графов 07: сепараторы в планарных графахОсновы теории графов 07: сепараторы в планарных графах
Основы теории графов 07: сепараторы в планарных графах
Alex Dainiak
Основы теории графов 06: триангуляции и трёхсвязные планарные графы
Основы теории графов 06: триангуляции и трёхсвязные планарные графыОсновы теории графов 06: триангуляции и трёхсвязные планарные графы
Основы теории графов 06: триангуляции и трёхсвязные планарные графы
Alex Dainiak
Основы теории графов 05: критерии планарности графов
Основы теории графов 05: критерии планарности графовОсновы теории графов 05: критерии планарности графов
Основы теории графов 05: критерии планарности графов
Alex Dainiak
Основы теории графов 04: метрики на деревьях
Основы теории графов 04: метрики на деревьяхОсновы теории графов 04: метрики на деревьях
Основы теории графов 04: метрики на деревьях
Alex Dainiak
Основы теории графов 03: связность
Основы теории графов 03: связностьОсновы теории графов 03: связность
Основы теории графов 03: связность
Alex Dainiak
Основы теории графов 01: напоминание определений, теорема Форда—Фалкерсона
Основы теории графов 01: напоминание определений, теорема Форда—ФалкерсонаОсновы теории графов 01: напоминание определений, теорема Форда—Фалкерсона
Основы теории графов 01: напоминание определений, теорема Форда—Фалкерсона
Alex Dainiak
Основы теории графов 02: факторизация графов (разложение на простые подграфы)
Основы теории графов 02: факторизация графов (разложение на простые подграфы)Основы теории графов 02: факторизация графов (разложение на простые подграфы)
Основы теории графов 02: факторизация графов (разложение на простые подграфы)
Alex Dainiak
Конспект лекций по теории кодирования
Конспект лекций по теории кодированияКонспект лекций по теории кодирования
Конспект лекций по теории кодирования
Alex Dainiak
Приложения теории кодирования
Приложения теории кодированияПриложения теории кодирования
Приложения теории кодирования
Alex Dainiak
Циклические коды БЧХ, Хемминга. Восстановление синхронизации
Циклические коды БЧХ, Хемминга. Восстановление синхронизацииЦиклические коды БЧХ, Хемминга. Восстановление синхронизации
Циклические коды БЧХ, Хемминга. Восстановление синхронизации
Alex Dainiak
Задача о ближайшем кодовом слове. Коды Галлагера—Сипсера—Шпильмана
Задача о ближайшем кодовом слове. Коды Галлагера—Сипсера—ШпильманаЗадача о ближайшем кодовом слове. Коды Галлагера—Сипсера—Шпильмана
Задача о ближайшем кодовом слове. Коды Галлагера—Сипсера—Шпильмана
Alex Dainiak
Линейные коды
Линейные кодыЛинейные коды
Линейные коды
Alex Dainiak
Алфавитное кодирование. Коды с минимальной избыточностью. Теорема Макмиллана.
Алфавитное кодирование. Коды с минимальной избыточностью. Теорема Макмиллана.Алфавитное кодирование. Коды с минимальной избыточностью. Теорема Макмиллана.
Алфавитное кодирование. Коды с минимальной избыточностью. Теорема Макмиллана.
Alex Dainiak
Визуализация графов: left-right алгоритм распознавания планарности
Визуализация графов: left-right алгоритм распознавания планарностиВизуализация графов: left-right алгоритм распознавания планарности
Визуализация графов: left-right алгоритм распознавания планарности
Alex Dainiak
Визуализация графов: укладки деревьев
Визуализация графов: укладки деревьевВизуализация графов: укладки деревьев
Визуализация графов: укладки деревьев
Alex Dainiak
Визуализация графов: теорема Татта о барицентрической укладке
Визуализация графов: теорема Татта о барицентрической укладкеВизуализация графов: теорема Татта о барицентрической укладке
Визуализация графов: теорема Татта о барицентрической укладке
Alex Dainiak
Визуализация графов: история
Визуализация графов: историяВизуализация графов: история
Визуализация графов: история
Alex Dainiak
Основы теории графов 11: гамильтоновы циклы
Основы теории графов 11: гамильтоновы циклыОсновы теории графов 11: гамильтоновы циклы
Основы теории графов 11: гамильтоновы циклы
Alex Dainiak
Основы теории графов 09: раскраски планарных графов, совершенные графы
Основы теории графов 09: раскраски планарных графов, совершенные графыОсновы теории графов 09: раскраски планарных графов, совершенные графы
Основы теории графов 09: раскраски планарных графов, совершенные графы
Alex Dainiak
Основы теории графов 08: раскраски и списочные раскраски
Основы теории графов 08: раскраски и списочные раскраскиОсновы теории графов 08: раскраски и списочные раскраски
Основы теории графов 08: раскраски и списочные раскраски
Alex Dainiak
Основы теории графов 07: сепараторы в планарных графах
Основы теории графов 07: сепараторы в планарных графахОсновы теории графов 07: сепараторы в планарных графах
Основы теории графов 07: сепараторы в планарных графах
Alex Dainiak
Основы теории графов 06: триангуляции и трёхсвязные планарные графы
Основы теории графов 06: триангуляции и трёхсвязные планарные графыОсновы теории графов 06: триангуляции и трёхсвязные планарные графы
Основы теории графов 06: триангуляции и трёхсвязные планарные графы
Alex Dainiak
Основы теории графов 05: критерии планарности графов
Основы теории графов 05: критерии планарности графовОсновы теории графов 05: критерии планарности графов
Основы теории графов 05: критерии планарности графов
Alex Dainiak
Основы теории графов 04: метрики на деревьях
Основы теории графов 04: метрики на деревьяхОсновы теории графов 04: метрики на деревьях
Основы теории графов 04: метрики на деревьях
Alex Dainiak
Основы теории графов 03: связность
Основы теории графов 03: связностьОсновы теории графов 03: связность
Основы теории графов 03: связность
Alex Dainiak
Основы теории графов 01: напоминание определений, теорема Форда—Фалкерсона
Основы теории графов 01: напоминание определений, теорема Форда—ФалкерсонаОсновы теории графов 01: напоминание определений, теорема Форда—Фалкерсона
Основы теории графов 01: напоминание определений, теорема Форда—Фалкерсона
Alex Dainiak
Основы теории графов 02: факторизация графов (разложение на простые подграфы)
Основы теории графов 02: факторизация графов (разложение на простые подграфы)Основы теории графов 02: факторизация графов (разложение на простые подграфы)
Основы теории графов 02: факторизация графов (разложение на простые подграфы)
Alex Dainiak
Конспект лекций по теории кодирования
Конспект лекций по теории кодированияКонспект лекций по теории кодирования
Конспект лекций по теории кодирования
Alex Dainiak
Приложения теории кодирования
Приложения теории кодированияПриложения теории кодирования
Приложения теории кодирования
Alex Dainiak
Циклические коды БЧХ, Хемминга. Восстановление синхронизации
Циклические коды БЧХ, Хемминга. Восстановление синхронизацииЦиклические коды БЧХ, Хемминга. Восстановление синхронизации
Циклические коды БЧХ, Хемминга. Восстановление синхронизации
Alex Dainiak
Задача о ближайшем кодовом слове. Коды Галлагера—Сипсера—Шпильмана
Задача о ближайшем кодовом слове. Коды Галлагера—Сипсера—ШпильманаЗадача о ближайшем кодовом слове. Коды Галлагера—Сипсера—Шпильмана
Задача о ближайшем кодовом слове. Коды Галлагера—Сипсера—Шпильмана
Alex Dainiak
Линейные коды
Линейные кодыЛинейные коды
Линейные коды
Alex Dainiak
Алфавитное кодирование. Коды с минимальной избыточностью. Теорема Макмиллана.
Алфавитное кодирование. Коды с минимальной избыточностью. Теорема Макмиллана.Алфавитное кодирование. Коды с минимальной избыточностью. Теорема Макмиллана.
Алфавитное кодирование. Коды с минимальной избыточностью. Теорема Макмиллана.
Alex Dainiak
Визуализация графов: left-right алгоритм распознавания планарности
Визуализация графов: left-right алгоритм распознавания планарностиВизуализация графов: left-right алгоритм распознавания планарности
Визуализация графов: left-right алгоритм распознавания планарности
Alex Dainiak
Визуализация графов: укладки деревьев
Визуализация графов: укладки деревьевВизуализация графов: укладки деревьев
Визуализация графов: укладки деревьев
Alex Dainiak
Визуализация графов: теорема Татта о барицентрической укладке
Визуализация графов: теорема Татта о барицентрической укладкеВизуализация графов: теорема Татта о барицентрической укладке
Визуализация графов: теорема Татта о барицентрической укладке
Alex Dainiak
Визуализация графов: история
Визуализация графов: историяВизуализация графов: история
Визуализация графов: история
Alex Dainiak

Производящие функции

  • 1. Дискретные структуры МФТИ, весна 2014 Александр Дайняк www.dainiak.com
  • 2. Формальные степенные ряды Формальный степенной ряд — это запись вида 𝑎0 + 𝑎1 𝑥 + 𝑎2 𝑥2 + ⋯ + 𝑎 𝑘 𝑥 𝑘 + ⋯ Числа 𝑎0, 𝑎1, … называются коэффициентами ряда.
  • 3. Операции над рядами Обозначим 𝐴 𝑥 ≔ 𝑎0 + 𝑎1 𝑥 + 𝑎2 𝑥2 + ⋯ + 𝑎 𝑘 𝑥 𝑘 + ⋯ 𝐵 𝑥 ≔ 𝑏0 + 𝑏1 𝑥 + 𝑏2 𝑥2 + ⋯ + 𝑏 𝑘 𝑥 𝑘 + ⋯ • Сумма рядов 𝐴 и 𝐵 — это ряд 𝑐0 + 𝑐1 𝑥 + 𝑐2 𝑥2 + ⋯ + 𝑐 𝑘 𝑥 𝑘 + ⋯ с коэффициентами 𝑐 𝑘 = 𝑎 𝑘 + 𝑏 𝑘 • Разность рядов 𝐴 и 𝐵 — это ряд с коэффициентами 𝑐 𝑘 = 𝑎 𝑘 − 𝑏 𝑘
  • 4. Операции над рядами Обозначим 𝐴 𝑥 ≔ 𝑎0 + 𝑎1 𝑥 + 𝑎2 𝑥2 + ⋯ + 𝑎 𝑘 𝑥 𝑘 + ⋯ 𝐵 𝑥 ≔ 𝑏0 + 𝑏1 𝑥 + 𝑏2 𝑥2 + ⋯ + 𝑏 𝑘 𝑥 𝑘 + ⋯ • Произведение рядов 𝐴 и 𝐵 — это ряд 𝑐0 + 𝑐1 𝑥 + 𝑐2 𝑥2 + ⋯ + 𝑐 𝑘 𝑥 𝑘 + ⋯ с коэффициентами 𝑐 𝑘 = 𝑖=0 𝑘 𝑎𝑖 𝑏 𝑘−𝑖
  • 5. Операции над рядами Обозначим 𝐴 𝑥 ≔ 𝑎0 + 𝑎1 𝑥 + 𝑎2 𝑥2 + ⋯ + 𝑎 𝑘 𝑥 𝑘 + ⋯ 𝐵 𝑥 ≔ 𝑏0 + 𝑏1 𝑥 + 𝑏2 𝑥2 + ⋯ + 𝑏 𝑘 𝑥 𝑘 + ⋯ Пусть 𝑏0 ≠ 0. • Частное рядов 𝐴 и 𝐵 — это ряд 𝑐0 + 𝑐1 𝑥 + 𝑐2 𝑥2 + ⋯ + 𝑐 𝑘 𝑥 𝑘 + ⋯ коэффициенты которого определяются последовательно из соотношений: 𝑐0 ≔ 𝑎0 𝑏0 , 𝑐1 ≔ 𝑎1−𝑏1 𝑐0 𝑏0 , 𝑐2 ≔ 𝑎2−𝑏2 𝑐0−𝑏1 𝑐1 𝑏0 , …
  • 6. Операции над рядами Производная ряда 𝑎0 + 𝑎1 𝑥 + 𝑎2 𝑥2 + ⋯ + 𝑎 𝑘 𝑥 𝑘 + ⋯ — это ряд 𝑐0 + 𝑐1 𝑥 + 𝑐2 𝑥2 + ⋯ + 𝑐 𝑘 𝑥 𝑘 + ⋯ с коэффициентами 𝑐 𝑘 ≔ 𝑘 + 1 𝑎 𝑘+1
  • 7. Производящие функции Производящая функция числовой последовательности 𝑎0, 𝑎1, … — это сумма ряда 𝑎0 + 𝑎1 𝑥 + 𝑎2 𝑥2 + ⋯ + 𝑎 𝑘 𝑥 𝑘 + ⋯ (при условии, что в окрестности нуля ряд сходится) Например, производящая функция последовательности 𝑛 0 , 𝑛 1 , 𝑛 2 … — это ряд 𝑛 0 + 𝑛 1 𝑥 + 𝑛 2 𝑥2 + ⋯ + 𝑛 𝑛 𝑥 𝑛 + ⋯ Мы знаем, что этот ряд можно «свернуть»: 1 + 𝑥 𝑛
  • 8. Производящие функции Основное правило применения производящих функций: Любая функция может быть производящей функцией не более чем одной последовательности. А это значит, что если мы взяли две последовательности, на первый взгляд «разные», и доказали, что их производящие функции равны в окрестности нуля, то и сами последовательности совпадают.
  • 9. Радиус сходимости Для применимости метода нужно проверять, что ряды сходятся в окрестности нуля. Радиус сходимости ряда ∑𝑎 𝑘 𝑥 𝑘 — это такое 𝑟, что ряд сходится при всех 𝑥, таких, что 𝑥 < 𝑟. (𝑥 в общем случае комплексное) Радиус сходимости помогает найти Теорема Коши: 𝑟 = lim 𝑘→∞ 𝑘 𝑎 𝑘 −1
  • 10. Рациональные производящие функции Утверждение. Если последовательность 𝑎 𝑘 удовлетворяет л.р.с. с п.к., то производящая функция 𝑓 для 𝑎 𝑘 представима в виде 𝑓 𝑥 = 𝑃 𝑥 𝑄 𝑥 , где 𝑃, 𝑄 ∈ ℝ 𝑥 .
  • 11. Доказательство утверждения Пусть п-ть 𝑎 𝑘 удовлетворяет соотношению 𝑐 𝑟 𝑎 𝑘+𝑟 + ⋯ + 𝑐0 𝑎 𝑘 = 0, или, что то же самое, 𝑐 𝑟 𝑎 𝑘 + 𝑐 𝑟−1 𝑎 𝑘−1 … + 𝑐1 𝑎 𝑘−𝑟+1 + 𝑐0 𝑎 𝑘−𝑟 = 0. Пусть 𝑓 𝑥 ≔ ∑𝑎 𝑘 𝑥 𝑘 . Имеем 𝑐0 𝑥 𝑟 ⋅ 𝑓 𝑥 = 𝑘=𝑟 ∞ 𝑐0 𝑎 𝑘−𝑟 𝑥 𝑘 𝑐1 𝑥 𝑟−1 ⋅ 𝑓 𝑥 = 𝑘=𝑟−1 ∞ 𝑐1 𝑎 𝑘−𝑟+1 𝑥 𝑘 ⋮ 𝑐 𝑟 ⋅ 𝑓 𝑥 = 𝑘=0 ∞ 𝑐 𝑟 𝑎 𝑘 𝑥 𝑘 Отсюда 𝑐0 𝑥 𝑟 + 𝑐1 𝑥 𝑟−1 + ⋯ + 𝑐 𝑟 ⋅ 𝑓 𝑥 = 𝑃 𝑥 + ∑ 𝑘=𝑟 ∞ 𝑐 𝑟 𝑎 𝑘 + 𝑐 𝑟−1 𝑎 𝑘−1 … + 𝑐1 𝑎 𝑘−𝑟+1 + 𝑐0 𝑎 𝑘−𝑟 =0 𝑥 𝑘 , где 𝑃 — многочлен степени не выше 𝑟 − 1 .
  • 12. Применение производящих функций Пусть надо вычислить сумму 𝑘=0 𝑛 𝑘2 𝑛 𝑘 1 2 𝑘 Заметим, что она равняется 𝑔 1 2 , где 𝑔 𝑥 — производящая функция для последовательности 𝑎 𝑘 = 𝑘2 𝑛 𝑘 то есть 𝑔 𝑥 ≔ 𝑘=0 ∞ 𝑘2 𝑛 𝑘 𝑥 𝑘
  • 13. Применение производящих функций Имеем 𝑔 𝑥 = ∑ 𝑘=0 ∞ 𝑘2 𝑛 𝑘 𝑥 𝑘 Пусть 𝑓 𝑥 ≔ ∑ 𝑘=0 ∞ 𝑛 𝑘 𝑥 𝑘 = 1 + 𝑥 𝑛 . Заметим, что 𝑔 𝑥 = 𝑥 𝑥𝑓′ 𝑥 ′ , а значит 𝑔 𝑥 = 𝑥 𝑥 1 + 𝑥 𝑛 ′ ′ = 𝑥 𝑥𝑛 1 + 𝑥 𝑛−1 ′ = = 𝑥𝑛 1 + 𝑥 𝑛−1 + 𝑥 𝑛 − 1 1 + 𝑥 𝑛−2 И теперь легко вычислить 𝑔 1/2 = 𝑛 2 3 2 𝑛−1 + 1 2 𝑛 𝑛 − 1 ⋅ 3 2 𝑛−2
  • 14. Обобщённая формула бинома «Обычная» формула бинома для 𝑛 ∈ ℕ: 1 + 𝑥 𝑛 = 1 + 𝑛 1 𝑥 + 𝑛 2 𝑥2 + ⋯ + 𝑛 𝑛 𝑥 𝑛 Обобщённая формула бинома для 𝛼 ∈ ℝ: 1 + 𝑥 𝛼 = 1 + 𝛼 1 𝑥 + 𝛼 2 𝑥2 + ⋯ + 𝛼 𝑘 𝑥 𝑘 + ⋯ Здесь 𝛼 𝑘 — обобщённые биномиальные коэффициенты: 𝛼 𝑘 = 𝛼 𝛼 − 1 𝛼 − 2 ⋅ … ⋅ 𝛼 − 𝑘 − 1 𝑘!
  • 15. Обобщённая формула бинома 1 + 𝑥 𝛼 = 1 + 𝛼 1 𝑥 + 𝛼 2 𝑥2 + ⋯, где 𝛼 𝑘 = 𝛼 𝛼−1 𝛼−2 ⋅…⋅ 𝛼− 𝑘−1 𝑘! Пример применения: 1 + 𝑥 1/2 = 1 + 1 2 𝑥 + 1 2 1 2 − 1 2! 𝑥2 + 1 2 1 2 − 1 1 2 − 2 3! 𝑥3 + ⋯ = = 1 + 1 2 𝑥 + 1 − 2 2! ⋅ 22 𝑥2 + 1 − 2 1 − 4 3! ⋅ 23 𝑥3 + ⋯ = 1 + 1 2 𝑥 − 1 2! ⋅ 22 𝑥2 + 1 ⋅ 3 3! ⋅ 23 𝑥3 − 1 ⋅ 3 ⋅ 5 4! ⋅ 24 + ⋯ = 1 + 𝑥 𝑘=0 ∞ −1 𝑘 1 ⋅ 3 ⋅ 5 ⋅ … ⋅ 2𝑘 − 1 𝑘 + 1 ! 2 𝑘+1 𝑥 𝑘
  • 16. Обобщённая формула бинома Ещё немного преобразуем: 1 + 𝑥 1/2 = 1 + 𝑥 𝑘=0 ∞ −1 𝑘 1 ⋅ 3 ⋅ 5 ⋅ … ⋅ 2𝑘 − 1 𝑘 + 1 ! 2 𝑘+1 𝑥 𝑘 = 1 + 𝑥 𝑘=0 ∞ −1 𝑘 1 ⋅ 2 ⋅ 3 ⋅ 4 ⋅ 5 ⋅ … ⋅ 2𝑘 − 2 2𝑘 − 1 2 ⋅ 4 ⋅ 6 ⋅ … ⋅ 2𝑘 − 2 ⋅ 𝑘 + 1 ! 2 𝑘+1 𝑥 𝑘 = 1 + 𝑥 𝑘=0 ∞ −1 𝑘 2𝑘 − 1 ! 2 𝑘−1 𝑘 − 1 ! ⋅ 𝑘 + 1 ! 2 𝑘+1 𝑥 𝑘 = 1 + 𝑥 𝑘=0 ∞ 2𝑘 − 1 ! 𝑘 − 1 ! ⋅ 𝑘 + 1 ! −1 4 𝑥 𝑘
  • 17. Числа Каталана Одно из многочисленных определений: Число Каталана 𝑎 𝑛 — это количество правильных скобочных последовательностей из 𝑛 пар скобок Пример, при 𝑛 = 3 имеем 𝑎3 = 5: , , , ,
  • 18. Числа Каталана: рекуррентное соотношение Рекуррентное соотношение для чисел Каталана: 𝑎 𝑛+1 = 𝑘=0 𝑛 𝑎 𝑘 𝑎 𝑛−𝑘 Обоснование: прав. ск. посл. внутри 𝑘 пар скобок прав. ск. посл. 𝑛−𝑘 пар скобок Начальные условия: 𝑎0 = 𝑎1 = 1
  • 19. Числа Каталана: производящая функция Рассмотрим производящую функцию для последовательности чисел Каталана: 𝐴 𝑥 = 𝑎0 + 𝑎1 𝑥 + 𝑎2 𝑥2 + 𝑎3 𝑥3 + ⋯ Заметим, что соотношение 𝑎 𝑛+1 = ∑ 𝑘=0 𝑛 𝑎 𝑘 𝑎 𝑛−𝑘 похоже по форме на то, что возникает при произведении рядов. Рассмотрим 𝐴 𝑥 ⋅ 𝐴 𝑥 = = 𝑎0 2 + 𝑎0 𝑎1 + 𝑎1 𝑎0 𝑥 + 𝑎0 𝑎2 + 𝑎1 𝑎1 + 𝑎2 𝑎0 𝑥2 + 𝑎0 𝑎3 + 𝑎1 𝑎2 + 𝑎2 𝑎1 + 𝑎3 𝑎0 𝑥3 + ⋯ = = 𝑎1 + 𝑎2 𝑥 + 𝑎3 𝑥2 + 𝑎4 𝑥3 + ⋯
  • 20. Числа Каталана: производящая функция Итак, 𝐴 𝑥 2 = 𝑎1 + 𝑎2 𝑥 + 𝑎3 𝑥2 + 𝑎4 𝑥3 + ⋯ Отсюда 𝑎0 + 𝑥 𝐴 𝑥 2 = 𝑎0 + 𝑎1 𝑥 + 𝑎2 𝑥2 + ⋯ = 𝐴 𝑥 Получаем уравнение для производящей функции 𝐴: 𝑎0 + 𝑥 𝐴 𝑥 2 = 𝐴 𝑥
  • 21. Числа Каталана: производящая функция Уравнение для производящей функции: 𝑥 𝐴 𝑥 2 − 𝐴 𝑥 + 1 = 0 Отсюда 𝐴 𝑥 = 1 ± 1 − 4𝑥 2𝑥 Теперь воспользуемся обобщённой формулой бинома, чтобы записать 𝐴 𝑥 в виде ряда: 𝐴 𝑥 = 1 ± 1 + (−4𝑥) 1 2 2𝑥
  • 22. Числа Каталана: вывод формулы 𝐴 𝑥 = 1 ± 1 + (−4𝑥) 1 2 2𝑥 где по формуле обобщённого бинома 1 + (−4𝑥) 1 2 = = 1 + 1 2 −4𝑥 + 1 2 1 2 − 1 2! −4𝑥 2 + 1 2 1 2 − 1 1 2 − 2 3! −4𝑥 3 + ⋯ Отсюда уже видно, что на самом деле 𝐴 𝑥 = 1 − 1 + (−4𝑥) 1 2 2𝑥
  • 23. Числа Каталана: вывод формулы Подставим в выражение для 𝐴 𝑥 ряд для 1 + (−4𝑥) 1 2 : 𝐴 𝑥 = 1 − 1 + (−4𝑥) ∑ 𝑘=0 ∞ 2𝑘−1 ! 𝑘−1 !⋅ 𝑘+1 ! 𝑥 𝑘 2𝑥 Отсюда 𝐴 𝑥 = 2 𝑘=0 ∞ 2𝑘 − 1 ! 𝑘 − 1 ! ⋅ 𝑘 + 1 ! 𝑥 𝑘 В итоге 𝑎 𝑘 = 2 2𝑘 − 1 ! 𝑘 − 1 ! ⋅ 𝑘 + 1 ! = 2𝑘 − 1 ! ⋅ 2𝑘 𝑘 − 1 ! ⋅ 𝑘 ⋅ 𝑘 + 1 ! = 2𝑘 ! 𝑘! ⋅ 𝑘 + 1 ! = 2𝑘 𝑘 𝑘 + 1
  • 24. Числа Каталана Итак, 𝑎 𝑘 = 2𝑘 𝑘 𝑘 + 1 Асимптотика: 𝑎 𝑘 ∼ 4 𝑘 𝜋 ⋅ 𝑘3 2
  • 25. Теорема Эйлера Обозначим 𝑝чёт(𝑁) и 𝑝неч 𝑁 количества разбиений 𝑁 соответственно на чётное и нечётное число различных слагаемых. Теорема. 𝑝чёт 𝑁 − 𝑝неч 𝑁 = −1 𝑘, если 𝑁 = 3𝑘2±𝑘 2 0, иначе
  • 26. Производящая функция для числа неупорядоченных разбиений Утверждение. Если 𝑝 𝑁 — количество неупорядоченных разбиений числа 𝑁, то для производящей функции последовательности 𝑝 0 , 𝑝 1 , … справедлива формула 𝑛=0 ∞ 𝑝 𝑛 ⋅ 𝑥 𝑛 = 𝑘=1 ∞ 1 1 − 𝑥 𝑘
  • 27. Производящая функция для числа неупорядоченных разбиений Т.к. 1 − 𝑡 −1 = 1 + 𝑡 + 𝑡2 + ⋯, то 𝑘=1 ∞ 1 − 𝑥 𝑘 −1 = 𝑖1 𝑥 𝑖1 𝑖2 𝑥2𝑖2 𝑖3 𝑥3𝑖3 ⋅ … = 𝑛=0 ∞ 𝑎 𝑛 𝑥 𝑛 где 𝑎 𝑛 — количество наборов 𝑖1, 𝑖2, 𝑖3, … таких, что 𝑛 = 𝑖1 + 2𝑖2 + 3𝑖3 + ⋯
  • 28. Производящая функция для числа неупорядоченных разбиений 𝑘=1 ∞ 1 − 𝑥 𝑘 −1 = 𝑛=0 ∞ 𝑎 𝑛 𝑥 𝑛 где 𝑎 𝑛 — количество наборов 𝑖1, 𝑖2, 𝑖3, … таких, что 𝑛 = 𝑖1 + 2𝑖2 + 3𝑖3 + ⋯ Любой такой набор 𝑖1, 𝑖2, 𝑖3, … однозначно соответствует разбиению числа 𝑛, в котором 𝑖1 слагаемых равны 1, 𝑖2 слагаемых равны 2, и т.д. Отсюда следует, что 𝑎 𝑛 = 𝑝 𝑛 .
  • 29. Вывод рекуррентного соотношения для числа неупорядоченных разбиений Итак, 𝑘=1 ∞ 1 1 − 𝑥 𝑘 = 𝑛=0 ∞ 𝑝 𝑛 𝑥 𝑛 Отсюда 𝑛=0 ∞ 𝑝 𝑛 𝑥 𝑛 ⋅ 𝑘=1 ∞ 1 − 𝑥 𝑘 = 1
  • 30. Вывод рекуррентного соотношения для числа неупорядоченных разбиений 𝑛=0 ∞ 𝑝 𝑛 𝑥 𝑛 ⋅ 𝑘=1 ∞ 1 − 𝑥 𝑘 = 1 Разложим в ряд произведение 𝑘=1 ∞ 1 − 𝑥 𝑘 : 1 − 𝑥 1 − 𝑥2 1 − 𝑥3 ⋅ … = 𝑚=0 ∞ 𝑏 𝑚 𝑥 𝑚 где 𝑏 𝑚 = 𝑝чёт 𝑚 − 𝑝неч 𝑚 .
  • 31. Вывод рекуррентного соотношения для числа неупорядоченных разбиений 𝑛=0 ∞ 𝑝 𝑛 𝑥 𝑛 ⋅ 𝑚=0 ∞ 𝑏 𝑚 𝑥 𝑚 = 1 где 𝑏 𝑚 = −1 𝑘, если ∃𝑘: 𝑚 = 3𝑘2±𝑘 2 0, иначе Итак, 𝑛=0 ∞ 𝑝 𝑛 𝑥 𝑛 ⋅ 1 + 𝑘=1 ∞ −1 𝑘 𝑥 3𝑘2−𝑘 2 + 𝑥 3𝑘2+𝑘 2 = 1
  • 32. Вывод рекуррентного соотношения для числа неупорядоченных разбиений 𝑗=0 ∞ 𝑝 𝑗 𝑥 𝑗 ⋅ 1 + 𝑘=1 ∞ −1 𝑘 𝑥 3𝑘2−𝑘 2 + 𝑥 3𝑘2+𝑘 2 = 1 При раскрытии скобок и приведении подобных слагаемых коэффициенты при всех положительных степенях 𝑥 должны быть нулевыми, отсюда для любого 𝑚 > 0 выполнено 𝑝 𝑚 + 𝑘>0 −1 𝑘 𝑝 𝑚 − 3𝑘2−𝑘 2 + 𝑝 𝑚 − 3𝑘2+𝑘 2 = 0 (считаем формально, что 𝑝 𝑁 = 0 при любом 𝑁 < 0)
  • 33. Рекуррентное соотношение для числа неупорядоченных разбиений Теорема. Для любого 𝑚 > 0 выполнено равенство 𝑝 𝑚 = 𝑘>0 −1 𝑘+1 𝑝 𝑚 − 3𝑘2−𝑘 2 + 𝑝 𝑚 − 3𝑘2+𝑘 2 Несколько первых слагаемых ряда: 𝑝 𝑚 = = 𝑝 𝑚 − 1 + 𝑝 𝑚 − 2 − 𝑝 𝑚 − 5 − 𝑝 𝑚 − 7 + 𝑝 𝑚 − 12 + 𝑝 𝑚 − 15 − ⋯
  • 34. Количество неприводимых многочленов над ℤ 𝑝 Пусть 𝑓1, 𝑓2, … — последовательность всех простых нормногочленов над ℤ 𝑝, в порядке неубывания их степеней. Обозначим 𝑑𝑖 ≔ deg 𝑓𝑖. Любой нормногочлен 𝑓 представляется единственным образом в виде 𝑓 = 𝑓𝑖1 𝛼 𝑖1 ⋅ … ⋅ 𝑓𝑖 𝑠 𝛼 𝑖 𝑠 где 𝑖1 < 𝑖2 < ⋯ < 𝑖 𝑠 и 𝛼𝑖1 , … , 𝛼𝑖 𝑠 > 0. При этом deg 𝑓 = 𝑑𝑖1 𝛼𝑖1 + ⋯ + 𝑑𝑖 𝑠 𝛼𝑖 𝑠
  • 35. Количество неприводимых многочленов над ℤ 𝑝 Любой нормногочлен 𝑓 представляется единственным образом в виде 𝑓 = 𝑓𝑖1 𝛼 𝑖1 ⋅ … ⋅ 𝑓𝑖 𝑠 𝛼 𝑖 𝑠 где 𝑖1 < 𝑖2 < ⋯ < 𝑖 𝑠 и 𝛼𝑖1 , … , 𝛼𝑖 𝑠 > 0. Поэтому для любого 𝑛 число наборов 𝛼1, 𝛼2, 𝛼3, … , удовлетворяющих уравнению 𝑛 = 𝑑1 𝛼1 + 𝑑2 𝛼2 + 𝑑3 𝛼3 + ⋯ равно 𝑝 𝑛 (т.к. каждому такому набору 𝛼1, 𝛼2, 𝛼3, … можно взаимно однозначно сопоставить многочлен степени 𝑛).
  • 36. Количество неприводимых многочленов над ℤ 𝑝 Утверждение. Выполнено равенство 1 1 − 𝑝𝑡 = 𝑖=1 ∞ 1 1 − 𝑡 𝑑 𝑖
  • 37. Количество неприводимых многочленов над ℤ 𝑝 Доказательство: Т.к. 1 − 𝑡 𝑑 𝑖 −1 = 1 + 𝑡 𝑑 𝑖 + 𝑡2𝑑 𝑖 + 𝑡3𝑑 𝑖 + ⋯, то 𝑖=1 ∞ 1 − 𝑡 𝑑 𝑖 −1 = 𝑗1=0 ∞ 𝑡 𝑑1 𝑗1 𝑗2=0 ∞ 𝑡 𝑑2 𝑗2 𝑗3=0 ∞ 𝑡 𝑑3 𝑗3 … = 𝑘=0 ∞ 𝑎 𝑘 𝑡 𝑘 где 𝑎 𝑘 — количество наборов (𝑗1, 𝑗2, 𝑗3, … ), удовлетворяющих соотношению 𝑘 = 𝑑1 𝑗1 + 𝑑2 𝑗2 + ⋯. Значит, 𝑎 𝑘 = 𝑝 𝑘 , и отсюда 𝑖=1 ∞ 1 − 𝑡 𝑑 𝑖 −1 = 𝑘=0 ∞ 𝑝 𝑘 𝑡 𝑘 = 𝑘=0 ∞ 𝑝𝑡 𝑘 = 1 1 − 𝑝𝑡
  • 38. Количество неприводимых многочленов над ℤ 𝑝 1 1 − 𝑝𝑡 = 𝑖=1 ∞ 1 1 − 𝑡 𝑑 𝑖 Пусть 𝑀 𝑘 — количество простых нормногочленов степени 𝑘. Тогда 1 1 − 𝑝𝑡 = 𝑘=1 ∞ 1 1 − 𝑡 𝑘 𝑀 𝑘
  • 39. Количество неприводимых многочленов над ℤ 𝑝 1 1 − 𝑝𝑡 = 𝑘=1 ∞ 1 1 − 𝑡 𝑘 𝑀 𝑘 Прологарифмируем обе части: ln 1 1 − 𝑝𝑡 = 𝑘=1 ∞ 𝑀 𝑘 ln 1 1 − 𝑡 𝑘
  • 40. Количество неприводимых многочленов над ℤ 𝑝 ln 1 1 − 𝑝𝑡 = 𝑘=1 ∞ 𝑀 𝑘 ln 1 1 − 𝑡 𝑘 Если разложить ln 1 − 𝑥 −1 в ряд, получится ln 1 − 𝑥 −1 = 𝑗=1 ∞ 𝑥 𝑗 𝑗 Отсюда следует 𝑗=1 ∞ 𝑝𝑡 𝑗 𝑗 = 𝑘=1 ∞ 𝑀 𝑘 𝑗=1 ∞ 𝑡 𝑘𝑗 𝑗
  • 41. Количество неприводимых многочленов над ℤ 𝑝 𝑗=1 ∞ 𝑝𝑡 𝑗 𝑗 = 𝑘=1 ∞ 𝑀 𝑘 𝑗=1 ∞ 𝑡 𝑘𝑗 𝑗 Коэффициенты при 𝑡 𝑛 для каждого 𝑛 должны совпадать в левой и правой частях равенства. Поэтому 𝑝 𝑛 𝑛 = 𝑘|𝑛 𝑀 𝑘 𝑛 𝑘 Окончательно, 𝑝 𝑛 = 𝑘|𝑛 𝑘𝑀 𝑘
  • 42. Количество неприводимых многочленов над ℤ 𝑝 𝑝 𝑛 = 𝑘|𝑛 𝑘𝑀 𝑘 Применяя обращение Мёбиуса, получаем следующую теорему. Теорема. Число нормногочленов степени 𝑛, неприводимых над ℤ 𝑝, равно 1 𝑛 𝑘|𝑛 𝑝 𝑘 𝜇 𝑛 𝑘 где 𝜇 — функция Мёбиуса.
  • 43. Количество неприводимых многочленов над ℤ 𝑝 Следствие 1. При каждом 𝑝 и при каждом 𝑛 ≥ 2 существует хотя бы один неприводимый над ℤ 𝑝 нормногочлен степени 𝑛. Следствие 2. Число нормногочленов степени 𝑛, неприводимых над ℤ 𝑝, при 𝑛 → ∞ асимптотически равно 𝑝 𝑛 𝑛 (См. доказательство асимптотики для числа циклических слов)