二项式定理


二项式定理(英语:Binomial theorem)描述了二项式的幂的代数展开。

根据该定理,可以将两个数之和的整数次幂诸如 (x+y)n(x+y)^n 展开为类似 axbycax^by^c 项之和的恒等式, 其中 bb, cc 均为非负整数且 b+c=nb+c=n。系数 aa 是依赖于 nnbb 的正整数。当某项的指数为0时,通常略去不写。

例如:

(x+y)4=x4+4x3y+6x2y2+4xy3+y4(x+y)^4 = x^4 + 4x^3y + 6x^2y^2 + 4xy^3 + y^4

axbycax^by^c 中的系数 aa 被称为二项式系数,记作 (nb)\begin{pmatrix}n \cr b\end{pmatrix}(nc)\begin{pmatrix}n \cr c\end{pmatrix}(二者值相等)。

二项式定理可以推广到任意实数次幂,即广义二项式定理.


定理的陈述


根据此定理,可以将 x+yx+y 的任意次幂展开成和的形式

(x+y)n=(n0)xny0+(n1)xn1y1+(n2)xn2y2+...+(nn1)x1yn1+(nn)x0yn(x + y)^n = \begin{pmatrix} n \cr 0 \end{pmatrix} x^ny^0 + \begin{pmatrix} n \cr 1 \end{pmatrix} x^{n - 1} y^1 + \begin{pmatrix} n \cr 2 \end{pmatrix} x^{n - 2} y^2 + ... + \begin{pmatrix} n \cr {n-1} \end{pmatrix} x^1 y^{n-1} + \begin{pmatrix} n \cr n \end{pmatrix} x^0 y^n

其中每个 (nk)\begin{pmatrix} n \cr k \end{pmatrix} 为一个称作二项式系数的特定正整数,其等于 n!k!(nk)!\frac{n!}{k!(n-k)!}. 这个公式也称二项式公式二项恒等式.

使用求和符号,可以把它写作

(x+y)n=k=0n(nk)xnkyk=k=0n(nk)xkynk(x+y)^n = \sum_{k=0}^n \begin{pmatrix} n \cr k \end{pmatrix} x^{n-k}y^k = \sum_{k=0}^n \begin{pmatrix} n \cr k \end{pmatrix} x^ky^{n-k}

后面的表达式只是将根据 xxyy 的对称性得出的,通过比较发现公式中的二项式系数也是对称的。

二项式定理的一个变形是用 11 来代换 yy 得到的,所以它只涉及一个变量。在这种形式中,公式写作

(1+x)n=(n0)x0+(n1)x1+(n2)x2+...+(nn1)xn1+(nn)xn(1+x)^n = \begin{pmatrix} n \cr 0 \end{pmatrix} x^0 + \begin{pmatrix} n \cr 1 \end{pmatrix} x^1 + \begin{pmatrix} n \cr 2 \end{pmatrix} x^2 + ... + \begin{pmatrix} n \cr {n-1} \end{pmatrix} x^{n-1} + \begin{pmatrix} n \cr n \end{pmatrix} x^n

或者等价地

(1+x)n=k=0n(nk)xk(1+x)^n = \sum_{k=0}^n \begin{pmatrix} n \cr k \end{pmatrix} x^k

几何释义


对于正值 aabb,二项式定理,

n=2n=2时是在几何上的明显事实,边为 a+ba+b 的正方形,可以切割成1个边为 aa 的正方形,1个边为 bb 的正方形,和2个边为 aabb 的长方形。

对于 n=3n=3,定理陈述了边为 a+ba+b 的立方体,可以切割成1个边为 aa 的立方体,1个边为 bb 的立方体,3个 a×a×ba \times a \times b 长方体,和3个 a×b×ba \times b \times b 长方体。

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在微积分中,此图解也给出导数 (xn)=nxn1(x^n)\rq = nx^{n-1} 的几何证明. 设 a=xa=xb=Δxb=\Delta x, 将 bb 解释为 aa 的无穷小量改变,则此图解将无穷小量改变,显示为 nn 维超立方体 (x+Δx)n(x+\Delta x)^n

(x+Δx)n=xn+nxn1Δx+(n2)xn2+...(x+\Delta x)^n = x^n + n x^{n-1} \Delta x + \begin{pmatrix} n \cr 2 \end{pmatrix} x^{n-2} + ...

其中(针对 Δx\Delta x 的)线性项的系数是 nxn1nx^{n-1},将公式代入采用差商的导数定义并取极限, 意味着忽略高阶项 (Δx)2(\Delta x)^2 和更高者,产生公式:(xn)=nxn1(x^n)\rq = nx^{n-1}

若再进行积分,这对应于应用微积分基本定理,则得到卡瓦列里求积公式:(xn1)=xnn+C\int (x^{n-1}) = \frac {x^n}{n} + C , CC 为积分常数。


证明


数学归纳法


n=1n=1,

(a+1)1=k=01(1k)a1kbk=(10)a1b0+(11)a0b1=a+b(a+1)^1 = \sum_{k=0}^1 \begin{pmatrix} 1 \cr k \end{pmatrix} a^{1-k} b^k = \begin{pmatrix} 1 \cr 0 \end{pmatrix} a^1 b^0 + \begin{pmatrix} 1 \cr 1 \end{pmatrix} a^0 b^1 = a + b

假设二项展开式在 n=mn=m 时成立。若 n=m+1n=m+1

(a+b)m+1=a(a+b)m+b(a+b)m=ak=0m(mk)amkbk+bj=0m(mj)amjbj(ab带入求和内部)=k=0m(mk)amk+1bk+j=0m(mj)amj+1bj(k=0的项提出来)=am+1+k=1m(mk)amk+1bk+j=0m(mj)amj+1bj(j=k1)=am+1+k=1m(mk)amk+1bk+k1m+1(mk1)amk+1bk(将后半部分求和中的k=m+1的项提出来)=am+1+k=1m(mk)amk+1bk+k1m(mk1)amk+1bk+bm+1(合并系数部分)=am+1+bm+1+k=1m[(mk)+(mk1)]am+1kbk(套用帕斯卡法则)=am+1+bm+1+k=1m(m+1k)am+1kbk=k=0m+1(m+1k)am+1kbk(a+b)^{m+1} = a(a+b)^m + b(a+b)^m \\ = a \sum_{k=0}^m \begin{pmatrix} m \cr k \end{pmatrix} a^{m-k}b^k + b \sum_{j=0}^m \begin{pmatrix} m \cr j \end{pmatrix} a^{m-j}b^j \\ (将 a,b 带入求和内部) \\ = \sum_{k=0}^m \begin{pmatrix} m \cr k \end{pmatrix} a^{m-k+1}b^k + \sum_{j=0}^m \begin{pmatrix} m \cr j \end{pmatrix} a^{m-j+1}b^j \\ (将 k = 0 的项提出来) \\ = a^{m+1} + \sum_{k=1}^m \begin{pmatrix} m \cr k \end{pmatrix} a^{m-k+1}b^k + \sum_{j=0}^m \begin{pmatrix} m \cr j \end{pmatrix} a^{m-j+1}b^j \\ (设 j = k - 1) \\ = a^{m+1} + \sum_{k=1}^m \begin{pmatrix} m \cr k \end{pmatrix} a^{m-k+1}b^k + \sum_{k-1}^{m+1} \begin{pmatrix} m \cr {k-1} \end{pmatrix} a^{m-k+1}b^k \\ (将后半部分求和中的 k = m + 1 的项提出来) \\ = a^{m+1} + \sum_{k=1}^m \begin{pmatrix} m \cr k \end{pmatrix} a^{m-k+1}b^k + \sum_{k-1}^m \begin{pmatrix} m \cr {k-1} \end{pmatrix} a^{m-k+1}b^k + b^{m+1} \\ (合并系数部分) \\ = a^{m+1} + b^{m+1} + \sum_{k=1}^m \begin{bmatrix} \begin{pmatrix} m \cr k \end{pmatrix} + \begin{pmatrix} m \cr {k-1} \end{pmatrix} \end{bmatrix} a^{m+1-k}b^k \\ (套用帕斯卡法则) \\ = a^{m+1} + b^{m+1} + \sum_{k=1}^m \begin{pmatrix} {m+1} \cr {k} \end{pmatrix} a^{m+1-k}b^k \\ = \sum_{k=0}^{m+1} \begin{pmatrix} {m+1} \cr {k} \end{pmatrix} a^{m+1-k}b^k

组合方法


考虑:

(a+b)7=(a+b)(a+b)(a+b)(a+b)(a+b)(a+b)(a+b)(a+b)^7 = (a+b)(a+b)(a+b)(a+b)(a+b)(a+b)(a+b)

共7个括号相乘,从7个括号选出其中的4个括号中的 aa, 再从剩余的3个括号中选出3个 bb 相乘,便得一组 a4b3a^4b^3, 而这样的选法共有 (74)\begin{pmatrix} 7 \cr 4 \end{pmatrix} 种, 故总共有 (74)\begin{pmatrix} 7 \cr 4 \end{pmatrix}a4b3a^4b^3;其他各项同理.

同理,

(a+b)n=(a+b)(a+b)(a+b)...(a+b)(a+b)(a+b)(a+b)^n = (a+b)(a+b)(a+b)...(a+b)(a+b)(a+b)

nn 个括号相乘,nn 个括号选出其中的 kk 个括号中的 aa,再从剩余的 nkn-k 个括号中选出 nkn-kbb 相乘, 便得一组 akbnka^kb^{n-k}, 而这样的选法共有 (nk)\begin{pmatrix} n \cr k \end{pmatrix} 种, 故总共有 (nk)\begin{pmatrix} n \cr k \end{pmatrix}akbnka^kb^{n-k} ;其他各项同理。


一般形式的证明


通常二项式定理可以直接使用泰勒公式进行证明. 下面的方法不使用泰勒公式:

f(x)=(1+x)ag(x)=k=0(ak)xk\begin{aligned} f(x) = (1+x)^a \\ g(x) = \sum_{k=0}^\infty \begin{pmatrix} a \cr k \end{pmatrix} x^k \end{aligned}

注意只有当 x<1|x| < 1 时上述两个函数才收敛

(1+x)f(x)=af(x)用求导的一般方法就能得到这个结论,这里省略(1+x)f\rq(x) = af(x) \\ 用求导的一般方法就能得到这个结论,这里省略 g(x)=1+k=1(ak)xkg(x)=k=1(ak)kxk1=k=0(ak+1)(k+1)xk=k=0(ak)(ak)xkg(x) = 1 + \sum_{k=1}^\infty \begin{pmatrix} a \cr k \end{pmatrix} x^k \\ g\rq(x) = \sum_{k=1}^\infty \begin{pmatrix} a \cr k \end{pmatrix} kx^{k-1} \\ = \sum_{k=0}^\infty \begin{pmatrix} a \cr {k + 1} \end{pmatrix} (k + 1)x^k \\ = \sum_{k=0}^\infty \begin{pmatrix} a \cr k \end{pmatrix} (a-k)x^k

因为

(ak+1)(k+1)=(a)(a1)...(ak+1)(ak)(k+1)!(k+1)=(a)(a1)...(ak+1)(ak)k!=(ak)(ak) \begin{pmatrix} a \cr {k+1} \end{pmatrix} (k+1) = \frac {(a)(a-1)...(a-k+1)(a-k)} {(k+1)!} (k+1) \\ = \frac {(a)(a-1)...(a-k+1)(a-k)} {k!} \\ = \begin{pmatrix} a \cr k \end{pmatrix} (a-k)

于是

(1+x)g(x)=g(x)+xk=1(ak)kxk1=k=0(ak)(ak)xk+k=1(ak)kxk=k=0(ak)(ak)xk+k=0(ak)kxk=k=0(ak)xk(ak+k)=ak=0(ak)xk=ag(x)(1+x)g\rq(x) = g\rq(x) + x \sum_{k=1}^\infty \begin{pmatrix} a \cr k \end{pmatrix} kx^k-1 \\ = \sum_{k=0}^\infty \begin{pmatrix} a \cr k \end{pmatrix} (a-k)x^k + \sum_{k=1}^\infty \begin{pmatrix} a \cr k \end{pmatrix} kx^k \\ = \sum_{k=0}^\infty \begin{pmatrix} a \cr k \end{pmatrix} (a-k)x^k + \sum_{k=0}^\infty \begin{pmatrix} a \cr k \end{pmatrix} kx^k \\ = \sum_{k=0}^\infty \begin{pmatrix} a \cr k \end{pmatrix} x^k (a-k+k) \\ = a \sum_{k=0}^\infty \begin{pmatrix} a \cr k \end{pmatrix} x^k \\ = a \cdot g(x)

因为:

k=0(ak)kxk=(a0)0x0+k=1(ak)kxk=k=1(ak)kxkg(x)g(x)=a1+xf(x)f(x)=a1+xf(x)f(x)=g(x)g(x)g(x)f(x)=f(x)g(x) \sum_{k=0}^\infty \begin{pmatrix} a \cr k \end{pmatrix} kx^k \\ = \begin{pmatrix} a \cr 0 \end{pmatrix} \cdot 0x^0 + \sum_{k=1}^\infty \begin{pmatrix} a \cr k \end{pmatrix} kx^k \\ = \sum_{k=1}^\infty \begin{pmatrix} a \cr k \end{pmatrix} kx^k \\ --- \\ \frac {g\rq(x)} {g(x)} = \frac {a} {1+x} \\ \because \frac {f\rq(x)} {f(x)} = \frac {a} {1+x} \\ \therefore \frac {f\rq(x)} {f(x)} = \frac {g\rq(x)} {g(x)} \\ g\rq(x)f(x) = f\rq(x)g(x) \\ g(x)f(x)=g(0)f(0)=1f(x)=g(x)\frac {g(x)} {f(x)} = \frac {g(0)} {f(0)} = 1 \\ f(x) = g(x) \\

应用


牛顿以二项式定理作为基础发明出了微积分。其在初等数学中应用主要在于近似、估计以及证明恒等式等。

证明组合恒等式


二项式定理给出的系数可以视为组合数 (nk)\begin{pmatrix} n \cr k \end{pmatrix} 的另一种定义。 因此二项式展开与组合数的关系十分密切。 它常常用来证明一些组合恒等式。

(1) 证明 k=0n(nk)2=(2nn)\sum_{k=0}^n {\begin{pmatrix} n \cr k \end{pmatrix}}^2 = \begin{pmatrix} 2n \cr n \end{pmatrix}

可以考虑恒等式

(1+x)n(1+x)n=(1+x)2n(1+x)^n(1+x)^n = (1+x)^{2n}

展开等式左边得到:

i=0nj=0n(ni)(nj)xixj\sum_{i=0}^n \sum_{j=0}^n \begin{pmatrix} n \cr i \end{pmatrix} \begin{pmatrix} n \cr j \end{pmatrix} x^ix^j

注意这一步使用了有限求和与乘积可以交换的性质。同时如果展开等式右边可以得到

k=02n(2nk)xk\sum_{k=0}^{2n} \begin{pmatrix} 2n \cr k \end{pmatrix} x^k

比较两边幂次为 kk 的项的系数可以得到:

i=0k(ni)(nki)=(2nk)\sum_{i=0}^{k} \begin{pmatrix} n \cr i \end{pmatrix} \begin{pmatrix} n \cr {k-i} \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 2n \cr k \end{pmatrix}

k=nk=n,并注意到

(ni)=(nni)\begin{pmatrix} n \cr i \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} n \cr {n-i} \end{pmatrix}

即可得到所要证明的结论。

(2) 证明 k=0n(nk)=2n\sum_{k=0}^n \begin{pmatrix} n \cr k \end{pmatrix} = 2^n

因为

(x+y)n=k=0n(nk)xnkyk(x+y)^n = \sum_{k=0}^n \begin{pmatrix} n \cr k \end{pmatrix} x^{n-k}y^k

x=y=1x=y=1, 代入上式,得

(1+1)n=2n=k=0n(nk)1nk1k=(n0)+(n1)+(n2)+...+(nn)=k=0n(nk)(1+1)^n = 2^n = \sum_{k=0}^n \begin{pmatrix} n \cr k \end{pmatrix} \cdot 1^{n-k} \cdot 1^k \\ = \begin{pmatrix} n \cr 0 \end{pmatrix} + \begin{pmatrix} n \cr 1 \end{pmatrix} + \begin{pmatrix} n \cr 2 \end{pmatrix} + ... + \begin{pmatrix} n \cr n \end{pmatrix} \\ = \sum_{k=0}^n \begin{pmatrix} n \cr k \end{pmatrix} \\

多倍角恒等式



ref: https://zh.wikipedia.org/zh-cn/%E4%BA%8C%E9%A1%B9%E5%BC%8F%E5%AE%9A%E7%90%86

分类

Published at:
June 11, 2026
Keywords:
Math