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概率论与数理统计
第三篇 多维随机变量及其分布
生成函数的定义
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2025-12-14 14:23
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生成函数的定义
## 生成函数的定义 **定义** (生成函数)已知序列 $\left\{a_n\right\}_{n=0}^{\infty}$ .它的生成函数被定义为 $$ G_a(s)=\sum_{n=0}^{\infty} a_n s^n $$ 其中,$s$ 是使这个和收敛的任意数. 标准惯例是使用字母 $s$ 作为变量,然而它只是个虚拟变量,我们可以使用任何字母:$s, ~ x$ , 或其它字母。 从更根本的的观点除非,生成函数犹如高中所学的,寻找数列的通项公式。 数学家拉普拉斯Laplace在其1812年出版的《概率的分析理论》中最先提出生成函数。而生成函数是推导斐波那契(Fibonacci)数列的通项公式方法之一,因此,我们也从斐波那契数列谈起 > **生成函数**(Generating Function)的核心思想是:**将一个数列编码成一个幂级数的系数**,从而利用级数的运算和性质来研究数列本身。 简单说,如果有一个数列 $ a_0, a_1, a_2, \dots $,我们可以把它“放进”一个函数里:$G(x) = a_0 + a_1 x + a_2 x^2 + a_3 x^3 + \cdots = \sum_{n=0}^{\infty} a_n x^n$ 这个$ G(x) $ 就是数列 $\{a_n\}$ 的**普通生成函数** ## 斐波那契数列 斐波那契数,其定义为 $F_0=0$ , $F_1=1$ ,一般形式为 $$ \boxed{ F_n=F_{n-1}+F_{n-2} } $$ 它的前几项是 $0,1,1,2,3,5,8,13, \cdots$ . > 斐波那契数来源背景:如果每对兔子(一雄一雌)每月能生殖一对小兔子(也是一雄一雌,下同),每对兔子第一个月没有生殖能力,但从第二个月以后便能每月生一对小兔子.假定这些兔子都没有死亡现象,那么从第一对刚出生的兔子开始,12 个月以后会有多少对兔子呢? 解释说明为:一个月:只有一对兔子;第二个月:仍然只有一对兔子;第三个月:这对兔子生了一对小兔子, 共有 1+1=2 对兔子.第四个月:最初的一对兔子又生一对兔 子,共有 2+1=3 对兔子.则由第一个月到第十二个月兔子的 对数分别是,0,1,1,2,3,5,8,13,21,34,55,89,144, ……,后人为了纪念提出兔子繁殖问题的斐波纳契, 将这个兔子数列称为斐波那契数列, 即把,0,1,1,2,3,5,8,13,21,34……这样的数列称为斐波那契数列 从原则上说,斐波那契数不存在任何奥秘,因为它有明确的公式,我们可以求出序列中的任何项.在实际应用中,这个公式显然不适用于较大的 $n$ .虽然我们可以求出 $F_{10}=55$ ,但是计算 $F_{100}=354224848179261915075$ 会是件相当乏味无聊的事。如果用纸笔去计算 $F_{2011}$ ,则要引起警觉,因为它超过了 400位数字! 现在来展示生成函数是如何确定任意一个斐波那契数的,而不必计算之前的任何项!这个生成函数是 $$ G_F(s)=\sum_{n=0}^{\infty} F_n s^n $$ 我们单独给出 $n=0$ 和 $n=1$ 时的项.当 $n \geqslant 2$ 时,利用定义中的递推关系 $F_n=F_{n-1}+F_{n-2}$ 可得 $$ \begin{aligned} G_F(s) & =F_0+F_1 s+\sum_{n=2}^{\infty}\left(F_{n-1}+F_{n-2}\right) s^n \\ & =0+s+\sum_{n=2}^{\infty} F_{n-1} s^n+\sum_{n=2}^{\infty} F_{n-2} s^n \end{aligned} $$ 注意,最后两个和式几乎就是原来的生成函数——不同之处在于 $s$ 的方幂不一样,并且这两个和式不是从 $n=0$ 开始计数的。这个问题可以通过提出 $s$ 的某些方幂,然后重新对和式进行标记来解决。这是论证中最困难的部分,但在考察过大量例子之后,它最终会成为一件自然而然的事情: $$ \begin{aligned} G_F(s) & =s+s \sum_{n=2}^{\infty} F_{n-1} s^{n-1}+s^2 \sum_{n=2}^{\infty} F_{n-2} s^{n-2} \\ & =s+s \sum_{m=1}^{\infty} F_m s^m+s^2 \sum_{m=0}^{\infty} F_m s^m \end{aligned} $$ 因为 $F_0=0$ ,所以第一个和式也可以扩展成从 $m=0$ 开始计数的形式.上面两个和式就是 $G_F(s)$ ,于是有 $$ G_F(s)=s+s G_F(s)+s^2 G_F(s) $$ 接下来,利用二次公式可得 $$ G_F(s)=\dfrac{s}{1-s-s^2} . ...(19.1) $$ 非常好,我们已经确定了斐波那契数的生成函数:**这对我们有什么帮助呢?** 虽然看起来似乎并非如此,但我们确实取得了相当大的进展.之所以取得如此大的进展,是因为式(19.1)的左端和右端都是关于 $s$ 的函数.在等式的左端,$s^n$ 的系数是 $F_n$ ,因此,右端 $s^n$ 的系数也一定是 $F_n$ .也就是说,目前还不清楚右端 $s^n$ 的系数是什么.一个自然的想法是利用几何级数展开: $$ \frac{1}{1-\left(s+s^2\right)}=\sum_{k=0}^{\infty}\left(s+s^2\right)^k=\sum_{k=0}^{\infty} \sum_{l=0}^k\binom{k}{l} s^l\left(s^2\right)^{k-l} $$ 从而有 $$ \frac{s}{1-s-s^2}=\sum_{k=0}^{\infty} \sum_{l=0}^k\binom{k}{l} s^{2 k-l+1} $$ 从这个等式中看出 $s$ 的方幂并不容易.(但这是个很好的练习,它引出了一个有趣的斐波那契数公式!) 幸运的是,有一种更好的方法来考察右端的式子.这又回到了微积分中最不受欢迎的一种积分方法:部分分式.不必惊讶,微积分里学过了有理函数的积分:除了用在这里之外,部分分式还会在解微分方程时出现.我们把 $1-s-s^2$分解成 $(1-A s)(1-B s)=1-(A+B) s+A B s^2$ ,并写成 $$ \frac{s}{1-s-s^2}=\frac{a}{1-A s}+\frac{b}{1-B s}, $$ 然后用几何级数展开每个分式.这样做的原因是,我们想利用几何级数公式,所以把它写成了 $(1-A s)(1-B s)$ ,而不是 $-(s-C)(s-D)$ .为了使用几何级数公式,我们希望分母看起来是 1 减去一个较小的数.注意,如果 $|s|<\min (1 /|A|, 1 /|B|)$ ,那么 $|A s|$ 和 $|B s|$ 都会小于 1 ,这样就能利用几何级数公式了. 通过简单的代数运算(或者利用二次公式),我们可以得到 $A$ 和 $B$ 的值.现在有 $A+B=1$ 和 $A B=-1$ .于是,$B=-1 / A$ 且 $A-1 / A=1$ ,或者 $A^2-A-1=0$ .因此,$A=\frac{1 \pm \sqrt{5}}{2}$ .我们取正号,进行简单的计算就可以得到 $B=\frac{1-\sqrt{5}}{2}$(如果取负号, $A$ 和 $B$ 的值就会颠倒过来). 接下来计算 $a$ 和 $b$ : $$ \frac{s}{1-s-s^2}=\frac{a}{1-A s}+\frac{b}{1-B s}=\frac{a+b-(a B+b A) s}{(1-A s)(1-B s)} $$ 注意,上面是一个等式,它必须适用于 $s$ 的所有值.由于分母是相同的,唯一可能的情况就是两个分子相等。每个分子都是关于 $s$ 的多项式:这两个多项式对任意一个 $s$ 均相等的可能情况只有一种——它们肯定是同一个多项式,也就是说它们的系数一定相等。 看看常数项,我们发现 $a+b=0$ ,所以 $b=-a$ .现在考察 $s$ 项的系数.我们需要让 $-(a B+b A)=1$ .根据 $A$ 和 $B$ 的取值以及 $b=-a$ 这一事实,我们有 $$ -a \frac{1-\sqrt{5}}{2}+a \frac{1+\sqrt{5}}{2}=1 $$ 或者 $a=1 / \sqrt{5}$ ,进而有 $b=-1 / \sqrt{5}$ .现在已经证明了 $$ G_F(s)=\frac{s}{1-s-s^2}=\frac{1}{\sqrt{5}} \frac{1}{1-A s}-\frac{1}{\sqrt{5}} \frac{1}{1-B s} . $$ 现在利用几何级数展开,于是有 $$ \begin{aligned} G_F(s) & =\frac{1}{\sqrt{5}} \sum_{n=0}^{\infty} A^n s^n-\frac{1}{\sqrt{5}} \sum_{n=0}^{\infty} B^n s^n \\ & =\sum_{n=0}^{\infty}\left[\frac{1}{\sqrt{5}}\left(\frac{1+\sqrt{5}}{2}\right)^n-\frac{1}{\sqrt{5}}\left(\frac{1-\sqrt{5}}{2}\right)^n\right] s^n . \end{aligned} $$ 我们已经找到并证明了求第 $n$ 个斐波那契数的公式. **斐波那契公式(也叫比内公式)**:设 $\left\{F_n\right\}_{n=0}^{\infty}$ 表示斐波那契级数,其中 $F_0=0, F_1=1$ ,并且 $F_{n+2}=$ $F_{n+1}+F_n$ .于是 $$ \boxed{ F_n=\frac{1}{\sqrt{5}}\left(\frac{1+\sqrt{5}}{2}\right)^n-\frac{1}{\sqrt{5}}\left(\frac{1-\sqrt{5}}{2}\right)^n } $$ 比内公式很惊人.**现在我们可以直接找到序列中的任意一项,而不必计算之前所有项** 对此,我一直很惊讶.斐波那契数是整数,而这个表达式包含了除法和平方根,但它最终却能给出整数. 经过这么长时间的论述,不妨回头看看我们都做了什么.我们从斐波那契数的关系式开始.虽然可以用这个关系式找到任意一项,但非常耗时.我们还把斐波那契数与一个生成函数 $G_F(s)$ 联系起来.神奇的是,$G_F(s)$ 有个很好的解析表达式,从中可以推导出斐波那契数的一个很好的公式. 值得强调的是,$G_F(s)$ 的形式非常好.如果随机取一个关于 $a_n$ 的数列,那么这种奇迹是不可能发生的.幸运的是,在很多问题中,当 $a_n$ 与我们所关心的概率项有关时,生成函数就会有一个很好的形式. 本节的其余部分可以放心地跳过.然而,由于奇迹很罕见,所以有必要了解为什么会发生这样的事情.我们试图回答为什么有必要构造一个生成函数.毕竟,如果它与原来的数据列相同,又能得到什么呢?对我们来说,关于斐波那契数列的结论只是种幸运,还是说这种情况会再次发生?**生成函数最重要的优点是有助于简化概率中的代数运算**.我们不断强调,在实践中,尽量简化代数运算会非常有用.除了会经常出错外,表达式越复杂,我们就越不容易看出其中的规律和关联.简化代数运算可以启发我们找到事物之间的联系,还能大大减少计算量.
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