「1 から 100 まで足すといくつか」のような和を、全部足さずに求めるにはどうすればよいか。この記事は、その問いに答える道具を整理します。等差数列や等比数列の和の公式、1 2 + 2 2 + ⋯ + n 2 1^2+2^2+\cdots+n^2 1 2 + 2 2 + ⋯ + n 2 のような和の公式を、覚えるだけでなく自分で見つけて確かめられるようになります。最後には、連続する整数の和の表し方や、ローンの毎月の返済額の計算までできるようになります。
数列の和の計算は、和が打ち消しあう (telescoping)か、公式を数学的帰納法で確かめる かのどちらかに帰着します。この記事では、前者を差分作用素 Δ \Delta Δ (隣り合う項の差をとる操作)の言葉で整理します。
等差数列の和は「逆順に並べて足す」、等比数列の和は因数分解の公式 r n − 1 = ( r − 1 ) ( 1 + r + ⋯ + r n − 1 ) r^n-1=(r-1)(1+r+\cdots+r^{n-1}) r n − 1 = ( r − 1 ) ( 1 + r + ⋯ + r n − 1 ) から得られます。
自然数の冪の和 ∑ k \sum k ∑ k 、∑ k 2 \sum k^2 ∑ k 2 、∑ k 3 \sum k^3 ∑ k 3 は帰納法で証明できますが、公式をどう見つけるか は別問題です。下降階乗冪 k ( k − 1 ) ⋯ ( k − m + 1 ) k(k-1)\cdots(k-m+1) k ( k − 1 ) ⋯ ( k − m + 1 ) (k k k から 1 ずつ小さい数を m m m 個かけた積)は差分で綺麗に振る舞うので、和が一瞬で求まります(微分に対する x m x^m x m の役割と同じです)。
階差数列 の考え方は、Newton の前進差分公式 a n = ∑ j ( n − 1 j ) Δ j a 1 a_{n}=\sum_j\binom{n-1}{j}\Delta^ja_1 a n = ∑ j ( j n − 1 ) Δ j a 1 に一般化されます。p p p 回の階差で一定になる数列は n n n の p p p 次多項式です。
「N N N を連続する正の整数の和で表す方法の数」は、N N N の奇数の約数の個数 に等しく、「元利均等返済の毎回の返済額」は等比数列の和の公式で閉じた形に書けます。
帰納法で証明するには、公式が先に見つかっていなければなりません。規則性の推定が、証明ではないことを、有名な反例(n 2 + n + 41 n^2+n+41 n 2 + n + 41 )で確かめます。
この記事で使う事前知識
等差数列・等比数列 : 隣り合う項の差が一定の数列が等差数列、比が一定の数列が等比数列です。
階差数列 : 隣り合う項の差を並べてできる数列のことです。
和の記号 Σ \Sigma Σ : ∑ k = m n a k \sum_{k=m}^n a_k ∑ k = m n a k は a m a_m a m から a n a_n a n までの和を表します(§2 で定義を確認します)。
因数分解の公式 : r n − 1 = ( r − 1 ) ( 1 + r + ⋯ + r n − 1 ) r^n-1=(r-1)(1+r+\cdots+r^{n-1}) r n − 1 = ( r − 1 ) ( 1 + r + ⋯ + r n − 1 ) のような式の展開・因数分解の規則です。→ 数と式
二項係数 : n n n 個から k k k 個を選ぶ選び方の数 ( n k ) \binom nk ( k n ) のことです。→ 二項係数
1 + 2 + 3 + ⋯ + n = n ( n + 1 ) 2 1+2+3+\cdots+n=\tfrac{n(n+1)}2 1 + 2 + 3 + ⋯ + n = 2 n ( n + 1 ) は、小さい頃のガウスの逸話で知られます。ところが 1 2 + 2 2 + ⋯ + n 2 1^2+2^2+\cdots+n^2 1 2 + 2 2 + ⋯ + n 2 の公式 n ( n + 1 ) ( 2 n + 1 ) 6 \tfrac{n(n+1)(2n+1)}6 6 n ( n + 1 ) ( 2 n + 1 ) を、同じような「ひらめき」で見つけるのは容易ではありません。教科書では、公式を与えて帰納法で確かめます。確かめることはできても、「なぜその公式なのか」は語られません。
もう一つの疑問は、数列の問題の定石のうち、どれが本質的でどれが技巧かです。階差数列、和の打ち消し、公式の推定と帰納法による証明は、じつは一つの仕組みの 3 つの顔です。その仕組みが、差分と和分 です。連続な世界の微分と積分に対応する、離散的な世界の微積分です。微分積分学の基本定理(∫ a b f ′ = f ( b ) − f ( a ) \int_a^bf'=f(b)-f(a) ∫ a b f ′ = f ( b ) − f ( a ) )の離散版が、∑ k = m n Δ a k = a n + 1 − a m \sum_{k=m}^n\Delta a_k=a_{n+1}-a_m ∑ k = m n Δ a k = a n + 1 − a m です。
この記事では、まず等差・等比数列と和の記号 Σ \Sigma Σ の規則を確認し、次に差分と和分で冪の和を一括して求め、最後に応用として連続する整数の和と返済の計算を扱います。使う道具は前章の 数と式 (因数分解の公式)と、帰納法(数学的帰納法の原理(定理 3.2)[証明の技術] )です。次の章 漸化式と母関数 で、数列の一般項を求める話に進みます。
定義 2.1 (数列と和の記号 ) ↗
実数の数列 とは、N = { 1 , 2 , 3 , … } \mathbb{N}=\{1,2,3,\dots\} N = { 1 , 2 , 3 , … } から R \mathbb{R} R への対応 n ↦ a n n\mapsto a_n n ↦ a n (項 a n a_n a n の並び)のことで、( a n ) (a_n) ( a n ) と書く。添字が 0 0 0 や負の整数から始まる列(k = 0 , 1 , 2 , … k=0,1,2,\dots k = 0 , 1 , 2 , … に対する a k a_k a k など)も同じ形で扱う。整数 m ≤ n m\le n m ≤ n について
∑ k = m n a k = a m + a m + 1 + ⋯ + a n \sum_{k=m}^na_k=a_m+a_{m+1}+\cdots+a_n k = m ∑ n a k = a m + a m + 1 + ⋯ + a n と書く(帰納的に、∑ k = m m a k = a m \sum_{k=m}^ma_k=a_m ∑ k = m m a k = a m 、∑ k = m n + 1 a k = ∑ k = m n a k + a n + 1 \sum_{k=m}^{n+1}a_k=\sum_{k=m}^na_k+a_{n+1} ∑ k = m n + 1 a k = ∑ k = m n a k + a n + 1 で定める)。m > n m>n m > n のときの和(空の和)は 0 0 0 とする。
命題 2.2 (和の記号の規則 ) ✓
数列 ( a k ) , ( b k ) (a_k),(b_k) ( a k ) , ( b k ) と定数 c c c について、
∑ k = m n ( a k + b k ) = ∑ k = m n a k + ∑ k = m n b k \sum_{k=m}^n(a_k+b_k)=\sum_{k=m}^na_k+\sum_{k=m}^nb_k ∑ k = m n ( a k + b k ) = ∑ k = m n a k + ∑ k = m n b k 、∑ k = m n c a k = c ∑ k = m n a k \sum_{k=m}^nca_k=c\sum_{k=m}^na_k ∑ k = m n c a k = c ∑ k = m n a k 。
(添字のずらし)∑ k = m n a k = ∑ k = m + s n + s a k − s \sum_{k=m}^na_k=\sum_{k=m+s}^{n+s}a_{k-s} ∑ k = m n a k = ∑ k = m + s n + s a k − s 。
∑ k = m n c = ( n − m + 1 ) c \sum_{k=m}^nc=(n-m+1)\,c ∑ k = m n c = ( n − m + 1 ) c 。
(順序の反転)∑ k = m n a m + n − k = ∑ k = m n a k \sum_{k=m}^na_{m+n-k}=\sum_{k=m}^na_k ∑ k = m n a m + n − k = ∑ k = m n a k 。
証明(命題 2.2) いずれも n n n に関する帰納法です。(1) は n = m n=m n = m で自明で、n → n + 1 n\to n+1 n → n + 1 では定義 ∑ k = m n + 1 = ∑ k = m n + a n + 1 \sum_{k=m}^{n+1}=\sum_{k=m}^n+a_{n+1} ∑ k = m n + 1 = ∑ k = m n + a n + 1 を両辺に適用すれば、加法の交換法則・結合法則(分配法則)から従います。(2)(3) も同じ形の帰納法です。(4) は n = m n=m n = m で自明。n → n + 1 n\to n+1 n → n + 1 では、左辺 ∑ k = m n + 1 a m + n + 1 − k \sum_{k=m}^{n+1}a_{m+n+1-k} ∑ k = m n + 1 a m + n + 1 − k の k = m k=m k = m の項は a n + 1 a_{n+1} a n + 1 で、残りの k = m + 1 , … , n + 1 k=m+1,\dots,n+1 k = m + 1 , … , n + 1 の和は、添字を k = k ′ + 1 k=k'+1 k = k ′ + 1 とずらす (2) により ∑ k ′ = m n a m + n − k ′ \sum_{k'=m}^{n}a_{m+n-k'} ∑ k ′ = m n a m + n − k ′ です。これは帰納法の仮定で ∑ k ′ = m n a k ′ \sum_{k'=m}^na_{k'} ∑ k ′ = m n a k ′ に等しく、全体で a n + 1 + ∑ k = m n a k = ∑ k = m n + 1 a k a_{n+1}+\sum_{k=m}^na_k=\sum_{k=m}^{n+1}a_k a n + 1 + ∑ k = m n a k = ∑ k = m n + 1 a k となります。
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命題 2.3 (等差数列の和 ) ✓
a k = a + ( k − 1 ) d a_k=a+(k-1)d a k = a + ( k − 1 ) d とする。∑ k = 1 n a k = n ( a 1 + a n ) 2 = n a + n ( n − 1 ) 2 d \displaystyle\sum_{k=1}^na_k=\frac{n(a_1+a_n)}2=na+\frac{n(n-1)}2d k = 1 ∑ n a k = 2 n ( a 1 + a n ) = na + 2 n ( n − 1 ) d 。
証明(命題 2.3) S = ∑ k = 1 n a k S=\sum_{k=1}^na_k S = ∑ k = 1 n a k とし、和の順序を逆にした S = ∑ k = 1 n a n + 1 − k S=\sum_{k=1}^na_{n+1-k} S = ∑ k = 1 n a n + 1 − k (命題 2.2 (4))を足し合わせます。a k + a n + 1 − k = 2 a + ( n − 1 ) d = a 1 + a n a_k+a_{n+1-k}=2a+(n-1)d=a_1+a_n a k + a n + 1 − k = 2 a + ( n − 1 ) d = a 1 + a n は k k k によらないので、2 S = ∑ k = 1 n ( a 1 + a n ) = n ( a 1 + a n ) 2S=\sum_{k=1}^n(a_1+a_n)=n(a_1+a_n) 2 S = ∑ k = 1 n ( a 1 + a n ) = n ( a 1 + a n ) (命題 2.2 (3))です。a 1 + a n = 2 a + ( n − 1 ) d a_1+a_n=2a+(n-1)d a 1 + a n = 2 a + ( n − 1 ) d を代入すれば第 2 の等号を得ます。
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命題 2.4 (等比数列の和 ) ✓
a k = a r k − 1 a_k=ar^{k-1} a k = a r k − 1 とする。r ≠ 1 r\ne1 r = 1 のとき ∑ k = 1 n a k = a ( r n − 1 ) r − 1 \displaystyle\sum_{k=1}^na_k=\frac{a(r^n-1)}{r-1} k = 1 ∑ n a k = r − 1 a ( r n − 1 ) 、r = 1 r=1 r = 1 のとき n a na na 。
証明(命題 2.4) r = 1 r=1 r = 1 は 命題 2.2 (3)。r ≠ 1 r\ne1 r = 1 のとき、因数分解の公式(命題 5.1)[数と式] (1)(a → r a\to r a → r 、b → 1 b\to1 b → 1 )により r n − 1 = ( r − 1 ) ∑ k = 0 n − 1 r n − 1 − k r^n-1=(r-1)\sum_{k=0}^{n-1}r^{n-1-k} r n − 1 = ( r − 1 ) ∑ k = 0 n − 1 r n − 1 − k で、和の順序を反転すると(命題 2.2 (4))∑ k = 0 n − 1 r n − 1 − k = ∑ k = 0 n − 1 r k \sum_{k=0}^{n-1}r^{n-1-k}=\sum_{k=0}^{n-1}r^k ∑ k = 0 n − 1 r n − 1 − k = ∑ k = 0 n − 1 r k 。r − 1 ≠ 0 r-1\ne0 r − 1 = 0 で割り、a a a をかけます(∑ k = 1 n a r k − 1 = a ∑ k = 0 n − 1 r k \sum_{k=1}^nar^{k-1}=a\sum_{k=0}^{n-1}r^k ∑ k = 1 n a r k − 1 = a ∑ k = 0 n − 1 r k は 命題 2.2 (2) の添字のずらし)。
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無限等比級数 ∑ k = 1 ∞ a r k − 1 = a 1 − r \sum_{k=1}^\infty ar^{k-1}=\tfrac{a}{1-r} ∑ k = 1 ∞ a r k − 1 = 1 − r a (∣ r ∣ < 1 |r|<1 ∣ r ∣ < 1 )は極限の議論が要り、その証明は、数とは何か? の等比級数の命題(等比級数(命題 6.2)[数とは何か] )にあります。
命題 2.5 (冪の和 ) ✓
すべての自然数 n n n について
∑ k = 1 n k = n ( n + 1 ) 2 , ∑ k = 1 n k 2 = n ( n + 1 ) ( 2 n + 1 ) 6 , ∑ k = 1 n k 3 = ( n ( n + 1 ) 2 ) 2 . \sum_{k=1}^nk=\frac{n(n+1)}2,\qquad\sum_{k=1}^nk^2=\frac{n(n+1)(2n+1)}6,\qquad\sum_{k=1}^nk^3=\Bigl(\frac{n(n+1)}2\Bigr)^2. k = 1 ∑ n k = 2 n ( n + 1 ) , k = 1 ∑ n k 2 = 6 n ( n + 1 ) ( 2 n + 1 ) , k = 1 ∑ n k 3 = ( 2 n ( n + 1 ) ) 2 .
証明(命題 2.5) どれも n n n に関する帰納法です(数学的帰納法の原理(定理 3.2)[証明の技術] )。n = 1 n=1 n = 1 では左辺が 1 1 1 、右辺も 1 1 1 。k 3 k^3 k 3 の場合の帰納ステップのみ示します:n n n で成り立つとして
( n ( n + 1 ) 2 ) 2 + ( n + 1 ) 3 = ( n + 1 ) 2 ( n 2 4 + n + 1 ) = ( n + 1 ) 2 ( n + 2 ) 2 4 = ( ( n + 1 ) ( n + 2 ) 2 ) 2 . \Bigl(\frac{n(n+1)}2\Bigr)^2+(n+1)^3=(n+1)^2\Bigl(\frac{n^2}4+n+1\Bigr)=\frac{(n+1)^2(n+2)^2}4=\Bigl(\frac{(n+1)(n+2)}2\Bigr)^2. ( 2 n ( n + 1 ) ) 2 + ( n + 1 ) 3 = ( n + 1 ) 2 ( 4 n 2 + n + 1 ) = 4 ( n + 1 ) 2 ( n + 2 ) 2 = ( 2 ( n + 1 ) ( n + 2 ) ) 2 . k 2 k^2 k 2 では n ( n + 1 ) ( 2 n + 1 ) 6 + ( n + 1 ) 2 = ( n + 1 ) ( 2 n 2 + 7 n + 6 ) 6 = ( n + 1 ) ( n + 2 ) ( 2 n + 3 ) 6 \tfrac{n(n+1)(2n+1)}6+(n+1)^2=\tfrac{(n+1)(2n^2+7n+6)}6=\tfrac{(n+1)(n+2)(2n+3)}6 6 n ( n + 1 ) ( 2 n + 1 ) + ( n + 1 ) 2 = 6 ( n + 1 ) ( 2 n 2 + 7 n + 6 ) = 6 ( n + 1 ) ( n + 2 ) ( 2 n + 3 ) 。k k k では n ( n + 1 ) 2 + ( n + 1 ) = ( n + 1 ) ( n + 2 ) 2 \tfrac{n(n+1)}2+(n+1)=\tfrac{(n+1)(n+2)}2 2 n ( n + 1 ) + ( n + 1 ) = 2 ( n + 1 ) ( n + 2 ) です。
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例 2.6 (四角錐数 )
1 , 1 + 4 , 1 + 4 + 9 , … 1,\,1+4,\,1+4+9,\dots 1 , 1 + 4 , 1 + 4 + 9 , … 、すなわち ∑ k = 1 n k 2 \sum_{k=1}^nk^2 ∑ k = 1 n k 2 は、n n n 段の四角錐状に球を積んだときの個数で、四角錐数 とよばれます。n = 1 , 2 , 3 , 4 n=1,2,3,4 n = 1 , 2 , 3 , 4 で 1 , 5 , 14 , 30 1,5,14,30 1 , 5 , 14 , 30 。公式 n ( n + 1 ) ( 2 n + 1 ) 6 \tfrac{n(n+1)(2n+1)}6 6 n ( n + 1 ) ( 2 n + 1 ) は n = 4 n=4 n = 4 で 4 ⋅ 5 ⋅ 9 6 = 30 \tfrac{4\cdot5\cdot9}6=30 6 4 ⋅ 5 ⋅ 9 = 30 と一致します。
定義 3.1 (差分と下降階乗冪 ) ↗
数列 ( a k ) (a_k) ( a k ) に対し、Δ a k = a k + 1 − a k \Delta a_k=a_{k+1}-a_k Δ a k = a k + 1 − a k を階差 (差分)という。Δ 0 a = a \Delta^0a=a Δ 0 a = a 、Δ j + 1 a = Δ ( Δ j a ) \Delta^{j+1}a=\Delta(\Delta^ja) Δ j + 1 a = Δ ( Δ j a ) と定める。整数 m ≥ 0 m\ge0 m ≥ 0 に対し、
k m ‾ = k ( k − 1 ) ( k − 2 ) ⋯ ( k − m + 1 ) ( m ≥ 1 ) , k 0 ‾ = 1 k^{\underline{m}}=k(k-1)(k-2)\cdots(k-m+1)\quad(m\ge1),\qquad k^{\underline0}=1 k m = k ( k − 1 ) ( k − 2 ) ⋯ ( k − m + 1 ) ( m ≥ 1 ) , k 0 = 1 を下降階乗冪 という(m m m 個の因数の積)。
定理 3.2 (和分の基本公式(telescoping) ) ✓
整数 m ≤ n m\le n m ≤ n について
∑ k = m n Δ a k = a n + 1 − a m . \sum_{k=m}^n\Delta a_k=a_{n+1}-a_m. k = m ∑ n Δ a k = a n + 1 − a m . したがって、Δ b k = a k \Delta b_k=a_k Δ b k = a k となる数列 ( b k ) (b_k) ( b k ) が見つかれば、∑ k = m n a k = b n + 1 − b m \sum_{k=m}^na_k=b_{n+1}-b_m ∑ k = m n a k = b n + 1 − b m である。
証明(定理 3.2) n n n に関する帰納法。n = m n=m n = m では左辺 Δ a m = a m + 1 − a m \Delta a_m=a_{m+1}-a_m Δ a m = a m + 1 − a m 。n → n + 1 n\to n+1 n → n + 1 では ∑ k = m n + 1 Δ a k = ( a n + 1 − a m ) + ( a n + 2 − a n + 1 ) = a n + 2 − a m \sum_{k=m}^{n+1}\Delta a_k=(a_{n+1}-a_m)+(a_{n+2}-a_{n+1})=a_{n+2}-a_m ∑ k = m n + 1 Δ a k = ( a n + 1 − a m ) + ( a n + 2 − a n + 1 ) = a n + 2 − a m 。後半は a k = Δ b k a_k=\Delta b_k a k = Δ b k を代入するだけです。
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これは微分積分学の基本定理 ∫ a b f ′ ( x ) d x = f ( b ) − f ( a ) \int_a^bf'(x)\,dx=f(b)-f(a) ∫ a b f ′ ( x ) d x = f ( b ) − f ( a ) (微分積分学の基本定理(定理 5.4)[積分の基本定理と定積分] )の離散版です。対応表は次のとおりです。
連続 離散 微分 f ′ ( x ) f'(x) f ′ ( x ) 差分 Δ a k = a k + 1 − a k \Delta a_k=a_{k+1}-a_k Δ a k = a k + 1 − a k x m x^m x m 下降階乗冪 k m ‾ k^{\underline m} k m ( x m ) ′ = m x m − 1 (x^m)'=mx^{m-1} ( x m ) ′ = m x m − 1 Δ k m ‾ = m k m − 1 ‾ \Delta k^{\underline m}=mk^{\underline{m-1}} Δ k m = m k m − 1 (下記)積分 ∫ a b \int_a^b ∫ a b 和分 ∑ k = m n \sum_{k=m}^{n} ∑ k = m n ∫ a b f ′ = f ( b ) − f ( a ) \int_a^bf'=f(b)-f(a) ∫ a b f ′ = f ( b ) − f ( a ) ∑ k = m n Δ a k = a n + 1 − a m \sum_{k=m}^n\Delta a_k=a_{n+1}-a_m ∑ k = m n Δ a k = a n + 1 − a m
命題 3.3 (下降階乗冪の差分と和 ) ✓
m ≥ 1 m\ge1 m ≥ 1 について Δ k m ‾ = m k m − 1 ‾ \Delta k^{\underline m}=m\,k^{\underline{m-1}} Δ k m = m k m − 1 。したがって、m ≥ 0 m\ge0 m ≥ 0 、n ≥ 0 n\ge0 n ≥ 0 について
∑ k = 0 n k m ‾ = ( n + 1 ) m + 1 ‾ m + 1 . \sum_{k=0}^nk^{\underline m}=\frac{(n+1)^{\underline{m+1}}}{m+1}. k = 0 ∑ n k m = m + 1 ( n + 1 ) m + 1 .
証明(命題 3.3) ( k + 1 ) m ‾ = ( k + 1 ) k m − 1 ‾ (k+1)^{\underline m}=(k+1)\,k^{\underline{m-1}} ( k + 1 ) m = ( k + 1 ) k m − 1 (k + 1 k+1 k + 1 から k − m + 2 k-m+2 k − m + 2 までの m m m 個の積は、k + 1 k+1 k + 1 と k k k から k − m + 2 k-m+2 k − m + 2 までの m − 1 m-1 m − 1 個の積)、k m ‾ = k m − 1 ‾ ( k − m + 1 ) k^{\underline m}=k^{\underline{m-1}}\,(k-m+1) k m = k m − 1 ( k − m + 1 ) なので、Δ k m ‾ = k m − 1 ‾ ( ( k + 1 ) − ( k − m + 1 ) ) = m k m − 1 ‾ \Delta k^{\underline m}=k^{\underline{m-1}}\bigl((k+1)-(k-m+1)\bigr)=m\,k^{\underline{m-1}} Δ k m = k m − 1 ( ( k + 1 ) − ( k − m + 1 ) ) = m k m − 1 。b k = k m + 1 ‾ m + 1 b_k=\tfrac{k^{\underline{m+1}}}{m+1} b k = m + 1 k m + 1 とおくと Δ b k = k m ‾ \Delta b_k=k^{\underline m} Δ b k = k m です。b 0 = 0 b_0=0 b 0 = 0 (k m + 1 ‾ k^{\underline{m+1}} k m + 1 は因数 k k k をもつ)なので、定理 3.2 により ∑ k = 0 n k m ‾ = b n + 1 − b 0 = ( n + 1 ) m + 1 ‾ m + 1 \sum_{k=0}^nk^{\underline m}=b_{n+1}-b_0=\tfrac{(n+1)^{\underline{m+1}}}{m+1} ∑ k = 0 n k m = b n + 1 − b 0 = m + 1 ( n + 1 ) m + 1 です。
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例 3.4 (冪の和を下降階乗冪で求める )
k 2 = k 2 ‾ + k 1 ‾ k^2=k^{\underline2}+k^{\underline1} k 2 = k 2 + k 1 (右辺は k ( k − 1 ) + k k(k-1)+k k ( k − 1 ) + k )なので、∑ k = 0 n k 2 = ( n + 1 ) 3 ‾ 3 + ( n + 1 ) 2 ‾ 2 = ( n + 1 ) n ( n − 1 ) 3 + ( n + 1 ) n 2 = n ( n + 1 ) ( 2 n + 1 ) 6 \sum_{k=0}^nk^2=\tfrac{(n+1)^{\underline3}}3+\tfrac{(n+1)^{\underline2}}2=\tfrac{(n+1)n(n-1)}3+\tfrac{(n+1)n}2=\tfrac{n(n+1)(2n+1)}6 ∑ k = 0 n k 2 = 3 ( n + 1 ) 3 + 2 ( n + 1 ) 2 = 3 ( n + 1 ) n ( n − 1 ) + 2 ( n + 1 ) n = 6 n ( n + 1 ) ( 2 n + 1 ) 。k 3 = k 3 ‾ + 3 k 2 ‾ + k 1 ‾ k^3=k^{\underline3}+3k^{\underline2}+k^{\underline1} k 3 = k 3 + 3 k 2 + k 1 (右辺を展開すると k 3 − 3 k 2 + 2 k + 3 k 2 − 3 k + k k^3-3k^2+2k+3k^2-3k+k k 3 − 3 k 2 + 2 k + 3 k 2 − 3 k + k )なので ∑ k = 0 n k 3 = ( n + 1 ) 4 ‾ 4 + ( n + 1 ) 3 ‾ + ( n + 1 ) 2 ‾ 2 = ( n + 1 ) n 12 ( 3 ( n − 1 ) ( n − 2 ) + 12 ( n − 1 ) + 6 ) = n 2 ( n + 1 ) 2 4 \sum_{k=0}^nk^3=\tfrac{(n+1)^{\underline4}}4+(n+1)^{\underline3}+\tfrac{(n+1)^{\underline2}}2=\tfrac{(n+1)n}{12}\bigl(3(n-1)(n-2)+12(n-1)+6\bigr)=\tfrac{n^2(n+1)^2}4 ∑ k = 0 n k 3 = 4 ( n + 1 ) 4 + ( n + 1 ) 3 + 2 ( n + 1 ) 2 = 12 ( n + 1 ) n ( 3 ( n − 1 ) ( n − 2 ) + 12 ( n − 1 ) + 6 ) = 4 n 2 ( n + 1 ) 2 。このように、帰納法では「確かめる」だけだった公式を、導く ことができます。係数 1 , 1 1,1 1 , 1 や 1 , 3 , 1 1,3,1 1 , 3 , 1 は、k m k^m k m を下降階乗冪で展開する係数(第 2 種 Stirling 数)です。
次の定理のねらいは、高校の「階差数列の和をとって一般項を求める」方法を、階差の階差(2 階の階差)、その階差と続けて、数列の第 n n n 項を「最初の項での階差」だけで書き表すことです。たとえば 1 , 4 , 9 , 16 , … 1,4,9,16,\dots 1 , 4 , 9 , 16 , … では、最初の項での 0 階・1 階・2 階の階差は 1 , 3 , 2 1,3,2 1 , 3 , 2 で、第 3 項は 1 + 2 ⋅ 3 + 1 ⋅ 2 = 9 1+2\cdot3+1\cdot2=9 1 + 2 ⋅ 3 + 1 ⋅ 2 = 9 と、二項係数 1 , 2 , 1 1,2,1 1 , 2 , 1 を重みにして復元できます。
定理 3.5 (Newton の前進差分公式(階差数列の一般化) ) ✓
任意の数列 ( a k ) (a_k) ( a k ) と n ≥ 1 n\ge1 n ≥ 1 について
a n = ∑ j = 0 n − 1 ( n − 1 j ) ( Δ j a ) 1 . a_n=\sum_{j=0}^{n-1}\binom{n-1}{j}\,(\Delta^ja)_1. a n = j = 0 ∑ n − 1 ( j n − 1 ) ( Δ j a ) 1 . とくに n ≥ 2 n\ge2 n ≥ 2 のとき a n = a 1 + ∑ k = 1 n − 1 Δ a k a_n=a_1+\sum_{k=1}^{n-1}\Delta a_k a n = a 1 + ∑ k = 1 n − 1 Δ a k (階差数列の和)である。
証明(定理 3.5) N = n − 1 N=n-1 N = n − 1 とし、「すべての数列 a a a について a N + 1 = ∑ j = 0 N ( N j ) ( Δ j a ) 1 a_{N+1}=\sum_{j=0}^N\binom Nj(\Delta^ja)_1 a N + 1 = ∑ j = 0 N ( j N ) ( Δ j a ) 1 」を N N N に関する帰納法で示します。N = 0 N=0 N = 0 は a 1 = ( Δ 0 a ) 1 a_1=(\Delta^0a)_1 a 1 = ( Δ 0 a ) 1 。N N N で成り立つとします。数列 a k ′ = a k + 1 a'_k=a_{k+1} a k ′ = a k + 1 に帰納法の仮定を使うと a N + 2 = a N + 1 ′ = ∑ j ( N j ) ( Δ j a ′ ) 1 a_{N+2}=a'_{N+1}=\sum_j\binom Nj(\Delta^ja')_1 a N + 2 = a N + 1 ′ = ∑ j ( j N ) ( Δ j a ′ ) 1 。Δ \Delta Δ は 1 つ後ろへのずらしと交換できる(Δ a k ′ = a k + 2 − a k + 1 = ( Δ a ) k + 1 \Delta a'_k=a_{k+2}-a_{k+1}=(\Delta a)_{k+1} Δ a k ′ = a k + 2 − a k + 1 = ( Δ a ) k + 1 )ので、( Δ j a ′ ) 1 = ( Δ j a ) 2 (\Delta^ja')_1=(\Delta^ja)_2 ( Δ j a ′ ) 1 = ( Δ j a ) 2 で、これは ( Δ j a ) 1 + ( Δ j + 1 a ) 1 (\Delta^ja)_1+(\Delta^{j+1}a)_1 ( Δ j a ) 1 + ( Δ j + 1 a ) 1 に等しい(Δ \Delta Δ の定義)。したがって、
a N + 2 = ∑ j = 0 N ( N j ) ( Δ j a ) 1 + ∑ j = 0 N ( N j ) ( Δ j + 1 a ) 1 = ∑ j = 0 N + 1 ( ( N j ) + ( N j − 1 ) ) ( Δ j a ) 1 , a_{N+2}=\sum_{j=0}^N\binom Nj(\Delta^ja)_1+\sum_{j=0}^N\binom Nj(\Delta^{j+1}a)_1=\sum_{j=0}^{N+1}\Bigl(\binom Nj+\binom N{j-1}\Bigr)(\Delta^ja)_1, a N + 2 = j = 0 ∑ N ( j N ) ( Δ j a ) 1 + j = 0 ∑ N ( j N ) ( Δ j + 1 a ) 1 = j = 0 ∑ N + 1 ( ( j N ) + ( j − 1 N ) ) ( Δ j a ) 1 , パスカルの関係(パスカルの三角形(命題 7.2)[数え上げと母関数] )により ( N j ) + ( N j − 1 ) = ( N + 1 j ) \binom Nj+\binom N{j-1}=\binom{N+1}j ( j N ) + ( j − 1 N ) = ( j N + 1 ) 。後半の主張は、定理 3.2 を m = 1 m=1 m = 1 、n − 1 n-1 n − 1 について使うと ∑ k = 1 n − 1 Δ a k = a n − a 1 \sum_{k=1}^{n-1}\Delta a_k=a_n-a_1 ∑ k = 1 n − 1 Δ a k = a n − a 1 となることから従います。
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次の命題は、「階差をとるたびに多項式の次数が 1 つ下がる」ことを述べています。たとえば k 2 k^2 k 2 の階差は ( k + 1 ) 2 − k 2 = 2 k + 1 (k+1)^2-k^2=2k+1 ( k + 1 ) 2 − k 2 = 2 k + 1 で 1 次式になり、最高次の係数は 1 1 1 から 2 2 2 倍の 2 2 2 になります。k 3 k^3 k 3 なら階差は 3 k 2 + 3 k + 1 3k^2+3k+1 3 k 2 + 3 k + 1 で、最高次の係数は 3 倍です。これを繰り返して、階差が一定になる回数から次数が分かる、という流れです。
命題 3.6 (階差と多項式の次数 ) ✓
a k = f ( k ) a_k=f(k) a k = f ( k ) が p p p 次多項式(p ≥ 1 p\ge1 p ≥ 1 )なら、Δ a k \Delta a_k Δ a k は p − 1 p-1 p − 1 次多項式で、最高次の係数は p p p 倍になる。したがって Δ p a \Delta^{p}a Δ p a は定数 p ! ⋅ c p!\cdot c p ! ⋅ c (c c c は f f f の最高次の係数)、Δ p + 1 a = 0 \Delta^{p+1}a=0 Δ p + 1 a = 0 。
逆に、すべての k k k で Δ p + 1 a k = 0 \Delta^{p+1}a_k=0 Δ p + 1 a k = 0 ならば、a n = ∑ j = 0 p ( n − 1 j ) ( Δ j a ) 1 a_n=\sum_{j=0}^p\binom{n-1}j(\Delta^ja)_1 a n = ∑ j = 0 p ( j n − 1 ) ( Δ j a ) 1 は n n n の p p p 次以下の多項式である。
証明(命題 3.6) (1) ( k + 1 ) m − k m = ∑ i = 0 m − 1 ( m i ) k i (k+1)^m-k^m=\sum_{i=0}^{m-1}\binom mik^i ( k + 1 ) m − k m = ∑ i = 0 m − 1 ( i m ) k i (二項定理 二項定理(定理 7.3)[数え上げと母関数] )は m − 1 m-1 m − 1 次で、最高次の係数は m m m 。f ( k ) = ∑ c m k m f(k)=\sum c_mk^m f ( k ) = ∑ c m k m の階差では、最高次 c p k p c_pk^p c p k p から c p p k p − 1 c_p\,p\,k^{p-1} c p p k p − 1 が出て、低次の項は次数 p − 2 p-2 p − 2 以下にしか寄与しません。帰納法で Δ p a = p ! c p \Delta^pa=p!\,c_p Δ p a = p ! c p 。(2) 定理 3.5 で j > p j>p j > p の項が消えます。( n − 1 j ) = ( n − 1 ) ( n − 2 ) ⋯ ( n − j ) j ! \binom{n-1}j=\tfrac{(n-1)(n-2)\cdots(n-j)}{j!} ( j n − 1 ) = j ! ( n − 1 ) ( n − 2 ) ⋯ ( n − j ) は n n n の j j j 次多項式です。
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例 3.7 (階差の表から一般項を読む )
1 , 4 , 9 , 16 , 25 , … 1,4,9,16,25,\dots 1 , 4 , 9 , 16 , 25 , … の階差は 3 , 5 , 7 , 9 3,5,7,9 3 , 5 , 7 , 9 、2 階の階差は 2 , 2 , 2 2,2,2 2 , 2 , 2 で一定です。ここでは、すべての k k k で Δ 3 a k = 0 \Delta^3a_k=0 Δ 3 a k = 0 となることが何らかの形で保証されているとします(有限個の項の観察だけでは、§4 で述べたとおり推定にとどまります)。このとき 命題 3.6 (2) により a n a_n a n は 2 次以下の式で、定理 3.5 から a n = 1 + 3 ( n − 1 1 ) + 2 ( n − 1 2 ) = 1 + 3 ( n − 1 ) + ( n − 1 ) ( n − 2 ) = n 2 a_n=1+3\binom{n-1}1+2\binom{n-1}2=1+3(n-1)+(n-1)(n-2)=n^2 a n = 1 + 3 ( 1 n − 1 ) + 2 ( 2 n − 1 ) = 1 + 3 ( n − 1 ) + ( n − 1 ) ( n − 2 ) = n 2 。階差数列の「∑ \sum ∑ をとる」という高校の定石は、この公式の第 2 項までに対応します。
帰納法は、公式が与えられた後 でそれを確かめる方法です。公式を見つける段階の「推定」は、小さい n n n の観察に基づくので、証明ではありません。有名な反例があります。
例 4.1 (観察は証明ではない:Euler の多項式 )
f ( n ) = n 2 + n + 41 f(n)=n^2+n+41 f ( n ) = n 2 + n + 41 は、n = 0 , 1 , … , 39 n=0,1,\dots,39 n = 0 , 1 , … , 39 のすべてで素数になります(n = 0 , 1 , 2 , 3 n=0,1,2,3 n = 0 , 1 , 2 , 3 で 41 , 43 , 47 , 53 41,43,47,53 41 , 43 , 47 , 53 )。しかし n = 40 n=40 n = 40 では f ( 40 ) = 1600 + 40 + 41 = 1681 = 41 2 f(40)=1600+40+41=1681=41^2 f ( 40 ) = 1600 + 40 + 41 = 1681 = 4 1 2 で合成数です。40 回確かめても、「すべての n n n で素数」とは言えません。数列の規則性を推定したら、帰納法(数学的帰納法の原理(定理 3.2)[証明の技術] )か、この記事の差分の方法で証明します。
例 4.2 (推定と帰納法による証明 )
a 1 = 1 a_1=1 a 1 = 1 、a n + 1 = a n + 2 n + 1 a_{n+1}=a_n+2n+1 a n + 1 = a n + 2 n + 1 で定まる数列の一般項を推定します。a 2 = 4 a_2=4 a 2 = 4 、a 3 = 9 a_3=9 a 3 = 9 、a 4 = 16 a_4=16 a 4 = 16 から a n = n 2 a_n=n^2 a n = n 2 と推定します。帰納法で、a 1 = 1 = 1 2 a_1=1=1^2 a 1 = 1 = 1 2 。a n = n 2 a_n=n^2 a n = n 2 と仮定すると a n + 1 = n 2 + 2 n + 1 = ( n + 1 ) 2 a_{n+1}=n^2+2n+1=(n+1)^2 a n + 1 = n 2 + 2 n + 1 = ( n + 1 ) 2 。これは 定理 3.2 で a n = a 1 + ∑ k = 1 n − 1 ( 2 k + 1 ) = 1 + ( n − 1 ) n + ( n − 1 ) = n 2 a_n=a_1+\sum_{k=1}^{n-1}(2k+1)=1+(n-1)n+(n-1)=n^2 a n = a 1 + ∑ k = 1 n − 1 ( 2 k + 1 ) = 1 + ( n − 1 ) n + ( n − 1 ) = n 2 と導くことと同じです。帰納法は確かめ、和分は導きます。
例 4.3 (群数列 )
自然数を「第 k k k 群に k k k 個」で 1 ∣ 2 , 3 ∣ 4 , 5 , 6 ∣ 7 , 8 , 9 , 10 ∣ ⋯ 1\,|\,2,3\,|\,4,5,6\,|\,7,8,9,10\,|\cdots 1 ∣ 2 , 3 ∣ 4 , 5 , 6 ∣ 7 , 8 , 9 , 10 ∣ ⋯ と分けます。第 k k k 群の最初の数は、それより前の群の項数 ∑ i = 1 k − 1 i = k ( k − 1 ) 2 \sum_{i=1}^{k-1}i=\tfrac{k(k-1)}2 ∑ i = 1 k − 1 i = 2 k ( k − 1 ) の次なので k ( k − 1 ) 2 + 1 \tfrac{k(k-1)}2+1 2 k ( k − 1 ) + 1 、第 k k k 群の最後の数は k ( k + 1 ) 2 \tfrac{k(k+1)}2 2 k ( k + 1 ) (命題 2.3 )です。第 k k k 群の和は、等差数列の和(初項 k ( k − 1 ) 2 + 1 \tfrac{k(k-1)}2+1 2 k ( k − 1 ) + 1 、項数 k k k )で k ( k 2 + 1 ) 2 \tfrac{k(k^2+1)}2 2 k ( k 2 + 1 ) となります。
次の命題の方針は、等差数列の和の公式から 2 N 2N 2 N を 2 つの整数の積 k ⋅ m k\cdot m k ⋅ m に分け、その 2 つの偶奇が必ず異なることに注目して、約数と対応づけることです。たとえば N = 15 N=15 N = 15 では 2 N = 30 2N=30 2 N = 30 で、項数 k = 2 k=2 k = 2 のとき m = 15 m=15 m = 15 となり、a = 15 − 2 + 1 2 = 7 a=\tfrac{15-2+1}2=7 a = 2 15 − 2 + 1 = 7 から 7 + 8 7+8 7 + 8 が得られます。
命題 5.1 (連続する正の整数の和としての表し方 ) ✓
正の整数 N N N を、1 個以上の連続する正の整数の和 N = a + ( a + 1 ) + ⋯ + ( a + k − 1 ) N=a+(a+1)+\cdots+(a+k-1) N = a + ( a + 1 ) + ⋯ + ( a + k − 1 ) (a , k ≥ 1 a,k\ge1 a , k ≥ 1 )として表す方法の数は、N N N の奇数の約数の個数に等しい。
証明(命題 5.1) 命題 2.3 により右辺は k ( 2 a + k − 1 ) 2 \tfrac{k(2a+k-1)}2 2 k ( 2 a + k − 1 ) なので、条件は 2 N = k m 2N=k\,m 2 N = k m 、m = 2 a + k − 1 m=2a+k-1 m = 2 a + k − 1 と書けます。m − k = 2 a − 1 m-k=2a-1 m − k = 2 a − 1 は奇数なので k , m k,m k , m は偶奇が異なり、m > k m>k m > k 。逆に 2 N = k m 2N=km 2 N = k m で k < m k<m k < m 、k , m k,m k , m の偶奇が異なるなら、a = m − k + 1 2 a=\tfrac{m-k+1}2 a = 2 m − k + 1 は正の整数で k k k 個の和が N N N になります。したがって表し方は、2 N = k m 2N=km 2 N = k m 、k < m k<m k < m 、偶奇が異なる分解の個数です。偶奇が異なる分解では、一方が奇数で他方が偶数です。N = 2 e N ′ N=2^eN' N = 2 e N ′ (N ′ N' N ′ は奇数)とすると、奇数のほうの因子は N ′ N' N ′ の約数 d d d で、偶数のほうは 2 e + 1 N ′ / d 2^{e+1}N'/d 2 e + 1 N ′ / d に決まります。したがって偶奇の異なる非順序対は N ′ N' N ′ の約数(すなわち N N N の奇数の約数)d d d と 1 対 1 に対応し、k < m k<m k < m の順序は各対でちょうど 1 通りです。
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たとえば N = 15 N=15 N = 15 の奇数の約数は 1 , 3 , 5 , 15 1,3,5,15 1 , 3 , 5 , 15 の 4 個で、15 15 15 、7 + 8 7+8 7 + 8 、4 + 5 + 6 4+5+6 4 + 5 + 6 、1 + 2 + 3 + 4 + 5 1+2+3+4+5 1 + 2 + 3 + 4 + 5 の 4 通りです。N = 16 = 2 4 N=16=2^4 N = 16 = 2 4 は奇数の約数が 1 1 1 だけで、16 16 16 自身以外の表し方がありません。約数の個数を数える公式は 約数の個数(命題 5.5)[整除と素因数分解] です。
命題 5.2 (元利均等返済 ) ✓
元金 P P P を月利 r > 0 r>0 r > 0 で借り、毎月末に一定額 x x x ずつ n n n 回で完済する(利息は月初の残高に対して月末に付く)。このとき
x = P r ( 1 + r ) n ( 1 + r ) n − 1 . x=\frac{P\,r\,(1+r)^n}{(1+r)^n-1}. x = ( 1 + r ) n − 1 P r ( 1 + r ) n .
証明(命題 5.2) 第 k k k 月末の返済直後の残高を b k b_k b k とすると、b 0 = P b_0=P b 0 = P 、b k = ( 1 + r ) b k − 1 − x b_k=(1+r)b_{k-1}-x b k = ( 1 + r ) b k − 1 − x 。この漸化式から b k = ( 1 + r ) k P − x ∑ i = 0 k − 1 ( 1 + r ) i b_k=(1+r)^kP-x\sum_{i=0}^{k-1}(1+r)^i b k = ( 1 + r ) k P − x ∑ i = 0 k − 1 ( 1 + r ) i が帰納法で従います(b k b_k b k の式に ( 1 + r ) (1+r) ( 1 + r ) をかけて x x x を引く)。命題 2.4 により ∑ i = 0 n − 1 ( 1 + r ) i = ( 1 + r ) n − 1 r \sum_{i=0}^{n-1}(1+r)^i=\tfrac{(1+r)^n-1}{r} ∑ i = 0 n − 1 ( 1 + r ) i = r ( 1 + r ) n − 1 なので、完済 b n = 0 b_n=0 b n = 0 の条件は ( 1 + r ) n P = x ( 1 + r ) n − 1 r (1+r)^nP=x\tfrac{(1+r)^n-1}r ( 1 + r ) n P = x r ( 1 + r ) n − 1 です。( 1 + r ) n − 1 ≠ 0 (1+r)^n-1\ne0 ( 1 + r ) n − 1 = 0 で x x x について解きます。
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例 5.3 (返済額の計算例 )
P = 3,000,000 P=3{,}000{,}000 P = 3 , 000 , 000 円、月利 r = 1 % r=1\% r = 1% (0.01 0.01 0.01 )、n = 12 n=12 n = 12 回なら ( 1.01 ) 12 ≈ 1.126825 (1.01)^{12}\approx1.126825 ( 1.01 ) 12 ≈ 1.126825 で x ≈ 30000 × 1.126825 0.126825 ≈ 266,546 x\approx\tfrac{30000\times1.126825}{0.126825}\approx266{,}546 x ≈ 0.126825 30000 × 1.126825 ≈ 266 , 546 円。総返済額は約 3,198,556 3{,}198{,}556 3 , 198 , 556 円で、利息は約 198,556 198{,}556 198 , 556 円です(実際の住宅ローンの金利は年利で表示され、月利への換算は契約により異なります)。
差分と和分は、解析学の微分と積分の離散版です。連続な世界では x m x^m x m 、離散の世界では下降階乗冪 k m ‾ k^{\underline m} k m が「微分で次数が 1 つ下がる」基底で、Taylor 展開の離散版が Newton の前進差分公式です。級数 (無限和)の収束の議論は微分積分学(calculus)の級数の章へ、数え上げ(( n k ) \binom nk ( k n ) や Stirling 数)は組合せ論(combinatorics)の差分法と母関数へ続きます。差分方程式(漸化式)としての数列は、次の章 漸化式と母関数 と常微分方程式(ode)の定数係数線形方程式の離散版です。
演習 7.1 易
次の 2 つの和を求めよ。(1) ∑ k = 1 10 ( 3 k + 2 ) \displaystyle\sum_{k=1}^{10}(3k+2) k = 1 ∑ 10 ( 3 k + 2 ) (2) ∑ k = 1 6 2 ⋅ 3 k − 1 \displaystyle\sum_{k=1}^{6}2\cdot3^{k-1} k = 1 ∑ 6 2 ⋅ 3 k − 1
解答 等差数列(初項 5 5 5 、公差 3 3 3 、項数 10 10 10 )の和は 命題 2.3 により 10 ( 5 + 32 ) 2 = 185 \tfrac{10(5+32)}2=185 2 10 ( 5 + 32 ) = 185 。等比数列(初項 2 2 2 、公比 3 3 3 、項数 6 6 6 )の和は 命題 2.4 により 2 ( 3 6 − 1 ) 3 − 1 = 728 \tfrac{2(3^6-1)}{3-1}=728 3 − 1 2 ( 3 6 − 1 ) = 728 。
演習 7.2 標準
∑ k = 1 n 1 k ( k + 1 ) \displaystyle\sum_{k=1}^n\frac1{k(k+1)} k = 1 ∑ n k ( k + 1 ) 1 を、定理 3.2 を使って求めよ。
解答 b k = − 1 k b_k=-\tfrac1k b k = − k 1 とおくと Δ b k = − 1 k + 1 + 1 k = 1 k ( k + 1 ) \Delta b_k=-\tfrac1{k+1}+\tfrac1k=\tfrac1{k(k+1)} Δ b k = − k + 1 1 + k 1 = k ( k + 1 ) 1 。よって ∑ k = 1 n 1 k ( k + 1 ) = b n + 1 − b 1 = 1 − 1 n + 1 = n n + 1 \sum_{k=1}^n\tfrac1{k(k+1)}=b_{n+1}-b_1=1-\tfrac1{n+1}=\tfrac n{n+1} ∑ k = 1 n k ( k + 1 ) 1 = b n + 1 − b 1 = 1 − n + 1 1 = n + 1 n 。
演習 7.3 標準
∑ k = 1 n k ( k + 1 ) ( k + 2 ) \displaystyle\sum_{k=1}^nk(k+1)(k+2) k = 1 ∑ n k ( k + 1 ) ( k + 2 ) を求めよ。
解答 k ( k + 1 ) ( k + 2 ) = ( k + 2 ) 3 ‾ k(k+1)(k+2)=(k+2)^{\underline3} k ( k + 1 ) ( k + 2 ) = ( k + 2 ) 3 (( k + 2 ) ( k + 1 ) k (k+2)(k+1)k ( k + 2 ) ( k + 1 ) k )。j = k + 2 j=k+2 j = k + 2 とおくと ∑ k = 1 n ( k + 2 ) 3 ‾ = ∑ j = 3 n + 2 j 3 ‾ = ∑ j = 0 n + 2 j 3 ‾ \sum_{k=1}^n(k+2)^{\underline3}=\sum_{j=3}^{n+2}j^{\underline3}=\sum_{j=0}^{n+2}j^{\underline3} ∑ k = 1 n ( k + 2 ) 3 = ∑ j = 3 n + 2 j 3 = ∑ j = 0 n + 2 j 3 (j = 0 , 1 , 2 j=0,1,2 j = 0 , 1 , 2 では j 3 ‾ = 0 j^{\underline3}=0 j 3 = 0 )。命題 3.3 により ( n + 3 ) 4 ‾ 4 = ( n + 3 ) ( n + 2 ) ( n + 1 ) n 4 \tfrac{(n+3)^{\underline4}}4=\tfrac{(n+3)(n+2)(n+1)n}4 4 ( n + 3 ) 4 = 4 ( n + 3 ) ( n + 2 ) ( n + 1 ) n 。n = 1 n=1 n = 1 なら 4 ⋅ 3 ⋅ 2 ⋅ 1 4 = 6 = 1 ⋅ 2 ⋅ 3 \tfrac{4\cdot3\cdot2\cdot1}4=6=1\cdot2\cdot3 4 4 ⋅ 3 ⋅ 2 ⋅ 1 = 6 = 1 ⋅ 2 ⋅ 3 で一致。
演習 7.4 標準
45 45 45 を連続する正の整数の和として表す方法は何通りあるか。すべて挙げよ。
解答 45 = 3 2 ⋅ 5 45=3^2\cdot5 45 = 3 2 ⋅ 5 で奇数の約数は 1 , 3 , 5 , 9 , 15 , 45 1,3,5,9,15,45 1 , 3 , 5 , 9 , 15 , 45 の 6 個なので、命題 5.1 により 6 通り。k = 1 k=1 k = 1 :45 45 45 。k = 2 k=2 k = 2 :22 + 23 22+23 22 + 23 。k = 3 k=3 k = 3 :14 + 15 + 16 14+15+16 14 + 15 + 16 。k = 5 k=5 k = 5 :7 + 8 + 9 + 10 + 11 7+8+9+10+11 7 + 8 + 9 + 10 + 11 。k = 6 k=6 k = 6 :5 + 6 + 7 + 8 + 9 + 10 5+6+7+8+9+10 5 + 6 + 7 + 8 + 9 + 10 。k = 9 k=9 k = 9 :1 + 2 + ⋯ + 9 1+2+\cdots+9 1 + 2 + ⋯ + 9 。検算:2 ⋅ 45 = 90 = k ⋅ m 2\cdot45=90=k\cdot m 2 ⋅ 45 = 90 = k ⋅ m で ( k , m ) = ( 1 , 90 ) , ( 2 , 45 ) , ( 3 , 30 ) , ( 5 , 18 ) , ( 6 , 15 ) , ( 9 , 10 ) (k,m)=(1,90),(2,45),(3,30),(5,18),(6,15),(9,10) ( k , m ) = ( 1 , 90 ) , ( 2 , 45 ) , ( 3 , 30 ) , ( 5 , 18 ) , ( 6 , 15 ) , ( 9 , 10 ) の 6 組。
Ronald L. Graham, Donald E. Knuth, Oren Patashnik, Concrete Mathematics , 2nd ed., Addison-Wesley, 1994 — Chapter 2(和)、Chapter 5(二項係数と差分)。
杉浦光夫『解析入門 I』東京大学出版会、1980 — 数列と級数に関する節。
文部科学省『高等学校学習指導要領(平成 30 年告示)解説 数学編 理数編』— 数学 B「数列」。
松坂和夫『集合・位相入門』岩波書店、1968 — 第 1 章(数学的帰納法に関する節)。