概率生成函数(probability-generating function)
生成函数即母函数,是组合数学中尤其是计数方面的一个重要理论和工具。最早提出母函数的人是法国数学家LaplaceP.S.在其1812年出版的《概率的分析理论》中明确提出。 生成函数有普通型生成函数和指数型生成函数两种,其中普通型用的比较多。 生成函数的应用简单来说在于研究未知(通项)数列规律,用这种方法在给出递推式的情况下求出数列的通项,生成函数是推导Fibonacci数列的通项公式方法之一。 另外生成函数也广泛应用于编程与算法设计、分析上,运用这种数学方法往往对程序效率与速度有很大改进。
数学定义
在概率论中,离散随机变量的概率生成函数是随机变量的概率质量函数(probability mass function,PMF,即离散随机变量的密度函数)的幂级数表示(生成函数)。 概率生成函数通常用于对随机变量X的概率质量函数中的概率序列进行简洁的描述,并提供完善的具有非负系数的幂级数理论。
对于任意数列,用如下方法与一个函数联系起来:
则称为数列的生成函数(generating function)。
相应的把上述数列替换为离散随机变量分布函数的数列:
显然的各项系数非负,且和为1。这个条件可以写成:
同样,反过来,任何具有非负系数且满足的幂级数
性质
可以看出上述两式可以大大简化均值与方差的计算。
如果我们已知与
的值,我们就能够求出均值与方差,甚至我们可以不用知道
本身的封闭形式。
这显然是一个卷积,即:
????
待完成:
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Probability-generating function - Wikipedia
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