廣義 Pascal 矩陣與 Bernoulli 多項式 及 Euler 多項式
廖信傑
1. 引言
在數學上, 如果一個多項式序列 {pn(x)}∞n=0 滿足 dpn(x)
dx = npn−1(x), n≥ 1 其中 p0(x)為非零常數, 則我們稱這類序列為 Appell 序列。
在這一類序列中, 最受到矚目就是 Bernoulli 多項式、 Euler 多項式、 Hermite 多項式。
本文將重點放在其中的 Bernoulli 多項式及 Euler 多項式。
利用生成函數, 我們可以定義 Bernoulli 多項式 Bn(x) 及 Euler 多項式 En(x)如下:
text et− 1 =
∑∞ n=0
Bn(x)tn
n! (|t| < 2π) 2ext
et+ 1 =
∑∞ n=0
En(x)tn
n! (|t| < π)
我們稱 Bn(0) 為 Bernoulli 數, 記為Bn。 稱 2nEn(12) 為 Euler 數, 記為 En。 一個 n × n 矩陣 Pn = [(i
j
)]n−1≥i,j≥0 稱為 Pascal 矩陣, 也即是其元素可以排列成 Pascal 三角形, 例如下列皆為 Pascal 矩陣:
P2 =
[ 1 0 1 1
]
, P3 =
1 0 0 1 1 0 1 2 1
, P4 =
1 0 0 0 1 1 0 0 1 2 1 0 1 3 3 1
, . . .。
61
若將上述矩陣內的每一個元素 (Pn)ij 乘上 xi−j 可以得到如下的矩陣
P2[x] = [1 0
x 1 ]
, P3[x] =
1 0 0
x 1 0
x2 2x 1
, P4[x] =
1 0 0 0
x 1 0 0
x2 2x 1 0 x3 3x2 3x 1
, . . . ,
我們稱這類矩陣為廣義的Pascal 矩陣。
n 階廣義 Pascal 矩陣 Pn[x] 定義為
(Pn[x])ij =
xi−j(i
j
)當 0 ≤ j ≤ i ≤ n − 1
0 其他,
並規定 Pn[0] = In。
利用 Pascal 矩陣去證明 Stirling 數的性質已出現於許多文獻, 例如: Cheon 與 Kim [4]
及 Srivastava 與 Pint´er [7]; 然而我們所了解的是文獻中並未出現利用廣義 Pascal 矩陣去處 理 Bernoulli 多項式與 Euler 多項式。 本文的目的在於利用廣義的 Pascal 矩陣將 Bernoulli 多項式及 Euler 多項式連結在一起。 在第二節中我們介紹 Call 與 Velleman [3] 中提到的廣義 Pascal 矩陣 P [x] 的一個性質, 並利用這個性質在第二節及第三節中分別導出一些 Bernoulli 多項式及 Euler 多項式的公式。 第四節則利用第二和第三節的結果及 Pn[x] 將 Bernoulli 多 項式及 Euler 多項式連繫在一起。
2. Bernoulli 多項式及 Bernoulli 數
本文往後的討論中, 矩陣的指標皆從 0 到 n − 1。
首先, 我們定義方陣的指數函數 eA= I + A + A2
2 +A3
3! + . . . + Ak
k! + . . .。 因為這個矩陣的每一個元素皆收斂, 所以對所有方陣A, eA皆收斂。
定理1: 對任意實數x, Pn[x] = exH, 其中H為n × n方陣
Hij =
i 當 n − 1 ≥ i = j + 1 ≥ 1 0其他
且
(Hk)ij =
i!
j! 當 n − 1 ≥ i = j + k ≥ k 0 其他。
注意到當k ≥ n時, Hk = 0。
證明: 請參閱 [3]。
註: 對任意方陣 A, eA 具有一些和普通的指數函數 ex 相同的性質:
(a) 對任意 s 和 t, e(t+s)A = esAetA。 (b) eA 可逆, 且 (eA)−1 = e−A。
(c) 令 dtdetA 為對 etA 中每個元素對 t 取導數後所得的矩陣, 則 dtdetA = AetA = etAA。 故由定理 1 可知, 廣義的 Pascal 矩陣具有如同指數函數的性質, 例如: Pn[x+y] = Pn[x]Pn[y]。 從而 In= Pn[x− x] = Pn[x]Pn[−x], 即 Pn[−x] 為 Pn[x]之反矩陣。
例: 4 階方陣的例子
P4[x] =
1 0 0 0
x 1 0 0
x2 2x 1 0 x3 3x2 3x 1
, H =
0 0 0 0 1 0 0 0 0 2 0 0 0 0 3 0
。
為了方便起見將 Pn[x] 記為 P [x]。
令 ξ(t) = (1, t, t2, . . . , tn−1)T, 對任意數 x 和 y, 由二項式定理可知 ξ(x + y) = (1, x + y, (x + y)2, . . . , (x + y)n−1)T = P [x]ξ(y)。 Bernoulli 多項式及 Bernoulli 數之間有個關係式 (Apostol[2])
Bn(x) =
∑n k=0
(n k
)
Bkxn−k, n ≥ 0。
我們將這個式子以矩陣的形式表示, 如下
B0(x) B1(x) B2(x)
... Bn−1(x)
=
(0
0
) 0 0 . . . 0
(1
0
)x (1
1
) 0 . . . 0
(2
0
)x2 (2
1
)x (2
2
) . . . 0 ... ... ... . .. ...
(n−1
0
)xn(n−1
1
)xn−2(n−1
2
)xn−3. . .(n−1
n−1
)
B0 B1 B2 ... Bn−1
。 (1)
注意到中間的 n×n 矩陣恰好就是 Pascal 矩陣 P [x]。 假設 (B0(x) B1(x) . . . Bn−1(x))T
= b[x], 於是 b[0] =(
B0B1. . . Bn−1
)T
,從而可將 (1) 改寫成 b[x] = P [x]b[0]。
這一節提到與 Bernoulli 多項式有關的性質已利用生成函數證明 (見 [2]), 而以下的討論, 我們將這些等式表示為矩陣, 可以比較簡單地證明出這些性質。
性質 2:
Bn =
∑n k=0
(−1)n−k (n
k )
xn−kBk(x), n≥ 0。
其對應的矩陣形式為
b[0] = P [−x]b[x]。
證明:
b[0] = P [x− x]b[0] = P [−x]P [x]b[0] = P [−x]b[x]
比較等號兩邊向量的元素可得性質2。
定理 3: (加法公式)
Bn(y + x) =
∑n k=0
(n k
)
Bk(y)xn−k, n≥ 0。
其對應的矩陣形式為
b[x + y] = P [x]b[y]。 證明:
b[x + y] = P [x + y]b[0] = P [x]P [y]b[0] = P [x]b[y],
比較等號兩邊向量的元素可得定理3。
利用P [x], 我們也可以得出 Bernoulli 多項式的微分公式。
定理 4:
Bi′(x) = iBi−1(x), i≥ 1。
其對應的矩陣形式為
d
dxb[x] = Hb[x]。 證明: 由定理1,
d
dxb[x] = ( d
dxP [x]
) b[0] =
( d dxexH
) b[0]
= HexHb[0] = HP [x]b[0] = Hb[x],
即 dxdb[x] = Hb[x], 比較等號兩邊向量的元素可得定理4。 同樣的方式, 也能得到 k 次微分的公式
推論 5:
Bi(k)(x) = k!
(i k
)
Bi−k(x)。 其對應的矩陣形式為
dk
dxkb[x] = Hkb[x]。 證明:
dk
dxkb[x] = HkP [x]b[0] = Hkb[x],
比較等號兩邊向量的元素可得推論5。
有以上的微分公式, 自然地, 我們會想去考慮 Bernoulli 多項式的積分。 定義∫x
0 f [t]dt為 對矩陣f(t)中每一元素由0到x積分。 因為
∫ x 0
b[t]dt =
∫ x 0
P [t]b[0]dt =
∫ x 0
P [t]dtb[0], 在考慮 Bn(x) 的積分之前, 我們仍需要一些前置作業。
定義 L[x] =∫x
0 P [t]dt。 由定理1, L[x] =
∫ x
0
P [t]dt =
∫ x
0
etHdt =
∫ x
0 n−1
∑
k=0
(tH)k k! dt =
n−1
∑
k=0
Hk
(k + 1)!xk+1 從而, 可以得到 L[x] 的所有元素
(L[x])ij =
1 i−j+1
(i
j
)xi−j+1當 i ≥ j
0 其他
註: L[0] = 0, L[1] 即為 Aceto 與 Trigiante [1] 中使用的 L, 後面的討論我們也沿用 L[1] = L。
下面將介紹一些與 L[x] 有關的性質。 令 D(t) = diag(1, t, t2, . . . , tn−1), 定義 eL[x] = D(−1)L[x]D(−1)−1。
注意到 eL[x] 可改寫為
eL[x] = D(−1)L[x]D(−1)−1= D(−1)L[x]D(−1)=D(−1)(∑n−1
k=0
Hk
(k + 1)!xk+1 )
D(−1)
=
∑n k=0
D(−1)HkD(−1)
(k + 1)! xk+1 =
∑n k=0
(−H)k (k + 1)!xk+1。
性質 6: 對任意 x 和 y, 我們有下列五個性質 (a) HL[x] = L[x]H = P [x]− I,
(b) −H eL[x] = −eL[x]H = P [−x] − I, (c) L[x] = P [x]eL[x],
(d) L[y]− L[x] = P [x]L[y − x] = L[y − x]P [x], (e) D(a)L[x]D(a1) = 1aL[ax],其中a ̸= 0。
證明:
(a) 因為 L[x] 為 H 的多項式, 有 HL[x] = L[x]H。
HL[x] =H
n−1
∑
k=0
Hk
(k + 1)!xk+1 =
n−1
∑
k=0
Hk+1 (k + 1)!xk+1
=
∑n k=1
Hk k! xk =
n−1
∑
k=1
Hk k! xk
=
n−1
∑
k=0
Hk
k! xk− I = P [x] − I。
(b) 證明和 (a) 類似, 故省略。
(c) 由 (b), I − H eL[x] = P [−x]。 等號兩邊同乘 P [x] 得 P [x]− P [x]eL[x]H = I, 可整理成
P [x]eL[x]H = P [x]− I = L[x]H.
即
(L[x]− P [x]eL[x])H = 0。
將上式左邊展開可知, (L[x] − P [x]eL[x])H = 0 若且為若 L[x] − P [x]eL[x] = 0, 即
L[x] = P [x]eL[x]。
(d)
L[y]− L[x] =
∫ y 0
P [t]dt−
∫ x 0
P [t]dt =
∫ y x
P [t]dt
=
∫ y−x
0
P [t + x]dt = P [x]
∫ y−x
0
P [t]dt
=P [x]L[y− x]。
(e)
D(a)L[x]D(1 a) =
n−1
∑
k=0
(aH)k
(k + 1)!xk+1 = 1 a
n−1
∑
k=0
Hk
(k + 1)!(ax)k+1 = 1
aL(ax)。 顯然, 對任意矩陣M[x]只要滿足M[x] = P [x]M[c], c為某常數, 就會有
∫ x 0
M [t]dt =
∫ x 0
P [t]dtM [c] = L[x]M [c]。
利用這些 L[x] 的性質, 可以推導出一些 Bernoulli 多項式及 Euler 多項式的相關公式。
定理 7: (基底變換) b[x] = L−1ξ(x)。 證明: 請參閱 [1]。
對任意向量 V [x] 及正整數 k, 定義其差分為 ∆k+1V [x] = ∆kV [x + 1]− ∆kV [x] 及
∆V [x] = V [x + 1]− V [x]。
定理 8: 對任意正整數 n,
Bn(x + 1)− Bn(x) = nxn−1。 其對應的矩陣形式為
∆b[x] = Hξ(x)。
證明: 利用性質6(a) 及定理7,
∆b[x] =b[x + 1]− b[x] = (P − I)b[x] = HLb[x]
=HLL−1ξ(x) = Hξ(x),
比較等號兩邊向量的元素可得定理8。
Bn(x) 的 k 次差分雖然不能求出一般式, 但用歸納法和定理 8 類似的方式, 我們可以得 到 k 次差分的矩陣形式。
推論 9:
∆kb[x] = HkLk−1ξ(x)。 定理 10:
Bn(x) = n
∫ x 0
Bn−1(t)dt + Bn, n≥ 1。
其對應的矩陣形式為
b[x] = b[0] + H
∫ x 0
b[t]dt。 證明: 由性質6(a)
b[x]− b[0] = (P [x] − I)b[0] = HL[x]b[0] = H
∫ x
0
b[t]dt,
比較等號兩邊向量的元素可得
Bn(x)− Bn = n
∫ x
0
Bn−1(t)dt, 即
Bn(x) = n
∫ x
0
Bn−1(t)dt + Bn。
定理 11: ∫ x+1
x
Bn(t)dt = xn, n≥ 0。
其對應的矩陣形式為 ∫ x+1
x
b[t]dt = ξ(x)。 證明: 由性質 6(d),
∫ x+1 x
b[t]dt =
∫ x+1 0
b[t]dt−
∫ x 0
b[t]dt = (L[x + 1]− L[x])b[0]
= P [x]L[1]b[0] = LP [x]b[0] = Lb[x]。
由定理7, ∫ x+1
x
b[t]dt = Lb[x] = ξ(x)。 從而, ∫x+1
x Bn(t)dt = xn。
定理 12: ∫ y
x
Bn(t)dt = Bn+1(y)− Bn+1(x)
n + 1 , n ≥ 0。
其對應的矩陣形式為
b[y]− b[x] = H
∫ y x
b[t]dt。 證明:
b[y]− b[x] = (P [y] − P [x])b[0] = [(P [y] − I) − (P [x] − I)]b[0]
= (HL[y]− HL[x])b[0] = H(
∫ y
0
P [t]dt−
∫ x
0
P [t]dt)b[0]
= H
∫ y
x
P [t]dtb[0] = H
∫ y
x
P [t]b[0]dt = H
∫ y
x
b[t]dt。 比較等號兩邊向量元素得
Bn(y)− Bn(x) = n
∫ y x
Bn−1(t)dt,
即是 ∫ y
x
Bn(t)dt = Bn+1(y)− Bn+1(x)
n + 1 。
3. Euler 多項式及 Euler 數
Euler 多項式 Ei(t)及 Euler 數 Ei 滿足下列兩個關係式
En(1) + En(0) =
{2 ,當 n = 0 0 ,其他
En(x) =
∑n k=0
(n k
) ( x− 1
2
)n−k Ek 2k。 Euler 數 En 定義為
En= 2nEn(1 2), 詳細請參考[7]。
令 E[x] = (E0(x), E1(x), . . . , En−1(x))T 及 E = (E0, E1, . . . , En−1)T, 則 En 可以 表為矩陣形式
E = D(2)E [1
2 ]
而上面兩關係式的矩陣形式則為
E[1] + E[0] = 2ξ(0) (2)
E[x] = P [
x−1 2 ]
D (1
2 )
E 於是, 因為D(2)−1 = D(1
2
),
E[x] = P [
x− 1 2 ]
D (1
2 )
E = P [x]P [
−1 2 ]
D (1
2 )
。 因此, 類似於Bernoulli 多項式, 對任意 x 和 y 有
E[x + y] = P [x + y]E[0] = P [x]E[y]。 另一方面, 由(2) 得
E[x + 1] + E[x] = P [x](E[1] + E[0]) = 2P [x]ξ(0) = 2ξ(x), (3) 上兩式分別比較等號兩邊的元素可得以下兩個定理
定理 13:
En(x + y) =
∑n k=0
(n k
)
Ek(y)xn−k, n≥ 0。
對應的矩陣形式為
E[x + y] = P [x]E[y]。 定理 14:
En(x + 1) + En(x) = 2xn, n≥ 0。
對應的矩陣形式為
E[x + 1] + E[x] = 2ξ(x)。 引理:
P D(−1)E[1] = E[1]
證明: 注意到 P D(−1) = D(−1)P [−1], 又 [P D(−1)]−1 = D(−1)P [−1], 故 [P D(−1)]2
= I。 從而
(P D(−1) − I)E[1] = (P D(−1) − [P D(−1)]2)E[1]
= P D(−1)(I − P D(−1))E[1]。
整理後得(P D(−1) − I)2E[1] = 0。 則
0 = (P D(−1) − I)2E[1] = [(P D(−1))2− 2P D(−1) + I]E[1]
= 2(I− P D(−1))E[1]。
所以 (P D(−1) − I)E[1] = 0, 即 P D(−1)E[1] = E[1]。 定理 15:
En(1) = (−1)nEn(0), n≥ 0。
其對應的矩陣形式為
E[1] = D(−1)E[0]
證明: 由引理,
E[0] = P [−1]E[1] = D(−1)P D(−1)E[1] = D(−1)E[1],
故 E[1] = D(−1)−1E[0] = D(−1)E[0]。 註: 由定理15及 (2) 可知, 對所有正偶數n, 皆有En(0) = 0。
定理 16:
En(1− x) = (−1)nEn(x), n≥ 0。
其對應的矩陣形式為
D(−1)E[x] = E[1 − x]
證明:
D(−1)E[x] = D(−1)P [x]E[0] = P [−x]D(−1)E[0]
= P [−x]E[1] (由定理15)
= E[1− x] (由定理13)。
定理 17: ∫ 1
0
En(t)dt = −2En+1(0)
n + 1 , n ≥ 0。
其對應的矩陣形式為
H
∫ 1 0
E[t]dt = (D(−1) − I)E[0]
證明:
H
∫ 1
0
E[t]dt = HLE[0] = (P − I)E[0]
= E[1]− E[0] = D(−1)E[0] − E[0] (由定理15)
= (D(−1) − I)E[0]。
比較等號兩邊向量元素可得, 對任意n ≥ 0,
(n + 1)
∫ 1 0
En(t)dt =−2En+1(0)
即 ∫ 1
0
En(t)dt = −2En+1(0)
n + 1 。
定理 18: ∫ y
x
En(t)dt = En+1(y)− En+1(x)
n + 1 , n≥ 0。
其對應的矩陣形式為
E[y]− E[x] = H
∫ y x
E[t]dt。 證明: 與定理12類似, 故省略。
4. Bernoulli 多項式及 Euler 多項式的關聯
將 (3) 式整理為
E[x] = 2(P + I)−1ξ(x), (4)
又由定理 7, 有
b[x] = L−1ξ(x)。
利用這兩個式子, 我們可以將Bernoulli 多項式和 Euler 多項式連繫在一起。 因為 [1]
L−1 =
n−1
∑
k=0
Bk k!Hk, 比較等號兩邊的元素可以得到
(L−1)ij = {
Bi−j(i
j
), 當 n − 1 ≥ i ≥ j ≥ 0
0 , 其他。 (5)
定理 19:
Bn(x) = 2−n
∑n k=0
(n k
)
Bn−kEk(2x), n≥ 0。
其對應的矩陣形式為
D(2)b[x] = L−1E[2x]。
證明: 注意到D(2)P [x] = P [2x]D(2), 從而
D(2)b[x] = D(2)P [x]b[0] = P [2x]D(2)b[0]
= P [2x]D(2)L−1ξ(0) = P [2x]
( LD
(1 2
))−1 ξ(0)。 由性質6(e), LD(1
2
)= 12D(1
2
)L[2]。 故
D(2)b[x] = P [2x]
( LD
(1 2
))−1
ξ(0) = P [2x]
(1 2D
(1 2
) L[2]
)−1 ξ(0)
= 2P [2x]L[2]−1D(2)ξ(0) = 2P [2x]L[2]−1ξ(0)。 又由性質6(d) 有L[2] − L = P L, 可整理為L[2]−1 = L−1(P + I)−1。 則
D(2)b[x] = 2P [2x]L[2]−1ξ(0) = 2P [2x]L−1(P + I)−1ξ(0)
= P [2x]L−1E[0] (由(4))
= L−1E[2x]。
利用 (5), 比較等號兩邊向量元素可得定理19。
定理 20:
En(x) = 2n+1 n + 1
( Bn+1
(x + 1 2
)
− Bn+1
(x 2
))
, n ≥ 0。
其對應的矩陣形式為
HE[x] = D(2) (
b
[x + 1 2
]
− b[x 2
])。
證明: 由定理19, 我們有E[x] = LD(2)b[x
2
]。 從而
HE[x] = HLD(2)b [x
2 ]
= (P − I)D(2)b[x 2 ]
= P D(2)b [x
2
]− D(2)b[x 2 ]
= D(2)P [1
2 ]
b [x
2
]− D(2)b[x 2 ]
= D(2) (
b
[x + 1 2
]
− b[x 2
]) ,
比較等號兩邊向量元素可得定理20。
以下的推論沒有在參考文獻中出現過。
推論 21: ∫ x+12
x
2n+1Bn(t)dt = En(2x), n≥ 0。
其對應的矩陣形式為
E[2x] = 2D(2)
∫ x+1
2
x
b[t]dt。
證明:
E[2x] = LD(2)b[x] (由定理19) = 2D(2)L [1
2 ]
b[x] (由性質6(e))
= 2D(2)L [1
2 ]
P [x]b[0] = 2D(2) (
L [
x +1 2 ]
− L[x]
)
b[0] (由性質6(d))
= 2D(2)
∫ x+1
2
x
P [t]dtb[0] = 2D(2)
∫ x+1
2
x
b[t]dt。
註: 推論21也可由定理20及定理12得到。
致謝
感謝中研院數學所暑期離散及組合數學專題計畫的資助, 讓筆者有機會在暑假跟隨美國內 華達大學數學系薛昭雄教授做暑期研究, 也由衷感謝薛昭雄教授的指導及不辭辛勞的審稿人, 因 為薛教授的鼓勵和建議及審稿人鉅細靡遺的審稿和建議, 本文才能完稿。
參考文獻
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—本文作者為交通大學應用數學系學生—