Binomial[n,m]
二項係数
を与える.
Binomial
Binomial[n,m]
二項係数
を与える.
詳細
- 記号操作・数値操作の両方に適した数学的整数関数である.
- Binomialは,組合せおよび選択関数としても知られている.
- Binomialは,負の整数
についての対称係数を与える.すべての整数についてパスカル(Pascal)の恒等式を保持する係数についてはPascalBinomialを使う.BinomialおよびPascalBinomialは,負の整数
を除いて一致する. - 一般に,
は,
またはこの式の適切な極限で定義される.
が負の整数のときは,
である. »- 選択された特定の極限が,すべての複素数
と
について対称則
を保持する. » - パスカル(Pascal)の恒等式
は,ほぼすべての
と
について満足されるが,
のときは満足されない. » - 整数およびその他の特別な引数の場合,Binomialは,自動的に厳密値を計算する.
- Binomialは簡単な場合には自動的に記号評価される.その他の場合にはFunctionExpandが結果を与える. »
- Binomialは任意の数値精度で評価できる.
- Binomialは自動的にリストに縫い込まれる.
- BinomialはIntervalオブジェクトおよびCenteredIntervalオブジェクトに使うことができる. »
予備知識
- Binomialは,
と
の二項係数
を返す二項係数関数を表す.非負の整数
(
)について,二項係数の値は
である.ただし,
はFactorial関数である.対称性によって
である.二項係数は,確率論や組合せ論において重要である.
と表記されることがある. - 非負の整数
(
)について,二項係数
は,集合
に含まれる長さ
の部分集合の数を与える.これは.最初の
個の整数から
個の元を取り出す(交換は行わず順序は無視した) 重複しない方法の数でもあり,この理由のためにしばしば「
choose
」と発音される. - 二項係数は,非負の整数
について
であるとする二項定理の中心である.二項定理のこの解釈は,BinomialDistributionとして実装されている確率論における二項分布と関連がある.これとは別の重要な応用に,
に従って二項係数をシフトされた引数と関連付ける,パスカルの法則として知られる組合せ恒等式がある.分数をガンマ関数として表現することで二項係数が
として複素数
および
に一般化される.整数
,
および複素数
に対称公式
を使い,次に二項係数の定義を負の整数引数まで拡張すると,負の整数
および整数ではない
(その場合は不定になる)を除き,二項係数はすべての整数引数および複素引数について連続的となる.
のときは
,
のときは
,それ以外の場合は0で与えられる負の
および整数
についての定義は,二項定理および(若干の例外が存在するが)ほとんどの組合せ恒等式について成り立つ.- 二項係数は多項係数に一般化される.Multinomialは,合計すると
になる与えられた数n1,…,nkの多項係数(n;n1,…,nk)を返す.ただし,
である.二項係数
は多項係数(n;k,n-k)である.
例題
すべて開く すべて閉じる例 (5)
Binomial[10, 3]Binomial[n, n - 1]Column[Table[Binomial[n, k], {n, 0, 5}, {k, 0, n}], Center]Plot[Binomial[x, 3], {x, -2, 4}]Plot[Binomial[3, x], {x, -2, 4}]ComplexPlot3D[Binomial[z, 1 / 5], {z, -2 - 2I, 2 + 2I}, PlotLegends -> Automatic]スコープ (35)
数値評価 (7)
Binomial[8, 4]Binomial[8.5, -4.2]Binomial[9 / 2, 7 / 2]N[Binomial[7 / 3, 1 / 5], 20]Binomial[8.2211111111115000000, 4]Binomial[1 + I, 5]Binomial[2. + I, 7 - 3I]Binomial[17 / 2, -4.2`100]//TimingBinomial[-88889 + (1/2), 4.2`1000];//TimingIntervalオブジェクトとCenteredIntervalオブジェクトを使って最悪の場合に保証される区間を計算する:
Binomial[1 / 2, Interval[{0.5, 0.6}]]Binomial[1, CenteredInterval[1 / 2, 1 / 100]]Aroundを使って平均的な場合の統計区間を計算することもできる:
Binomial[Around[2, 0.01], 2]Binomial[ {{5π / 6, 0}, {3π / 2, -π / 2}}, 2]MatrixFunctionを使って行列のBinomial関数を計算することもできる:
MatrixFunction[Binomial[#, 2]&, {{5π / 6, 0}, {3π / 2, -π / 2}}]特定の値 (4)
特定の点におけるBinomialの値:
Table[Binomial[n, 2], {n, 1, 5}]記号的な n についてのBinomial:
Binomial[n, 4]Binomial[n, 0]FunctionExpand[Binomial[0, m]]Simplify[%, m∈ℤ && m != 0]Binomial[n,2]=15となるような n の値を求める:
nval = n /. FindRoot[Binomial[ n , 2] == 15, {n, 5}]Plot[Binomial[n, 2], {n, 0, 10}, Epilog -> Style[Point[{nval, Binomial[nval, 2]}], PointSize[Large], StandardMagenta]]可視化 (3)
Binomialをパラメータ n の関数としてプロットする:
Plot[{Binomial[n, 1], Binomial[n, 2], Binomial[n, 3], Binomial[n, 4]}, {n, -2, 4}]Binomialをパラメータ
の関数としてプロットする:
Plot[{Binomial[1, m], Binomial[2, m], Binomial[3, m], Binomial[4, m]}, {m, -1, 5}]ComplexContourPlot[Re[Binomial[z, 5]], {z, -4 - 4I, 8 + 4I}, Contours -> 24]ComplexContourPlot[Im[Binomial[z, 5]], {z, -4 - 4I, 8 + 4I}, Contours -> 24]関数の特性 (12)
パラメータ n の関数としてのBinomialの実領域:
FunctionDomain[Binomial[n, 2], n]パラメータ m の関数としてのBinomialの実領域:
FunctionDomain[Binomial[2, m], m]FunctionDomain[Binomial[z, 2], z, Complexes]FunctionDomain[Binomial[2, z], z, Complexes]Binomial関数の値域:
FunctionRange[Binomial[x, 2], x, y]Binomialは鏡特性
を持つ:
FullSimplify[Binomial[Conjugate[z], 2] == Conjugate[Binomial[z, 2]]]Binomialを含む総和を計算する:
Sum[Binomial[n, k], {k, 0, n}]Sum[Binomial[n, k] ^ 2, {k, 0, n}]FunctionAnalytic[{Binomial[x, y], x > 0}, {x, y}]FunctionAnalytic[{Binomial[x, y], x < 0}, {x, y}]FunctionMonotonicity[Binomial[x, 7], x]FunctionInjective[Binomial[x, 7], x]Plot[{Binomial[x, 7], 0.01}, {x, -1, 3}]FunctionSurjective[Binomial[x, 7], x]Plot[{Binomial[x, 7], 750}, {x, -10, 15}]Binomialは非負でも非正でもない:
FunctionSign[Binomial[x, 1], x]FunctionSign[Binomial[1, x], x]FunctionSingularities[Binomial[x, y], x]FunctionDiscontinuities[Binomial[x, y], x]FunctionConvexity[Binomial[x, 7], x]TraditionalFormによる表示:
Binomial[n, k]//TraditionalForm微分 (3)
D[Binomial[n, m], m]Table[D[Binomial[n, m], {m, k}], {k, 1, 3}]//FullSimplifyPlot[Evaluate[% /. n -> 2], {m, -5, 5}, PlotLegends -> {"First Derivative", "Second Derivative", "Third Derivative"}]D[Binomial[n, m], n]級数展開 (4)
Seriesを使ってテイラー(Taylor)展開を求める:
Series[Binomial[n, x], {x, 0, 3}]//Normal//FullSimplifyterms = Normal@Table[Series[Binomial[2, x], {x, 0, m}], {m, 1, 5, 2}];
Plot[{Binomial[2, x], terms}, {x, -5, 5}]Infinityにおける級数展開を求める:
FullSimplify[Series[Binomial[n, x], {x, Infinity, 1}]//Normal, x > n]Series[Binomial[2, x], {x, DirectedInfinity[z], 1}, Assumptions -> x > 0 ]//Normal// FullSimplifySeries[Binomial[n, x], {x, x0, 2}]// Normal//FullSimplify一般化と拡張 (2)
Binomial[Infinity, 2]Binomial[-Infinity, -12]Binomialはリストに対して要素単位で適用される:
Binomial[{2, 3, 5, 7, 11}, 3]アプリケーション (11)
個の要素の集合から重複を除いて
個の要素を選ぶ方法は
通りある:
With[{n = 5, m = 2}, Binomial[n, m]]With[{n = 5, m = 2}, Subsets[Range[n], {m}]]Length[%]
個の要素の集合から重複を許して
個の要素を選ぶ方法は
通りある:
With[{n = 5, m = 2}, Binomial[n + m - 1, m]]With[{n = 5, m = 2}, DeleteDuplicates[Sort /@ Tuples[Range[n], {m}]]]Length[%]ある種類の区別できない
個のオブジェクトと別の種類の区別できない
個のオブジェクトを並べ替える方法は
通りある:
With[{n = 5, m = 2}, Binomial[n + m, m]]With[{n = 5, m = 2}, Permutations[Join[ConstantArray[0, n], ConstantArray[1, m]]]]Length[%]Sum[Binomial[n, k]x ^ k, {k, 0, n}]Expand[(1 + x) ^ 10]Series[(1 + x) ^ (1 / 3), {x, 0, 5}]Sum[Binomial[1 / 3, k]x ^ k, {k, 0, 5}]ArrayPlot[Table[Mod[Binomial[i, j], 2], {i, 50}, {j, i}], PlotTheme -> "Scientific"]引数の平面でBinomialをプロットする:
Plot3D[Binomial[n, k], {n, -10, 10}, {k, -10, 10}]Plot3D[Log[Binomial[n, k]], {n, 1, 12}, {k, 1, 12}, RegionFunction -> (#2 <= #1&)]Sum[Binomial[4, k] D[f[z], {z, k}]D[g[z], {z, 4 - k}], {k, 0, 4}]D[f[z] g[z], {z, 4}]二項確率分布のPDF:
With[{n = 20, q = 0.3}, PDF[BinomialDistribution[n, q], k]]DiscretePlot[%, {k, 0, 20}]ベルンシュテイン(Bernstein)多項式はBinomialによって定義される:
PiecewiseExpand[BernsteinBasis[n, k, x], 0 < x < 1 && n >= k > 0]Table[Plot[Evaluate[Table[BernsteinBasis[n, k, x], {k, 0, n}]], {x, 0, 1}, PlotLabel -> n], {n, 0, 3}]特性と関係 (11)
整数については,Binomial[n,m]は
に等しい:
And@@Flatten@Table[Binomial[n, m] == Underscript[, ϵUnderscript[ -> , ℂ]0](Gamma[n + ϵ + 1]/Gamma[m + ϵ + 1] Gamma[-m + n + ϵ + 1]), {n, -5, 5}, {m, -5, 5}]And@@Flatten@Table[Binomial[``n``, ``m``] == Piecewise[{{((-1)^m*Pochhammer[-n, m])/m!, m >= 0},
{((-1)^(-m + n)*Pochhammer[-n, -m + n])/(-m + n)!, m <= n}}], {n, -5, 5}, {m, -5, 5}]Assuming[{n, m}∈ℤ, FullSimplify@FunctionExpand[Binomial[n, m]]]FullSimplify[Binomial[n, m] == Binomial[n - 1, m] + Binomial[n - 1, m - 1], n ≠ 0 && m ≠ 0]FullSimplify[Binomial[n, m] == Binomial[n - 1, m] + Binomial[n - 1, m - 1], n == 0 && m == 0]PascalBinomialは,原点を含む任意の場所で恒等式を満足する:
FullSimplify[PascalBinomial[n, m] == PascalBinomial[n - 1, m] + PascalBinomial[n - 1, m - 1], n == 0 && m == 0]FullSimplify[Binomial[n, m] == Binomial[n, n - m]]PascalBinomialは記号引数について簡単な評価を行う:
Binomial[n + 2, n]Binomial[n + 6, n]FunctionExpandを条件とともに使って適切な簡約を行う:
FunctionExpand[Binomial[n + 6, n], n∈Integers]FullSimplifyを使って二項係数を含む式を簡約する:
FullSimplify[Binomial[n + 1, k + 1] / Binomial[n, k]]FunctionExpandを使ってGamma関数に展開する:
FunctionExpand[Binomial[n, k]]Binomialを含む総和:
Underoverscript[∑, k = 0, n](-1)^kBinomial[n, k]Underoverscript[∑, k = 0, ∞]Binomial[n, k] kUnderoverscript[∑, j = k, n]Binomial[n, j] Binomial[j, k]Underoverscript[∑, k = 1, ∞](1/Binomial[2 k, k])Binomialの母関数を求める:
Underoverscript[∑, k = 0, ∞]Binomial[n, k] x ^ kBinomialはDifferenceRootとして表すことができる:
DifferenceRootReduce[Binomial[k, z], k]DifferenceRootReduce[Binomial[z, k], k]Binomialの母関数:
GeneratingFunction[Binomial[k, n], n, x]Binomialの指数母関数:
ExponentialGeneratingFunction[Binomial[k, n], n, x]考えられる問題 (3)
大きい引数は,明示的に計算するのには大きすぎる結果を与えることがある:
Binomial[10. ^ 100, 10 ^ 99]Binomial[10. ^ 6, 10. ^ 5]MachineNumberQ[%]二変数関数として,Binomialはいずれの変数についても負の整数値で不連続となる:
With[{ϵ = 10 ^ -6.}, Table[Binomial[-3 - p ϵ, -5 - ϵ], {p, {-3, -2, -1, 1, 2, 3, 4}}]]負の整数値におけるBinomialの値はBinomial[n,m]Binomial[n,n-m]によって決定される:
Binomial[-3, -5]{Binomial[n, n - 2], Binomial[n, 2]}% /. n -> -3おもしろい例題 (7)
With[{n = 8},
Graph[Flatten[Table[{b[i, j] <-> b[i + 1, j], b[i, j] <-> b[i + 1, j + 1], b[i + 1, j] <-> b[i + 1, j + 1]}, {i, 0, n - 1}, {j, 0, i}]], VertexCoordinates -> {b[i_, j_] :> {(n + 1/2) - i / 2 + j, -i}}, VertexLabels -> {b[i_, j_] :> Placed[Binomial[i, j], Center]}, IconizedObject[«Style options»]]]三角形を負の整数にまで拡張する.ラベルが付いていない点の値は0である:
With[{n = 6}, Graph[Flatten[Table[{b[i, j] <-> b[i + 1, j], b[i, j] <-> b[i + 1, j + 1], b[i + 1, j] <-> b[i + 1, j + 1]}, {i, n - 1, -n - 1, -1}, {j, -n + i UnitStep[i] - UnitStep[-1 - i], n + i UnitStep[-i] + UnitStep[-1 - i]}]], VertexCoordinates -> {b[i_, j_] :> {(n + 1/2) - (i/2) + j, -i}}, IconizedObject[«Style options»]]]これに対し,PascalBinomialは両方の入力が負である左上の部分をゼロにする:
With[{n = 6}, Graph[Flatten[Table[{b[i, j] <-> b[i + 1, j], b[i, j] <-> b[i + 1, j + 1], b[i + 1, j] <-> b[i + 1, j + 1]}, {i, n - 1, -n - 1, -1}, {j, -n + i UnitStep[i] - UnitStep[-1 - i], n + i UnitStep[-i] + UnitStep[-1 - i]}]], VertexCoordinates -> {b[i_, j_] :> {(n + 1/2) - (i/2) + j, -i}}, IconizedObject[«Style options»]]]ArrayPlot[Table[Mod[Binomial[i, j], Pi], {i, 50}, {j, i}], PlotTheme -> "Scientific"]Block[{n = 4}, Table[(-1) ^ (i + j)(i + j - 1)Binomial[n + i - 1, n - j]Binomial[n + j - 1, n - i]Binomial[i + j - 2, i - 1] ^ 2, {i, n}, {j, n}]]//MatrixFormInverse[%]DensityPlot[Arg[Nest[Binomial[#, # / 2]&, x + I y, 3]], {x, -1, -0.9}, {y, -0.06, 0.06}, Exclusions -> {}, MaxRecursion -> 4, PlotPoints -> 50]Binomialを無限大でプロットする:
DensityPlot[Arg[Binomial[(x + I y), 1 / (x + I y)]], {x, -1 / 2, 1 / 2}, {y, -1 / 2, 1 / 2}, Exclusions -> {}, MaxRecursion -> 4, PlotPoints -> 50]Binomialを複素引数についてプロットする:
DensityPlot[Arg[Binomial[4.1 Exp[I ϕ1], 2.2 Exp[I ϕ2]]], {ϕ1, -Pi, Pi}, {ϕ2, -Pi, Pi}, Exclusions -> {}, MaxRecursion -> 4, PlotPoints -> 50]Binomialをガウス(Gauss)の整数上でプロットする:
Block[{$MaxExtraPrecision = 1000}, ArrayPlot[Table[Mod[Im@Round[Binomial[x + I y, x ]], 2], {x, 0, 50}, {y, -25, 25}], PlotTheme -> "Scientific"]]テクニカルノート
関連するガイド
-
▪
- 組合せ関数 ▪
- 離散数学 ▪
- 統計学で使用される関数 ▪
- 数学関数 ▪
- 整数関数 ▪
- 整数列 ▪
- 再帰関数と総和関数 ▪
- ガンマ関数と関連関数
履歴
1988 で導入 (1.0)
テキスト
Wolfram Research (1988), Binomial, Wolfram言語関数, https://reference.wolfram.com/language/ref/Binomial.html.
CMS
Wolfram Language. 1988. "Binomial." Wolfram Language & System Documentation Center. Wolfram Research. https://reference.wolfram.com/language/ref/Binomial.html.
APA
Wolfram Language. (1988). Binomial. Wolfram Language & System Documentation Center. Retrieved from https://reference.wolfram.com/language/ref/Binomial.html
BibTeX
@misc{reference.wolfram_2026_binomial, author="Wolfram Research", title="{Binomial}", year="1988", howpublished="\url{https://reference.wolfram.com/language/ref/Binomial.html}", note=[Accessed: 07-August-2026]}
BibLaTeX
@online{reference.wolfram_2026_binomial, organization={Wolfram Research}, title={Binomial}, year={1988}, url={https://reference.wolfram.com/language/ref/Binomial.html}, note=[Accessed: 07-August-2026]}