对\[{1\over 1-x}=1+x+x^2+x^3\cdots\]
进行加减乘除求导积分,或把\(x\)代换成\(ax\)等方法得到一些奇怪的公式,参见小函数\(qwq\)
令\(x\)取\(-x\)则原式变为容斥形式
\(~~~~\)生成函数的每一项系数变为\[\frac {a_i}{i!}\]\(~~~~\)这样可以发现一些规律,并且在求解组合数问题时会派到用场。
\(~~~~\)设出母函数的幂级数形式,利用递推公式(左右两边相减得0)把幂级数形式乘除加减求导积分化为闭形式。
\(~~~~\)把闭形式分解成可以化成确切已知幂级数的小函数(见文章最后)加减形式,得到通项公式。
\(~~~~\)利用生成函数(大眼观察法)求出\(f(0,m)\)的通项公式(可以理解成\(f(0,m)\)与\(f(0,0)\)的关系)。
\(~~~~\)固定列\(m\)(把\(m\)当作常数),求出\(f(n,m)\)与\(f(0,m)\)的关系(通项公式,但是除n外,带常数m),把\(f(m,0)\)代入得\(f(n,m)\)与\(f(0,0)\)的关系,即通项公式。
\(~~~~\)例题
递推公式大致形态:\(h_n=\sum_{i=0}^n h_i\times h_{n-i}\)
令\(g(x)\)为其生成函数,则可得到:相邻两阶导数的关系,将生成函数幂级数形式求导带入,根据对应项相等,可得\(O(n)\)递推公式。例题
\(~~~~\)用一些物品组合成一个集合的方案数,对物品的选取有要求,如只能选某个数的倍数次,或不多于某个数等。
\(~~~~\)每个物品分别用指数代表贡献,系数代表方案,互斥的选取方法用+连接,不同物品乘起来。
\(~~~~\)把整个式子化成闭形式,再展开成幂级数形式,i项的系数就是组成集合有总数为i的贡献的方案数。
在特殊限制下,每一个物品都有单位选取个数,且可以选无数个,那么可以设生成函数\[A(x)=\sum a_i\times x^i\]\(a_i\)表示单位选取方案数,\(m_i\)表示单位个数,那么答案生成函数
\[B(x)=\sum_{n\ge 0} A(x)^n={1\over 1-A(x)}\]
即从选几个物品的角度来看,每次从中选一个。
\(~~~~\)若求排列数,那么就要使用指数型生成函数,多项式系数仍代表组合数,数列代表排列数,最后得到一个幂级数,它的系数就是排列数。(组合数???为什么不直接除阶乘????)
\(1\).\[\sum_{n\ge 0}x^{n} ={1 \over 1-x}\]
\(2\).\[\sum_{n\ge 0}{n+m-1\choose m-1}x^{n}=\frac 1{(1-x)^m}\]
(多个函数卷积,插板法)
\(4\).\[\sum_{n\ge 0}\frac{x^n}{n!}=e^x(from~taylor)\]
\(5\).\[\sum_{n\ge 1}\frac{x^n}{n}=\ln\frac{1}{1-x}\]
\(7\).\[\sum_{0\le n\le p}x^n=\frac{1-x^{p+1}}{1-x}\]
(\(1\)保留本身 \(-x^{p+1}\)把他后面\(p+1\)项减掉,只有\(1\)~\(p\)没有被减)
\(10\).\[\sum_{n\ge 0}\frac{x^{2n}}{(2n)!}=\frac{e^x + e^{-x}}{2}(from~4)\]
\(11\).\[\sum_{n\ge 0} \frac{x^{2n + 1}}{(2n + 1)!}=\frac{e^x - e^{-x}}{2}(from~4)\]
\(12\).\[\sum_{n \ge 0}(-1)^{n+1}\frac{x^{n}}{n}=\ln(1+x)(???)\]
****
\(13\).\[\sum_{n\ge 0} {a\choose n}\times x^n=(1+x)^a (from~high-text-book)\]
\(14\).\[\sum_{n\ge 0} (x+y)^n=\frac {1}{1-x-y}(x=x+y)\]
\(3\).\[\sum_{n\ge 0}c^nx^n=\frac{1}{1-cx}(x=cx)\]
\(8\).\[\sum_{0\le n\le p}x^{n\times a}=\frac{1-x^{a\times(p+1)}}{1-x^a} (x=x^a)\]
把意义与函数指数系数对应起来。
原文:https://www.cnblogs.com/Smeow/p/10582635.html