下降階乗冪

同義語:下降階乗falling factorialfalling factorial power

概要

下降階乗冪(falling factorial)とは、$x$ と $0$ 以上の整数 $k$ に対する積 $x^{\underline k}=x(x-1)\cdots(x-k+1)$ のことで、$0$ 以上の整数 $n$ では $n$ 個から $k$ 個を選んで並べる方法の数になる。差分 $\Delta f(x)=f(x+1)-f(x)$ について $\Delta x^{\underline k}=kx^{\underline{k-1}}$ が成り立ち、$\sum_{j=0}^{n-1}j^{\underline k}=\frac{n^{\underline{k+1}}}{k+1}$ が積分と同じ形で求まる。多項式は下降階乗冪の 1 次結合にただ 1 通りに書ける。

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

前提知識: 多項式, 階乗, 二項係数

下降階乗冪(falling factorial)とは、数(または変数)$x$ と $0$ 以上の整数 $k$ に対して、$x$ から $1$ ずつ減らした $k$ 個の数の積
$$ x^{\underline k}:=x(x-1)(x-2)\cdots(x-k+1) $$
のことである($x^{\underline 0}:=1$)。$x=n$ が $0$ 以上の整数なら、$n^{\underline k}$ は $n$ 個のものから $k$ 個を選んで 1 列に並べる方法の数で、高校で ${}_n\mathrm{P}_k$ と書く数である。単に下降階乗ともいう。
下降階乗冪は、差分の計算で「冪」の役割を果たす。差分 $\Delta f(x):=f(x+1)-f(x)$ について
$$ \Delta x^{\underline k}=k\,x^{\underline{k-1}} $$
が成り立ち、これは微分の公式 $\frac{d}{dx}x^k=kx^{k-1}$ とまったく同じ形をしている。そのため、和 $\sum_{j=0}^{n-1}j^{\underline k}=\frac{n^{\underline{k+1}}}{k+1}$ が積分 $\int_0^nx^k\,dx=\frac{n^{k+1}}{k+1}$ と同じ形で求まり、多項式を下降階乗冪の 1 次結合に書き直せば、その和は機械的に計算できる。
この記事では、下降階乗冪を定義して基本的な性質と数え上げの意味を示し、差分と和の公式、多項式の基底としての性質、番号が負の場合への拡張を述べる。最後に、ふつうの冪の公式がそのままでは成り立たないことを反例で示す。

結果内容仮定
prop-ff-basic次数・整数での値・積の法則・符号の反転$k,l\ge0$
prop-ff-injections単射の個数$k,n\ge0$
thm-ff-delta差分の公式$k\ge1$
cor-ff-sum和の公式$k\ge0$、$a\le b$ は整数
thm-ff-basis多項式の基底と係数の求め方$d\ge0$
prop-ff-negative負の番号の差分の公式$k\ge1$

定義と基本的な性質

下降階乗冪と上昇階乗冪

$x$ を複素数(または $\mathbb{Q}$ を含む可換環の元、あるいは変数)、$k$ を $0$ 以上の整数とする。
$$ x^{\underline k}:=\prod_{i=0}^{k-1}(x-i)=x(x-1)\cdots(x-k+1),\qquad x^{\overline k}:=\prod_{i=0}^{k-1}(x+i)=x(x+1)\cdots(x+k-1) $$
(どちらも $k$ 個の因子の積で、$k=0$ では空の積 $1$)を、それぞれ $x$ の $k$ 次の下降階乗冪、$k$ 次の上昇階乗冪という。

記号には流儀がある。数列の和と差分 の記事は下降階乗冪を $x^{(k)}$ と書く。$(x)_k$ と書く本も多いが、組合せ論では $(x)_k$ を下降階乗冪に、特殊関数論では上昇階乗冪 $x(x+1)\cdots(x+k-1)$(Pochhammer 記号)に使うので、読むときは定義を確かめる必要がある(Sta12 §1.2 の注意)。この記事では下線と上線の記法を使う。

下降階乗冪の基本的な性質

$k,l$ を $0$ 以上の整数とする。

  1. $x^{\underline k}$ は $x$ の $k$ 次の多項式で、係数は整数、最高次の係数は $1$ である。
  2. $0$ 以上の整数 $n$ について、$k\le n$ なら $n^{\underline k}=\frac{n!}{(n-k)!}$、$k>n$ なら $n^{\underline k}=0$ である。特に $n^{\underline n}=n!$ である。
  3. $x^{\underline{k+l}}=x^{\underline k}\,(x-k)^{\underline l}$ である。
  4. $(-x)^{\underline k}=(-1)^kx^{\overline k}$、$(-x)^{\overline k}=(-1)^kx^{\underline k}$ である。
  5. $\binom xk=\frac{x^{\underline k}}{k!}$ である(左辺は 二項係数 を一般の上の数に広げたもの)。
因子を書き並べる

1:最高次の係数が $1$ で整数係数の 1 次式 $x-i$ を $k$ 個掛けたものだからである。
2:$k\le n$ なら $n^{\underline k}=n(n-1)\cdots(n-k+1)=\frac{n!}{(n-k)!}$ である。$k>n$ なら、因子 $x-i$($0\le i\le k-1$)のうち $i=n$ の因子が $n-n=0$ になる。
3:$x^{\underline{k+l}}$ の $k+l$ 個の因子 $x,x-1,\dots,x-k-l+1$ を、前の $k$ 個 $x,\dots,x-k+1$ と後の $l$ 個 $x-k,\dots,x-k-l+1$ に分ける。前の積は $x^{\underline k}$、後の積は $(x-k)(x-k-1)\cdots\bigl((x-k)-l+1\bigr)=(x-k)^{\underline l}$ である。
4:$(-x)^{\underline k}=\prod_{i=0}^{k-1}(-x-i)=\prod_{i=0}^{k-1}(-1)(x+i)=(-1)^kx^{\overline k}$ である。2 つめも同様である。
5:一般の上の数をもつ二項係数の定義 $\binom xk:=\frac{x(x-1)\cdots(x-k+1)}{k!}$ そのものである。$\square$

2 から、$k$ を固定すると $x^{\underline k}$ は $x=0,1,\dots,k-1$ で $0$ になり、$x=k$ で初めて $k!$ になる。この「小さい整数で消える」性質が、後で多項式の係数を差分で取り出すときに効く。

単射の個数

$K$ を $k$ 元集合、$N$ を $n$ 元集合とする($k,n\ge0$)。$K$ から $N$ への単射の個数は $n^{\underline k}$ である。$K=\{1,\dots,k\}$ とすれば、これは $N$ の元を重複なく $k$ 個並べた列の個数である。

k についての帰納法

$k=0$ では $K=\emptyset$ から $N$ への写像は空写像ただ 1 つで単射なので、個数は $1=n^{\underline 0}$ である。$k\ge1$ とし、$k-1$ 元集合については正しいとする。$K$ の元 $a$ を 1 つ固め、$K':=K\setminus\{a\}$ とする。単射 $f\colon K\to N$ に組 $(f|_{K'},\ f(a))$ を対応させると、$f|_{K'}$ は $K'$ から $N$ への単射で、$f(a)$ は $N\setminus f(K')$ の元である。逆に、単射 $g\colon K'\to N$ と $b\in N\setminus g(K')$ から、$g$ を $a\mapsto b$ で延ばした単射が得られ、2 つの対応は互いに逆である。$g$ の選び方は帰納法の仮定により $n^{\underline{k-1}}$ 通り、$g$ ごとに $b$ の選び方は $|N\setminus g(K')|=n-(k-1)$ 通りなので($n-k+1\le0$ の場合は $n^{\underline{k-1}}=0$ か、$b$ の選び方が $0$ 通りで、どちらにしても積は $0$)、単射の個数は $n^{\underline{k-1}}(n-k+1)=n^{\underline k}$ である。$\square$

$k>n$ のとき単射はなく、prop-ff-basic の 2 の $n^{\underline k}=0$ と合う(鳩の巣原理)。

差分と和

関数 $f$ の差分を $\Delta f(x):=f(x+1)-f(x)$ で定める(差分作用素)。$\Delta$ は線形である:$\Delta(af+bg)=a\Delta f+b\Delta g$。

下降階乗冪の差分の公式

$k\ge1$ のとき
$$ \Delta x^{\underline k}=k\,x^{\underline{k-1}} $$
である。$k=0$ では $\Delta x^{\underline 0}=0$ である。

共通の因子をくくり出す

$(x+1)^{\underline k}=(x+1)\,x\,(x-1)\cdots(x-k+2)$ と $x^{\underline k}=x(x-1)\cdots(x-k+2)\,(x-k+1)$ は、共通の因子 $x(x-1)\cdots(x-k+2)=x^{\underline{k-1}}$ をもつ($k=1$ では空の積 $1$)。よって
$$ \Delta x^{\underline k}=x^{\underline{k-1}}\bigl((x+1)-(x-k+1)\bigr)=k\,x^{\underline{k-1}} $$
である。$k=0$ では $x^{\underline 0}=1$ が定数なので差分は $0$ である。$\square$

下降階乗冪の和の公式

$k\ge0$ とし、$a\le b$ を整数とする。
$$ \sum_{j=a}^{b-1}j^{\underline k}=\frac{b^{\underline{k+1}}-a^{\underline{k+1}}}{k+1} $$
である。特に $n\ge0$ について $\sum_{j=0}^{n-1}j^{\underline k}=\frac{n^{\underline{k+1}}}{k+1}$ であり、両辺を $k!$ で割ると $\sum_{j=0}^{n-1}\binom jk=\binom n{k+1}$ である。

差分の和は端の値の差

$F(x):=\frac{x^{\underline{k+1}}}{k+1}$ とおくと、thm-ff-delta により $\Delta F(x)=x^{\underline k}$、すなわち $F(j+1)-F(j)=j^{\underline k}$ である。$j=a,\dots,b-1$ について足すと、左辺は隣どうしが打ち消し合って $F(b)-F(a)$ になる($a=b$ なら両辺 $0$)。$a=0$、$b=n$ では $0^{\underline{k+1}}=0$ である。後半は prop-ff-basic の 5 から $\frac{j^{\underline k}}{k!}=\binom jk$、$\frac{n^{\underline{k+1}}}{(k+1)\,k!}=\binom n{k+1}$ となることによる。$\square$

微分積分と差分の計算の対応をまとめると次のようになる(右の列の $\sum$ は $j=a$ から $b-1$ までの和)。

微分積分差分の計算
$\frac{d}{dx}f(x)$$\Delta f(x)=f(x+1)-f(x)$
$x^k$、$\frac{d}{dx}x^k=kx^{k-1}$$x^{\underline k}$、$\Delta x^{\underline k}=kx^{\underline{k-1}}$
$\int_a^bf'(x)\,dx=f(b)-f(a)$$\sum\Delta f(j)=f(b)-f(a)$
$\int_0^nx^k\,dx=\frac{n^{k+1}}{k+1}$$\sum_{j=0}^{n-1}j^{\underline k}=\frac{n^{\underline{k+1}}}{k+1}$
$\frac{d}{dx}e^x=e^x$$\Delta2^x=2^x$
Taylor 展開 $f(x)=\sum_k\frac{f^{(k)}(0)}{k!}x^k$$p(x)=\sum_k\frac{\Delta^kp(0)}{k!}x^{\underline k}$($p$ は多項式、thm-ff-basis)
連続する整数の積の和

$k(k+1)(k+2)=(k+2)^{\underline 3}$ なので、$j:=k+2$ とおいて cor-ff-sum を使うと
$$ \sum_{k=1}^nk(k+1)(k+2)=\sum_{j=3}^{n+2}j^{\underline 3}=\frac{(n+3)^{\underline 4}-3^{\underline 4}}4=\frac{n(n+1)(n+2)(n+3)}4 $$
である($3^{\underline 4}=0$)。$n=2$ では $6+24=30=\frac{2\cdot3\cdot4\cdot5}4$ である。高校で覚える「$k(k+1)$ の和は $\frac13n(n+1)(n+2)$」も、$k(k+1)=(k+1)^{\underline 2}$ から同じように出る。

多項式の基底

ふつうの冪の和を求めるには、冪を下降階乗冪の 1 次結合に書き直せばよい。それがいつでもできること、係数が差分で求まることが次の定理である。以下、多項式の係数は $\mathbb{Q}$ に属するとする(実数や複素数でも同じ)。$\Delta^0p:=p$、$\Delta^jp:=\Delta(\Delta^{j-1}p)$ とおく。

下降階乗冪による展開

$d\ge0$ を整数とする。

  1. 次数が $d$ 以下の多項式 $p$ は、$p(x)=\sum_{k=0}^dc_k\,x^{\underline k}$ の形にただ 1 通りに書ける。
  2. その係数は $c_k=\frac{\Delta^kp(0)}{k!}$ である。
  3. $p$ の係数が整数なら、$c_k$ も整数である。
最高次から順に消す

1(書けること):$d$ についての帰納法による。$d=0$ では $p=c_0=c_0x^{\underline0}$ である。$p$ の $x^d$ の係数を $a$ とすると、prop-ff-basic の 1 により $p-a\,x^{\underline d}$ の次数は $d-1$ 以下なので、帰納法の仮定によりそれは $x^{\underline0},\dots,x^{\underline{d-1}}$ の 1 次結合である。
2(係数の公式。一意性も従う):thm-ff-delta を $j$ 回使うと、$j\le k$ では $\Delta^jx^{\underline k}=k^{\underline j}\,x^{\underline{k-j}}$、$j>k$ では $\Delta^jx^{\underline k}=0$ である。$x=0$ を代入すると、$x^{\underline{k-j}}$ は $k-j\ge1$ なら因子 $x$ をもつので $0$、$k=j$ なら $1$ である。よって $\Delta^jx^{\underline k}$ の $x=0$ での値は、$k=j$ のとき $j^{\underline j}=j!$、$k\ne j$ のとき $0$ である。$p=\sum_kc_kx^{\underline k}$ に $\Delta^j$ を施して $x=0$ を代入すると($\Delta$ は線形)、$\Delta^jp(0)=j!\,c_j$ を得る。係数が $p$ だけで決まるので、書き方はただ 1 通りである。
3:1 の帰納法で、$a$ は $p$ の係数なので整数であり、$x^{\underline d}$ の係数は整数なので $p-a\,x^{\underline d}$ も整数係数である。帰納法で残りの係数も整数になる。$\square$

2 の式は Newton の前進差分公式とも呼ばれ、$0,1,\dots,d$ での値だけから多項式を復元する式でもある(数列の和と差分 の定理「Newton の前進差分公式」)。$\Delta^kp(0)$ は差分の表(値を並べ、隣どうしの差を取ることを繰り返した表)の左端の列から読める。

冪を下降階乗冪で表す

$p(x)=x^3$ の $x=0,1,2,3$ での値は $0,1,8,27$、その差分は $1,7,19$、2 階の差分は $6,12$、3 階の差分は $6$ である。左端の列 $0,1,6,6$ から
$$ x^3=0+\frac11x^{\underline1}+\frac62x^{\underline2}+\frac66x^{\underline3}=x^{\underline3}+3x^{\underline2}+x^{\underline1} $$
を得る(右辺を展開すると $x^3-3x^2+2x+3x^2-3x+x=x^3$)。cor-ff-sum と合わせると
$$ \sum_{j=0}^{n-1}j^3=\frac{n^{\underline4}}4+n^{\underline3}+\frac{n^{\underline2}}2=\frac{n^2(n-1)^2}4 $$
である。一般の $m$ で $x^m=\sum_kS(m,k)\,x^{\underline k}$ の係数 $S(m,k)$ は第 2 種 Stirling 数で、逆に $x^{\underline n}$ を冪で展開した係数は第 1 種 Stirling 数である(Stirling数 の定理「冪と階乗冪の変換」)。冪の和を Bernoulli 数で書く公式は Faulhaberの公式 の節「定義と主張」にある。

thm-ff-basis の 3 では整数係数の多項式を考えたが、$\frac{x^{\underline k}}{k!}=\binom xk$ を使って展開すると、整数に整数の値をとる多項式の特徴づけが得られる(整数値多項式)。
2 つの変数の和の下降階乗冪は、二項定理と同じ形 $(x+y)^{\underline k}=\sum_{j=0}^k\binom kjx^{\underline j}y^{\underline{k-j}}$ に展開できる(Vandermondeの恒等式 の系「階乗冪の二項定理」)。

負の番号への拡張

部分分数で和を求める計算も、下降階乗冪の言葉で書ける。

負の番号の下降階乗冪

$k\ge1$ について、$x\ne-1,-2,\dots,-k$ のとき
$$ x^{\underline{-k}}:=\frac1{(x+1)(x+2)\cdots(x+k)} $$
と定める。

$x^{\underline{-k}}=\frac1{(x+k)^{\underline k}}$ である。積の法則 $x^{\underline{k+l}}=x^{\underline k}(x-k)^{\underline l}$(prop-ff-basic の 3)で、形式的に $k$ を $-k$ に、$l$ を $k$ に置き換えると $x^{\underline 0}=x^{\underline{-k}}\,(x+k)^{\underline k}$ となる。上の定義は、この式が成り立つように選んだものである。

負の番号の差分の公式

$k\ge1$ のとき、$x\ne-1,-2,\dots,-k-1$ で
$$ \Delta x^{\underline{-k}}=-k\,x^{\underline{-k-1}} $$
である。したがって、すべての整数 $m$ について $\Delta x^{\underline m}=m\,x^{\underline{m-1}}$ が(両辺が定義される $x$ で)成り立つ。

通分する

$$ \Delta x^{\underline{-k}}=\frac1{(x+2)\cdots(x+k+1)}-\frac1{(x+1)\cdots(x+k)}=\frac{(x+1)-(x+k+1)}{(x+1)(x+2)\cdots(x+k+1)}=-k\,x^{\underline{-k-1}} $$
である。$m\ge1$ の場合は thm-ff-delta、$m=0$ では両辺 $0$、$m=-k\le-1$ の場合はいま示した式である。$\square$

部分分数の和

$k(k+1)=(j+1)(j+2)$($j:=k-1$)なので $\frac1{k(k+1)}=j^{\underline{-2}}$ である。prop-ff-negative により $\Delta\bigl(-x^{\underline{-1}}\bigr)=x^{\underline{-2}}$ なので、prf-ff-sum と同じく端の値の差をとって
$$ \sum_{k=1}^n\frac1{k(k+1)}=\sum_{j=0}^{n-1}j^{\underline{-2}}=-n^{\underline{-1}}+0^{\underline{-1}}=1-\frac1{n+1} $$
である。同様に $\sum_{k=1}^n\frac1{k(k+1)(k+2)}=\frac12\bigl(\frac12-\frac1{(n+1)(n+2)}\bigr)$ である。

$m\ne-1$ なら $\frac{x^{\underline{m+1}}}{m+1}$ が $x^{\underline m}$ の不定和(差分が $x^{\underline m}$ になる関数)だが、$m=-1$ では分母が $0$ になり、この形の不定和はない($\Delta(c\,x^{\underline l})=cl\,x^{\underline{l-1}}$ が $x^{\underline{-1}}$ になるには $l=0$ が必要だが、そのとき差分は $0$ である)。$x^{\underline{-1}}=\frac1{x+1}$ の和は調和数 $\sum_{j=0}^{n-1}\frac1{j+1}=1+\frac12+\cdots+\frac1n$ になり、微分積分で $\int\frac{dx}x=\log x$ が冪の公式から外れるのと対応している。

反例と注意

反例:ふつうの冪に差分の冪の公式は使えない

「$\Delta x^k=kx^{k-1}$」は $k\ge2$ では成り立たない。$\Delta x^2=(x+1)^2-x^2=2x+1\ne2x$ である。したがって $\sum_{j=0}^{n-1}j^2$ を「$\frac{n^3}3$」とするのは誤りで($n=2$ で左辺 $1$、右辺 $\frac83$)、正しくは $x^2=x^{\underline2}+x^{\underline1}$ と書き直して $\frac{n^{\underline3}}3+\frac{n^{\underline2}}2=\frac{n(n-1)(2n-1)}6$ である。一般に $k\ge2$ では、二項定理により $\Delta x^k-kx^{k-1}=\sum_{i=0}^{k-2}\binom kix^i$ で、その定数項は $1$ なので等式は成り立たない。成り立つのは $k=0,1$($x^{\underline0}=x^0$、$x^{\underline1}=x^1$)のときだけである。

反例:指数法則は形を変えないと成り立たない

ふつうの冪の指数法則 $x^kx^l=x^{k+l}$ を下降階乗冪にそのまま移した $x^{\underline k}\,x^{\underline l}=x^{\underline{k+l}}$ は、$k,l\ge1$ では成り立たない。$k=l=1$ では左辺 $x^2$、右辺 $x(x-1)$ で、$x=1$ での値は $1$ と $0$ である。一般に $m:=\max(k,l)$ とおくと、prop-ff-basic の 2 により $x=m$ での値は、左辺が $m^{\underline k}\,m^{\underline l}\ne0$、右辺が $k+l>m$ より $m^{\underline{k+l}}=0$ で、一致しない。正しい法則は、2 つめの因子を $k$ だけずらした $x^{\underline{k+l}}=x^{\underline k}(x-k)^{\underline l}$(prop-ff-basic の 3)である。

関連項目

参考文献

[1]
Richard P. Stanley, Enumerative Combinatorics, Volume 1, Cambridge Studies in Advanced Mathematics 49, Cambridge University Press, 2012, §1.2(p. 23、式 (1.16) と記法 $(n)_k$、上昇階乗冪との記法の注意)、§1.9(pp. 85–86、差分作用素、式 (1.97)–(1.99)、$\Delta(x)_n=n(x)_{n-1}$)。頁は著者公開版(2011-07-15)の頁

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