콤비네이터럴 수학에서 도비셰스키 의[1] 공식은 n번째 벨 n 번호 B(즉, n사이즈 집합의 파티션 수)와 동일하다고 기술한다.
B n = 1 e ∑ k = 0 ∞ k n k ! , {\displaystyle B_{n}={1\over e}\sum _{k=0}^{\inflt }{\frac{k^{n}}{k! }},} 여기서 e {\displaystyle e} 은 오일러의 번호를 나타낸다. 이 공식은 1877년에 출판된 G. 도비스키의 이름을 따서 명명되었다.
확률론적 내용 확률론 의 설정에서 도비제스키의 공식은 포아송 분포 의 n번째 모멘트 를 평균 1로 나타낸다.때때로 도비셰스키의 공식은 크기 n 의 칸막이의 수가 그 분포의 n번째 순간과 같다고 언급된다.
환원식 도비셰스키 계열의 합계를 계산 하면 Bn {\displaystyle n+o( n){n} 가 정수라는 정보를 고려하여 n + o ( n ){\ displaystyle n+o(n)} 개의 한정된 합으로 줄일 수 있다. 정확히 1 은 정수 K > 1 {\displaystyle K>1 }을( 를) 가지고 있다.
B n = ⌈ 1 e ∑ k = 0 K − 1 k n k ! ⌉ {\displaystyle B_{n}=\left\lceil {1\over e}\sum _{k=0}^{K-1}{\frac{k^{n}}}{k! }}}\right\rceil } 제공된 Kn K ! ≤ 1 {\displaystyle {\frac {K^{n}}{K! }}}\leq 1}( 물론 K > n {\displaystyle K>n } 을(를) 암시하지만, 이는 n 크기 n + o (n ) {\displaystyle n+o(n )} 의 일부 K {\displaystystyle K}에 의해 충족된다.실제로 K > n {\displaystyle K>n} 이후, 한 사람이
( K + j K ) n ≤ ( K + j K ) K = ( 1 + j K ) K ≤ ( 1 + j 1 ) ( 1 + j 2 ) … ( 1 + j K ) = 1 + j 1 2 + j 2 … K + j K = ( K + j ) ! K ! j ! . {\displaystyle {\Big (}{\frac {K+j}{K}}{\Big )}^{n}\leq {\Big (}{\frac {K+j}{K}}{\Big )}^{K}={\Big (}1+{\frac {j}{K}}{\Big )}^{K}\leq {\Big (}1+{\frac {j}{1}}{\Big )}{\Big (}1+{\frac {j}{2}}{\Big )}\dots {\Big (}1+{\frac {j}{K}}{\Big )}={\frac {1+j}{1 }}{\frac {2+j}{2}{2} }}}\dots {\frac {K+j}{K}}={\frac {(K+j)! }{K!j!}}}. } 그러므로 (K + j ) n ( K + j ) n ( K + j ) ! ≤ K n K ! 1 j ! ≤ 1 j ! {\displaystyle {\frac {(K+j)^{n}{{{ n}{(K+j)! }}}\leq {\frac{K^{n}}{K! }}{\frac{1}{j! }}}\leq {\frac{1}{j! }}}} {\displaystyle j\geq 0} 에 대한 모든 j k k k k n k ! = ∑ j ≥ 0 ( K + j ) n ( K + j ) n ( K + j ) ! {\ displaystyle \sum _{k\geq K}{\frac{k^{n}}}{ n}{k! }}}}=\sum _{j\geq 0}{\frac {(K+j)^{n}}{{(K+j)! }}} 시리즈 } j series 0 1 j ! = e {\displaystyle \sum _{j\geq 0}{\frac {1}{j! }}}=e }, 0 < B n - 1 e ∑ k = 0 K - 1 k !> 을 암시하는 의미. 1 <<B_{n}-{\frac{1}-{e}}\sum _{k=0}^{K-1}{\frac{k^{n}}}{k! }}<1 }, 감소된 공식을 확인하십시오.
일반화 도비셰스키의 공식은 x = 0 {\displaystyle x=0 } 의 경우 다음과 같은 보다 일반적인 관계로 볼 수 있다.
1 e ∑ k = x ∞ k n ( k − x ) ! = ∑ k = 0 n ( n k ) B k x n − k . {\displaystyle {1 \over e}\sum _{k=x}^{\inflt }{\frac {k^{n}}{(k-x)! }}}}=\sum _{k=0}^{n}{\binom {n}{k}B_{k}x^{n-k}. } 증명 하나의 증거는[2] 벨 번호의 생성 함수 를 위한 공식에 의존한다.
e e x − 1 = ∑ n = 0 ∞ B n n ! x n . {\displaystyle e^{e^{x}-1}=\sum _{n=0}^{\inflt }{\frac {B_{n}}{n! }}}x^{n}. } 지수 분포에 대한 검정력 시리즈는
e e x = ∑ k = 0 ∞ e k x k ! = ∑ k = 0 ∞ 1 k ! ∑ n = 0 ∞ ( k x ) n n ! {\displaystyle e^{e^{x}}=\sum _{k=0}^{\flac{e^{kx}}{k! }}}}=\sum _{k=0}^{\inflt }{\frac {1}{k! }}}\sum _{n=0}^{\inflt }{\frac {(kx)^{n}}{n! }}} 그렇게
e e x − 1 = 1 e ∑ k = 0 ∞ 1 k ! ∑ n = 0 ∞ ( k x ) n n ! {\displaystyle e^{e^{x}-1}={\frac {1}{1}{e}\sum _{k=0}^{\frac {1}{k! }}}\sum _{n=0}^{\inflt }{\frac {(kx)^{n}}{n! }}} 이 파워 시리즈에서 x n {\ displaystyle x^{n} 의 계수는 Bn / n! {\displaystyle B_{n}/n !} 이어야 하므로
B n = 1 e ∑ k = 0 ∞ k n k ! . {\displaystyle B_{n}={\frac {1}{e}\sum _{k=0}^{\flac{k^{n}}{k! }}.} 또 다른 형태의 증거는 로타 에 의해 주어졌다.[3] x 와 n 이 음이 아닌 정수인 경우 size-n을 size-x 세트로 매핑하는 일대일 함수 의 수가 하강 요인임 을 기억하십시오.
( x ) n = x ( x − 1 ) ( x − 2 ) ⋯ ( x − n + 1 ) {\displaystyle (x)_{n}=x(x-1)(x-2)\cdots(x-n+1)} size size-n set A에서 size-x set B로 함수를 두자.b ∈ B 의 경우, ((b −1 ) = {a a A : ((a ) = b }을(를) 두십시오.그러면 {ƒ −1 (b ) : b ∈ B }은 A 의 분할이다. 로타는 이 파티션을 ƒ 함수의 "커널 "이라고 부른다. A 에서 B 요인 에 대한 모든 함수는
A 의 멤버를 자신이 속한 커널의 요소에 매핑하는 하나의 함수 커널을 B 로 매핑하는 다른 함수, 즉 반드시 일대일 함수. 이 두 요소 중 첫 번째 요소는 커널인 파티션 by에 의해 완전히 결정된다. π 에서 B 까지의 일대일 함수의 수는 (x )이며, π 여기서 π은 칸막이 π 에 있는 부품의 수이다.따라서 size-n set A 에서 size-x set B 로 설정되는 함수의 총 수는 다음과 같다.
∑ π ( x ) π , {\displaystyle \sum _{\pi }(x)_{\pi }}} A 의 모든 파티션 집합에서 실행되는 인덱스 index 반면 A 에서 B 로 가는 함수의 수는 분명히 x 이다n . 그러므로, 우리는
x n = ∑ π ( x ) π . {\displaystyle x^{n}=\sum _{\pi }(x)_{\pi }}} 로타는 선형대수를 사용하여 증거를 계속하지만 평균 1을 가진 포아송 분포 랜덤 변수 X 를 도입하는 것은 계몽적이다. 위의 방정식은 이 랜덤 변수의 n번째 모멘트가
E ( X n ) = ∑ π E ( ( X ) π ) {\displaystyle E(X^{n})=\sum _{\pi }E((X)_{\pi }}} 여기 서 E는 기대치 를 나타낸다.그러나 우리는 모든 수량 E (X )k 가 1과 같다는 것을 보여줄 것이다. 그 뒤를 잇는다.
E ( X n ) = ∑ π 1 , {\displaystyle E(X^{n}=\sum _{\pi }1,} 그리고 이것은 단지 A 세트의 파티션 수일 뿐이다.
수량 E (X )k 를 랜덤 변수 X 의 k번째 요인 모멘트 라고 한다. X 가 평균 1의 포아송 분포 랜덤 변수인 경우 이 값이 모든 k 에 대해 1과 같다는 것을 표시하려면 이 랜덤 변수가 확률 1 / ( e j ! ) {\displaystyle 1/(ej!)} 과 함께 각 정수 값 j value 0 {\displaystystyle j\geq 0} 을 가정한다는 점을 기억하십시오. 따라서
E ( ( X ) k ) = ∑ j = 0 ∞ ( j ) k e j ! = 1 e ∑ j = 0 ∞ j ( j − 1 ) ⋯ ( j − k + 1 ) j ( j − 1 ) ⋯ 1 = 1 e ∑ j = i ∞ 1 ( j − i ) ! = 1. {\displaystyle E((X)_{k}}=\sum _{j=0}^{\inflt }{\frac {(j)_{k}}}{ej! }}={\frac {1}{e}}\sum _{j=0}^{\infty }{\frac {j(j-1)\cdots (j-k+1)}{j(j-1)\cdots 1}}={\frac {1}{e}}\sum _{j=i}^{\infty }{\frac {1}{(j-i)! }}=1.}
참고 및 참조 ^ Dobiński, G. (1877). "Summirung der Reihe ∑ n m n ! {\displaystyle \textstyle \sum {\frac {n^{m}}{n!}}} für m = 1, 2, 3, 4, 5, …" . Grunert's Archiv (in German). 61 : 333–336. ^ Bender, Edward A.; Williamson, S. Gill (2006). "Theorem 11.3, Dobiński's formula". Foundations of Combinatorics with Applications (PDF) . Dover. pp. 319–320. ISBN 0-486-44603-4 . ^ Rota, Gian-Carlo (1964), "The number of partitions of a set" (PDF) , American Mathematical Monthly , 71 (5): 498–504, doi :10.2307/2312585 , JSTOR 2312585 , MR 0161805 .