트친이신 덱스터 님께서 계산하신 의 생성함수. 그 결과 식은
로 쓸 수 있음을 증명하셨고 그 과정은 블로그 포스팅에 남기셨다. 생성함수를 다룰 때 그 탐색 과정이 보통 먼저 간단하게 정리하고 어떤 변수에 대한 power series로 만들지를 잡은 후 생성함수의 합이나 곱 같은 꼴에서 시작해 합성함수, 역함수와 같은 꼴이 되는지를 탐색하고, 미분과 적분이 도입될 수밖에 없는 경우 미분방정식으로 귀결되는 경우가 많다. 한 예로 예전 포스팅인 조합적으로 증명하는 삼각함수식에서 오일러 수의 지수생성함수가 을 만족시키고 같은 경계조건을 갖는 해로
가 존재함을 보이기도 했다. 위 문제와 같이 팩토리얼 꼴이 들어간 유리식의 생성함수를 찾기 위한 미분방정식을 어떻게 설계해야할지도 덱스터님께서 잘 설명해주셨으니 궁금하신 분은 꼭 포스팅을 참조하기를 바란다.
덱스터님이 좌변에서 시작해 우변을 찾아가는 과정을 다룬 것과 달리, 이번 포스팅에서는 저 등식이 주어졌을 때 조금 더 정리하고 아주 약간 더 간단한 증명을 다뤄보고자 한다. 먼저 주어진 식에 대신
을 넣고 정리하면
과 동치가 된다. 여기서 좌변을 라 하면,
임을 이용해
임을 보일 수 있고 양변에 를 곱해 정리하면
라는 미분방정식을 얻게 된다. 따라서 역시 같은 미분방정식의 해가 됨을 보이면 된다. (둘 다
에서 0의 값을 갖는다) 이는 대입해서 정리해보면 쉽게 보일 수 있다. (딱히 조합론적인 인사이트가 필요한 조합등식도 아니고
과 같은 항등식이 바로 나오게 된다)
처음에
이 식을 처음 봤을 땐 다소 흥미로웠는데, 왜냐면 좌변은 central binomial coefficient 에 해당하는 값이 분모에 들어가는 항에 대한 생성함수인데 반해, 우변을 이루는 함수들은 그 power series의 항이
이 분자에 있기 때문이다. 무슨 뜻인고 하니, Newton’s theorem에 의해
이 되고, 이것이 의 미분임을 이용해
가 성립하기 때문에, 이 둘을 곱한 우변의 의 계수는
과 같은 꼴이 나와 central binomial coefficient가 분자 쪽에 위치한다는 것을 확인할 수 있다는 뜻.
한 편,
을 양변에서 적분하고 상수값을 맞춰주면
임을 얻을 수 있다. 이 식들은 의 범위에서 각각 수렴하여 그 값을 대입해도 괜찮으므로, 위 두 식에
을 집어넣으면
과
같은 결과도 얻을 수 있다.
검색하다보니, 위와 같은 내용들이 다 포함된 StackExchange 질문과 답글을 찾을 수 있었다. 심지어 앞서 유도한 미분방정식도 나오고… 쭉 보다보니 아 왜 이런걸 생각하지 못했지 싶은 풀이도 있다. robjohn의 답글에서는 central binomial coefficient의 역수를 그냥 베타 함수로 표현하고 그 적분 정의를 풀어써서 해결하는데 가장 깔끔한 풀이로 보임.
Jonathan Borwein이 이러한 유형의 식들을 많이 연구했고, 그의 저서 Pi and the AGM에서 위 식의 증명도 수록되어있는 듯함. 참고로 이 분은 예전에 소개했던 뜬금포 적분 – Borwein Integrals의 주인공이기도 하다.