パスカルの三角錐を5段目まで描いたもの。側面(橙色の格子)は何れも
パスカルの三角形 になっている。矢印は、1つ上の段から和を取ることを表している。
数学 における多項係数 (たこうけいすう、英 : Multinomial coefficient )は二項係数 を一般化したものである。
定義
非負整数列 k 1 , k 2 , …, kr および n = k 1 + k 2 + … + kr に対して、多項係数 が定義される。
多項係数を直接表示すると
(
n
k
1
,
k
2
,
…
,
k
r
)
:=
n
!
k
1
!
⋯
k
r
!
{\displaystyle {\binom {n}{k_{1},k_{2},\dotsc ,k_{r}}}:={\frac {n!}{k_{1}!\dotsm k_{r}!}}}
となる。ここに x ! は x の階乗 を表す。
多項係数は帰納的に表すこともできる:
(
n
k
1
,
⋯
,
k
r
)
:=
(
n
−
1
k
1
−
1
,
k
2
,
⋯
,
k
r
)
+
⋯
+
(
n
−
1
k
1
,
⋯
,
k
r
−
1
,
k
r
−
1
)
{\displaystyle {\binom {n}{k_{1},\cdots ,k_{r}}}:={\binom {n-1}{k_{1}-1,k_{2},\cdots ,k_{r}}}+\cdots +{\binom {n-1}{k_{1},\cdots ,k_{r-1},k_{r}-1}}}
多項係数は整数となる。したがって、多項係数を規則的に並べていくと r -単体となる(パスカルの単体 。r = 3 のときについてはパスカルの三角錐(英語版 ) を参照)。
多項係数は二項係数 を用いて
(
k
1
+
k
2
+
⋯
+
k
r
k
r
)
(
k
1
+
k
2
+
⋯
+
k
r
−
1
k
r
−
1
)
⋯
(
k
1
k
1
)
=
∏
i
=
1
r
(
∑
s
=
1
i
k
s
k
i
)
{\displaystyle {\binom {k_{1}+k_{2}+\dotsb +k_{r}}{k_{r}}}{\binom {k_{1}+k_{2}+\dotsb +k_{r-1}}{k_{r-1}}}\cdots {\binom {k_{1}}{k_{1}}}=\textstyle \prod \limits _{i=1}^{r}{\dbinom {\sum \limits _{s=1}^{i}k_{s}}{k_{i}}}}
と表すこともできる。
応用と解釈
多項定理
二項定理 の拡張である、多項定理 と呼ばれる等式
(
x
1
+
⋯
+
x
r
)
n
=
∑
k
1
+
⋯
+
k
r
=
n
(
n
k
1
,
…
,
k
r
)
⋅
x
1
k
1
⋯
x
r
k
r
{\displaystyle (x_{1}+\dotsb +x_{r})^{n}=\textstyle \sum \limits _{k_{1}+\dotsb +k_{r}=n}{\dbinom {n}{k_{1},\dotsc ,k_{r}}}\cdot {x_{1}}^{k_{1}}\dotsm {x_{r}}^{k_{r}}}
が成立する。特に x 1 = x 2 = … = xr = 1 と置くことにより
r
n
=
∑
k
1
+
⋯
+
k
r
=
n
(
n
k
1
,
…
,
k
r
)
{\displaystyle r^{n}=\textstyle \sum \limits _{k_{1}+\dotsb +k_{r}=n}{\dbinom {n}{k_{1},\dotsc ,k_{r}}}}
が得られる。
多項分布
多項係数の応用として、多項分布
P
(
X
1
=
k
1
,
X
2
=
k
2
,
…
,
X
r
=
k
r
)
=
(
n
k
1
,
…
,
k
r
)
⋅
p
1
k
1
⋅
p
2
k
2
⋯
p
r
k
r
{\displaystyle P(X_{1}=k_{1},X_{2}=k_{2},\dotsc ,X_{r}=k_{r})={\binom {n}{k_{1},\dotsc ,k_{r}}}\cdot p_{1}^{k_{1}}\cdot {p_{2}}^{k_{2}}\dotsm {p_{r}}^{k_{r}}}
は離散確率変数に関する確率分布 である。
組合せ論的解釈
組み分け問題
多項係数 (n k 1 , k 2 , …, kr ) は n 個の対象を r 個の区別のつく箱に分けて入れるとき、各 i 番目の箱に ki 個だけの対象が含まれるように入れる方法の総数である。
重複置換の問題
多項係数 (n k 1 ,k 2 ,…,kr ) は、1 ≤ i ≤ r に対して各々ちょうど ki 個の区別不能な対象が含まれる n 個の対象の置換 の総数にも等しい。
例
問い. MISSISSIPPI の文字を並べ替えて得られる「語」 は相異なるものが全部でいくつあるか?
この11文字の並べ替えの総数を数える必要があるが、一種類目の文字 M が 1 個 (k 1 = 1 ), 二種類目の文字 I が 4 個 (k 2 = 4 ), 三種類目の文字 S が 4 個 (k 3 = 4 ), 残りは P が 2 個 (k 4 = 2 ) であるから、多項係数
(
11
1
,
4
,
4
,
2
)
=
11
!
1
!
⋅
4
!
⋅
4
!
⋅
2
!
=
34650
{\displaystyle {\binom {11}{1,4,4,2}}={\frac {11!}{1!\cdot 4!\cdot 4!\cdot 2!}}=34650}
が答えを与える。これと対照的に、もし11文字全てが区別可能であったならば、その総数は 11! = 39,916,800 とずっと多くなる。
パスカルの単体
二項係数 に対するパスカルの三角形 の類似対応物として、r -変数の多項係数にも幾何学的な図形(単体 )が対応し、パスカルの r -単体 と呼ばれる。r = 3 のときは特に、三項係数(ドイツ語版 ) に対するパスカルの三角錐(英語版 ) と呼ばれる。
外部リンク