Фрагмент для ознакомления
2
Введение
Основы метода производящих функций были заложены еще в 1750-х годах в трудах Эйлера. Дальнейшее развитие этот метод получил в трудах Лапласа и Ньютона. В настоящее время производящие функции широко используются в самых разных, зачастую не очень связанных друг с другом, отраслях знаний.
В их число входят комбинаторика, теория вероятностей, теория графов, дискретная математика и другие.
Основная идея заключается в придании аналитического вида наборам данных конечных или бесконечных последовательностей и применения развитых средств математического анализа к изучению их свойств.
Наиболее эффективно метод производящих функций зарекомендовал себя при решении задач комбинаторики. Такие задачи связаны с поиском комбинаций из конечного множества элементов. В том же строю находятся и задачи раскраски графов, поиска деревьев графа. Число элементов множества определяет сложность задачи.
Решение задач перебора элементов множества связана с изучением свойств числовых последовательностей. Представление числовых последовательностей в виде аналитических функций действительного или мнимого аргумента лежит в основе метода производящих функций, что позволяет применить к ним мощный, хорошо отработанный аппарат функционального анализа. И решение задач зачастую оказывается более простым и изящным.
В теории вероятностей приходится иметь дело с некоторым конечным набором событий. И здесь метод производящих функций упрощает нахождение вероятностных характеристик, в первую очередь математического ожидания и дисперсии, а также облегчает доказательство ряда предельных теорем наряду с близким методом характеристических функций.
Целью работы является изучение метода производящих функций, определение областей применимости метода, определение свойств производящих функций и разработка примеров применения метода производящих функций в различных областях математики.
Работа состоит из введения, двух глав и заключения.
В первой главе приводятся теоретические основы метода производящих функций, даны определения производящих функций, исследованы области применения производящих функций, приводятся основные их свойства.
Во второй главе приводится таблица основных производящих функций, а также применение производящих функций в комбинаторике, выводе рекуррентных соотношений, использование производящих функций в теории вероятностей и теории графов.
Теоретические основы метода производящих функций
Определение и области применения производящих функций
Существуют различные виды определения производящей функции, но наиболее общим является представление в виде степенного ряда некой формальной переменной:
G(z)=∑_(n=0)^∞▒〖g_n z^n 〗=g_0+g_1 z+g_2 z^2+g_3 z^3+⋯ (1.1)
Формальная переменная обозначается различными буквами z, x, s, t.
Коэффициенты ряда gn представляют собой члены последовательности {gn}.
В теории вероятностей коэффициенты ряда соответствуют вероятностям наступления событий.
В зависимости от обстоятельств формальная переменная может трактоваться как принимающая действительные, так и комплексные значения.
Наряду с определением производящей функции (1.1) применяется и, так называемая, экспоненциальная производящая функция
G(z)=∑_(n=0)^∞▒(g_n z^n)/n!=g_0+g_1 z+g_2/2 z^2+g_3/6 z^3+⋯ (1.2)
Такое представление позволяет трактовать ее как обобщенный ряд Тейлора. Зачастую это позволяет рассматривать ее как аналитическую функцию и изучать свойства последовательности на основе теории аналитических функций. Однако, в общем случае, это не является обязательным условием.
В теории вероятностей коэффициенты ряда представляют собой вероятности несовместных событий, и производящая функция может трактоваться как математическое ожидание функции формальной переменной
G(z)=E(z^r )=∑_(r=0)^∞▒〖p_r z^r 〗, (1.3)
где Е() – символ математического ожидания,
рr – функция вероятности переменной r.
Использование производящих функций упрощает решение комбинаторных задач, помогает в доказательстве тождеств, позволяет выводить рекуррентные соотношения, находить параметры вероятностных характеристик случайных процессов, решать задачи раскраски графов.
Свойства производящих функций
Производящие функции считаются равными в том случае, когда равны между собой все коэффициенты ряда у совпадающих степеней фиктивной переменной.
Умножение производящей функции на постоянный коэффициент и суммирование (вычитание) двух или большего числа производящих функций приводит к суммированию (вычитанию) соответствующих членов ряда, т.е. образует линейную комбинацию:
(1.4)
К производящей функции применима операция дифференцирования: (1.5)
Дифференцированием производящей функции ряда , получим ряд
, (1.6)
Это означает, что производящей функцией последовательности является функция с коэффициентами .
Если продифференцировать раз функцию , получим
.
После деления на получим производящую функцию для ряда
. (1.7)
Сдвиг членов последовательности на одну позицию вправо с вставкой нулевого элемента соответствует умножению производящей функции на t. Так если , то для производящей функции t∙A(t) соответствует ряд .
Используя это правило, можем найти, что производящей функцией последовательности (0, 1, 2, …, , …) является функция : с коэффициентами . (1.8)
Интегрированию производящей функции соответствует формула: (1.9)
Примером использования соотношения (1.9) может служить нахождение суммы . По известному соотношению для бинома Ньютона
. (1.10)
Числа называют биномиальными коэффициентами. При из (1.10) получим:
. (1.11)
Соотношение (1.11) по определению показывает, что функция является производящей для последовательности биномиальных коэффициентов .
Путем интегрирования левой части равенства (1.11), найдем
Фрагмент для ознакомления
3
Список использованной литературы
1. Ахо А., Хопкрофт Дж., Ульман Дж. Построение и анализ вычислительных алгоритмов. — М.: Мир, 1979.
2. В. В. Белов, Е. М. Воробьев, В. Е. Шаталов, Теория графов, «Высшая школа», М., 1976.
3. Грэхем Р., Кнут Д., Паташник О. Конкретная математика. М.: Мир, 1998. 704 с.
4. Гудман С., Хидетниеми С. Введение в разработку и анализ алгоритмов. — М.: Мир, 1981.
5. Гэри М., Джонсон Д. Вычислительные машины и труднорешаемые задачи. — М.: Мир, 1982.
6. Калужнин Л.А. Введение в общую алгебру. М.: Наука, 1973. 448 с.
7. Кнут Д. Искусство программирование для ЭВМ, тт.1–3. — М.: Мир, 1976–1978.
8. Курош А.Г. Курс высшей алгебры. М.: Наука, 1968. 438 с.
9. Ландо С.К. Комбинаторика. М.: Изд. Независимого моск. ун-та, 1994. 78 с.
10. Липский В. Комбинаторика для программистов. — М.: Мир, 1988.
11. М. Холл, Комбінаторика (пер. с англ.).
12. Н. Я. Виленкин, Комбинаторика, «Наука», М., 1969.
13. О. Оре, Графы и их приложения, «Мир», 1965.
14. О. Оре, Теория графов (пер. с англ.), «Наука», 1968.
15. Рейнгольд Э., Нивергельт Ю., Део Н. Комбинаторные алгоритмы. Теория и
16. Сильвестров В.В. Степенные ряды и их приложения // Соросовский Образовательный Журнал. 1998. ╧ 10. С. 124-127.
17. Стенли Р. Перечислительная комбинаторика. М.: Мир, 1990. 440 с.
18. Схрейвер А. Теория линейного и целочисленного программирования. — М.: Мир, 1991.
19. Ху Т. Целочисленное программирование и потоки в сетях. — М.: Мир, 1973.
20. Ху Т. Ч., Шинг М. Т. Комбинаторные алгоритмы. — Н. Новгород: Изд-во ННГУ,2004.
21. Шевченко В.Н. Качественные вопросы целочисленного программирования. — М.: Наука, 1995.
22. Шевченко В.Н., Золотых Н.Ю. Линейное и целочисленное линейное программирование. — Нижний Новгород, изд-во ННГУ, 2005.
23. Яблонский С.В. Введение в дискретную математику. — М.: Наука, 1981.