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MZVで遊んでいたらめっちゃすごい式を見つけたかもしれない。

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あいさつ

んちゃ!
今回はコネクターで遊びます。
最後の結果は度肝を抜かれる事間違いなしでです!
ぜひ読んでみてください!

Notation
$\mathbb{K}$係数多項式全体:$\mathbb{K}[x]=\{f(x)|f(x)=a_{n}x^{n}+\cdots+a_{1}x+a_{0},a_{n},...,a_{0}\in\mathbb{K},n\in\mathbb{N}\cup\{0\}\}$
$\mathbb{K}$係数有理多項式全体:$\mathbb{K}(x)=\{\frac{f(x)}{g(x)}|f(x)\in\mathbb{K}[x],g(x)\in\mathbb{K}[x]\setminus\{0\}\}$
・超幾何項は断りなく$c_{n}=A\frac{(a_{1})_{n}\cdots(a_{k})_{n}}{(b_{1})_{n}\cdots(b_{l})_{n}}x^{n}$と書く。
$\displaystyle\vb*{n}\in\mathbb{C}^{N},A\in\mathbb{C},\vb*{k}\in\mathbb{C}^{N}:(\vb*{n}+A)^{\vb{k}}=\prod_{i=1}^{N}(n_{i}+A)^{k_{i}}$

超幾何項

超幾何項

複素数列$\{c_{n}\}_{n\in\mathbb{N}\cup\{0\}}\subset\mathbb{C}$が次の性質を持つとき、超幾何項という。
\begin{equation} \forall n\in\mathbb{N}:\exists t_{n}\in\mathbb{C}(n)\ s.t.\ c_{n+1}=t_{n}c_{n} \end{equation}

複素数列$\{c_{n}\}_{n\in\mathbb{N}\cup\{0\}}\subset\mathbb{C}$が超幾何項であるとすると下記の式が成り立つ。
\begin{equation} \forall n\in\mathbb{N}:\exists a_{1},...,a_{k},b_{1},...,b_{l}, x\in\mathbb{C}\ s.t.\ c_{n+1}=\frac{(a_{1}+n)\cdots(a_{k}+n)}{(b_{1}+n)\cdots(b_{l}+n)}xc_{n} \end{equation}
が成り立つ。
ゆえに$c_{0}=A$とおくと、次式が成り立つ。
\begin{equation} c_{n}=A\frac{(a_{1})_{n}\cdots(a_{k})_{n}}{(b_{1})_{n}\cdots(b_{l})_{n}}x^{n} \end{equation}

これは$\{c_{n}\}_{n\in\mathbb{N}\cup\{0\}}$が超幾何項なので$n$に関するある有理関数$t_{n}\in\mathbb{C}(n)$が存在して
\begin{equation} c_{n+1}=t_{n}c_{n} \end{equation}
が成り立つのだから、$n$に関するある多項式$f(n),g(n)\in\mathbb{K}[n]$が存在して$t_{n}=\frac{f(n)}{g(n)}$が成り立つ。
$f(n)、g(n)$それぞれの最大次数の係数を$a,b$、根を重複も込めて$-a_{1},...,-a_{k};-b_{1},...,-b_{l}\in\mathbb{C}$とすると
\begin{eqnarray} \left\{ \begin{array}{l} f(n)=a(a_{1}+n)\cdots(a_{k}+n)\\ g(n)=b(b_{1}+n)\cdots(b_{l}+n) \end{array} \right. \end{eqnarray}
が成り立つので$x=\frac{a}{b}$として
\begin{equation} t_{n}=\frac{(a_{1}+n)\cdots(a_{k}+n)}{(b_{1}+n)\cdots(b_{l}+n)}x \end{equation}
を得る。
後は計算すれば所要の結論が示される。

超幾何項$c_{n}=A\frac{(a_{1})_{n}\cdots(a_{k})_{n}}{(b_{1})_{n}\cdots(b_{l})_{n}}x^{n}$は次の性質を持つ。
\begin{equation} \sum_{n=0}^{\infty}c_{n}=A{}_{k+1}F_{l}(a_{1},...,a_{k},1;b_{1},...,b_{l}|x)\quad(|x|\lt\left\{\begin{array}{l}0\quad(k\gt l)\\ 1\quad(k=l)\\ \infty\quad(k\lt l)\end{array}\right. \end{equation}

[1]まず
\begin{equation} \sum_{n=0}^{\infty}c_{n}=A{}_{k+1}F_{l}(a_{1},...,a_{k},1;b_{1},...,b_{l}|x) \end{equation}
に関しては簡単なので省略する。
[2]収束半径$R$についてはCauchy-Hadamardの定理より次の様に計算すればいい。
\begin{eqnarray} R&=&\lim_{n\rightarrow\infty}|\frac{(b_{1}+n)(b_{2}+n)\cdots(b_{l}+n)}{(a_{1}+n)(a_{2}+n)\cdots(a_{k}+n)}|\\ &=&\left\{\begin{array}{l}0\quad(k\gt l)\\ 1\quad(k=l)\\ \infty\quad(k\lt l)\end{array}\right. \end{eqnarray}

コネクターを作成

インデックス

$a$は自然数とする。この時下記の様な集合を考える。
\begin{equation} \displaystyle\mathcal{I}_{a}=\prod_{i=1}^{a}\mathbb{Z}_{0\leq} \end{equation}
このとき、$\vb*{k}\in\mathcal{I}_{a}$の事をインデックスと言う。
ただし、便宜上$\mathcal{I}_{0}=\varnothing$とする。

矢印

インデックス$\vb*{k}=(k_{1},...,k_{a})\in\mathcal{I}_{a}$に対して四つの矢印$\uparrow,\leftarrow,\downarrow,\rightarrow$を次の様に定める
\begin{eqnarray} \left\{ \begin{array}{l} \vb*{k}_{\uparrow}=(k_{1},...,k_{a}+1)\\ \vb*{k}_{\leftarrow}=(1,k_{1},...,k_{a})\\ \vb*{k}_{\downarrow}=(1,k_{1},...,k_{a}-1)\\ \vb*{k}_{\rightarrow}=(k_{1},...,k_{a},1)\\ \end{array} \right. \end{eqnarray}
また、$i$を自然数とし$\vb*{k}_{\square^{i}}$$\square$$i$回繰り返す事を意味するものとする。
ただし、便宜上$\square^{0}$は何もしない操作であるとする。
一応注意しておくと左から順番に矢印操作をするものとする。

複素矢印操作(the function name is called 'complex arrow operation' only at this article)

$\uparrow,\downarrow$に限り$r\in\mathbb{C}$、インデックス$\vb*{k}=(k_{1},...,k_{a})\in\mathcal{I}_{a}$に対して
\begin{eqnarray} \left\{ \begin{array}{l} \vb*{k}_{\uparrow^{r}}=(k_{1},...,k_{a}+r)\\ \vb*{k}_{\downarrow^{r}}=(k_{1},...,k_{a}-r) \end{array} \right. \end{eqnarray}
なる操作を定める。

頭部抽出関数(the function name is called 'get head element function' only at this article)

写像$h:\mathbb{C}^{N}\rightarrow \mathbb{C}$を以下の様に定める。
\begin{equation} h(\begin{pmatrix}c_{1}\\c_{2}\\\vdots\\c_{N}\end{pmatrix})=c_{1} \end{equation}

最後尾抽出関数(the function name is called 'get last element function' only at this article)

写像$e:\mathbb{C}^{N}\rightarrow \mathbb{C}$を以下の様に定める。
\begin{equation} e(\begin{pmatrix}c_{1}\\c_{2}\\\vdots\\c_{N}\end{pmatrix})=c_{N} \end{equation}

トカゲのしっぼの断面関数 (the function name is called 'Lizard tail cross section function' only at this article)

写像$liz:\mathbb{C}^{N}\rightarrow \mathbb{C}$を以下の様に定める。
\begin{equation} liz(\begin{pmatrix}c_{1}\\c_{2}\\\vdots\\c_{N}\end{pmatrix})=c_{N-1} \end{equation}

分割っぽい集合

自然数$a,N$に対して
\begin{equation} U_{N}(a)^{\leq}=\{(k_{1},k_{2},...,k_{a})\in\mathbb{N}\cup\{0\}|N\leq k_{1}\leq k_{2}\leq\cdots\leq k_{a}\} \end{equation}
と定める。

コネクター

超幾何項$\frac{(a_{1})_{n}\cdots(a_{k})_{n}}{(b_{1})_{n}\cdots(b_{l})_{n}}$に対して以下の様なコネクターを考える。
\begin{equation} C(n,m)=\frac{(a_{1})_{n+m}\cdots(a_{k})_{n+m}}{(b_{1})_{m}\cdots(b_{l})_{m}} \end{equation}

実験
[1]差分を求める。
\begin{eqnarray} C(n,m+1)-C(n,m)&=&C(n,m)\{\frac{(a_{1}+n+m)(a_{2}+n+m)\cdots(a_{k}+n+m)}{(b_{1}+m)(b_{2}+m)\cdots(b_{l}+m)}-1\}\\ &=&C(n,m)\frac{(a_{1}+n+m)(a_{2}+n+m)\cdots(a_{k}+n+m)-(b_{1}+m)(b_{2}+m)\cdots(b_{l}+m)}{(b_{1}+m)(b_{2}+m)\cdots(b_{l}+m)} \end{eqnarray}
適当に$a_{1},...,a_{k},b_{1},...,b_{l}$を適当に定める事で分子が$n^{s}\{(b_{1}+m)(b_{2}+m)\cdots(b_{l}+m)\}^{t}$の多項式で表せたとすると適当な$d_{00},...,d_{KL}$を定める事で以下の式を得る事が出来る。
符号に注意
\begin{equation} C(n,m)-C(n,m+1)=C(n,m)\frac{d_{00}+\cdots+d_{KL}n^{K}\{(b_{1}+m)(b_{2}+m)\cdots(b_{l}+m)\}^{L}}{(b_{1}+n+m)(b_{2}+n+m)\cdots(b_{l}+n+m)} \end{equation}
[2]$m=0$であるとすると、$C(n,0)=(a_{1})_{n}\cdots(a_{k})_{n}$である事に

以下実験の条件を想定して計算を進めていく。
また、$D=\{(k,l)\in\mathbb{C}_{0\leq}^{2}|d_{kl}\neq0\}$として話を進める。

連結和

$a,b$を自然数としインデックス$\vb*{k}\in\mathcal{I}_{a},\vb*{l}\in\mathcal{I}_{b}$に対して、
\begin{equation} Z(\vb*{k},\vb*{l})=\sum_{\vb*{n}\in U_{1}(a)^{\leq},\vb*{m}\in U_{0}(b)^{\leq}}\frac{C(n,m)}{(b_{1})_{h(\vb*{n})}(b_{2})_{h(\vb*{n})}\cdots (b_{l})_{h(\vb*{n})}\vb*{n}^{\vb*{k}}(\vb*{m}+b_{1})^{\vb*{l}}(\vb*{m}+b_{2})^{\vb*{l}}\cdots(\vb*{m}+b_{l})^{\vb*{l}}} \end{equation}

輸送関係式

\begin{equation} \sum_{(i,j)\in D}d_{ij}Z(\vb*{k}_{\downarrow^{i}},\vb*{l}_{\rightarrow\downarrow^{j-1}})=Z(\vb*{k},\vb*{l}) \end{equation}

\begin{eqnarray} \sum_{(i,j)\in D}d_{ij}Z(\vb*{k}_{\downarrow^{i}},\vb*{l}_{\rightarrow\downarrow^{j-1}})=Z(\vb*{k},\vb*{l})&=&\sum_{\vb*{n}\in U_{1}(a)^{\leq},\vb*{m}\in U_{0}(b)^{\leq}}\frac{1}{(b_{1})_{h(\vb*{n})}(b_{2})_{h(\vb*{n})}\cdots (b_{l})_{h(\vb*{n})}\vb*{n}^{k}(\vb*{m}+b_{1})^{\vb*{l}}(\vb*{m}+b_{2})^{\vb*{l}}\cdots (\vb*{m}+b_{l})^{\vb*{l}}}\sum_{liz(\vb*{m})\leq e(\vb*{m})}\frac{d_{00}+\cdots+d_{KL}e(\vb*{n})^{K}\{(b_{1}+e(\vb*{m}))(b_{2}+e(\vb*{m}))\cdots(b_{l}+e(\vb*{m}))\}^{L}}{(e(\vb*{m})+b_{1})(e(\vb*{m})+b_{2})\cdots(e(\vb*{m})+b_{l})}C(e(\vb*{n}),e(\vb*{m}))\\ &=&Z(\vb*{k}, \vb*{l}) \end{eqnarray}

具体的な計算

実験
[0]$k=1,l=2$
[1]$Z(1,\varnothing)=\sum_{n=1}^{\infty}\frac{(a_{1})_{n}}{(b_{1})_{n}(b_{2})_{n}n}$

[2]
\begin{eqnarray} (b_{1}+m)(b_{2}+m)-(a_{1}+n+m)&=&(b_{1}+m)(b_{2}+m)-n-K\sqrt{(b_{1}+m)(b_{2}+m)}\quad(b_{1}=b_{2}=b)\\ &=&(b+m)^{2}-n-K(b+m)\\ &=&(b+m)^{2}-n-Kb-Km\quad(K=1,b=a_{1}=a) \end{eqnarray}
[3]$C(n,m)=\frac{(a)_{m+n}}{(a)_{m}^{2}}$
[4]輸送関係式に代入計算
\begin{eqnarray} \left\{ \begin{array}{l} Z(1,\phi)=\sum_{n=1}^{\infty}\frac{1}{(a)_{n}n}\\ Z(1,0)-Z(1,\frac{1}{2})-Z(0,1)=\sum_{n=1}^{\infty}\sum_{m=0}^{\infty}\frac{(a)_{n+m}}{(a)_{n}^{2}(a)_{m}^{2}}\{\frac{1}{n}-\frac{1}{n(m+a)}-\frac{1}{(m+a)^{2}}\}=\sum_{n=1}^{\infty}\sum_{m=0}^{\infty}\frac{(a)_{n+m}}{(a)_{n}^{2}(a)_{m}^{2}}\frac{m^{2}+(2a-1)m+a^{2}-a-n}{n(m+a)^{2}} \end{array} \right. \end{eqnarray}
[5]結論
\begin{equation} \sum_{n=1}^{\infty}\frac{1}{(a)_{n}n}=\sum_{n=1}^{\infty}\sum_{m=0}^{\infty}\frac{(a)_{n+m}}{(a)_{n}^{2}(a)_{m}^{2}}\frac{m^{2}+(2a-1)m+a^{2}-a-n}{n(m+a)^{2}} \end{equation}

複素数$a\in\mathbb{C}$に対して以下の式が成り立つ?
\begin{equation} \sum_{n=1}^{\infty}\frac{1}{(a)_{n}n}=\sum_{n=1}^{\infty}\sum_{m=0}^{\infty}\frac{(a)_{n+m}}{(a)_{n}^{2}(a)_{m}^{2}}\frac{m^{2}+(2a-1)m+a^{2}-a-n}{n(m+a)^{2}} \end{equation}

もう少し一般化したものを載せておく。

$0\lt k\in\mathbb{R}$複素数$a\in\mathbb{C}$に対して以下の式が成り立つ?
\begin{equation} \sum_{n=1}^{\infty}\frac{1}{(a)_{n}n^{k}}=\sum_{n=1}^{\infty}\sum_{m=0}^{\infty}\frac{(a)_{n+m}}{(a)_{n}^{2}(a)_{m}^{2}}\frac{m^{2}+(2a-1)m+a^{2}-a-n}{n^{k}(m+a)^{2}} \end{equation}

どうしてこの様な計算が許されているかについては、$\sum_{m=0}^{\infty}\frac{(a)_{n+m}}{(a)_{n}^{2}(a)_{m}^{2}}\frac{m^{2}+(2a-1)m+a^{2}-a-n}{(m+a)^{2}}=\frac{1}{(a)_{n}}$となる事から分かる。
というか、そうなる様に決めたから当たり前。

appendix

Cauchy-Hadamardの定理

数列$\{a_{n}\}_{n\in\mathbb{N}\cup\{0\}}$から定まる級数$f(x)=a_{n}x^{n}$の収束半径$R$は次の様に与えられる。
\begin{equation} R=\frac{1}{\lim_{n\rightarrow\infty}\sup{}^{n}\sqrt{|a_{n}|}} \end{equation}

$\lambda_{n}=\sup\{{}^{n}\sqrt{|a_{n|}},{}^{n+1}\sqrt{|a_{n+1|}},...\}$とおくすると
\begin{equation} |\sum_{k=0}^{N}a_{k}x^{k}|\leq\sum_{k=0}^{n_{0}-1}|a_{k}||x|^{k}+\sum_{k=n_{0}}^{N}(\lambda_{n}|x|)^{k} \end{equation}
$\lambda_{n}$の極限$\lambda$が存在するとすると$0\lt\forall\epsilon:\exists n_{0}\in\mathbb{N}\ s.t.\ n_{0}\leq\forall n:\lambda\leq\lambda_{n}\lt\lambda+\epsilon$が成り立つので
\begin{eqnarray} \sum_{k=n_{0}}^{N}(\lambda_{n}|x|)^{k}&\lt&\sum_{k=n_{0}}^{N}\{(\lambda+\epsilon)|x|\}^{k}\\ &=&(\lambda+\epsilon)^{n_{0}}|x|\frac{1-\{(\lambda+\epsilon)|x|\}^{N-n_{0}+1}}{1-(\lambda+\epsilon)|x|} \end{eqnarray}
を得る。ゆえに$(\lambda+\epsilon)|x|\lt 1$を満たすならば$N\rightarrow\infty$として
\begin{equation} \sum_{k=n_{0}}^{\infty}(\lambda_{n}|x|)^{k}\lt\frac{(\lambda+\epsilon)^{n_{0}}|x|}{1-(\lambda+\epsilon)|x|}\lt+\infty \end{equation}
なる不等式が成り立つ。
この不等式から直ちに所要の不等式を$x$が満たすなら絶対収束する事が分かる。
\begin{equation} |x|\lt\frac{1}{\lambda+\epsilon}\overset{\epsilon\rightarrow 0}\rightarrow\frac{1}{\lambda} \end{equation}

ダランベールの判定法

Cauchy-Hadamardの定理の証明において、上極限が極限と一致した場合$f(x)$の収束半径は下記の様に与えられる。
\begin{equation} R=|\frac{a_{n}}{a_{n+1}}| \end{equation}

Cauchy-Hadamardの定理の証明において出てきた記号を踏襲する。
極限の定義より、$0\lt\forall\epsilon:\exists n_{0}\in\mathbb{N}\ s.t.\ n_{0}\leq \forall n\in\mathbb{N}:\lambda-\epsilon\lt\lambda_{n}\lt\lambda+\epsilon$が成り立つので
\begin{eqnarray} \left\{ \begin{array}{l} \lambda-\epsilon\lt\lambda_{n}={}^{n}\sqrt{|a_{n}|}\lt\lambda+\epsilon\\ \lambda-\epsilon\lt\lambda_{n+1}={}^{n+1}\sqrt{|a_{n+1}|}\lt\lambda+\epsilon\\ (\lambda-\epsilon)(\frac{\lambda-\epsilon}{\lambda+\epsilon})^{n}\lt |\frac{a_{n+1}}{a_{n}}|\lt(\lambda+\epsilon)(\frac{\lambda+\epsilon}{\lambda-\epsilon})^{n} \end{array} \right. \end{eqnarray}
ゆえに挟み撃ちの原理より証明完了。

投稿日:218
更新日:225
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