Bernoulli多項式

同義語:ベルヌーイ多項式Bernoulli polynomialBernoulli polynomials

概要

Bernoulli多項式(Bernoulli polynomials)とは、$te^{xt}/(e^t-1)=\sum_nB_n(x)t^n/n!$ の係数として定まる有理数係数の多項式 $B_n(x)$ のことで、$B_n(0)$ が Bernoulli 数 $B_n$ である。差分 $B_n(x+1)-B_n(x)=nx^{n-1}$、微分 $B_n'=nB_{n-1}$、$\int_0^1B_n=0$($n\ge1$)をみたし、後の 2 つと $B_0=1$ で一意に決まる。差分の式から冪の和の Faulhaber の公式が従う。周期的に延ばした $B_n$($n\ge1$)の $k$ 番目($k\ne0$)の Fourier 係数は $-n!/(2\pi ik)^n$ で、$\zeta(2m)$ の値や Euler–Maclaurin の公式の誤差の評価に使われる。

$$\newcommand{C}[0]{\mathbb{C}} \newcommand{div}[0]{\mathbin{÷}} \newcommand{N}[0]{\mathbb{N}} \newcommand{Q}[0]{\mathbb{Q}} \newcommand{R}[0]{\mathbb{R}} \newcommand{Z}[0]{\mathbb{Z}} $$

前提知識: Bernoulli数, 形式的冪級数, Fourier級数, Rolleの定理

Bernoulli多項式(Bernoulli polynomials)とは、
$$ \frac{te^{xt}}{e^t-1}=\sum_{n=0}^{\infty}B_n(x)\frac{t^n}{n!} $$
の係数として定まる有理数係数の多項式 $B_n(x)$ のことである。$x=0$ とおくと Bernoulli数 $B_n=B_n(0)$ に戻り、$B_n(x)=\sum_k\binom nkB_kx^{n-k}$ と Bernoulli 数で書ける。
Bernoulli 多項式の基本的な性質は 2 つの式にまとまる。差分 $B_n(x+1)-B_n(x)=nx^{n-1}$ と、微分 $B_n'(x)=nB_{n-1}(x)$ である。前者から冪の和 $\sum_{k=0}^{N-1}k^m$ が $B_{m+1}$ の値の差として求まり(Faulhaber の公式)、後者と $\int_0^1B_n=0$($n\ge1$)、$B_0=1$ を合わせると $B_n$ はただ 1 通りに決まる。区間 $[0,1)$ の上の $B_n$ を周期 $1$ で延ばした関数は、Euler–Maclaurinの公式 の誤差項に現れ、$n\ge1$ のときその $k$ 番目($k\ne0$)の Fourier 係数は $-n!/(2\pi ik)^n$ という簡単な形をとる。
この記事では、(1) 母関数から基本性質を導き、微分と積分による特徴づけを証明する、(2) 周期的に延ばした Bernoulli 多項式の Fourier 展開を証明し、そこから $\lvert B_{2m}(x)\rvert\le\lvert B_{2m}\rvert$($0\le x\le1$)などを導く、(3) $[0,1]$ の中の零点の個数と位置を決める。Dirichlet 指標で重みをつけた一般化は 一般化Bernoulli数 の記事で扱う。

定義と基本性質

$\mathbb Q[x]$ を係数とする 形式的冪級数 の環 $\mathbb Q[x][\![t]\!]$ で考える。Bernoulli数 の定義により $\beta(t):=\frac t{e^t-1}=\sum_nB_n\frac{t^n}{n!}$ は $\beta(t)(e^t-1)=t$ をみたす冪級数である。$\mathbb Q[x][\![t]\!]$ は整域なので、$0$ でない冪級数を両辺から約してよい。以下 $\frac{te^{xt}}{e^t-1}$ は積 $\beta(t)e^{xt}$ を表す。

Bernoulli多項式

多項式 $B_n(x)\in\mathbb Q[x]$($n\ge0$)を、冪級数の等式
$$ \frac{te^{xt}}{e^t-1}=\sum_{n=0}^{\infty}B_n(x)\frac{t^n}{n!} $$
で定め、Bernoulli 多項式 という。

$t$ の係数として定まるのが多項式であることは、次の命題の 1 から分かる。$\lvert t\rvert<2\pi$ をみたす実数 $t$ と実数 $x$ については、左辺の関数の Taylor 展開と考えてもよい($\sum B_nt^n/n!$ の収束半径は $2\pi$ である。Bernoulli数 の系「符号と大きさ」)。

Bernoulli多項式の基本性質

$n\ge0$ と変数 $x,y$ について次が成り立つ。

  1. (加法公式)$B_n(x+y)=\sum_{k=0}^{n}\binom nkB_k(x)\,y^{n-k}$。特に $B_n(x)=\sum_{k=0}^n\binom nkB_kx^{n-k}$、$B_n(0)=B_n$ で、$B_n(x)$ は最高次の係数が $1$ の $n$ 次多項式である。
  2. (微分)$n\ge1$ なら $B_n'(x)=nB_{n-1}(x)$。
  3. (差分)$n\ge1$ なら $B_n(x+1)-B_n(x)=nx^{n-1}$。特に $n\ge2$ なら $B_n(1)=B_n(0)=B_n$ である。
  4. (積分)$n\ge1$ なら $\int_0^1B_n(x)\,dx=0$。
  5. (対称性)$B_n(1-x)=(-1)^nB_n(x)$。

1.$\beta(t)e^{(x+y)t}=\bigl(\beta(t)e^{xt}\bigr)e^{yt}=\bigl(\sum_kB_k(x)\frac{t^k}{k!}\bigr)\bigl(\sum_jy^j\frac{t^j}{j!}\bigr)$ の $t^n$ の係数に $n!$ を掛ければよい。$x=0$ のとき $\beta(t)e^{0\cdot t}=\beta(t)$ なので $B_k(0)=B_k$ で、続く式は 1 の $x$ と $y$ を $0$ と $x$ にしたものである。$B_0=1$ なので最高次の係数は $1$ である。
2.$e^{xt}=\sum_jx^jt^j/j!$ を $x$ で係数ごとに微分すると $te^{xt}$ になるので、$\frac{\partial}{\partial x}\bigl(\beta(t)e^{xt}\bigr)=t\,\beta(t)e^{xt}=\sum_{n\ge1}nB_{n-1}(x)\frac{t^n}{n!}$ である。係数を比べればよい。
3.$\beta(t)e^{(x+1)t}-\beta(t)e^{xt}=\beta(t)(e^t-1)e^{xt}=te^{xt}=\sum_{n\ge1}nx^{n-1}\frac{t^n}{n!}$ の係数を比べる。$x=0$ とすると $B_n(1)-B_n(0)=n\cdot0^{n-1}$($0^0=1$)で、$n\ge2$ なら右辺は $0$ である。
4.2 により $B_{n+1}(x)/(n+1)$ は $B_n(x)$ の原始関数なので、$\int_0^1B_n=\frac{B_{n+1}(1)-B_{n+1}(0)}{n+1}$ で、$n+1\ge2$ だから 3 により $0$ である。
5.$\beta(-t)=\frac{-t}{e^{-t}-1}=\frac{te^t}{e^t-1}=\beta(t)e^t$ である($\beta(t)e^t(e^{-t}-1)=-\beta(t)(e^t-1)=-t$ と $\beta(-t)(e^{-t}-1)=-t$ を比べて約す)。よって $\beta(t)e^{(1-x)t}=\beta(-t)e^{x(-t)}=\sum_nB_n(x)\frac{(-t)^n}{n!}$ で、係数を比べればよい。$\square$

1〜5 は DLMF24 の式 24.2.4・24.2.5・24.4.12・24.4.34・24.4.1・24.4.3 にあたり、4 は 24.13.1 と 24.4.1 から従う。同じ多項式を Bernoulli 数の漸化式から定め、差分と対称性を示す流儀もある(数列の和と差分 の定義「Bernoulli 数(漸化式による定義)」)。
最初のいくつかを並べる(1 の式による)。

$n$$B_n(x)$
$0$$1$
$1$$x-\frac12$
$2$$x^2-x+\frac16$
$3$$x^3-\frac32x^2+\frac12x=x\bigl(x-\frac12\bigr)(x-1)$
$4$$x^4-2x^3+x^2-\frac1{30}$
$5$$x^5-\frac52x^4+\frac53x^3-\frac16x$

微分と積分による特徴づけ

基本性質の 2 と 4 だけで Bernoulli 多項式は決まる。

微分と平均による特徴づけ

多項式の列 $P_0,P_1,P_2,\dots$ が次の 3 条件をみたすとする。

  • $P_0=1$、
  • $n\ge1$ について $P_n'(x)=nP_{n-1}(x)$、
  • $n\ge1$ について $\int_0^1P_n(x)\,dx=0$。
    このとき、すべての $n$ について $P_n=B_n$ である。

$n$ についての帰納法による。$n=0$ では $P_0=1=B_0$ である。$n\ge1$ で $P_{n-1}=B_{n-1}$ とすると、prop-bp-basic の 2 から $(P_n-B_n)'=n(P_{n-1}-B_{n-1})=0$ なので、$P_n-B_n$ は定数 $c$ である。prop-bp-basic の 4 と仮定から $c=\int_0^1(P_n-B_n)=0$ である。$\square$

例えば $x^n$ の列も最初の 2 条件をみたすが、3 番目をみたさない。$\int_0^1$ の条件が、定数項を決める役割を担っている。

長さ 1 の区間での積分

$n\ge0$ と実数 $x$ について
$$ \int_x^{x+1}B_n(t)\,dt=x^n $$
である。逆に、すべての実数 $x$ で $\int_x^{x+1}P(t)\,dt=x^n$ をみたす多項式 $P$ は $B_n$ だけである。

prop-bp-basic の 2 から左辺は $\frac{B_{n+1}(x+1)-B_{n+1}(x)}{n+1}$ で、3 により $x^n$ である。多項式 $P,\tilde P$ がともにこの式をみたせば、$Q:=P-\tilde P$ について $\int_x^{x+1}Q(t)\,dt=0$ がすべての $x$ で成り立つ。$x$ で微分すると $Q(x+1)-Q(x)=0$ で、多項式 $Q(x)-Q(0)$ はすべての整数を根にもつから $Q$ は定数であり、積分が $0$ なので $Q=0$ である。$\square$

この式は DLMF24 の式 24.13.2 である。

冪の和

差分の式から、連続する整数の冪の和が Bernoulli 多項式の値の差で書ける。

冪の和の公式

整数 $a\le b$、$m\ge0$、実数 $x$ について
$$ \sum_{k=a}^{b-1}(k+x)^m=\frac{B_{m+1}(b+x)-B_{m+1}(a+x)}{m+1} $$
である。特に $a=0$、$b=N$、$x=0$ とすると $\sum_{k=0}^{N-1}k^m=\frac{B_{m+1}(N)-B_{m+1}}{m+1}$ である。

prop-bp-basic の 3 を $n=m+1$、変数 $k+x$ で使うと $(k+x)^m=\frac{B_{m+1}(k+1+x)-B_{m+1}(k+x)}{m+1}$ である。$k=a,\dots,b-1$ について足すと、右辺は隣どうしが打ち消し合う。$\square$

$B_{m+1}(N)$ を prop-bp-basic の 1 で展開すると、$\sum_{k=0}^{N-1}k^m=\frac1{m+1}\sum_{j=0}^{m}\binom{m+1}jB_jN^{m+1-j}$ という Faulhaber の公式になる(数列の和と差分 の定理「Faulhaber の公式」)。

平方の和と 3 乗の和

$m=2$ では $\sum_{k=0}^{N-1}k^2=\frac{B_3(N)-B_3}{3}=\frac{N(N-\frac12)(N-1)}3=\frac{N(N-1)(2N-1)}6$ である($B_3=0$)。$m=3$ では $B_4(N)-B_4=N^4-2N^3+N^2=N^2(N-1)^2$ なので $\sum_{k=0}^{N-1}k^3=\bigl(\frac{N(N-1)}2\bigr)^2$ である。半整数の和も同じ式で求まる:$x=\frac12$ とすると $\sum_{k=0}^{N-1}(k+\frac12)=\frac{B_2(N+\frac12)-B_2(\frac12)}2=\frac{N^2}2$ である。

Fourier 展開

$n\ge0$ について、$\mathbb R$ 上の周期 $1$ の関数 $\widetilde B_n(x):=B_n(x-\lfloor x\rfloor)$ を考える。$[0,1)$ の上では $B_n$ に一致し、Euler–Maclaurinの公式 では周期 Bernoulli 関数 $P_n$ と書かれている関数である。$n\ge2$ なら prop-bp-basic の 3 により $B_n(1)=B_n(0)$ なので $\widetilde B_n$ は連続である。$\widetilde B_1(x)=x-\lfloor x\rfloor-\frac12$ は整数で $\frac12$ から $-\frac12$ へ跳ぶのこぎり波である。

周期的に延ばした Bernoulli 多項式の Fourier 展開

$n\ge1$ とする。

  1. 整数 $k$ について $\int_0^1B_n(x)e^{-2\pi ikx}\,dx$ は、$k=0$ なら $0$、$k\ne0$ なら $-\dfrac{n!}{(2\pi ik)^n}$ である。
  2. $n\ge2$ ならすべての実数 $x$ について、$n=1$ なら整数でない実数 $x$ について
    $$ \widetilde B_n(x)=-\frac{n!}{(2\pi i)^n}\lim_{K\to\infty}\sum_{0<\lvert k\rvert\le K}\frac{e^{2\pi ikx}}{k^n} $$
    が成り立つ。$n\ge2$ では右辺の級数は絶対収束する。$n=1$ で $x$ が整数のとき、右辺は $0$ である。
  3. 実数の形では、$m\ge1$ と $0\le x\le1$ について、また $m=0$ と $0< x<1$ について
    $$ B_{2m}(x)=(-1)^{m+1}\frac{2\,(2m)!}{(2\pi)^{2m}}\sum_{k=1}^{\infty}\frac{\cos2\pi kx}{k^{2m}},\qquad B_{2m+1}(x)=(-1)^{m+1}\frac{2\,(2m+1)!}{(2\pi)^{2m+1}}\sum_{k=1}^{\infty}\frac{\sin2\pi kx}{k^{2m+1}} $$
    (左の式は $m\ge1$ のとき)が成り立つ。
部分積分で係数を求める

1.$c_k^{(n)}:=\int_0^1B_n(x)e^{-2\pi ikx}\,dx$ とおく。$k=0$ なら prop-bp-basic の 4 により $c_0^{(n)}=0$ である。$k\ne0$ とする。$c_k^{(0)}=\int_0^1e^{-2\pi ikx}\,dx=0$ である。$n\ge1$ で部分積分すると、prop-bp-basic の 2 により
$$ c_k^{(n)}=\Bigl[\frac{B_n(x)e^{-2\pi ikx}}{-2\pi ik}\Bigr]_0^1+\frac{n}{2\pi ik}\int_0^1B_{n-1}(x)e^{-2\pi ikx}\,dx=-\frac{B_n(1)-B_n(0)}{2\pi ik}+\frac{n}{2\pi ik}c_k^{(n-1)} $$
である($e^{-2\pi ik}=1$)。$n=1$ では $B_1(1)-B_1(0)=1$、$c_k^{(0)}=0$ なので $c_k^{(1)}=-\frac1{2\pi ik}$ である。$n\ge2$ では $B_n(1)=B_n(0)$ なので $c_k^{(n)}=\frac n{2\pi ik}c_k^{(n-1)}$ で、帰納法により $c_k^{(n)}=-\frac{n!}{(2\pi ik)^n}$ である。
2.$\widetilde B_n$ は周期 $1$ で、各区間 $[j,j+1]$ の上では多項式 $B_n(x-j)$ に一致する(端点の値を除く)ので、区分的に $C^1$ 級である。周期を $1$ に替えた形の Fourier級数 の系「区分的に $C^1$ 級の関数の各点収束」(同記事の注意「周期が $2\pi$ でない場合」)により、1 で求めた係数の Fourier 級数の対称な部分和は、各点 $x$ で $\frac12\bigl(\widetilde B_n(x+0)+\widetilde B_n(x-0)\bigr)$ に収束する。$\widetilde B_n$ が連続な点、すなわち $n\ge2$ ならすべての $x$、$n=1$ なら整数でない $x$ では、これは $\widetilde B_n(x)$ である。$n=1$ で $x$ が整数なら、値は $\frac12\bigl(B_1(0)+B_1(1)\bigr)=0$ である。$n\ge2$ なら $\sum_{k\ne0}\lvert k\rvert^{-n}<\infty$ なので絶対収束する。
3.2 の和で $k$ と $-k$ の項を組にする。$n=2m$ なら $\frac{e^{2\pi ikx}}{k^{2m}}+\frac{e^{-2\pi ikx}}{(-k)^{2m}}=\frac{2\cos2\pi kx}{k^{2m}}$、$(2\pi i)^{2m}=(-1)^m(2\pi)^{2m}$ である。$n=2m+1$ なら組は $\frac{2i\sin2\pi kx}{k^{2m+1}}$、$(2\pi i)^{2m+1}=(-1)^mi\,(2\pi)^{2m+1}$ である。$0\le x<1$ では $\widetilde B_n(x)=B_n(x)$ であり、$n\ge2$ なら $x=1$ でも両辺は連続で、$x=0$ の値と等しい。$\square$

3 の式は DLMF24 の式 24.8.1・24.8.2 であり、2 の式は 24.8.3 である。$m=0$ の場合は $x-\frac12=-\frac1\pi\sum_{k\ge1}\frac{\sin2\pi kx}k$($0< x<1$)で、Fourier級数 の例「のこぎり波 $f(x)=x$」と変数を取り替えて同じ式である。

特別な点での値と大きさ

$m\ge1$ とする。

  1. $B_{2m}=(-1)^{m+1}\dfrac{2\,(2m)!}{(2\pi)^{2m}}\zeta(2m)$ である。ここで $\zeta(2m)=\sum_{k\ge1}k^{-2m}$ である。
  2. $B_{2m}\bigl(\tfrac12\bigr)=-\bigl(1-2^{1-2m}\bigr)B_{2m}$ である。
  3. $0\le x\le1$ で $\lvert B_{2m}(x)\rvert\le\lvert B_{2m}\rvert$ であり、等号は $x=0,1$ のときに限る。
  4. $0\le x\le1$ で $\lvert B_{2m+1}(x)\rvert\le\dfrac{2\,(2m+1)!}{(2\pi)^{2m+1}}\zeta(2m+1)$ である。

1 は thm-bp-fourier の 3 で $x=0$ とすればよい。2 では $x=\frac12$ とし、$\cos\pi k=(-1)^k$ と
$$ \sum_{k\ge1}\frac{(-1)^k}{k^{2m}}=-\zeta(2m)+2\sum_{j\ge1}\frac1{(2j)^{2m}}=-\bigl(1-2^{1-2m}\bigr)\zeta(2m) $$
を 1 と比べる。3:$\bigl\lvert\sum_k\cos(2\pi kx)k^{-2m}\bigr\rvert\le\zeta(2m)$ と 1 から不等式が従う。等号が成り立てば、すべての $k$ で $\cos2\pi kx$ が同じ符号の $\pm1$ でなければならない。$\cos2\pi x=-1$ なら $\cos4\pi x=2\cos^22\pi x-1=1$ で符号がそろわないので、$\cos2\pi x=1$、すなわち $x=0,1$ である。4 も同様に $\lvert\sin\rvert\le1$ から従う。$\square$

1 は Euler による $\zeta(2m)$ の公式で、Bernoulli数 の記事では余接関数の部分分数展開から証明している。ここでは $x=0$ での Fourier 展開から同じ式が出た。3 は DLMF24 の式 24.9.1 で、Euler–Maclaurinの公式 の誤差項を偶数次で評価するときに使える。

$\zeta(2)$ と $\zeta(4)$

$m=1$ では $B_2=\frac16$ から $\zeta(2)=\frac{(2\pi)^2}{2\cdot2!}\cdot\frac16=\frac{\pi^2}6$、$m=2$ では $B_4=-\frac1{30}$ から $\zeta(4)=\frac{(2\pi)^4}{2\cdot4!}\cdot\frac1{30}=\frac{\pi^4}{90}$ である。$B_2(\frac12)=\frac14-\frac12+\frac16=-\frac1{12}$ は、2 の右辺 $-\frac12\cdot\frac16$ と一致する。

区間 $[0,1]$ の中の零点

奇数番目と偶数番目で、$[0,1]$ の中の零点の様子ははっきり分かれる。

$[0,1]$ の中の零点

$m\ge1$ とする。

  1. $B_{2m+1}(x)$ の $[0,1]$ の中の零点は $0,\frac12,1$ だけである。
  2. $B_{2m}(x)$ は $[0,1]$ の中にちょうど 2 つの零点 $\alpha_m\in(0,\frac12)$ と $1-\alpha_m$ をもつ。また $B_{2m}$ は $[0,\frac12]$ と $[\frac12,1]$ のそれぞれで狭義単調である。
零点の個数を Rolle の定理で下ろす

1.まず $0,\frac12,1$ が零点であることを見る。Bernoulli数 の命題「漸化式・奇数番目・大きさ」の 2 により $B_{2m+1}(0)=B_{2m+1}=0$ で、prop-bp-basic の 3 により $B_{2m+1}(1)=B_{2m+1}(0)=0$ である。5 で $x=\frac12$ とすると $B_{2m+1}(\frac12)=-B_{2m+1}(\frac12)$ なので $B_{2m+1}(\frac12)=0$ である。
ほかに零点をもつ $m\ge1$ があったとし、そのうち最小の $m$ をとる。$B_{2m+1}(z)=0$、$z\in(0,1)$、$z\ne\frac12$ とすると、5 により $B_{2m+1}(1-z)=0$ で、$1-z\ne z$ である。よって $B_{2m+1}$ は $[0,1]$ に少なくとも 5 個の相異なる零点 $0< u_1<\frac12< u_2<1$($\{u_1,u_2\}=\{z,1-z\}$)と $0,\frac12,1$ をもつ。Rolleの定理 を隣り合う零点の間に当てると、$B_{2m+1}'=(2m+1)B_{2m}$ は $(0,1)$ に 4 個の相異なる零点をもち、もう一度当てると $B_{2m}'=2mB_{2m-1}$ は $(0,1)$ に 3 個の相異なる零点をもつ。$m=1$ なら $B_1(x)=x-\frac12$ の零点は 1 個なので矛盾である。$m\ge2$ なら、$B_{2m-1}$ の $(0,1)$ の 3 個の零点のうち少なくとも 1 個は $\frac12$ でなく、$m-1\ge1$ についての主張に反し、$m$ の最小性に矛盾する。
2.$B_{2m}'=2mB_{2m-1}$ の $(0,1)$ の中の零点は、1($m\ge2$)または $B_1(x)=x-\frac12$($m=1$)により $\frac12$ だけである。よって $B_{2m}'$ は $(0,\frac12)$ と $(\frac12,1)$ のそれぞれで符号が一定で、$B_{2m}$ はそれぞれの閉区間で狭義単調である。$B_{2m}(0)=B_{2m}$ は $0$ でなく(Bernoulli数 の系「符号と大きさ」)、cor-bp-values の 2 により $B_{2m}(\frac12)=-(1-2^{1-2m})B_{2m}$ は $B_{2m}(0)$ と逆の符号をもつ。したがって $(0,\frac12)$ にちょうど 1 個の零点 $\alpha_m$ がある。5 により $B_{2m}(1-x)=B_{2m}(x)$ なので、$(\frac12,1)$ の零点はちょうど $1-\alpha_m$ である。$\frac12$ と端点は零点でない。$\square$

1 は DLMF24 §24.12(i) の冒頭で述べられている。2 の単調性から、$[0,1]$ の上での $\lvert B_{2m}\rvert$ の最大値は端点の値 $\lvert B_{2m}\rvert$ と中点の値 $(1-2^{1-2m})\lvert B_{2m}\rvert$ の大きいほう、すなわち $\lvert B_{2m}\rvert$ であり、cor-bp-values の 3 の別証明になる。例えば $B_2(x)=x^2-x+\frac16$ の零点は $\frac12\pm\frac1{2\sqrt3}$ で、$\alpha_1=\frac12-\frac{\sqrt3}6\approx0.211$ である。

ほかの対象との関係

  • Bernoulli 数.$B_n=B_n(0)$ であり、$n\ge2$ では $B_n(1)=B_n$ でもある。$B_n(x)$ を $x^n$ の項から順に読むと $B_0,B_1,\dots$ に二項係数を掛けた数が並ぶ(prop-bp-basic の 1)。
  • Hurwitz ゼータ関数.$0< b\le1$ について $\zeta(s,b)=\sum_{m\ge0}(m+b)^{-s}$ を延長すると、正の整数 $n$ で $\zeta(1-n,b)=-B_n(b)/n$ となる(一般化Bernoulli数 の定理「Hurwitzゼータ関数の解析接続と特殊値」。この記事では証明しない)。$b=1$ とすると Riemannゼータ関数 の負の整数での値 $\zeta(1-n)=-B_n/n$($n\ge2$)になる。
  • 分布関係式.正の整数 $N$ について $\sum_{c=0}^{N-1}B_n\bigl(\frac{x+c}N\bigr)=N^{1-n}B_n(x)$ が成り立つ(一般化Bernoulli数 の命題「Bernoulli多項式の基本性質」の 4、DLMF24 の式 24.4.18)。$N=2$、$x=0$ とすると cor-bp-values の 2 を $B_{2m}$ 以外の番号まで広げた式 $B_n(\frac12)=-(1-2^{1-n})B_n$ になる。
  • Euler–Maclaurin の公式.和 $\sum f(k)$ と積分 $\int f$ の差は、周期的な $\widetilde B_n$ と $f^{(n)}$ の積の積分で正確に表せる(Euler–Maclaurinの公式)。cor-bp-values の 3 はその誤差項の評価に使える。

反例と注意

外す条件・替える条件反例成り立たなくなること
thm-bp-characterization の $\int_0^1P_n=0$$P_n(x)=x^n$$P_n=B_n$
thm-bp-fourier の 2 で $n\ge2$$n=1$、$x=0$級数の和が $\widetilde B_n(x)$ に等しい
cor-bp-values の 3 の偶数番目$B_3$、$x=\frac14$$\lvert B_n(x)\rvert\le\lvert B_n\rvert$($0\le x\le1$)
cor-bp-values の 3 の範囲 $0\le x\le1$$B_2$、$x=2$$\lvert B_{2m}(x)\rvert\le\lvert B_{2m}\rvert$
対称性の中心 $\frac12$$B_1$、中心 $0$$B_n(-x)=(-1)^nB_n(x)$
thm-bp-zeros の 1 で $m\ge1$$B_1$零点は $0,\frac12,1$

各行の確認を示す。

各行の確認を開く

1 行目:$x^n$ は $P_0=1$ と $P_n'=nP_{n-1}$ をみたすが、$\int_0^1x^n\,dx=\frac1{n+1}\ne0$ で、$n\ge1$ では $x^n\ne B_n(x)$ である($B_1(x)=x-\frac12$)。

2 行目:$x=0$ では右辺の対称な部分和は $\sum_{0<\lvert k\rvert\le K}k^{-1}=0$ なので和は $0$ だが、$\widetilde B_1(0)=B_1(0)=-\frac12$ である。跳びの点で Fourier 級数が左右の極限の平均をとることによる。

3 行目:$B_3=0$ だが $B_3(\frac14)=\frac1{64}-\frac3{32}+\frac18=\frac3{64}\ne0$ である。

4 行目:$B_2(2)=4-2+\frac16=\frac{13}6>\frac16=\lvert B_2\rvert$ である。

5 行目:$B_1(-x)=-x-\frac12$ と $-B_1(x)=-x+\frac12$ は異なる。$B_n$ のグラフは $x=\frac12$ について対称($n$ 偶数)または点対称($n$ 奇数)であり、$0$ についてではない。

6 行目:$B_1(x)=x-\frac12$ の零点は $\frac12$ だけで、$0$ と $1$ は零点でない。$B_1=-\frac12\ne0$ だからである。

関連項目

参考文献

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