第5章の最後に、$1,\ 2,\ 4,\ 7,\ 11,\ \ldots$ は「$a_1 = 1$,$a_{n+1} = a_n + n$」という決まりでも作れる、という話をしました。このように、前の項から次の項を決める式を**漸化式**といいます。この章では、漸化式から一般項を求める(漸化式を「解く」)方法を学びます。新しい公式を覚えるというより、見慣れない漸化式を、これまでに学んだ等差数列・等比数列・階差数列のどれかに「言いかえる」ことが中心です。最後に、ローンの残高のような身近な場面から漸化式を立てる練習をします。
前の項から次の項を決める
第5章の最後に、数列 1 , 1, 1 , 2 , \ 2, 2 , 4 , \ 4, 4 , 7 , \ 7, 7 , 11 , \ 11, 11 , … \ \ldots … は、次の決まりでも作れると書きました。
a 1 \displaystyle a_1 a 1 = 1 , \displaystyle {}= 1, = 1 , a n + 1 \displaystyle a_{n+1} a n + 1 = a n \displaystyle {}= a_n = a n + n \displaystyle {}+ n + n
n n n = 1 {}= 1 = 1 とすると a 2 a_2 a 2 = a 1 {}= a_1 = a 1 + 1 {}+ 1 + 1 = 2 {}= 2 = 2 、n n n = 2 {}= 2 = 2 とすると a 3 a_3 a 3 = a 2 {}= a_2 = a 2 + 2 {}+ 2 + 2 = 4 {}= 4 = 4 、n n n = 3 {}= 3 = 3 とすると a 4 a_4 a 4 = a 3 {}= a_3 = a 3 + 3 {}+ 3 + 3 = 7 {}= 7 = 7 …… と、前の項が分かれば次の項が決まり、それをくり返すと、どこまでも項を作っていけます。
これまでの章にも、漸化式はこっそり登場していました。第1章の等差数列の定義 a n + 1 a_{n+1} a n + 1 = a n {}= a_n = a n + d {}+ d + d 、 第2章の等比数列の定義 a n + 1 a_{n+1} a n + 1 = r a n {}= ra_n = r a n は、どちらも漸化式です。第4章の実践 j18 で出てきた a n a_n a n = 2 a n − 1 ( n ≧ 2 ) {}= 2a_{n-1}\ (n \geqq 2) = 2 a n − 1 ( n ≧ 2 ) も同じ仲間で、番号を 1 つずらして a n + 1 a_{n+1} a n + 1 = 2 a n ( n ≧ 1 ) {}= 2a_n\ (n \geqq 1) = 2 a n ( n ≧ 1 ) と書いても意味は変わりません。
漸化式と一般項の違いは、宝探しの 2 種類のメモにたとえられます。1 つは「スタートの木から北へ 3 歩。そこから東へ 5 歩。そこから……」と、今いる場所をもとに次の場所を指示するメモ。もう 1 つは、宝の位置に直接印を付けた地図です。前者は 1 歩ずつ順にたどれば必ず着きますが、100 番目の地点を知るには 99 回たどらなければなりません。後者なら一目で分かります。漸化式は前者、一般項は後者です。漸化式を解くとは、たどり方のメモから地図を描き起こす作業なのです。
漸化式:前の項から 1 歩ずつ
一般項:番号から直接
1
2
4
7
11
…
a₁
a₂
a₃
a₄
a₅
+1
+2
+3
+4
n
一般項に代入
第 n 項 aₙ
漸化式は「初項」と「前の項から次の項を作る規則」の組で数列を決める方法で、それを解くとは、番号 n n n を入れれば直接答えが出る一般項に書き直すことだということです。
例題1:漸化式から項を求める
次の漸化式で定まる数列 { a n } \{a_n\} { a n } について、a 2 , a_2, a 2 , a 3 , \ a_3, a 3 , a 4 , \ a_4, a 4 , a 5 \ a_5 a 5 を求めなさい。
(1) a 1 a_1 a 1 = 2 , {}= 2, = 2 , a n + 1 a_{n+1} a n + 1 = 3 a n {}= 3a_n = 3 a n − 1 {}- 1 − 1
(2) a 1 a_1 a 1 = 1 , {}= 1, = 1 , a n + 1 a_{n+1} a n + 1 = a n {}= a_n = a n + 2 n {}+ 2n + 2 n + 1 {}+ 1 + 1
【解答】
(1) n n n = 1 , {}= 1, = 1 , 2 , \ 2, 2 , 3 , \ 3, 3 , 4 \ 4 4 を順に代入します。
a 2 \displaystyle a_2 a 2 = 3 ⋅ 2 \displaystyle {}= 3 \cdot 2 = 3 ⋅ 2 − 1 \displaystyle {}- 1 − 1 = 5 , \displaystyle {}= 5, = 5 , a 3 \displaystyle a_3 a 3 = 3 ⋅ 5 \displaystyle {}= 3 \cdot 5 = 3 ⋅ 5 − 1 \displaystyle {}- 1 − 1 = 14 , \displaystyle {}= 14, = 14 , a 4 \displaystyle a_4 a 4 = 3 ⋅ 14 \displaystyle {}= 3 \cdot 14 = 3 ⋅ 14 − 1 \displaystyle {}- 1 − 1 = 41 , \displaystyle {}= 41, = 41 , a 5 \displaystyle a_5 a 5 = 3 ⋅ 41 \displaystyle {}= 3 \cdot 41 = 3 ⋅ 41 − 1 \displaystyle {}- 1 − 1 = 122 \displaystyle {}= 122 = 122 よって a 2 = 5 , ‾ \underline{\rule[-0.1944em]{0em}{0.8389em}a_2 = 5,} a 2 = 5 , a 3 = 14 , ‾ \underline{\rule[-0.1944em]{0em}{0.8389em}\ a_3 = 14,} a 3 = 14 , a 4 = 41 , ‾ \underline{\rule[-0.1944em]{0em}{0.8389em}\ a_4 = 41,} a 4 = 41 , a 5 = 122 ‾ \underline{\rule[-0.1944em]{0em}{0.8389em}\ a_5 = 122} a 5 = 122 。
(2) 足す数 2 n 2n 2 n + 1 {}+ 1 + 1 は、n n n = 1 , {}= 1, = 1 , 2 , \ 2, 2 , 3 , \ 3, 3 , 4 \ 4 4 のとき 3 , 3, 3 , 5 , \ 5, 5 , 7 , \ 7, 7 , 9 \ 9 9 です。
a 2 \displaystyle a_2 a 2 = 1 \displaystyle {}= 1 = 1 + 3 \displaystyle {}+ 3 + 3 = 4 , \displaystyle {}= 4, = 4 , a 3 \displaystyle a_3 a 3 = 4 \displaystyle {}= 4 = 4 + 5 \displaystyle {}+ 5 + 5 = 9 , \displaystyle {}= 9, = 9 , a 4 \displaystyle a_4 a 4 = 9 \displaystyle {}= 9 = 9 + 7 \displaystyle {}+ 7 + 7 = 16 , \displaystyle {}= 16, = 16 , a 5 \displaystyle a_5 a 5 = 16 \displaystyle {}= 16 = 16 + 9 \displaystyle {}+ 9 + 9 = 25 \displaystyle {}= 25 = 25 よって a 2 = 4 , ‾ \underline{\rule[-0.1944em]{0em}{0.8389em}a_2 = 4,} a 2 = 4 , a 3 = 9 , ‾ \underline{\rule[-0.1944em]{0em}{0.8389em}\ a_3 = 9,} a 3 = 9 , a 4 = 16 , ‾ \underline{\rule[-0.1944em]{0em}{0.8389em}\ a_4 = 16,} a 4 = 16 , a 5 = 25 ‾ \underline{\rule[-0.1944em]{0em}{0.8389em}\ a_5 = 25} a 5 = 25 。
(2) の項は 1 , 1, 1 , 4 , \ 4, 4 , 9 , \ 9, 9 , 16 , \ 16, 16 , 25 \ 25 25 と平方数が並び、a n a_n a n = n 2 {}= n^2 = n 2 ではないかと見当がつきます。ただ、数項を眺めただけでは「たぶん」にとどまります(第4章の小話で、数項だけでは規則が決まらない例を見ました)。見当に頼らず一般項を導く方法を、ここから順に学んでいきます。
等差型・等比型
いちばん簡単なのは、第1章・第2章で学んだ形そのままの漸化式です。
ロールプレイングゲームで、レベルが 1 つ上がるたびにキャラクターの攻撃力が変わる場面を考えてみましょう。「毎回 5 5 5 ずつ上がる」なら等差型、「毎回 1.2 1.2 1.2 倍になる」なら等比型です。どちらも、レベルが上がるたびに同じ操作をくり返しているだけなので、レベル n n n の攻撃力は、第1章・第2章の一般項の公式ですぐに分かります。
見かけが少し違っていても、式を整理すると公式2の形になることがよくあります。a n + 1 a_{n+1} a n + 1 − a n {}- a_n − a n = 3 {}= 3 = 3 は a n + 1 a_{n+1} a n + 1 = a n {}= a_n = a n + 3 {}+ 3 + 3 と同じ、2 a n + 1 2a_{n+1} 2 a n + 1 = a n {}= a_n = a n は a n + 1 a_{n+1} a n + 1 = 1 2 a n {}= \dfrac{1}{2}a_n = 2 1 a n と同じです。まず「a n + 1 a_{n+1} a n + 1 = ⋯ {}= \cdots = ⋯ 」 の形に直してから、型を見分けましょう。
次の項が「前の項 + 定数」なら等差数列、「前の項 × 定数」なら等比数列で、一般項はそれぞれ第1章・第2章の公式で書けるということです。
例題2:等差型・等比型
次の漸化式で定まる数列 { a n } \{a_n\} { a n } の一般項を求めなさい。
(1) a 1 a_1 a 1 = 5 , {}= 5, = 5 , a n + 1 a_{n+1} a n + 1 − a n {}- a_n − a n = − 3 {}= -3 = − 3
(2) a 1 a_1 a 1 = 3 , {}= 3, = 3 , 2 a n + 1 2a_{n+1} 2 a n + 1 + a n {}+ a_n + a n = 0 {}= 0 = 0
【解答】
(1) a n + 1 a_{n+1} a n + 1 = a n {}= a_n = a n − 3 {}- 3 − 3 なので、初項 5 5 5 、 公差 − 3 -3 − 3 の等差数列です。
a n \displaystyle a_n a n = 5 \displaystyle {}= 5 = 5 + ( n − 1 ) ⋅ ( − 3 ) \displaystyle {}+ (n - 1) \cdot (-3) + ( n − 1 ) ⋅ ( − 3 ) = − 3 n ‾ \displaystyle {}= \underline{\rule[-0.0833em]{0em}{0.7278em}-3n} = − 3 n + 8 ‾ \displaystyle \underline{\rule[-0.0833em]{0em}{0.7278em}{}+ 8} + 8 (2) a n + 1 a_{n+1} a n + 1 = − 1 2 a n {}= -\dfrac{1}{2}a_n = − 2 1 a n なので、初項 3 3 3 、 公比 − 1 2 -\dfrac{1}{2} − 2 1 の等比数列です。
a n = 3 ( − 1 2 ) n − 1 ‾ \underline{a_n = 3\left(-\frac{1}{2}\right)^{n-1}} a n = 3 ( − 2 1 ) n − 1 ((1) は a 2 a_2 a 2 = 2 {}= 2 = 2 、 式でも − 6 -6 − 6 + 8 {}+ 8 + 8 = 2 {}= 2 = 2 。 (2) は a 2 a_2 a 2 = − 3 2 {}= -\dfrac{3}{2} = − 2 3 、 式でも 3 ⋅ ( − 1 2 ) 3 \cdot \left(-\dfrac{1}{2}\right) 3 ⋅ ( − 2 1 ) = − 3 2 {}= -\dfrac{3}{2} = − 2 3 。)
階差型
足す数が一定でなく、番号 n n n によって変わる漸化式もあります。この章の最初の a n + 1 a_{n+1} a n + 1 = a n {}= a_n = a n + n {}+ n + n がその例です。
さきほどのゲームで、上がり方がレベルによって変わる場合です。「レベル 1 から 2 では + 1 +1 + 1 、 2 から 3 では + 2 +2 + 2 、 3 から 4 では + 3 +3 + 3 ……」 なら、レベル n n n の攻撃力は、最初の攻撃力に、それまでの上がり幅 1 1 1 + 2 {}+ 2 + 2 + ⋯ {}+ \cdots + ⋯ + ( n − 1 ) {}+ (n - 1) + ( n − 1 ) を足したものです。上がり幅を並べたものが階差数列、それを足し戻すのが Σ です。
答えの書き方は第4章と同じ 3 段です。n n n ≧ 2 {}\geqq 2 ≧ 2 で式を出し、n n n = 1 {}= 1 = 1 を代入して a 1 a_1 a 1 と一致するか確かめます。
a n + 1 a_{n+1} a n + 1 = a n {}= a_n = a n + f ( n ) {}+ f(n) + f ( n ) は「階差数列が f ( n ) f(n) f ( n ) 」 という意味なので、第4章と同じく f ( k ) f(k) f ( k ) を k k k = 1 {}= 1 = 1 から n n n − 1 {}- 1 − 1 まで足して初項に加え、最後に n n n = 1 {}= 1 = 1 を確かめるということです。
例題3:階差型
次の漸化式で定まる数列 { a n } \{a_n\} { a n } の一般項を求めなさい。
(1) a 1 a_1 a 1 = 1 , {}= 1, = 1 , a n + 1 a_{n+1} a n + 1 = a n {}= a_n = a n + n {}+ n + n
(2) a 1 a_1 a 1 = 3 , {}= 3, = 3 , a n + 1 a_{n+1} a n + 1 = a n {}= a_n = a n + 2 n {}+ 2^n + 2 n
【解答】
(1) 階差数列は b n b_n b n = n {}= n = n なので、n n n ≧ 2 {}\geqq 2 ≧ 2 のとき
a n \displaystyle a_n a n = 1 \displaystyle {}= 1 = 1 + ∑ k = 1 n − 1 k \displaystyle {}+ \sum_{k=1}^{n-1} k + k = 1 ∑ n − 1 k = 1 \displaystyle {}= 1 = 1 + ( n − 1 ) n 2 \displaystyle {}+ \frac{(n - 1)n}{2} + 2 ( n − 1 ) n = n 2 − n + 2 2 \displaystyle {}= \frac{n^2 - n + 2}{2} = 2 n 2 − n + 2 n n n = 1 {}= 1 = 1 を代入すると 2 2 \dfrac{2}{2} 2 2 = 1 {}= 1 = 1 で、a 1 a_1 a 1 と一致します。よって a n = n 2 − n + 2 2 ‾ \underline{a_n = \dfrac{n^2 - n + 2}{2}} a n = 2 n 2 − n + 2 。
(2) 階差数列は b n b_n b n = 2 n {}= 2^n = 2 n なので、n n n ≧ 2 {}\geqq 2 ≧ 2 のとき、初項 2 2 2 、 公比 2 2 2 、 項数 n n n − 1 {}- 1 − 1 の等比数列の和を使って
a n \displaystyle a_n a n = 3 \displaystyle {}= 3 = 3 + ∑ k = 1 n − 1 2 k \displaystyle {}+ \sum_{k=1}^{n-1} 2^k + k = 1 ∑ n − 1 2 k = 3 \displaystyle {}= 3 = 3 + 2 ( 2 n − 1 − 1 ) 2 − 1 \displaystyle {}+ \frac{2(2^{n-1} - 1)}{2 - 1} + 2 − 1 2 ( 2 n − 1 − 1 ) = 3 \displaystyle {}= 3 = 3 + 2 n \displaystyle {}+ 2^n + 2 n − 2 \displaystyle {}- 2 − 2 = 2 n \displaystyle {}= 2^n = 2 n + 1 \displaystyle {}+ 1 + 1 n n n = 1 {}= 1 = 1 を代入すると 3 3 3 で、a 1 a_1 a 1 と一致します。よって a n = 2 n ‾ \underline{\rule[-0.15em]{0em}{0.8144em}a_n = 2^n} a n = 2 n + 1 ‾ \underline{\rule[-0.15em]{0em}{0.8144em}{}+ 1} + 1 。
((2) は a 2 a_2 a 2 = 5 , {}= 5, = 5 , a 3 a_3 a 3 = 9 {}= 9 = 9 、 式でも 4 4 4 + 1 {}+ 1 + 1 = 5 {}= 5 = 5 ,8 8 8 + 1 {}+ 1 + 1 = 9 {}= 9 = 9 。)
(1) の答えは、第4章の例題2、第5章の例題1(1) と同じ式です。同じ数列 1 , 1, 1 , 2 , \ 2, 2 , 4 , \ 4, 4 , 7 , \ 7, 7 , 11 , \ 11, 11 , … \ \ldots … に、「差の数列」「群の最初の数」「漸化式」という 3 つの入り口からたどり着いたことになります。例題1(2) も、階差数列が 2 n 2n 2 n + 1 {}+ 1 + 1 なので、n n n ≧ 2 {}\geqq 2 ≧ 2 のとき
a n \displaystyle a_n a n = 1 \displaystyle {}= 1 = 1 + ∑ k = 1 n − 1 ( 2 k + 1 ) \displaystyle {}+ \sum_{k=1}^{n-1} (2k + 1) + k = 1 ∑ n − 1 ( 2 k + 1 ) = 1 \displaystyle {}= 1 = 1 + ( n − 1 ) n \displaystyle {}+ (n - 1)n + ( n − 1 ) n + ( n − 1 ) \displaystyle {}+ (n - 1) + ( n − 1 ) = n 2 \displaystyle {}= n^2 = n 2
となり、見当どおり a n a_n a n = n 2 {}= n^2 = n 2 だと確かめられます。
a n + 1 a_{n+1} a n + 1 = p a n {}= pa_n = p a n + q {}+ q + q 型
次は、「前の項を p p p 倍して q q q を足す」漸化式です。例として a 1 a_1 a 1 = 1 , {}= 1, = 1 , a n + 1 a_{n+1} a n + 1 = 2 a n {}= 2a_n = 2 a n + 1 {}+ 1 + 1 を考えます。項を書き出すと
1 , \displaystyle 1, 1 , 3 , \displaystyle \ 3, 3 , 7 , \displaystyle \ 7, 7 , 15 , \displaystyle \ 15, 15 , 31 , \displaystyle \ 31, 31 , … \displaystyle \ \ldots …
で、差も比も一定ではありません。ところが、各項に 1 1 1 を足すと 2 , 2, 2 , 4 , \ 4, 4 , 8 , \ 8, 8 , 16 , \ 16, 16 , 32 , \ 32, 32 , … \ \ldots … となり、公比 2 2 2 の等比数列が現れます。実際、漸化式の両辺に 1 1 1 を足すと
a n + 1 \displaystyle a_{n+1} a n + 1 + 1 \displaystyle {}+ 1 + 1 = 2 a n \displaystyle {}= 2a_n = 2 a n + 2 \displaystyle {}+ 2 + 2 = 2 ( a n + 1 ) \displaystyle {}= 2(a_n + 1) = 2 ( a n + 1 )
で、数列 { a n + 1 } \{a_n + 1\} { a n + 1 } は公比 2 2 2 の等比数列です。初項は a 1 a_1 a 1 + 1 {}+ 1 + 1 = 2 {}= 2 = 2 なので a n a_n a n + 1 {}+ 1 + 1 = 2 ⋅ 2 n − 1 {}= 2 \cdot 2^{n-1} = 2 ⋅ 2 n − 1 = 2 n {}= 2^n = 2 n 、 つまり a n a_n a n = 2 n {}= 2^n = 2 n − 1 {}- 1 − 1 です。
では、足す数 1 1 1 はどうやって見つければよいでしょうか。a n + 1 a_{n+1} a n + 1 − α {}- \alpha − α = p ( a n − α ) {}= p(a_n - \alpha) = p ( a n − α ) の形に変形できる定数 α \alpha α を探せばよいのです。展開すると a n + 1 a_{n+1} a n + 1 = p a n {}= pa_n = p a n − p α {}- p\alpha − p α + α {}+ \alpha + α なので、もとの式 a n + 1 a_{n+1} a n + 1 = p a n {}= pa_n = p a n + q {}+ q + q と比べて、α \alpha α − p α {}- p\alpha − p α = q {}= q = q 、 すなわち α \alpha α = p α {}= p\alpha = p α + q {}+ q + q を満たせばよいことが分かります。これは、漸化式の a n + 1 a_{n+1} a n + 1 と a n a_n a n をどちらも α \alpha α に置きかえた式です。上の例なら α \alpha α = 2 α {}= 2\alpha = 2 α + 1 {}+ 1 + 1 から α \alpha α = − 1 {}= -1 = − 1 で、a n a_n a n − ( − 1 ) {}- (-1) − ( − 1 ) = a n {}= a_n = a n + 1 {}+ 1 + 1 を考えればよかったわけです。
特性方程式は、新しい公式というより「等比数列に言いかえるための道具」です。答案では、α \alpha α を求める計算は脇に書き、a n + 1 a_{n+1} a n + 1 − α {}- \alpha − α = p ( a n − α ) {}= p(a_n - \alpha) = p ( a n − α ) の変形を示してから等比数列として解く、という流れで書きます。
α \alpha α には、はっきりした意味があります。もし a n a_n a n = α {}= \alpha = α なら a n + 1 a_{n+1} a n + 1 = p α {}= p\alpha = p α + q {}+ q + q = α {}= \alpha = α で、次の項も α \alpha α のまま動きません。α \alpha α は、この漸化式の「落ち着き先」なのです。そして a n a_n a n − α {}- \alpha − α は「落ち着き先からのずれ」で、公式4は、ずれが毎回 p p p 倍になると言っています。
駅前の駐輪場を考えてみましょう。毎晩、止まっている自転車の 1 4 \dfrac{1}{4} 4 1 が撤去され、翌朝には新しく 30 30 30 台が止められるとします。朝の台数を a n a_n a n とすると a n + 1 a_{n+1} a n + 1 = 3 4 a n {}= \dfrac{3}{4}a_n = 4 3 a n + 30 {}+ 30 + 30 です。120 120 120 台なら、夜に 30 30 30 台減って朝に 30 30 30 台増えるので、ずっと 120 120 120 台のままです(α \alpha α = 3 4 α {}= \dfrac{3}{4}\alpha = 4 3 α + 30 {}+ 30 + 30 の解が 120 120 120 )。200 200 200 台から始めると、120 120 120 台とのずれ 80 80 80 台が 60 60 60 台、45 45 45 台……と 3 4 \dfrac{3}{4} 4 3 倍ずつ縮み、台数は 120 120 120 台に近づいていきます。
4
5
6
落ち着き先 α = 4
a₁
a₂
a₃
a₄
ずれ 2
ずれ 1
ずれが毎回 1/2 倍になり、4 に近づく
a n + 1 a_{n+1} a n + 1 = p a n {}= pa_n = p a n + q {}+ q + q は、特性方程式 α \alpha α = p α {}= p\alpha = p α + q {}+ q + q で落ち着き先 α \alpha α を求め、a n a_n a n − α {}- \alpha − α (落ち着き先からのずれ)が公比 p p p の等比数列になることを使って解くということです。
例題4:
a n + 1 a_{n+1} a n + 1 = p a n {}= pa_n = p a n + q {}+ q + q 型
次の漸化式で定まる数列 { a n } \{a_n\} { a n } の一般項を求めなさい。
(1) a 1 a_1 a 1 = 1 , {}= 1, = 1 , a n + 1 a_{n+1} a n + 1 = 3 a n {}= 3a_n = 3 a n + 2 {}+ 2 + 2
(2) a 1 a_1 a 1 = 6 , {}= 6, = 6 , a n + 1 a_{n+1} a n + 1 = 1 2 a n {}= \dfrac{1}{2}a_n = 2 1 a n + 2 {}+ 2 + 2
【解答】
(1) α \alpha α = 3 α {}= 3\alpha = 3 α + 2 {}+ 2 + 2 を解くと α \alpha α = − 1 {}= -1 = − 1 です。漸化式は
a n + 1 \displaystyle a_{n+1} a n + 1 + 1 \displaystyle {}+ 1 + 1 = 3 ( a n + 1 ) \displaystyle {}= 3(a_n + 1) = 3 ( a n + 1 ) と変形できるので、数列 { a n + 1 } \{a_n + 1\} { a n + 1 } は初項 a 1 a_1 a 1 + 1 {}+ 1 + 1 = 2 {}= 2 = 2 、 公比 3 3 3 の等比数列です。よって a n a_n a n + 1 {}+ 1 + 1 = 2 ⋅ 3 n − 1 {}= 2 \cdot 3^{n-1} = 2 ⋅ 3 n − 1 で
a n = 2 ⋅ 3 n − 1 ‾ \displaystyle \underline{\rule[-0.15em]{0em}{1.0141em}a_n = 2 \cdot 3^{n-1}} a n = 2 ⋅ 3 n − 1 − 1 ‾ \displaystyle \underline{\rule[-0.15em]{0em}{1.0141em}{}- 1} − 1 (a 2 a_2 a 2 = 5 {}= 5 = 5 , a 3 a_3 a 3 = 17 {}= 17 = 17 、 式でも 6 6 6 − 1 {}- 1 − 1 = 5 {}= 5 = 5 ,18 18 18 − 1 {}- 1 − 1 = 17 {}= 17 = 17 。)
(2) α \alpha α = 1 2 α {}= \dfrac{1}{2}\alpha = 2 1 α + 2 {}+ 2 + 2 を解くと α \alpha α = 4 {}= 4 = 4 です。漸化式は
a n + 1 \displaystyle a_{n+1} a n + 1 − 4 \displaystyle {}- 4 − 4 = 1 2 ( a n − 4 ) \displaystyle {}= \frac{1}{2}(a_n - 4) = 2 1 ( a n − 4 ) と変形できるので、数列 { a n − 4 } \{a_n - 4\} { a n − 4 } は初項 a 1 a_1 a 1 − 4 {}- 4 − 4 = 2 {}= 2 = 2 、 公比 1 2 \dfrac{1}{2} 2 1 の等比数列です。よって a n a_n a n − 4 {}- 4 − 4 = 2 ( 1 2 ) n − 1 {}= 2\left(\dfrac{1}{2}\right)^{n-1} = 2 ( 2 1 ) n − 1 で
a n = 4 ‾ \displaystyle \underline{\rule[-0.95em]{0em}{2.6040em}a_n = 4} a n = 4 + 2 ( 1 2 ) n − 1 ‾ \displaystyle \underline{\rule[-0.95em]{0em}{2.6040em}{}+ 2\left(\frac{1}{2}\right)^{n-1}} + 2 ( 2 1 ) n − 1 (a 2 a_2 a 2 = 5 {}= 5 = 5 , a 3 a_3 a 3 = 9 2 {}= \dfrac{9}{2} = 2 9 、 式でも 4 4 4 + 1 {}+ 1 + 1 = 5 {}= 5 = 5 ,4 4 4 + 1 2 {}+ \dfrac{1}{2} + 2 1 = 9 2 {}= \dfrac{9}{2} = 2 9 。 図の点の並びがこの数列です。)
同じ漸化式を、階差数列に帰着させて解くこともできます。a n + 2 a_{n+2} a n + 2 = p a n + 1 {}= pa_{n+1} = p a n + 1 + q {}+ q + q から a n + 1 a_{n+1} a n + 1 = p a n {}= pa_n = p a n + q {}+ q + q を引くと
a n + 2 \displaystyle a_{n+2} a n + 2 − a n + 1 \displaystyle {}- a_{n+1} − a n + 1 = p ( a n + 1 − a n ) \displaystyle {}= p(a_{n+1} - a_n) = p ( a n + 1 − a n )
となり、階差数列 b n b_n b n = a n + 1 {}= a_{n+1} = a n + 1 − a n {}- a_n − a n が公比 p p p の等比数列だと分かります。(1) なら b 1 b_1 b 1 = a 2 {}= a_2 = a 2 − a 1 {}- a_1 − a 1 = 4 {}= 4 = 4 なので b n b_n b n = 4 ⋅ 3 n − 1 {}= 4 \cdot 3^{n-1} = 4 ⋅ 3 n − 1 、 あとは公式3の手順で
a n \displaystyle a_n a n = 1 \displaystyle {}= 1 = 1 + ∑ k = 1 n − 1 4 ⋅ 3 k − 1 \displaystyle {}+ \sum_{k=1}^{n-1} 4 \cdot 3^{k-1} + k = 1 ∑ n − 1 4 ⋅ 3 k − 1 = 1 \displaystyle {}= 1 = 1 + 2 ( 3 n − 1 − 1 ) \displaystyle {}+ 2(3^{n-1} - 1) + 2 ( 3 n − 1 − 1 ) = 2 ⋅ 3 n − 1 \displaystyle {}= 2 \cdot 3^{n-1} = 2 ⋅ 3 n − 1 − 1 \displaystyle {}- 1 − 1
となり、同じ答えが得られます。特性方程式を使うほうが計算は短く済みますが、「等比にするか、階差にするか」という帰着の考え方はどちらも同じです。
身近な場面から漸化式を立てる
漸化式の本当の出番は、一般項がすぐには分からないけれど「1 回ごとに何が起こるか」ははっきりしている場面です。そうした場面では、まず「a n a_n a n から a n + 1 a_{n+1} a n + 1 を作る規則」を式にし、それから解きます。
例題5:ローンの残高
100 100 100 万円を借り、1 年ごとに、残高に年利 2 % 2\% 2% の利子が付いた直後に 12 12 12 万円ずつ返します。n n n 回目の返済直後の残高を a n a_n a n 万円とします。
(1) a n + 1 a_{n+1} a n + 1 を a n a_n a n で表し、一般項 a n a_n a n を求めなさい。
(2) 1.02 9 1.02^9 1.0 2 9 = 1.195 {}= 1.195 = 1.195 ,1.02 10 1.02^{10} 1.0 2 10 = 1.219 {}= 1.219 = 1.219 とし、最後の回は残っている額だけを返すものとして、何回目の返済で返し終えるかを求めなさい。
【解答】
(1) 1 回目の返済直後の残高は a 1 a_1 a 1 = 100 × 1.02 {}= 100 \times 1.02 = 100 × 1.02 − 12 {}- 12 − 12 = 90 {}= 90 = 90 です。n n n 回目の返済直後の残高 a n a_n a n に 1 年分の利子が付くと 1.02 a n 1.02a_n 1.02 a n 、 そこから 12 12 12 万円返すので
a n + 1 \displaystyle a_{n+1} a n + 1 = 1.02 a n \displaystyle {}= 1.02a_n = 1.02 a n − 12 \displaystyle {}- 12 − 12 α \alpha α = 1.02 α {}= 1.02\alpha = 1.02 α − 12 {}- 12 − 12 を解くと 0.02 α 0.02\alpha 0.02 α = 12 {}= 12 = 12 より α \alpha α = 600 {}= 600 = 600 です。漸化式は a n + 1 a_{n+1} a n + 1 − 600 {}- 600 − 600 = 1.02 ( a n − 600 ) {}= 1.02(a_n - 600) = 1.02 ( a n − 600 ) と変形できるので、数列 { a n − 600 } \{a_n - 600\} { a n − 600 } は初項 90 90 90 − 600 {}- 600 − 600 = − 510 {}= -510 = − 510 、 公比 1.02 1.02 1.02 の等比数列です。
a n \displaystyle a_n a n − 600 \displaystyle {}- 600 − 600 = − 510 ⋅ 1.02 n − 1 \displaystyle {}= -510 \cdot 1.02^{n-1} = − 510 ⋅ 1.0 2 n − 1 = − 500 ⋅ 1.02 n \displaystyle {}= -500 \cdot 1.02^n = − 500 ⋅ 1.0 2 n よって a n = 600 ‾ \underline{\rule[-0.15em]{0em}{0.8144em}a_n = 600} a n = 600 − 500 ⋅ 1.02 n ‾ \underline{\rule[-0.15em]{0em}{0.8144em}{}- 500 \cdot 1.02^n} − 500 ⋅ 1.0 2 n (510 510 510 = 500 × 1.02 {}= 500 \times 1.02 = 500 × 1.02 を使いました)。
(2) a 9 a_9 a 9 = 600 {}= 600 = 600 − 500 × 1.195 {}- 500 \times 1.195 − 500 × 1.195 = 2.5 {}= 2.5 = 2.5 > 0 {}> 0 > 0 なので、9 回目の返済のあとにはまだ 2.5 2.5 2.5 万円残っています。一方、式の上では 600 600 600 − 500 × 1.219 {}- 500 \times 1.219 − 500 × 1.219 = − 9.5 {}= -9.5 = − 9.5 < 0 {}< 0 < 0 で、10 回目に 12 12 12 万円返そうとすると払いすぎになります。つまり 10 回目は、利子の付いた残り 2.5 × 1.02 2.5 \times 1.02 2.5 × 1.02 = 2.55 {}= 2.55 = 2.55 万円だけを返せば終わります。よって 10 回目 ‾ \underline{10 \text{ 回目}} 10 回目 。
落ち着き先 α \alpha α = 600 {}= 600 = 600 には意味があります。残高が 600 600 600 万円なら、1 年の利子がちょうど 12 12 12 万円で、返しても返しても残高が減りません。残高が 600 600 600 万円より少ないから、ずれ(600 600 600 万円との差)が毎年 1.02 1.02 1.02 倍に広がって、残高はどんどん減っていくのです。
第2章の実践 j20 では、返済の問題を「すべてを最後の時点の価値にそろえて、等比数列の和で比べる」方法で解きました。漸化式を使うと、1 年ごとの残高の動きをそのまま追いかけることができます。どちらで解いても同じ答えになります。
文章題では「1 回の操作で a n a_n a n が a n + 1 a_{n+1} a n + 1 にどう変わるか」を式にすれば漸化式ができ、それを等差・等比・階差のどれかに帰着させて解けばよいということです。
この章のまとめと次の章
この章の漸化式の形と、帰着させる先、一般項をまとめます。
a n + 1 a_{n+1} a n + 1 = a n {}= a_n = a n + d {}+ d + d : 等差数列 → a 1 a_1 a 1 + ( n − 1 ) d {}+ (n - 1)d + ( n − 1 ) d
a n + 1 a_{n+1} a n + 1 = r a n {}= ra_n = r a n : 等比数列 → a 1 r n − 1 a_1 r^{n-1} a 1 r n − 1
a n + 1 a_{n+1} a n + 1 = a n {}= a_n = a n + f ( n ) {}+ f(n) + f ( n ) : 階差数列 → a 1 + ∑ k = 1 n − 1 f ( k ) a_1 + \displaystyle\sum_{k=1}^{n-1} f(k) a 1 + k = 1 ∑ n − 1 f ( k ) (n n n ≧ 2 {}\geqq 2 ≧ 2 、 n n n = 1 {}= 1 = 1 を確かめる)
a n + 1 a_{n+1} a n + 1 = p a n {}= pa_n = p a n + q {}+ q + q (p p p ≠ 1 {}\neq 1 = 1 ): { a n − α } \{a_n - \alpha\} { a n − α } が等比数列 → α \alpha α + ( a 1 − α ) p n − 1 {}+ (a_1 - \alpha)p^{n-1} + ( a 1 − α ) p n − 1 (α \alpha α = p α {}= p\alpha = p α + q {}+ q + q )
第2章の最後に、等差数列と等比数列を「足す」「掛ける」で対比しました。この章の a n + 1 a_{n+1} a n + 1 = p a n {}= pa_n = p a n + q {}+ q + q は、その 2 つを 1 つの式にまとめた形です。p p p = 1 {}= 1 = 1 なら等差数列、q q q = 0 {}= 0 = 0 なら等比数列になります。
では、足す数が定数でなく a n + 1 a_{n+1} a n + 1 = 2 a n {}= 2a_n = 2 a n + n {}+ n + n のように n n n を含んでいたら? a n + 1 a_{n+1} a n + 1 = a n a n + 1 {}= \dfrac{a_n}{a_n + 1} = a n + 1 a n のような分数の形なら? さらに、a n + 2 a_{n+2} a n + 2 = a n + 1 {}= a_{n+1} = a n + 1 + a n {}+ a_n + a n のように 2 つ前の項まで使う漸化式や、和 S n S_n S n と a n a_n a n が混ざった式はどう解くのでしょうか。次の第7章では、こうした「いろいろな漸化式」を、この章と同じく等差・等比・階差のどれかへ言いかえる工夫で解いていきます。
偶数なら半分、奇数なら 3 倍して 1 を足す——コラッツ予想
好きな自然数を 1 つ選んでください。偶数なら 2 で割り、奇数なら 3 倍して 1 を足す。これをくり返します。漸化式で書けば
a n + 1 \displaystyle a_{n+1} a n + 1 = { a n 2 ( a n が偶数 ) 3 a n + 1 ( a n が奇数 ) \displaystyle {}= \begin{cases} \dfrac{a_n}{2} & (a_n \text{ が偶数}) \\[6pt] 3a_n + 1 & (a_n \text{ が奇数}) \end{cases} = ⎩ ⎨ ⎧ 2 a n 3 a n + 1 ( a n が偶数 ) ( a n が奇数 ) です。6 6 6 から始めると 6 , 6, 6 , 3 , \ 3, 3 , 10 , \ 10, 10 , 5 , \ 5, 5 , 16 , \ 16, 16 , 8 , \ 8, 8 , 4 , \ 4, 4 , 2 , \ 2, 2 , 1 \ 1 1 と、1 1 1 にたどり着きます(1 1 1 のあとは 4 , 4, 4 , 2 , \ 2, 2 , 1 \ 1 1 のくり返しです)。
どんな数から始めても、いつかは必ず 1 1 1 にたどり着くのではないか。これがコラッツ予想 です。ドイツの数学者ロタール・コラッツが 1930 年代に考えたとされ(※最初に言い出した時期や人物には諸説あり)、日本では、この問題を広めた数学者の名から「角谷(かくたに)の問題」とも呼ばれます。
規則は小学生にも分かるほど簡単なのに、動きは気まぐれです。27 27 27 から始めると、いったん 9232 9232 9232 まで駆け上がり、1 1 1 に着くまでに 111 111 111 回もかかります。すぐ隣の 28 28 28 は、わずか 18 18 18 回です。
コンピューターによる確認は、2020 年ごろまでに 2 68 2^{68} 2 68 (およそ 3 × 10 20 3 \times 10^{20} 3 × 1 0 20 ) までのすべての数について終わっていて、例外は 1 つも見つかっていません。それでも、証明はまだありません。どこかに、どこまでも大きくなり続ける数や、1 1 1 以外の場所をぐるぐる回り続ける数が隠れているかもしれないからです。2019 年には、テレンス・タオが「ほとんどすべての数は、途中でかなり小さな値まで下がってくる」ことを証明し、話題になりました。
この章で学んだ漸化式は、一般項という「地図」を描き起こせる幸運な例ばかりでした。コラッツの漸化式は、1 歩ずつたどることは誰にでもできるのに、行き先を見通す地図は、まだ誰にも描けていません。
豆知識
20 世紀を代表する数学者の 1 人、ポール・エルデシュは、この問題について「数学はまだ、こういう問題を扱う準備ができていない」と語ったと伝えられています(※言い回しは伝聞によって少しずつ違う)。解いた人に賞金を出すと言ったことでも知られています。
4000 年前の粘土板に刻まれた √2——くり返しで近づく
アメリカのイェール大学に、「YBC 7289」と呼ばれる手のひら大の粘土板があります。紀元前 1800〜1600 年ごろのバビロニアのもので、正方形とその対角線がかかれ、対角線の上に 60 進法で
1 ; 24 , \displaystyle 1;\,24, 1 ; 24 , 51 , \displaystyle \,51, 51 , 10 \displaystyle \,10 10 = 1 \displaystyle {}= 1 = 1 + 24 60 \displaystyle {}+ \frac{24}{60} + 60 24 + 51 60 2 \displaystyle {}+ \frac{51}{60^2} + 6 0 2 51 + 10 60 3 \displaystyle {}+ \frac{10}{60^3} + 6 0 3 10 = 1.41421296 ⋯ \displaystyle {}= 1.41421296\cdots = 1.41421296 ⋯ という数が刻まれています。一辺 1 1 1 の正方形の対角線 2 \sqrt{2} 2 = 1.41421356 ⋯ {}= 1.41421356\cdots = 1.41421356 ⋯ と、小数第 5 位まで一致しています。三角比の分野で紹介した粘土板「プリンプトン 322」と同じころの、驚くほど正確な値です。
どうやって求めたのかは分かっていませんが、有力な推測の 1 つが次の方法です(※バビロニアでの計算法には諸説あり)。2 \sqrt{2} 2 の見当 a a a をとると、2 a \dfrac{2}{a} a 2 は 2 \sqrt{2} 2 をはさんで反対側にあるので、2 つの平均をとれば、よりよい見当になります。つまり
a n + 1 \displaystyle a_{n+1} a n + 1 = 1 2 ( a n + 2 a n ) \displaystyle {}= \frac{1}{2}\left(a_n + \frac{2}{a_n}\right) = 2 1 ( a n + a n 2 ) という漸化式です。a 1 a_1 a 1 = 1 {}= 1 = 1 から始めると
1 , \displaystyle 1, 1 , 1.5 , \displaystyle 1.5, 1.5 , 1.41666 ⋯ , \displaystyle 1.41666\cdots, 1.41666 ⋯ , 1.41421568 ⋯ , \displaystyle 1.41421568\cdots, 1.41421568 ⋯ , 1.41421356237 ⋯ \displaystyle 1.41421356237\cdots 1.41421356237 ⋯ となり、4 回目で小数第 5 位まで、5 回目では小数第 11 位まで正しくなります。正しい桁数が、1 回ごとにおよそ 2 倍に増えていくのです。この方法は、三角比の分野の小話で紹介したアレクサンドリアのヘロンが、著書『メトリカ』で 720 \sqrt{720} 720 を求めるのに使っていることから、「ヘロンの方法」とも呼ばれます。
2 \sqrt{2} 2 は、この漸化式の「落ち着き先」です。a a a = 2 {}= \sqrt{2} = 2 を右辺に入れると、1 2 ( 2 + 2 2 ) \dfrac{1}{2}\left(\sqrt{2} + \dfrac{2}{\sqrt{2}}\right) 2 1 ( 2 + 2 2 ) = 2 {}= \sqrt{2} = 2 と、同じ値が戻ってきます。本文の α \alpha α = p α {}= p\alpha = p α + q {}+ q + q と同じ考え方です。
豆知識
電卓やコンピューターが平方根を計算するときにも、同じように「見当を少しずつ直していく」くり返しの計算が使われることがあります。この方法を一般の方程式に広げたのが、微分を使う「ニュートン法」です。
自分で自分を呼び出す——プログラムの再帰
コンピューターのプログラムには、再帰 と呼ばれる書き方があります。ある計算の手順の中で、同じ手順を、もう少し小さい数に対して呼び出すというものです。
たとえば 1 × 2 × 3 × ⋯ × n 1 \times 2 \times 3 \times \cdots \times n 1 × 2 × 3 × ⋯ × n (n n n の階乗、n ! n! n ! と書きます)を計算する手順は、次のように書けます。
n n n が 1 1 1 なら、答えは 1 1 1 。
そうでなければ、「n n n − 1 {}- 1 − 1 の階乗」をこの手順で求め、それに n n n を掛けたものが答え。
これはまさに、漸化式 a 1 a_1 a 1 = 1 , {}= 1, = 1 , a n a_n a n = n ⋅ a n − 1 ( n ≧ 2 ) {}= n \cdot a_{n-1}\ (n \geqq 2) = n ⋅ a n − 1 ( n ≧ 2 ) です。5 ! 5! 5 ! を求めようとすると、手順は 4 ! 4! 4 ! を、4 ! 4! 4 ! は 3 ! 3! 3 ! を……と自分自身を呼び出していき、1 ! 1! 1 ! = 1 {}= 1 = 1 に着いたところで、今度は 2 ⋅ 1 2 \cdot 1 2 ⋅ 1 = 2 {}= 2 = 2 ,3 ⋅ 2 3 \cdot 2 3 ⋅ 2 = 6 {}= 6 = 6 ,4 ⋅ 6 4 \cdot 6 4 ⋅ 6 = 24 {}= 24 = 24 ,5 ⋅ 24 5 \cdot 24 5 ⋅ 24 = 120 {}= 120 = 120 と答えが戻ってきます。
ここで大切なのが、1 つ目の行「n n n が 1 1 1 なら 1 1 1 」 です。これを書き忘れると、手順は 0 , 0, 0 , − 1 , {}\ -1, − 1 , − 2 , {}\ -2, − 2 , … \ \ldots … と自分を呼び続け、いつまでも終わりません。実際のコンピューターでは、呼び出しを覚えておく場所があふれて、プログラムが止まってしまいます。漸化式に初項が欠かせないのと、まったく同じ理由です。
再帰は、第8章で学ぶ数学的帰納法ともよく似ています。帰納法は「n n n = 1 {}= 1 = 1 で成り立つ」と「n n n = k {}= k = k なら n n n = k {}= k = k + 1 {}+ 1 + 1 でも成り立つ」の 2 段で、すべての n n n についての証明を組み立てます。初めの 1 段がなければ、どちらも土台のない建物になってしまうのです。
豆知識
プログラマーの世界には、再帰をもじった言葉遊びがあります。有名なのが、フリーソフトウェアの計画「GNU(グヌー)」の名前で、「GNU's Not Unix」(GNU は Unix ではない)の頭文字をとったものです。頭文字の G がまた GNU を指しているので、正式名を展開しようとすると、いつまでも終わりません。これは、初項のない漸化式の見本のようなものです。
※ここは発展ページ です。本文では「初項と漸化式が与えられれば、数列はただ 1 通りに決まる」ことを当たり前として使い、項を書き出して見当をつけた一般項が本当に正しいかも、式変形で確かめました。ここでは、漸化式で数列を定めることの意味を式で定義し直し、その正しさ(ただ 1 通りに決まること)と、見当をつけた答えを確かめる原理を整理します。後半では、a n + 1 a_{n+1} a n + 1 = p a n {}= pa_n = p a n + q {}+ q + q の解がすべて「落ち着き先 + 等比数列」の形になることを、解の構造として示します。
定義1:漸化式による数列の定義
実数 c c c と、自然数 n n n と実数 x x x に対して実数 f ( n , x ) f(n,\ x) f ( n , x ) を 1 つ定める規則 f f f が与えられたとする。数列 { a n } \{a_n\} { a n } が
a 1 \displaystyle a_1 a 1 = c , \displaystyle {}= c, = c , a n + 1 \displaystyle a_{n+1} a n + 1 = f ( n , a n ) \displaystyle {}= f(n,\ a_n) = f ( n , a n ) ( n = 1 , 2 , 3 , … ) \displaystyle (n = 1,\ 2,\ 3,\ \ldots) ( n = 1 , 2 , 3 , … ) を満たすとき、{ a n } \{a_n\} { a n } はこの漸化式 で定められるという。a 1 a_1 a 1 = c {}= c = c を初期条件 という。
本文の a n + 1 a_{n+1} a n + 1 = a n {}= a_n = a n + n {}+ n + n は f ( n , x ) f(n,\ x) f ( n , x ) = x {}= x = x + n {}+ n + n 、a n + 1 a_{n+1} a n + 1 = p a n {}= pa_n = p a n + q {}+ q + q は f ( n , x ) f(n,\ x) f ( n , x ) = p x {}= px = p x + q {}+ q + q の場合です。
定理1:漸化式で数列がただ 1 つ定まる
定義1の c c c と f f f に対して、条件を満たす数列 { a n } \{a_n\} { a n } はただ 1 つ存在する。
証明の考え方 (存在)a 1 a_1 a 1 = c {}= c = c とし、a 1 a_1 a 1 が決まれば a 2 a_2 a 2 = f ( 1 , a 1 ) {}= f(1,\ a_1) = f ( 1 , a 1 ) が、a 2 a_2 a 2 が決まれば a 3 a_3 a 3 = f ( 2 , a 2 ) {}= f(2,\ a_2) = f ( 2 , a 2 ) が決まる。この手続きで、どの n n n についても a n a_n a n が決まる。
(ただ 1 つ)2 つの数列 { a n } , \{a_n\}, { a n } , { b n } \ \{b_n\} { b n } がともに条件を満たすとする。a 1 a_1 a 1 = b 1 {}= b_1 = b 1 = c {}= c = c であり、a k a_k a k = b k {}= b_k = b k なら a k + 1 a_{k+1} a k + 1 = f ( k , a k ) {}= f(k,\ a_k) = f ( k , a k ) = f ( k , b k ) {}= f(k,\ b_k) = f ( k , b k ) = b k + 1 {}= b_{k+1} = b k + 1 である。よってすべての n n n で a n a_n a n = b n {}= b_n = b n となる。
どちらも「n n n = 1 {}= 1 = 1 で成り立ち、n n n = k {}= k = k で成り立てば n n n = k {}= k = k + 1 {}+ 1 + 1 でも成り立つ」という形の議論で、厳密には第8章の数学的帰納法で完成する。
定理1の前提には、規則 f f f が「どんな x x x に対しても値を 1 つ返す」ことが含まれています。この前提がくずれると、数列が途中で止まることがあります。たとえば a 1 a_1 a 1 = 2 , {}= 2, = 2 , a n + 1 a_{n+1} a n + 1 = 1 a n − 1 {}= \dfrac{1}{a_n - 1} = a n − 1 1 では a 2 a_2 a 2 = 1 {}= 1 = 1 となり、a 3 a_3 a 3 は分母が 0 0 0 で決まりません。漸化式で数列を定めるときは、すべての項が計算できるかどうかにも気を配る必要があります。
また、初期条件がなければ数列は決まりません。a n + 1 a_{n+1} a n + 1 = 2 a n {}= 2a_n = 2 a n + 1 {}+ 1 + 1 だけでは、a 1 a_1 a 1 = 1 {}= 1 = 1 なら 1 , 1, 1 , 3 , \ 3, 3 , 7 , \ 7, 7 , … \ \ldots … 、a 1 a_1 a 1 = 0 {}= 0 = 0 なら 0 , 0, 0 , 1 , \ 1, 1 , 3 , \ 3, 3 , … \ \ldots … と、初項の数だけ数列があります(小話3の「初項のない再帰」はこのことです)。
定理2:見当をつけた一般項の確かめ
n n n の式 g ( n ) g(n) g ( n ) が
g ( 1 ) \displaystyle g(1) g ( 1 ) = c , \displaystyle {}= c, = c , g ( n + 1 ) \displaystyle g(n + 1) g ( n + 1 ) = f ( n , g ( n ) ) \displaystyle {}= f(n,\ g(n)) = f ( n , g ( n )) ( n = 1 , 2 , 3 , … ) \displaystyle (n = 1,\ 2,\ 3,\ \ldots) ( n = 1 , 2 , 3 , … ) を満たすならば、定義1の漸化式で定まる数列について a n a_n a n = g ( n ) {}= g(n) = g ( n ) である。
証明 数列 b n b_n b n = g ( n ) {}= g(n) = g ( n ) は、定義1の条件を満たす。定理1より条件を満たす数列はただ 1 つなので、b n b_n b n = a n {}= a_n = a n である。(証明終)
本文の例題1(2) では、a 1 a_1 a 1 = 1 , {}= 1, = 1 , a n + 1 a_{n+1} a n + 1 = a n {}= a_n = a n + 2 n {}+ 2n + 2 n + 1 {}+ 1 + 1 の項 1 , 1, 1 , 4 , \ 4, 4 , 9 , \ 9, 9 , 16 , \ 16, 16 , 25 \ 25 25 から a n a_n a n = n 2 {}= n^2 = n 2 と見当をつけました。g ( n ) g(n) g ( n ) = n 2 {}= n^2 = n 2 とすると g ( 1 ) g(1) g ( 1 ) = 1 {}= 1 = 1 、 そして
g ( n ) \displaystyle g(n) g ( n ) + 2 n \displaystyle {}+ 2n + 2 n + 1 \displaystyle {}+ 1 + 1 = n 2 \displaystyle {}= n^2 = n 2 + 2 n \displaystyle {}+ 2n + 2 n + 1 \displaystyle {}+ 1 + 1 = ( n + 1 ) 2 \displaystyle {}= (n + 1)^2 = ( n + 1 ) 2 = g ( n + 1 ) \displaystyle {}= g(n + 1) = g ( n + 1 )
なので、定理2により a n a_n a n = n 2 {}= n^2 = n 2 が確かに正しいと分かります。「見当をつける → 漸化式に代入して確かめる」は、Σ の計算が難しい漸化式でも使える、立派な解き方です。
定理3:
a n + 1 a_{n+1} a n + 1 = p a n {}= pa_n = p a n + q {}+ q + q の一般項
p , p, p , q \ q q を定数とし、a 1 a_1 a 1 = c , {}= c, = c , a n + 1 a_{n+1} a n + 1 = p a n {}= pa_n = p a n + q {}+ q + q で数列 { a n } \{a_n\} { a n } を定める。
(i) p p p ≠ 1 {}\neq 1 = 1 のとき、α \alpha α = q 1 − p {}= \dfrac{q}{1 - p} = 1 − p q とおくと a n a_n a n = α {}= \alpha = α + ( c − α ) p n − 1 {}+ (c - \alpha)p^{n-1} + ( c − α ) p n − 1
(ii) p p p = 1 {}= 1 = 1 のとき、a n a_n a n = c {}= c = c + ( n − 1 ) q {}+ (n - 1)q + ( n − 1 ) q
証明 (i) α \alpha α = p α {}= p\alpha = p α + q {}+ q + q なので、a n + 1 a_{n+1} a n + 1 − α {}- \alpha − α = ( p a n + q ) {}= (pa_n + q) = ( p a n + q ) − ( p α + q ) {}- (p\alpha + q) − ( p α + q ) = p ( a n − α ) {}= p(a_n - \alpha) = p ( a n − α ) 。 よって b n b_n b n = a n {}= a_n = a n − α {}- \alpha − α は b n + 1 b_{n+1} b n + 1 = p b n {}= pb_n = p b n を満たし、第2章の定義により公比 p p p の等比数列である(p p p = 0 {}= 0 = 0 でもよい)。第2章の定理(一般項)より b n b_n b n = b 1 p n − 1 {}= b_1 p^{n-1} = b 1 p n − 1 = ( c − α ) p n − 1 {}= (c - \alpha)p^{n-1} = ( c − α ) p n − 1 。
(ii) 公差 q q q の等差数列なので、第1章の定理(一般項)による。(証明終)
(i) で p p p = 0 {}= 0 = 0 のときは a n a_n a n = q {}= q = q + ( c − q ) ⋅ 0 n − 1 {}+ (c - q) \cdot 0^{n-1} + ( c − q ) ⋅ 0 n − 1 で、第2章で決めた約束 0 0 0^0 0 0 = 1 {}= 1 = 1 (r 0 r^0 r 0 = 1 {}= 1 = 1 ) により a 1 a_1 a 1 = c {}= c = c ,n n n ≧ 2 {}\geqq 2 ≧ 2 では a n a_n a n = q {}= q = q です。漸化式 a n + 1 a_{n+1} a n + 1 = q {}= q = q の意味と合っています。
定理3の答えを、次のように見直すこともできます。
定理4:解の構造
p p p ≠ 1 {}\neq 1 = 1 とする。数列 { a n } \{a_n\} { a n } が漸化式 a n + 1 a_{n+1} a n + 1 = p a n {}= pa_n = p a n + q {}+ q + q を満たすための必要十分条件は、ある定数 C C C を用いて
a n \displaystyle a_n a n = α \displaystyle {}= \alpha = α + C p n − 1 \displaystyle {}+ Cp^{n-1} + C p n − 1 ( α = q 1 − p ) \displaystyle \left(\alpha = \frac{q}{1 - p}\right) ( α = 1 − p q ) と表されることである。
証明 (必要)定理3(i) で C C C = a 1 {}= a_1 = a 1 − α {}- \alpha − α とすればよい。
(十分)a n a_n a n = α {}= \alpha = α + C p n − 1 {}+ Cp^{n-1} + C p n − 1 なら p a n pa_n p a n + q {}+ q + q = p α {}= p\alpha = p α + q {}+ q + q + C p n {}+ Cp^n + C p n = α {}= \alpha = α + C p n {}+ Cp^n + C p n = a n + 1 {}= a_{n+1} = a n + 1 。 (証明終)
α \alpha α は、漸化式を満たす特別な数列(すべての項が α \alpha α の定数列)です。C p n − 1 Cp^{n-1} C p n − 1 は、q q q を 0 0 0 にした漸化式 b n + 1 b_{n+1} b n + 1 = p b n {}= pb_n = p b n の解です。定理4は、「a n + 1 a_{n+1} a n + 1 = p a n {}= pa_n = p a n + q {}+ q + q のすべての解は、特別な解 1 つ + q q q = 0 {}= 0 = 0 にした式の解」という形をしている、と言っています。この「特別な解 + 右辺を 0 にした式の解」という組み立ては、大学で学ぶ微分方程式(関数とその導関数の関係式)でもそのまま現れる、とても大切な考え方です。
最後に、n n n が大きくなったときの様子を見ておきます。定理3(i) の ( c − α ) p n − 1 (c - \alpha)p^{n-1} ( c − α ) p n − 1 は落ち着き先からのずれで、次のように振る舞います。
∣ p ∣ |p| ∣ p ∣ < 1 {}< 1 < 1 のとき、ずれは小さくなっていき、a n a_n a n は α \alpha α に近づく(本文の fig02、駐輪場の例、実践 j14・j15)。
∣ p ∣ |p| ∣ p ∣ > 1 {}> 1 > 1 で c c c ≠ α {}\neq \alpha = α のとき、ずれは大きくなっていく(例題5のローン、実践 j17)。
p p p = − 1 {}= -1 = − 1 で c c c ≠ α {}\neq \alpha = α のとき、a n a_n a n は α \alpha α をはさんで 2 つの値を交互にとる(実践 j09)。
「近づく」をきちんと定義し、「a n a_n a n の極限は α \alpha α 」 と書くための道具(数列の極限)は、微分積分の第10章で学びます。