二项式系数可排列成帕斯卡三角形
在数学 上,二项式系数 是二项式定理 中各项的系数 。一般而言,二项式系数由两个非负整数
n
{\displaystyle n}
和
k
{\displaystyle k}
为参数决定,写作
(
n
k
)
{\displaystyle {\tbinom {n}{k}}}
,定义为
(
1
+
x
)
n
{\displaystyle (1+x)^{n}}
的多项式展开式中,
x
k
{\displaystyle x^{k}}
项的系数 ,因此一定是非负整数。如果将二项式系数
(
n
0
)
,
(
n
1
)
,
…
,
(
n
n
)
{\displaystyle {\binom {n}{0}},{\binom {n}{1}},\dots ,{\binom {n}{n}}}
写成一行,再依照
n
=
0
,
1
,
2
,
…
{\displaystyle n=0,1,2,\dots }
顺序由上往下排列,则构成帕斯卡三角形 。
二项式系数常见于各数学领域中,尤其是组合数学 。事实上,
(
n
k
)
{\displaystyle {\tbinom {n}{k}}}
可以被理解为从
n
{\displaystyle n}
个相异元素中取出
k
{\displaystyle k}
个元素的方法数,所以
(
n
k
)
{\displaystyle {\tbinom {n}{k}}}
大多读作“
n
{\displaystyle n}
取
k
{\displaystyle k}
”。二项式系数
(
n
k
)
{\displaystyle {\tbinom {n}{k}}}
的定义可以推广至
n
{\displaystyle n}
是复数 的情况,而且仍然被称为二项式系数。
虽然二项式系数在西元10世纪就已经被发现(见帕斯卡三角形 ),但表达式
(
n
k
)
{\displaystyle {\tbinom {n}{k}}}
却是到1826年才由安德烈亚斯·冯·厄廷格豪森 首次始用[ 注 1] 。最早探讨二项式系数的论述是十世纪的 Halayudha 写的印度教 典籍《宾伽罗 的计量圣典》(chandaḥśāstra)。约1150年,印度数学家婆什迦罗第二 于其著作《Lilavati 》[ 注 2] 中给出一个简单的描述。
二项式系数亦有不同的符号 表达方式,包括:
C
(
n
,
k
)
{\displaystyle C(n,k)}
、
n
C
k
{\displaystyle _{n}C_{k}}
、
n
C
k
{\displaystyle ^{n}C_{k}}
、
C
n
k
{\displaystyle C_{n}^{k}}
、
C
k
n
{\displaystyle C_{k}^{n}}
[ 注 3] ,其中的 C 代表组合(combinations)或选择(choices)。很多计算机使用含有 C 的变种记号,使得算式只占一行的空间,相同理由也发生在置换 数
P
k
n
{\displaystyle P_{k}^{n}}
,例如写作 P(n , k )。
对于非负整数
n
{\displaystyle n}
和
k
{\displaystyle k}
,二项式系数
(
n
k
)
{\displaystyle {\tbinom {n}{k}}}
定义为
(
1
+
x
)
n
{\displaystyle (1+x)^{n}}
的多项式展开式中,
x
k
{\displaystyle x^{k}}
项的系数 ,即
(
1
+
x
)
n
=
∑
k
=
0
n
(
n
k
)
x
k
=
(
n
0
)
+
(
n
1
)
x
+
⋯
+
(
n
n
)
x
n
{\displaystyle (1+x)^{n}=\sum _{k=0}^{n}{\binom {n}{k}}x^{k}={\binom {n}{0}}+{\binom {n}{1}}x+\cdots +{\binom {n}{n}}x^{n}}
事实上,若
x
{\displaystyle x}
、
y
{\displaystyle y}
为交换环 上的元素,则
(
x
+
y
)
n
=
∑
k
=
0
n
(
n
k
)
x
n
−
k
y
k
{\displaystyle (x+y)^{n}=\sum _{k=0}^{n}{\binom {n}{k}}x^{n-k}y^{k}}
此数的另一出处在组合数学,表达了从
n
{\displaystyle n}
物中,不计较次序取
k
{\displaystyle k}
物有多少方式,亦即从一
n
{\displaystyle n}
元素集合中所能组成
k
{\displaystyle k}
元素子集的数量。此定义与上述定义相同,理由如下:若将幂
(
1
+
X
)
n
{\displaystyle (1+X)^{n}}
的
n
{\displaystyle n}
个因数逐一标记为
i
{\displaystyle i}
(从1至
n
{\displaystyle n}
),则任一
k
{\displaystyle k}
元素子集则建构成展式中的一个
X
k
{\displaystyle X^{k}}
项,故此该单项的系数等如此种子集的数量。亦因此,就任何自然数
n
{\displaystyle n}
和
k
{\displaystyle k}
而言,
(
n
k
)
{\displaystyle {\tbinom {n}{k}}}
亦为自然数。此外,二项式系数亦见于很多组合问题的解答中,如由
n
{\displaystyle n}
个位元 (如数字0或1)组成的所有序列中,其和为
k
{\displaystyle k}
的数目为
(
n
k
)
{\displaystyle {\tbinom {n}{k}}}
,又如算式
k
=
a
1
+
a
2
+
⋯
+
a
n
{\displaystyle k=a_{1}+a_{2}+\cdots +a_{n}}
,其中每一
a
i
{\displaystyle a_{i}}
均为非负整数,则有
(
n
+
k
−
1
k
)
{\displaystyle {\tbinom {n+k-1}{k}}}
种写法。这些例子中,大部分可视作等同于点算
k
{\displaystyle k}
个元素的组合的数量。
除展开二项式或点算组合数量之外,尚有多种方式计算
(
n
k
)
{\displaystyle {\tbinom {n}{k}}}
的值。
以下递归 公式可计算二项式系数:
(
n
k
)
=
(
n
−
1
k
−
1
)
+
(
n
−
1
k
)
∀
n
,
k
∈
N
{\displaystyle {\binom {n}{k}}={\binom {n-1}{k-1}}+{\binom {n-1}{k}}\quad \forall n,k\in \mathbb {N} }
其中特别指定:
(
n
0
)
=
1
∀
n
∈
N
∪
{
0
}
,
{\displaystyle {\binom {n}{0}}=1\quad \forall n\in \mathbb {N} \cup \{0\},}
(
0
k
)
=
0
∀
k
∈
N
.
{\displaystyle {\binom {0}{k}}=0\quad \forall k\in \mathbb {N} .}
此公式可由计算
(
1
+
x
)
n
−
1
(
1
+
x
)
{\displaystyle (1+x)^{n-1}(1+x)}
中的
x
k
{\displaystyle x^{k}}
项,或点算集合
{
1
,
2
,
⋯
,
n
}
{\displaystyle \left\{1,2,\cdots ,n\right\}}
的
k
{\displaystyle k}
个元素组合中包含
n
{\displaystyle n}
与不包含
n
{\displaystyle n}
的数量得出。
显然,如果
k
>
n
{\displaystyle k>n}
,则
(
n
k
)
=
0
{\displaystyle {\tbinom {n}{k}}=0}
。而且对所有
n
{\displaystyle n}
,
(
n
n
)
=
1
{\displaystyle {\tbinom {n}{n}}=1}
,故此上述递归公式可于此等情况下中断。递归公式可用作建构帕斯卡三角形 。
个别二项式系数可用以下公式计算:
(
n
k
)
=
n
k
_
k
!
=
n
(
n
−
1
)
(
n
−
2
)
⋯
[
n
−
(
k
−
1
)
]
k
(
k
−
1
)
(
k
−
2
)
⋯
1
=
∏
i
=
1
k
n
−
(
k
−
i
)
i
,
{\displaystyle {\binom {n}{k}}={\frac {n^{\underline {k}}}{k!}}={\frac {n(n-1)(n-2)\cdots [n-(k-1)]}{k(k-1)(k-2)\cdots 1}}=\prod _{i=1}^{k}{\frac {n-(k-i)}{i}},}
上式中第一个分数的分子是一阶乘幂 。此公式可以二项式系数在计算组合数量的意义理解:分子为从
n
{\displaystyle n}
个元素中取出
k
{\displaystyle k}
个元素的序列之数量,当中包含同样的元素但不同排列次序的序列。分母则计算同样的
k
{\displaystyle k}
个元素可有多少种排序方式。
二项式系数最简洁的表达式是阶乘 :
(
n
k
)
=
n
!
k
!
(
n
−
k
)
!
for
0
≤
k
≤
n
.
{\displaystyle {\binom {n}{k}}={\frac {n!}{k!\,(n-k)!}}\quad {\mbox{for }}\ 0\leq k\leq n.}
其中“
n
!
{\displaystyle n!}
”是
n
{\displaystyle n}
的阶乘,此公式从上述乘数公式中分子分母各乘以
(
n
−
k
)
!
{\displaystyle (n-k)!}
取得,所以此公式中的分子分母有众同共同因子。除非先行抵销两边中的共同因子,否则以此公式进行计算时较率欠佳,尤因阶乘的数值增长特快。惟此公式展示了二项式系数的对称特性:
(
n
k
)
=
(
n
n
−
k
)
for
0
≤
k
≤
n
.
{\displaystyle {\binom {n}{k}}={\binom {n}{n-k}}\quad {\mbox{for }}\ 0\leq k\leq n.}
1
若将
n
{\displaystyle n}
换成任意数值(负数、实数或复数)
α
{\displaystyle \alpha }
,甚至是在任何能为正整数给出逆元素 的交换环 中的一元素,则二项式系数可籍乘数公式扩展[ 注 4] :
(
α
k
)
=
α
k
_
k
!
=
α
(
α
−
1
)
(
α
−
2
)
⋯
(
α
−
k
+
1
)
k
(
k
−
1
)
(
k
−
2
)
⋯
1
for
k
∈
N
and arbitrary
α
.
{\displaystyle {\binom {\alpha }{k}}={\frac {\alpha ^{\underline {k}}}{k!}}={\frac {\alpha (\alpha -1)(\alpha -2)\cdots (\alpha -k+1)}{k(k-1)(k-2)\cdots 1}}\quad {\mbox{for }}k\in \mathbb {N} {\mbox{ and arbitrary }}\alpha .}
此定义能使二项式公式一般化(其中一单项为1),故
(
α
k
)
{\displaystyle {\tbinom {\alpha }{k}}}
仍能相称地称作二项式系数:
(
1
+
X
)
α
=
∑
k
=
0
∞
(
α
k
)
X
k
.
{\displaystyle (1+X)^{\alpha }=\sum _{k=0}^{\infty }{\alpha \choose k}X^{k}.}
2
此公式对任何复数
α
{\displaystyle \alpha }
及
X
{\displaystyle X}
,
|
X
|
<
1
{\displaystyle \left\vert X\right\vert <1}
时成立,故此亦可视作
X
{\displaystyle X}
的幂级数 的恒等式,即系数为常数1,任意幂之级数定义,且在此定义下,对于幂的恒等式成立,例如
(
1
+
X
)
α
(
1
+
X
)
β
=
(
1
+
X
)
α
+
β
and
(
(
1
+
X
)
α
)
β
=
(
1
+
X
)
α
β
.
{\displaystyle (1+X)^{\alpha }(1+X)^{\beta }=(1+X)^{\alpha +\beta }\quad {\mbox{and}}\quad ((1+X)^{\alpha })^{\beta }=(1+X)^{\alpha \beta }.}
若
α
{\displaystyle \alpha }
是一非负整数
n
{\displaystyle n}
,则所有
k
>
n
{\displaystyle k>n}
的项为零,此无穷级数变成有限项的和,还原为二项式公式,但对于
α
{\displaystyle \alpha }
的其他值,包括负数和有理数,此级数为无穷级数。
帕斯卡三角形的第1000行,垂直排列,且以灰阶表示系数的十进制数位,向右对齐,故左边边界约是二项式系数的对数,图中可见数族形成一对数凹数列
帕斯卡法则 是一重要的递归 等式:
(
n
k
)
+
(
n
k
+
1
)
=
(
n
+
1
k
+
1
)
,
{\displaystyle {n \choose k}+{n \choose k+1}={n+1 \choose k+1},}
3
此式可以用于数学归纳法 ,以证明
(
n
k
)
{\displaystyle {\tbinom {n}{k}}}
对于所有
n
{\displaystyle n}
和
k
{\displaystyle k}
均为自然数(等同于证明
k
!
{\displaystyle k!}
为所有
k
{\displaystyle k}
个连续整数之积的因数),此特性并不易从公式(1) 中得出。
帕斯卡法则建构出帕斯卡三角形 :
0:
1
1:
1
1
2:
1
2
1
3:
1
3
3
1
4:
1
4
6
4
1
5:
1
5
10
10
5
1
6:
1
6
15
20
15
6
1
7:
1
7
21
35
35
21
7
1
8:
1
8
28
56
70
56
28
8
1
第
n
{\displaystyle n}
横行列出
(
n
k
)
{\displaystyle {\tbinom {n}{k}}}
的
k
=
0
,
…
,
n
{\displaystyle k=0,\ldots ,n}
项,其建构方法为在外边填上1,然后将上一行中每两个相邻数相加的和填在其下,此方法可快速地计算二项式系数而不涉及乘法或分数,例如从第5横行可马上得出
(
x
+
y
)
5
=
1
x
5
+
5
x
4
y
+
10
x
3
y
2
+
10
x
2
y
3
+
5
x
y
4
+
1
y
5
{\displaystyle (x+y)^{5}={\boldsymbol {1}}x^{5}+{\boldsymbol {5}}x^{4}y+{\boldsymbol {10}}x^{3}y^{2}+{\boldsymbol {10}}x^{2}y^{3}+{\boldsymbol {5}}xy^{4}+{\boldsymbol {1}}y^{5}}
在斜线上相邻项的差就是上一斜线上的数值,此乃上述递归等式(3 )的延伸意义。
二项式系数是组合数学 中的重要课题,因其可用于众多常见的点算问题中,例如
共有
(
n
k
)
{\displaystyle {\tbinom {n}{k}}}
种方式从
n
{\displaystyle n}
元素中选取
k
{\displaystyle k}
项。见组合 。
共有
(
n
+
k
−
1
k
)
{\displaystyle {\tbinom {n+k-1}{k}}}
种方式从一个
n
{\displaystyle n}
元素集合中选取(容许重复选取)
k
{\displaystyle k}
元素建立多重集 。
共有
(
n
+
k
k
)
{\displaystyle {\tbinom {n+k}{k}}}
个字符串 包含
k
{\displaystyle k}
个1和
n
{\displaystyle n}
个零。
共有
(
n
+
1
k
)
{\displaystyle {\tbinom {n+1}{k}}}
个字符串包含
k
{\displaystyle k}
个1和
n
{\displaystyle n}
个零,且没有两个1相邻。[ 参 1]
卡塔兰数 是
(
2
n
n
)
n
+
1
{\displaystyle {\frac {\tbinom {2n}{n}}{n+1}}}
统计学 中的二项式分布 是
(
n
k
)
p
k
(
1
−
p
)
n
−
k
{\displaystyle {\tbinom {n}{k}}p^{k}(1-p)^{n-k}\!}
贝兹曲线 的公式。
就任就非负整数
k
{\displaystyle k}
,
(
t
k
)
{\displaystyle \scriptstyle {\binom {t}{k}}}
可表达为一多项式除以
k
!
{\displaystyle k!}
:
(
t
k
)
=
(
t
)
k
k
!
=
(
t
)
k
(
k
)
k
=
t
(
t
−
1
)
(
t
−
2
)
⋯
(
t
−
k
+
1
)
k
(
k
−
1
)
(
k
−
2
)
⋯
(
2
)
(
1
)
;
{\displaystyle {\binom {t}{k}}={\frac {(t)_{k}}{k!}}={\frac {(t)_{k}}{(k)_{k}}}={\frac {t(t-1)(t-2)\cdots (t-k+1)}{k(k-1)(k-2)\cdots (2)(1)}};\,\!}
此为带有理数 系数,变量是
t
{\displaystyle t}
的多项式 ,可对任意实数或复数
t
{\displaystyle t}
运算以得出二项式系数,此“广义二项式系数”见于牛顿广义二项式定理 。
就任意
k
{\displaystyle k}
,多项式
(
t
k
)
{\displaystyle {\tbinom {t}{k}}}
可看成是惟一的
k
{\displaystyle k}
次多项式
p
(
t
)
{\displaystyle p(t)}
满足
p
(
0
)
=
p
(
1
)
=
…
=
p
(
k
−
1
)
=
0
{\displaystyle p(0)=p(1)=\ldots =p(k-1)=0}
及
p
(
k
)
=
1
{\displaystyle p(k)=1}
.
其系数可以第一类斯特灵数 表示,即:
(
t
k
)
=
∑
i
=
0
k
s
k
,
i
k
!
t
i
{\displaystyle {\binom {t}{k}}=\sum _{i=0}^{k}{\frac {s_{k,i}}{k!}}t^{i}}
(
t
k
)
{\displaystyle {\tbinom {t}{k}}}
之导数 可以对数微分 计算:
d
d
t
(
t
k
)
=
(
t
k
)
∑
i
=
0
k
−
1
1
t
−
i
.
{\displaystyle {\frac {\mathrm {d} }{\mathrm {d} t}}{\binom {t}{k}}={\binom {t}{k}}\sum _{i=0}^{k-1}{\frac {1}{t-i}}\,.}
在任何包含Q 的域 中,最多
d
{\displaystyle d}
阶的多项式有惟一的线性组合
∑
k
=
0
d
a
k
(
t
k
)
{\displaystyle \sum _{k=0}^{d}a_{k}{\binom {t}{k}}}
。系数
a
k
{\displaystyle a_{k}}
是数列
p
(
0
)
,
p
(
1
)
,
…
,
p
(
k
)
{\displaystyle p(0),p(1),\ldots ,p(k)}
的第k 差分 ,亦即:
[ 注 5]
a
k
=
∑
i
=
0
k
(
−
1
)
k
−
i
(
k
i
)
p
(
i
)
.
{\displaystyle a_{k}=\sum _{i=0}^{k}(-1)^{k-i}{\binom {k}{i}}p(i).}
3.5
每一多项式
(
t
k
)
{\displaystyle {\tbinom {t}{k}}}
在整数参数时均是整数值(可在
k
{\displaystyle k}
上,用帕斯卡法则 以归纳法证明)。故此,二项式系数多项式的整数线性组合亦为整数值。反之,(3.5 )表达了任何整数值的多项式均是二项式系数多项式的整数线性组合。一般而言,对于一个特征0域
k
{\displaystyle k}
的任何子环
R
{\displaystyle R}
,在
K
[
t
]
{\displaystyle K[t]}
内的多项式在整数参数时之值均在
R
{\displaystyle R}
内当且仅当该多项式是一二项式系数多项式的
R
{\displaystyle R}
-线性组合。
整数值多项式
3
t
(
3
t
+
1
)
2
{\displaystyle {\frac {3t(3t+1)}{2}}}
可表达作:
9
(
t
2
)
+
6
(
t
1
)
+
0
(
t
0
)
{\displaystyle 9{\tbinom {t}{2}}+6{\tbinom {t}{1}}+0{\tbinom {t}{0}}}
从
t
=
1
,
2
,
3
{\displaystyle t=1,2,3}
时
3
t
(
3
t
+
1
)
2
=
6
,
21
,
45
{\displaystyle {\frac {3t(3t+1)}{2}}=6,21,45}
用帕斯卡矩阵 的逆 可算出:
(
(
t
−
1
0
)
(
t
−
1
1
)
(
t
−
1
2
)
)
(
1
0
0
−
1
1
0
1
−
2
1
)
(
6
21
45
)
=
(
(
t
−
1
0
)
(
t
−
1
1
)
(
t
−
1
2
)
)
(
6
15
9
)
{\displaystyle {\begin{pmatrix}{\tbinom {t-1}{0}}&{\tbinom {t-1}{1}}&{\tbinom {t-1}{2}}\end{pmatrix}}{\begin{pmatrix}1&0&0\\-1&1&0\\1&-2&1\end{pmatrix}}{\begin{pmatrix}6\\21\\45\end{pmatrix}}={\begin{pmatrix}{\tbinom {t-1}{0}}&{\tbinom {t-1}{1}}&{\tbinom {t-1}{2}}\end{pmatrix}}{\begin{pmatrix}6\\15\\9\end{pmatrix}}}
=
6
(
t
−
1
0
)
+
15
(
t
−
1
1
)
+
9
(
t
−
1
2
)
=
6
(
t
1
)
+
9
(
t
2
)
{\displaystyle =6{\tbinom {t-1}{0}}+15{\tbinom {t-1}{1}}+9{\tbinom {t-1}{2}}=6{\tbinom {t}{1}}+9{\tbinom {t}{2}}}
这种二项式系数多项式结合朱世杰恒等式 应用于等幂求和 。
阶乘公式能联系相邻的二项式系数,例如在
k
{\displaystyle k}
是正整数时,对任意
n
{\displaystyle n}
有:
(
n
+
1
k
)
=
(
n
k
)
+
(
n
k
−
1
)
{\displaystyle {\binom {n+1}{k}}={\binom {n}{k}}+{\binom {n}{k-1}}}
(
n
k
)
=
n
k
(
n
−
1
k
−
1
)
{\displaystyle {\binom {n}{k}}={\frac {n}{k}}{\binom {n-1}{k-1}}}
(
n
−
1
k
)
−
(
n
−
1
k
−
1
)
=
n
−
2
k
n
(
n
k
)
.
{\displaystyle {\binom {n-1}{k}}-{\binom {n-1}{k-1}}={\frac {n-2k}{n}}{\binom {n}{k}}.}
两个组合数相乘可作变换:
(
n
i
)
(
i
m
)
=
(
n
m
)
(
n
−
m
i
−
m
)
{\displaystyle {\binom {n}{i}}{\binom {i}{m}}={\binom {n}{m}}{\binom {n-m}{i-m}}}
[ 参 2]
∑
r
=
0
n
(
n
r
)
=
2
n
{\displaystyle \sum _{r=0}^{n}{\binom {n}{r}}=2^{n}}
∑
r
=
0
k
(
n
+
r
−
1
r
)
=
(
n
+
k
k
)
{\displaystyle \sum _{r=0}^{k}{\binom {n+r-1}{r}}={\binom {n+k}{k}}}
∑
r
=
0
n
−
k
(
−
1
)
r
(
n
+
1
)
k
+
r
+
1
(
n
−
k
r
)
=
(
n
k
)
−
1
{\displaystyle \sum _{r=0}^{n-k}{\frac {(-1)^{r}(n+1)}{k+r+1}}{\binom {n-k}{r}}={\binom {n}{k}}^{-1}}
∑
r
=
0
n
(
d
n
d
r
)
=
1
d
∑
r
=
1
d
(
1
+
e
2
π
r
i
d
)
d
n
{\displaystyle \sum _{r=0}^{n}{\binom {dn}{dr}}={\frac {1}{d}}\sum _{r=1}^{d}(1+e^{\frac {2\pi ri}{d}})^{dn}}
[ 参 3]
∑
i
=
m
n
(
a
+
i
i
)
=
(
a
+
n
+
1
n
)
−
(
a
+
m
m
−
1
)
{\displaystyle \sum _{i=m}^{n}{\binom {a+i}{i}}={\binom {a+n+1}{n}}-{\binom {a+m}{m-1}}}
(
a
+
m
m
−
1
)
+
(
a
+
m
m
)
+
(
a
+
m
+
1
m
+
1
)
+
.
.
.
+
(
a
+
n
n
)
=
(
a
+
n
+
1
n
)
{\displaystyle {\binom {a+m}{m-1}}+{\binom {a+m}{m}}+{\binom {a+m+1}{m+1}}+...+{\binom {a+n}{n}}={\binom {a+n+1}{n}}}
F
n
=
∑
i
=
0
∞
(
n
−
i
i
)
{\displaystyle F_{n}=\sum _{i=0}^{\infty }{\binom {n-i}{i}}}
[ 参 4]
F
n
−
1
+
F
n
=
∑
i
=
0
∞
(
n
−
1
−
i
i
)
+
∑
i
=
0
∞
(
n
−
i
i
)
=
1
+
∑
i
=
1
∞
(
n
−
i
i
−
1
)
+
∑
i
=
1
∞
(
n
−
i
i
)
=
1
+
∑
i
=
1
∞
(
n
+
1
−
i
i
)
=
∑
i
=
0
∞
(
n
+
1
−
i
i
)
=
F
n
+
1
{\displaystyle F_{n-1}+F_{n}=\sum _{i=0}^{\infty }{\binom {n-1-i}{i}}+\sum _{i=0}^{\infty }{\binom {n-i}{i}}=1+\sum _{i=1}^{\infty }{\binom {n-i}{i-1}}+\sum _{i=1}^{\infty }{\binom {n-i}{i}}=1+\sum _{i=1}^{\infty }{\binom {n+1-i}{i}}=\sum _{i=0}^{\infty }{\binom {n+1-i}{i}}=F_{n+1}}
∑
i
=
m
n
(
i
a
)
=
(
n
+
1
a
+
1
)
−
(
m
a
+
1
)
{\displaystyle \sum _{i=m}^{n}{\binom {i}{a}}={\binom {n+1}{a+1}}-{\binom {m}{a+1}}}
(
m
a
+
1
)
+
(
m
a
)
+
(
m
+
1
a
)
.
.
.
+
(
n
a
)
=
(
n
+
1
a
+
1
)
{\displaystyle {\binom {m}{a+1}}+{\binom {m}{a}}+{\binom {m+1}{a}}...+{\binom {n}{a}}={\binom {n+1}{a+1}}}
∑
r
=
0
n
(
n
r
)
2
=
(
2
n
n
)
{\displaystyle \sum _{r=0}^{n}{\binom {n}{r}}^{2}={\binom {2n}{n}}}
∑
i
=
0
n
(
r
1
+
n
−
1
−
i
r
1
−
1
)
(
r
2
+
i
−
1
r
2
−
1
)
=
(
r
1
+
r
2
+
n
−
1
r
1
+
r
2
−
1
)
{\displaystyle \sum _{i=0}^{n}{\binom {r_{1}+n-1-i}{r_{1}-1}}{\binom {r_{2}+i-1}{r_{2}-1}}={\binom {r_{1}+r_{2}+n-1}{r_{1}+r_{2}-1}}}
[ 参 5]
(
1
−
x
)
−
r
1
(
1
−
x
)
−
r
2
=
(
1
−
x
)
−
r
1
−
r
2
{\displaystyle (1-x)^{-r_{1}}(1-x)^{-r_{2}}=(1-x)^{-r_{1}-r_{2}}}
(
1
−
x
)
−
r
1
(
1
−
x
)
−
r
2
=
(
∑
n
=
0
∞
(
r
1
+
n
−
1
r
1
−
1
)
x
n
)
(
∑
n
=
0
∞
(
r
2
+
n
−
1
r
2
−
1
)
x
n
)
=
∑
n
=
0
∞
(
∑
i
=
0
n
(
r
1
+
n
−
1
−
i
r
1
−
1
)
(
r
2
+
i
−
1
r
2
−
1
)
)
x
n
{\displaystyle (1-x)^{-r_{1}}(1-x)^{-r_{2}}=(\sum _{n=0}^{\infty }{\binom {r_{1}+n-1}{r_{1}-1}}x^{n})(\sum _{n=0}^{\infty }{\binom {r_{2}+n-1}{r_{2}-1}}x^{n})=\sum _{n=0}^{\infty }(\sum _{i=0}^{n}{\binom {r_{1}+n-1-i}{r_{1}-1}}{\binom {r_{2}+i-1}{r_{2}-1}})x^{n}}
(
1
−
x
)
−
r
1
−
r
2
=
∑
n
=
0
∞
(
r
1
+
r
2
+
n
−
1
r
1
+
r
2
−
1
)
x
n
{\displaystyle (1-x)^{-r_{1}-r_{2}}=\sum _{n=0}^{\infty }{\binom {r_{1}+r_{2}+n-1}{r_{1}+r_{2}-1}}x^{n}}
∑
i
=
0
k
(
n
i
)
(
m
k
−
i
)
=
(
n
+
m
k
)
{\displaystyle \sum _{i=0}^{k}{\binom {n}{i}}{\binom {m}{k-i}}={\binom {n+m}{k}}}
(
n
+
k
k
)
2
=
∑
j
=
0
k
(
k
j
)
2
(
n
+
2
k
−
j
2
k
)
{\displaystyle {\binom {n+k}{k}}^{2}=\sum _{j=0}^{k}{\binom {k}{j}}^{2}{\binom {n+2k-j}{2k}}}
Benjamin, Arthur T. ; Quinn, Jennifer (2003). Proofs that Really Count: The Art of Combinatorial Proof (页面存档备份 ,存于互联网档案馆 ), Mathematical Association of America.
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