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和の計算技法 — ずらし引きとテレスコーピング


動機: 通常の Σ 公式では計算できない和

\( \sum_{k=1}^{n} k \cdot 2^{k-1} \) のような「等差 \( \times \) 等比」型の和は、\( \Sigma k \) や \( \Sigma 2^k \) の公式を直接組み合わせても計算できません。ここでは 2 つの強力な手法を学びます。


手法 1: ずらし引き法(シフト引き法)

なぜ機能するか: \( S = \sum_{k=1}^{n} k r^{k-1} \) に \( r \) をかけると各項が 1 つずつずれます。\( rS \) を作って \( S - rS \) を計算すると等差の増分部分だけ残り、等比数列の和の問題に帰着します。

例 1: \( S = \displaystyle\sum_{k=1}^{n} k \cdot 2^{k-1} \) を求めよ

\( S = 1 \cdot 2^0 + 2 \cdot 2^1 + 3 \cdot 2^2 + \cdots + n \cdot 2^{n-1} \) と書き、

\( 2S = 1 \cdot 2^1 + 2 \cdot 2^2 + \cdots + (n-1) \cdot 2^{n-1} + n \cdot 2^n \) を作る。

\( S - 2S = -S \) を計算(各列の差を取る):

$$ -S = 2^0 + 2^1 + 2^2 + \cdots + 2^{n-1} - n \cdot 2^n $$

等比数列の和(初項 \( 1 \)、公比 \( 2 \)、項数 \( n \)、\( r = 2 \neq 1 \)):

$$ -S = \frac{2^n - 1}{2 - 1} - n \cdot 2^n = 2^n - 1 - n \cdot 2^n $$
$$ S = n \cdot 2^n - 2^n + 1 = (n-1) \cdot 2^n + 1 $$

例 2: \( S = \displaystyle\sum_{k=1}^{n}(2k+1) \cdot 3^{k-1} \) を求めよ

\( 3S \) を作って \( S - 3S = -2S \) を計算:

$$ S = 3 \cdot 3^0 + 5 \cdot 3^1 + 7 \cdot 3^2 + \cdots + (2n+1) \cdot 3^{n-1} $$
$$ 3S = 3 \cdot 3^1 + 5 \cdot 3^2 + \cdots + (2n-1) \cdot 3^{n-1} + (2n+1) \cdot 3^n $$
$$ -2S = 3 + 2 \cdot 3^1 + 2 \cdot 3^2 + \cdots + 2 \cdot 3^{n-1} - (2n+1) \cdot 3^n $$
$$ = 3 + 2 \cdot \frac{3(3^{n-1}-1)}{2} - (2n+1) \cdot 3^n = 3 + 3^n - 3 - (2n+1) \cdot 3^n = -(2n) \cdot 3^n $$
$$ S = n \cdot 3^n $$

手法 2: テレスコーピング(伸縮消去)

なぜ機能するか: \( b_k - b_{k-1} = f(k) \) を満たす \( b_k \) が見つかれば、

$$ \sum_{k=1}^{n} f(k) = (b_1 - b_0) + (b_2 - b_1) + \cdots + (b_n - b_{n-1}) = b_n - b_0 $$

中間項 \( b_1, b_2, \ldots, b_{n-1} \) がすべて消えて両端だけ残ります。

例 3: テレスコーピングで \( \displaystyle\sum_{k=1}^{n} k(k+1) \) を求めよ

\( b_k = \frac{k(k+1)(k+2)}{3} \) とおくと:

$$ b_k - b_{k-1} = \frac{k(k+1)(k+2)}{3} - \frac{(k-1)k(k+1)}{3} $$
$$ = \frac{k(k+1)\{(k+2)-(k-1)\}}{3} = \frac{k(k+1) \cdot 3}{3} = k(k+1) \quad \checkmark $$

よって:

$$ \sum_{k=1}^{n} k(k+1) = b_n - b_0 = \frac{n(n+1)(n+2)}{3} - 0 = \frac{n(n+1)(n+2)}{3} $$

図解: ずらし引きとテレスコーピング

ずらし引き(左)/ テレスコーピングの相殺(右)


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