数学において、フィボナッチ数列 とは、各要素がその前の2つの要素の和となる数列 です。フィボナッチ数列を構成する数はフィボナッチ数 と呼ばれ、一般的にFnと 表記されます。多くの著者は0と1から数列を始めますが、1と1 [ 1 ] [ 2 ] から始める著者もいれば、フィボナッチ のように1と2から始める著者もいます。0と1から数列が始まります
0、1、1、2、3、5、8、13、21、34、55、89、144、…(OEIS のシーケンスA000045 ) 辺の長さがフィボナッチ数列の1、1、2、3、5、8、13、21となる正方形 のタイル フィボナッチ数は紀元前200年頃、ピンガラ による2つの長さの音節からなるサンスクリット 詩の可能なパターンを列挙した著作の中で、インドの数学で初めて記述されました。 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]フィボナッチ数は、1202年に著書 『算盤の 書』で西ヨーロッパの数学に数列を紹介したイタリアの数学者レオナルド・ディ・ピサ(フィボナッチ としても知られています)にちなんで名付けられました。
フィボナッチ数は数学において意外にも頻繁に登場し、その研究に特化した学術誌「フィボナッチ・クォータリー」 が刊行されているほどです。フィボナッチ数の応用としては、フィボナッチ探索法 やフィボナッチ・ヒープ・ データ構造 といったコンピュータアルゴリズム、並列システムや分散システムを相互接続するために使用されるフィボナッチ・キューブ と呼ばれるグラフ などが挙げられます。また、木の枝分かれ、茎における葉の配置、 パイナップル の果実の発芽、アーティチョーク の開花、松ぼっくり の苞葉の配置など、生物学的な場面に も見られますが、すべての種に見られるわけではありません。
フィボナッチ数は黄金比 とも密接に関連しています。ビネの公式は、 n番目のフィボナッチ数を n と黄金比で表し、連続する2つのフィボナッチ数の比はn が増加するにつれて黄金比に近づくことを示しています。フィボナッチ数はルーカス数 とも密接な関連があり、ルーカス数も同じ漸化式 に従い、フィボナッチ数と相補的なルーカス数列 を形成します。
定義 フィボナッチ螺旋:フィボナッチタイルの正方形の対角を結ぶ円弧を 描くことで作成される黄金螺旋の近似値(前の画像を参照) フィボナッチ数は、再帰関係 および n >1 で定義される。 F 0 = 0 、 F 1 = 1 、 {\displaystyle F_{0}=0,\quad F_{1}=1,} F n = F n − 1 + F n − 2 {\displaystyle F_{n}=F_{n-1}+F_{n-2}}
いくつかの古い定義では値が省略され、シーケンスはから始まり、再帰はn > 2 に対して有効です。F 0 = 0 {\displaystyle F_{0}=0} F 1 = F 2 = 1 、 {\displaystyle F_{1}=F_{2}=1,} F n = F n − 1 + F n − 2 {\displaystyle F_{n}=F_{n-1}+F_{n-2}}
最初の 20 個のフィボナッチ数F n は次のとおりです。
F0 F1 F2 F3 F4 F5 F6 F7 F8 F9 F10 F11 F12 F13 F14 F15 F16 F17 F18 F19 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377 610 987 1597 2584 4181
フィボナッチ数列は、負の方向の同じ再帰関係に従うことで、負の整数の添え字に拡張できます(OEIS のA039834 数列)。n < 0 の場合、 、 、 となります。フィボナッチ数列のほぼすべての特性は、添え字が正か負かに依存しません。正と負の添え字の値は、次の関係に従います。[ 10 ] F 1 = 1 {\displaystyle F_{1}=1} F 0 = 0 {\displaystyle F_{0}=0} F n = F n + 2 − F n + 1 {\displaystyle F_{n}=F_{n+2}-F_{n+1} F − n = ( − 1 ) n + 1 F n 。 {\displaystyle F_{-n}=(-1)^{n+1}F_{n}.}
歴史
インド 長さ6の韻律で長音節と短音節を並べる方法は13通り(F 7 )あります。8通り( F 6 )は短音節で終わり、5通り(F 5 )は長音節で終わります フィボナッチ数列は、インド数学において サンスクリット語の韻律 と関連して登場する。[ 4 ] [ 11 ] サンスクリット詩の伝統では、持続時間が2単位の長音節(L)と持続時間が1単位の短音節(S)を並置したすべてのパターンを列挙することに関心があった。与えられた総持続時間を持つ連続するLとSの異なるパターンを数えると、フィボナッチ数列が得られる。持続時間がm 単位のパターンの数はF m +1 である。[ 5 ]
フィボナッチ数列に関する知識は、ピンガラ (紀元前 450年頃~紀元前200年頃)の時代にはすでに存在していた。シンは、ピンガラの謎めいた公式「ミスラウ・チャ」 (「2つは混ざり合っている」)と、それを文脈から解釈して、 m 拍(F m +1 )のパターンの数は、F m の場合に[S]を1つ、 F m −1 の場合に[L]を1つ加えることによって得られると述べている学者を引用している。[ 13 ] バラタ・ムニ も、ナティヤ・シャーストラ (紀元前 100年頃~紀元後 350年頃)の中で、この数列に関する知識を述べている。 [ 3 ] [ 4 ] しかし、この数列に関する最も明確な解説は、ヴィラハンカ (紀元後 700年頃) の著作に見られる。ヴィラハンカ自身の著作は失われているが、ゴーパーラ(紀元後 1135年頃) の引用として入手可能である。
前の2つの拍子の変化[が変化です]...たとえば、長さが4の拍子の場合、2と3の拍子の変化が混在すると、5が発生します。[例8、13、21を計算します]...このプロセスは、すべてのmātrā-vṛttas (韻律の組み合わせ)で従う必要があります。[ a ]
ヘマチャンドラ ( 1150年頃 )もこの順序を知っていたとされ、[ 3 ] 「最後のものとその前のものの和が次のマートラ・ヴリッタの番号である」と書いている。[ 16 ]
ヨーロッパ フィレンツェ国立図書館 所蔵のフィボナッチ の算盤 の書のページ。右のボックス内にフィボナッチ数列の 13 項目が示されています。現在から XII (月) までのインデックスはラテン序数とローマ数字で、数字 (ウサギのペア) は 1、2、3、5 から始まり 377 で終わるヒンドゥー教-アラビア数字で表されています。フィボナッチ数列は、フィボナッチの著書「算数の書」(1202年)に初めて登場し、 [ 17 ] [ ウサギ の 個体 数の増加を計算するために使用されています。[ 19 ] フィボナッチは、理想的な( 生物学的に 非現実的な)ウサギ の個体数の増加を考察し、次のような仮定をしています。生まれたばかりのウサギのつがいを野原に置きます。各つがいは生後1か月で交尾し、2か月目の終わりには必ずもう1つがいのウサギを産みます。ウサギは決して死なず、永遠に繁殖し続けます。フィボナッチはウサギの数学の問題 を提起しました。1年間に何組のつがいが存在するでしょうか?
最初の月の終わりに彼らは交尾しますが、まだ 1 組しか残りません。 2 か月目の終わりには新しいペアが生まれるので、フィールドには 2 ペアが存在することになります。 3 か月目の終わりに、最初のペアは 2 番目のペアを産みますが、2 番目のペアは妊娠期間が 1 か月だけなので、全部で 3 ペアになります。 4 か月目の終わりには、最初のペアがさらに新しいペアを産み、2 か月前に生まれたペアも最初のペアを産み、ペアの数は 5 組になります。 n 月の終わりには、ウサギのつがいの数は、成熟したつがいの数(つまり、n - 2 月のつがいの数)と、前月(n - 1 月)に生存していたつがいの数の合計に等しくなります。n月の数はn番目 の フィボナッチ数です。[ 20 ]
「フィボナッチ数列」という名称は、19世紀の数論学者エドゥアール・リュカス によって初めて使用されました。[ 21 ]
フィボナッチ・ウサギ問題 の解:理想的な集団が成長すると、ウサギのペアの数はフィボナッチ数列を形成します。nヶ月目の終わり には、ペアの数はF n に等しくなります。
黄金比との関係
定数係数を持つ 同次線形回帰によって定義されるすべての数列 と同様に、フィボナッチ数は閉じた形式の表現 を持ちます。[ 22 ] これはフランスの数学者ジャック・フィリップ・マリー・ビネ にちなんでビネの公式 として知られていますが、アブラアン・ド・モアブル とダニエル・ベルヌーイ によってすでに知られていました。[ 23 ]
F n = φ n − ψ n φ − ψ = φ n − ψ n 5 、 {\displaystyle F_{n}={\frac {\varphi ^{n}-\psi ^{n}}{\varphi -\psi }}={\frac {\varphi ^{n}-\psi ^{n}}{\sqrt {5}}},}
ここで φ {\displaystyle \varphi} は黄金比 、 ψ {\displaystyle \psi} はその共役比 である。
φ = 1 2 ( 1 + 5 ) = − 1.61803 … 、 ψ = 1 2 ( 1 − 5 ) = − 0.61803 … 。 {\displaystyle {\begin{aligned}\varphi &={\tfrac {1}{2}}{\bigl (}1+{\sqrt {5}}~\!{\bigr )}={\phantom {-}}1.61803\ldots ,\\[5mu]\psi &={\tfrac {1}{2}}{\bigl (}1-{\sqrt {5}}~\!{\bigr )}=-0.61803\ldots .\end{aligned}}} 数 φ {\displaystyle \varphi} と は、ψ {\displaystyle \psi} 二次方程式 x 2 − x − 1 = 0 {\displaystyle \textstyle x^{2}-x-1=0} の 2 つの解、つまり ( x − φ ) ( x − ψ ) = x 2 − x − 1 {\displaystyle (x-\varphi)(x-\psi)=x^{2}-x-1} であり、したがって、恒等式 φ + ψ = 1 {\displaystyle \varphi +\psi =1} および φ ψ = − 1 {\displaystyle \varphi \psi =-1} を満たします。
なので、ビネの公式は次のようにも書ける。 ψ = − φ − 1 {\displaystyle \psi =-\varphi ^{-1}}
F n = φ n − ( − φ ) − n 5 = φ n − ( − φ ) − n 2 φ − 1 。 {\displaystyle F_{n}={\frac {\varphi ^{n}-(-\varphi )^{-n}}{\sqrt {5}}}={\frac {\varphi ^{n}-(-\varphi )^{-n}}{2\varphi -1}}.}
数列とこれらの定数の関係を見るために、と は の根でもあるのでとのべき乗はフィボナッチ再帰性を満たすことに注意する。言い換えれば、 φ {\displaystyle \varphi} ψ {\displaystyle \psi} x n = x n − 1 + x n − 2 、 {\displaystyle x^{n}=x^{n-1}+x^{n-2},} φ {\displaystyle \varphi} ψ {\displaystyle \psi}
φ n = φ n − 1 + φ n − 2 、 ψ n = ψ n − 1 + ψ n − 2 。 {\displaystyle {\begin{aligned}\varphi^{n}&=\varphi^{n-1}+\varphi^{n-2},\\[3mu]\psi^{n}&=\psi^{n-1}+\psi^{n-2}.\end{aligned}}}
任意の 値a とb に対して、
U n = a φ n + b ψ n {\displaystyle U_{n}=a\varphi ^{n}+b\psi ^{n}}
は同じ再帰性を満たす。aと bを U 0 = 0 かつU 1 = 1 となるように選ぶと、結果として得られる数列U nは 必ずフィボナッチ数列となる。これは、 a とbが 以下の連立方程式を満たすことを 要求するのと同じである。
a φ 0 + b ψ 0 = 0 a φ 1 + b ψ 1 = 1 {\displaystyle {\begin{aligned}a\varphi ^{0}+b\psi ^{0}&=0\\a\varphi ^{1}+b\psi ^{1}&=1\end{aligned}}}
解は
a = 1 φ − ψ = 1 5 , b = − a , {\displaystyle a={\frac {1}{\varphi -\psi }}={\frac {1}{\sqrt {5}}},\quad b=-a,}
必要な式を生成します。
初期値U 0 とU 1 を任意の定数とし、連立方程式を解くと一般解が得られます。 特に、a = 1を選択すると、 n が十分に大きい場合、数列のn 番目の要素は の n 乗に近似します。これは、 U 0 = 2 およびU 1 = 1 のときに発生し、ルーカス数列 を生成し ますa = U 1 − U 0 ψ 5 , b = U 0 φ − U 1 5 . {\displaystyle {\begin{aligned}a&={\frac {U_{1}-U_{0}\psi }{\sqrt {5}}},\\[3mu]b&={\frac {U_{0}\varphi -U_{1}}{\sqrt {5}}}.\end{aligned}}} φ {\displaystyle \varphi }
四捨五入による計算 n ≥ 0 の場合には、 F n は に最も近い整数 となる。したがって、最も近い整数関数を用いて を 四捨五入する ことで、F n を求めることができる。| ψ n 5 | < 1 2 {\textstyle \left|{\frac {\psi ^{n}}{\sqrt {5}}}\right|<{\frac {1}{2}}} φ n 5 {\displaystyle {\frac {\varphi ^{n}}{\sqrt {5}}}} F n = ⌊ φ n 5 ⌉ , n ≥ 0. {\displaystyle F_{n}=\left\lfloor {\frac {\varphi ^{n}}{\sqrt {5}}}\right\rceil ,\ n\geq 0.}
実際、 nが 大きくなるにつれて丸め誤差は急速に小さくなり、 n ≥ 4 では0.1未満、 n ≥ 8 では0.01未満になります。この式は簡単に逆変換でき、フィボナッチ数F の指数を求めることができます。 n ( F ) = ⌊ log φ 5 F ⌉ , F ≥ 1. {\displaystyle n(F)=\left\lfloor \log _{\varphi }{\sqrt {5}}F\right\rceil ,\ F\geq 1.}
代わりに床関数 を使用すると、F 以下のフィボナッチ数の最大指数が得られます。 ここで、、、[ 26 ] および。[ 27 ] n l a r g e s t ( F ) = ⌊ log φ 5 ( F + 1 / 2 ) ⌋ , F ≥ 0 , {\displaystyle n_{\mathrm {largest} }(F)=\left\lfloor \log _{\varphi }{\sqrt {5}}(F+1/2)\right\rfloor ,\ F\geq 0,} log φ ( x ) = ln ( x ) / ln ( φ ) = log 10 ( x ) / log 10 ( φ ) {\displaystyle \log _{\varphi }(x)=\ln(x)/\ln(\varphi )=\log _{10}(x)/\log _{10}(\varphi )} ln ( φ ) = 0.481211 … {\displaystyle \ln(\varphi )=0.481211\ldots } log 10 ( φ ) = 0.208987 … {\displaystyle \log _{10}(\varphi )=0.208987\ldots }
大きさ F n は に漸近する ので、F n の桁数はに漸近します。結果として、すべての整数d > 1 に対して、小数点 以下d 桁のフィボナッチ数は 4 個または 5 個存在しますφ n / 5 {\displaystyle \varphi ^{n}/{\sqrt {5}}} n log 10 φ ≈ 0.2090 n {\displaystyle n\log _{10}\varphi \approx 0.2090\,n}
より一般的には、b 基底表現では、 F n の桁数は漸近的にn log b φ = n log φ log b . {\displaystyle n\log _{b}\varphi ={\frac {n\log \varphi }{\log b}}.}
連続商の極限 ヨハネス・ケプラーは 、連続するフィボナッチ数の比が収束する ことを観察しました。彼は「5と8の比は、実質的には8と13の比と同じであり、8と13の比は、ほぼ13と21の比と同じである」と記し、これらの比は黄金比に近づくと結論付けました 。φ {\displaystyle \varphi } [ 28 ] [ 29 ] lim n → ∞ F n + 1 F n = φ . {\displaystyle \lim _{n\to \infty }{\frac {F_{n+1}}{F_{n}}}=\varphi .}
この収束は、の場合を除き、初期値と に関わらず成立します。これはビネの公式 を用いて検証できます。例えば、初期値3と2から、3、2、5、7、12、19、31、50、81、131、212、343、555、…という数列が生成されます。この数列における連続する要素の比は、黄金比への同様の収束を示します。 U 0 {\displaystyle U_{0}} U 1 {\displaystyle U_{1}} U 1 = − U 0 / φ {\displaystyle U_{1}=-U_{0}/\varphi }
一般に、連続するフィボナッチ数列間の比率は に近づくため、 となります。 lim n → ∞ F n + m F n = φ m {\displaystyle \lim _{n\to \infty }{\frac {F_{n+m}}{F_{n}}}=\varphi ^{m}} φ {\displaystyle \varphi }
平面の連続したタイリングと、各フィボナッチ数を前の数で割ることによって計算された黄金比の近似値のグラフ
べき乗分解 黄金比は次の式を満たすので φ 2 = φ + 1 , {\displaystyle \varphi ^{2}=\varphi +1,}
この式は、高次のべき乗を低次のべき乗の線形関数として分解するのに使用でき、さらに、と1の線形結合まで分解できます。結果として得られる漸化式は 、線形係数 としてフィボナッチ数をもたらします。 この式は、 n ≥ 1の 帰納法 によって証明 できます。 の場合、また、また、 φ n {\displaystyle \varphi ^{n}} φ {\displaystyle \varphi } φ n = F n φ + F n − 1 . {\displaystyle \varphi ^{n}=F_{n}\varphi +F_{n-1}.} φ n + 1 = ( F n φ + F n − 1 ) φ = F n φ 2 + F n − 1 φ = F n ( φ + 1 ) + F n − 1 φ = ( F n + F n − 1 ) φ + F n = F n + 1 φ + F n . {\displaystyle {\begin{aligned}\varphi ^{n+1}&=(F_{n}\varphi +F_{n-1})\varphi =F_{n}\varphi ^{2}+F_{n-1}\varphi \\&=F_{n}(\varphi +1)+F_{n-1}\varphi =(F_{n}+F_{n-1})\varphi +F_{n}=F_{n+1}\varphi +F_{n}.\end{aligned}}} ψ = − 1 / φ {\displaystyle \psi =-1/\varphi } ψ 2 = ψ + 1 {\displaystyle \psi ^{2}=\psi +1} ψ n = F n ψ + F n − 1 . {\displaystyle \psi ^{n}=F_{n}\psi +F_{n-1}.}
これらの式は、フィボナッチ数列F n が フィボナッチの法則を用いて負の整数に拡張され た場合、 n < 1 に対しても成り立ちます。F n = F n + 2 − F n + 1 . {\displaystyle F_{n}=F_{n+2}-F_{n+1}.}
識別 ビネの公式は、正の整数x がフィボナッチ数であるためには、 またはの少なくとも一方が完全な平方数 である必要があります。[ 30 ] これは、と書けるビネの公式が、を掛けて、二次方程式の公式 を介して、の二次方程式 として解くことができるためです 5 x 2 + 4 {\displaystyle 5x^{2}+4} 5 x 2 − 4 {\displaystyle 5x^{2}-4} F n = ( φ n − ( − 1 ) n φ − n ) / 5 {\displaystyle F_{n}=(\varphi ^{n}-(-1)^{n}\varphi ^{-n})/{\sqrt {5}}} 5 φ n {\displaystyle {\sqrt {5}}\varphi ^{n}} φ n {\displaystyle \varphi ^{n}}
φ n = F n 5 ± 5 F n 2 + 4 ( − 1 ) n 2 . {\displaystyle \varphi ^{n}={\frac {F_{n}{\sqrt {5}}\pm {\sqrt {5{F_{n}}^{\!2}+4(-1)^{n}}}}{2}}.}
これをと比較すると、 φ n = F n φ + F n − 1 = ( F n 5 + F n + 2 F n − 1 ) / 2 {\displaystyle \varphi ^{n}=F_{n}\varphi +F_{n-1}=(F_{n}{\sqrt {5}}+F_{n}+2F_{n-1})/2}
5 F n 2 + 4 ( − 1 ) n = ( F n + 2 F n − 1 ) 2 . {\displaystyle 5{F_{n}}^{\!2}+4(-1)^{n}=(F_{n}+2F_{n-1})^{2}\,.} 特に、左側は完全な正方形です。
フィボナッチ数列を記述する 2次元線形差分方程式系は
( F k + 2 F k + 1 ) = ( 1 1 1 0 ) ( F k + 1 F k ) {\displaystyle {\begin{pmatrix}F_{k+2}\\F_{k+1}\end{pmatrix}}={\begin{pmatrix}1&1\\1&0\end{pmatrix}}{\begin{pmatrix}F_{k+1}\\F_{k}\end{pmatrix}}} あるいは表記される F → k + 1 = A F → k , {\displaystyle {\vec {F}}_{k+1}=\mathbf {A} {\vec {F}}_{k},}
となり、行列 A の固有値 はそれぞれ固有ベクトル に対応し、となるF → n = A n F → 0 {\displaystyle {\vec {F}}_{n}=\mathbf {A} ^{n}{\vec {F}}_{0}} φ = 1 2 ( 1 + 5 ) {\displaystyle \varphi ={\tfrac {1}{2}}{\bigl (}1+{\sqrt {5}}~\!{\bigr )}} ψ = − φ − 1 = 1 2 ( 1 − 5 ) {\displaystyle \psi =-\varphi ^{-1}={\tfrac {1}{2}}{\bigl (}1-{\sqrt {5}}~\!{\bigr )}} μ → = ( φ 1 ) , ν → = ( − φ − 1 1 ) . {\displaystyle {\vec {\mu }}={\begin{pmatrix}\varphi \\1\end{pmatrix}},\quad {\vec {\nu }}={\begin{pmatrix}-\varphi ^{-1}\\1\end{pmatrix}}.}
初期値は なので 、n 番目の要素は F → 0 = ( 1 0 ) = 1 5 μ → − 1 5 ν → , {\displaystyle {\vec {F}}_{0}={\begin{pmatrix}1\\0\end{pmatrix}}={\frac {1}{\sqrt {5}}}{\vec {\mu }}\,-\,{\frac {1}{\sqrt {5}}}{\vec {\nu }},} F → n = 1 5 A n μ → − 1 5 A n ν → = 1 5 φ n μ → − 1 5 ( − φ ) − n ν → = 1 5 ( 1 + 5 2 ) n ( φ 1 ) − 1 5 ( 1 − 5 2 ) n ( c − φ − 1 1 ) . {\displaystyle {\begin{aligned}{\vec {F}}_{n}\ &={\frac {1}{\sqrt {5}}}A^{n}{\vec {\mu }}-{\frac {1}{\sqrt {5}}}A^{n}{\vec {\nu }}\\&={\frac {1}{\sqrt {5}}}\varphi ^{n}{\vec {\mu }}-{\frac {1}{\sqrt {5}}}(-\varphi )^{-n}{\vec {\nu }}\\&={\cfrac {1}{\sqrt {5}}}\left({\cfrac {1+{\sqrt {5}}}{2}}\right)^{\!n}{\begin{pmatrix}\varphi \\1\end{pmatrix}}\,-\,{\cfrac {1}{\sqrt {5}}}\left({\cfrac {1-{\sqrt {5}}}{2}}\right)^{\!n}{\begin{pmatrix}{c}-\varphi ^{-1}\\1\end{pmatrix}}.\end{aligned}}}
このことから、フィボナッチ数列のn番目の要素は 、閉じた形式の式 として直接読み取ることができます。 F n = 1 5 ( 1 + 5 2 ) n − 1 5 ( 1 − 5 2 ) n . {\displaystyle F_{n}={\cfrac {1}{\sqrt {5}}}\left({\cfrac {1+{\sqrt {5}}}{2}}\right)^{\!n}-\,{\cfrac {1}{\sqrt {5}}}\left({\cfrac {1-{\sqrt {5}}}{2}}\right)^{\!n}.}
同様に、Aの固有分解 を用いてA を対角化する ことでも同じ計算が行えます。 ここで 、フィボナッチ数列の n 番目の要素 の閉じた表現は 次のように与えられ、これもまた次の式 になります。A = S Λ S − 1 , A n = S Λ n S − 1 , {\displaystyle {\begin{aligned}A&=S\Lambda S^{-1},\\[3mu]A^{n}&=S\Lambda ^{n}S^{-1},\end{aligned}}} Λ = ( φ 0 0 − φ − 1 ) , S = ( φ − φ − 1 1 1 ) . {\displaystyle \Lambda ={\begin{pmatrix}\varphi &0\\0&-\varphi ^{-1}\!\end{pmatrix}},\quad S={\begin{pmatrix}\varphi &-\varphi ^{-1}\\1&1\end{pmatrix}}.} ( F n + 1 F n ) = A n ( F 1 F 0 ) = S Λ n S − 1 ( F 1 F 0 ) = S ( φ n 0 0 ( − φ ) − n ) S − 1 ( F 1 F 0 ) = ( φ − φ − 1 1 1 ) ( φ n 0 0 ( − φ ) − n ) 1 5 ( 1 φ − 1 − 1 φ ) ( 1 0 ) , {\displaystyle {\begin{aligned}{\begin{pmatrix}F_{n+1}\\F_{n}\end{pmatrix}}&=A^{n}{\begin{pmatrix}F_{1}\\F_{0}\end{pmatrix}}\ \\&=S\Lambda ^{n}S^{-1}{\begin{pmatrix}F_{1}\\F_{0}\end{pmatrix}}\\&=S{\begin{pmatrix}\varphi ^{n}&0\\0&(-\varphi )^{-n}\end{pmatrix}}S^{-1}{\begin{pmatrix}F_{1}\\F_{0}\end{pmatrix}}\\&={\begin{pmatrix}\varphi &-\varphi ^{-1}\\1&1\end{pmatrix}}{\begin{pmatrix}\varphi ^{n}&0\\0&(-\varphi )^{-n}\end{pmatrix}}{\frac {1}{\sqrt {5}}}{\begin{pmatrix}1&\varphi ^{-1}\\-1&\varphi \end{pmatrix}}{\begin{pmatrix}1\\0\end{pmatrix}},\end{aligned}}} F n = φ n − ( − φ ) − n 5 . {\displaystyle F_{n}={\cfrac {\varphi ^{n}-(-\varphi )^{-n}}{\sqrt {5}}}.}
行列Aの 行列式 は-1なので、 2×2 ユニモジュラ行列 です。
この性質は、黄金比φの 連分数 表現で理解できます。 φ の連分数の収束点は 、連続するフィボナッチ数列の比です。φ n = F n +1 / F n はn 番目の収束点であり、( n + 1)番目の収束点は、再帰関係 φ n +1 = 1 + 1 / φ n から見つけることができます。[ 31 ] 任意の連分数の連続する収束点から形成される行列の行列式は、+1 または -1 です。 行列表現により、フィボナッチ数列の次の閉じた形式の式が得られます。 与えられたn に対して、この行列は、2乗法による累乗 を使用して、O (log n ) 回の算術演算で計算できます。 [ b ] φ = 1 + 1 1 + 1 1 + 1 1 + ⋱ . {\displaystyle \varphi =1+{\cfrac {1}{1+{\cfrac {1}{1+{\cfrac {1}{1+\ddots }}}}}}.} ( 1 1 1 0 ) n = ( F n + 1 F n F n F n − 1 ) . {\displaystyle {\begin{pmatrix}1&1\\1&0\end{pmatrix}}^{n}={\begin{pmatrix}F_{n+1}&F_{n}\\F_{n}&F_{n-1}\end{pmatrix}}.}
この方程式の両辺の行列式をとるとカシニの恒等式 が得られる。 ( − 1 ) n = F n + 1 F n − 1 − F n 2 . {\displaystyle (-1)^{n}=F_{n+1}F_{n-1}-{F_{n}}^{2}.}
さらに、任意の正方行列 A に対してA n A m = A n + m であるため、次の恒等式 が導出されます(これらは行列積の2つの異なる係数から得られ、 n を n + 1 に変更することで最初の係数から2番目の係数を簡単に導き出すことができます)。 F m F n + F m − 1 F n − 1 = F m + n − 1 , F m F n + 1 + F m − 1 F n = F m + n . {\displaystyle {\begin{aligned}{F_{m}}{F_{n}}+{F_{m-1}}{F_{n-1}}&=F_{m+n-1},\\[3mu]F_{m}F_{n+1}+F_{m-1}F_{n}&=F_{m+n}.\end{aligned}}}
特に、m = n の場合には、 F 2 n − 1 = F n 2 + F n − 1 2 F 2 n − 1 = ( F n − 1 + F n + 1 ) F n = ( 2 F n − 1 + F n ) F n = ( 2 F n + 1 − F n ) F n . {\displaystyle {\begin{aligned}F_{2n-1}&={F_{n}}^{2}+{F_{n-1}}^{2}\\[6mu]F_{2n{\phantom {{}-1}}}&=(F_{n-1}+F_{n+1})F_{n}\\[3mu]&=(2F_{n-1}+F_{n})F_{n}\\[3mu]&=(2F_{n+1}-F_{n})F_{n}.\end{aligned}}}
これらの最後の2つの恒等式は、O (log n ) 回の演算でフィボナッチ数を再帰的に計算する方法を提供します。これは、閉形式行列式から n番目のフィボナッチ数を計算するのに要する時間とほぼ一致しますが、既に計算済みのフィボナッチ数の再計算( メモ化 を伴う再帰)を避ければ、冗長なステップ数が少なくなります。[ 32 ]
組合せ論的恒等式
組合せ論的証明 フィボナッチ数列を含むほとんどの恒等式は、が となるような(空である可能性のある)1と2の列の個数として解釈できるという事実を用いた組合せ論的議論 によって証明できる。これは、という規則の下で の定義と見なすことができ、これは、和が -1 となるような列は存在しないことを意味し、 は、空列の「合計」が 0 になることを意味する。以下では、は集合 の濃度 である。 F n {\displaystyle F_{n}} n − 1 {\displaystyle n-1} F n {\displaystyle F_{n}} F 0 = 0 {\displaystyle F_{0}=0} F 1 = 1 {\displaystyle F_{1}=1} | . . . | {\displaystyle |{...}|}
F 0 = 0 = | { } | {\displaystyle F_{0}=0=|\{\}|} F 1 = 1 = | { ( ) } | {\displaystyle F_{1}=1=|\{()\}|} F 2 = 1 = | { ( 1 ) } | {\displaystyle F_{2}=1=|\{(1)\}|} F 3 = 2 = | { ( 1 , 1 ) , ( 2 ) } | {\displaystyle F_{3}=2=|\{(1,1),(2)\}|} F 4 = 3 = | { ( 1 , 1 , 1 ) , ( 1 , 2 ) , ( 2 , 1 ) } | {\displaystyle F_{4}=3=|\{(1,1,1),(1,2),(2,1)\}|} F 5 = 5 = | { ( 1 , 1 , 1 , 1 ) , ( 1 , 1 , 2 ) , ( 1 , 2 , 1 ) , ( 2 , 1 , 1 ) , ( 2 , 2 ) } | {\displaystyle F_{5}=5=|\{(1,1,1,1),(1,1,2),(1,2,1),(2,1,1),(2,2)\}|} このように、 すべてのシーケンスが 1 または 2 で始まる 2 つの重複しないセットにシーケンスを 分割することによって、再帰関係を理解できます。 最初の要素を除いて、各シーケンスの残りの項の合計はまたはになり、各セットの基数はまたはとなり、シーケンスの合計は となり、これは に等しいことがわかります。 F n = F n − 1 + F n − 2 {\displaystyle F_{n}=F_{n-1}+F_{n-2}} F n {\displaystyle F_{n}} F n = | { ( 1 , . . . ) , ( 1 , . . . ) , . . . } | + | { ( 2 , . . . ) , ( 2 , . . . ) , . . . } | {\displaystyle F_{n}=|\{(1,...),(1,...),...\}|+|\{(2,...),(2,...),...\}|} n − 2 {\displaystyle n-2} n − 3 {\displaystyle n-3} F n − 1 {\displaystyle F_{n-1}} F n − 2 {\displaystyle F_{n-2}} F n − 1 + F n − 2 {\displaystyle F_{n-1}+F_{n-2}} F n {\displaystyle F_{n}}
同様に、最初のフィボナッチ数からn番目までの和は、 ( n +2) 番目のフィボナッチ数から1を引いた値に等しいことが示される。 記号で表すと、 ∑ i = 1 n F i = F n + 2 − 1 {\displaystyle \sum _{i=1}^{n}F_{i}=F_{n+2}-1}
これは、最初の 2 つの位置に基づいて、合計がとなるすべてのシーケンスを分割することで確認できます。具体的には、各セットは、それぞれカーディナリティが 1 である最後の 2 つのセットまで始まるシーケンスで構成されます。 n + 1 {\displaystyle n+1} ( 2 , . . . ) , ( 1 , 2 , . . . ) , . . . , {\displaystyle (2,...),(1,2,...),...,} { ( 1 , 1 , . . . , 1 , 2 ) } , { ( 1 , 1 , . . . , 1 ) } {\displaystyle \{(1,1,...,1,2)\},\{(1,1,...,1)\}}
先ほどと同じ論理に従って、各集合の濃度を合計すると、
F n + 2 = F n + F n − 1 + . . . + | { ( 1 , 1 , . . . , 1 , 2 ) } | + | { ( 1 , 1 , . . . , 1 ) } | {\displaystyle F_{n+2}=F_{n}+F_{n-1}+...+|\{(1,1,...,1,2)\}|+|\{(1,1,...,1)\}|} ...ここで最後の2つの項の値は です。このことから となります。 F 1 = 1 {\displaystyle F_{1}=1} ∑ i = 1 n F i = F n + 2 − 1 {\displaystyle \sum _{i=1}^{n}F_{i}=F_{n+2}-1}
同様の議論で、最初の 2 ではなく最初の 1 の位置で合計をグループ化すると、さらに 2 つの恒等式が得られます。 言葉で言え ば 、最初の奇数 指数 のフィボナッチ数の合計は(2 n ) 番目のフィボナッチ数であり、最初の偶数 指数のフィボナッチ数の合計は(2 n + 1) 番目のフィボナッチ数から 1 を引いた値です。 [ 34 ] ∑ i = 0 n − 1 F 2 i + 1 = F 2 n {\displaystyle \sum _{i=0}^{n-1}F_{2i+1}=F_{2n}} ∑ i = 1 n F 2 i = F 2 n + 1 − 1. {\displaystyle \sum _{i=1}^{n}F_{2i}=F_{2n+1}-1.} F 2 n − 1 {\displaystyle F_{2n-1}} F 2 n {\displaystyle F_{2n}}
証明には別のトリックを使うことができます。 あるいは言葉で言えば、最初のフィボナッチ数列の平方の和は、 n 番目と( n +1) 番目のフィボナッチ数の積です。これを確認するには、まずサイズのフィボナッチ長方形を から始めて、それを の正方形に分解します。すると、面積を比較することで等式が導かれます。 ∑ i = 1 n F i 2 = F n F n + 1 {\displaystyle \sum _{i=1}^{n}F_{i}^{2}=F_{n}F_{n+1}} F n {\displaystyle F_{n}} F n × F n + 1 {\displaystyle F_{n}\times F_{n+1}} F n , F n − 1 , . . . , F 1 {\displaystyle F_{n},F_{n-1},...,F_{1}}
帰納法による証明 フィボナッチ等式は、 数学的帰納法 を使って簡単に証明できることが多いです
例えば、 両辺を 足し合わせると∑ i = 1 n F i = F n + 2 − 1. {\displaystyle \sum _{i=1}^{n}F_{i}=F_{n+2}-1.} F n + 1 {\displaystyle F_{n+1}}
∑ i = 1 n F i + F n + 1 = F n + 1 + F n + 2 − 1 {\displaystyle \sum _{i=1}^{n}F_{i}+F_{n+1}=F_{n+1}+F_{n+2}-1} そして次の式が得られますn + 1 {\displaystyle n+1} ∑ i = 1 n + 1 F i = F n + 3 − 1 {\displaystyle \sum _{i=1}^{n+1}F_{i}=F_{n+3}-1}
同様に、の両辺に 足し て F n + 1 2 {\displaystyle {F_{n+1}}^{2}} ∑ i = 1 n F i 2 = F n F n + 1 {\displaystyle \sum _{i=1}^{n}F_{i}^{2}=F_{n}F_{n+1}} ∑ i = 1 n F i 2 + F n + 1 2 = F n + 1 ( F n + F n + 1 ) {\displaystyle \sum _{i=1}^{n}F_{i}^{2}+{F_{n+1}}^{2}=F_{n+1}\left(F_{n}+F_{n+1}\right)} ∑ i = 1 n + 1 F i 2 = F n + 1 F n + 2 {\displaystyle \sum _{i=1}^{n+1}F_{i}^{2}=F_{n+1}F_{n+2}}
ビネの公式は、 フィボナッチ等式を証明するために使用できます 5 F n = φ n − ψ n . {\displaystyle {\sqrt {5}}F_{n}=\varphi ^{n}-\psi ^{n}.}
たとえば、 事実と方程式を簡略 化して、 左辺に を掛けると になること に留意して証明します。∑ i = 1 n F i = F n + 2 − 1 {\textstyle \sum _{i=1}^{n}F_{i}=F_{n+2}-1} 5 {\displaystyle {\sqrt {5}}} 1 + φ + φ 2 + ⋯ + φ n − ( 1 + ψ + ψ 2 + ⋯ + ψ n ) = φ n + 1 − 1 φ − 1 − ψ n + 1 − 1 ψ − 1 = φ n + 1 − 1 − ψ − ψ n + 1 − 1 − φ = − φ n + 2 + φ + ψ n + 2 − ψ φ ψ = φ n + 2 − ψ n + 2 − ( φ − ψ ) = 5 ( F n + 2 − 1 ) {\displaystyle {\begin{aligned}1+&\varphi +\varphi ^{2}+\dots +\varphi ^{n}-\left(1+\psi +\psi ^{2}+\dots +\psi ^{n}\right)\\&={\frac {\varphi ^{n+1}-1}{\varphi -1}}-{\frac {\psi ^{n+1}-1}{\psi -1}}\\&={\frac {\varphi ^{n+1}-1}{-\psi }}-{\frac {\psi ^{n+1}-1}{-\varphi }}\\&={\frac {-\varphi ^{n+2}+\varphi +\psi ^{n+2}-\psi }{\varphi \psi }}\\&=\varphi ^{n+2}-\psi ^{n+2}-(\varphi -\psi )\\&={\sqrt {5}}(F_{n+2}-1)\\\end{aligned}}} φ ψ = − 1 {\textstyle \varphi \psi =-1} φ − ψ = 5 {\textstyle \varphi -\psi ={\sqrt {5}}}
その他のアイデンティティ 様々な方法を用いて、他にも多数のアイデンティティを導き出すことができます。そのいくつかを以下に示します。[ 35 ]
カッシーニとカタランの正体カッシーニの恒等式は、 カタランの恒等式が一般化されていると述べています。 F n 2 − F n + 1 F n − 1 = ( − 1 ) n − 1 {\displaystyle F_{n}^{2}-F_{n+1}F_{n-1}=(-1)^{n-1}} F n 2 − F n + r F n − r = ( − 1 ) n − r F r 2 {\displaystyle F_{n}^{2}-F_{n+r}F_{n-r}=(-1)^{n-r}F_{r}^{2}}
ドカーニュの恒等式F m F n + 1 − F m + 1 F n = ( − 1 ) n F m − n {\displaystyle F_{m}F_{n+1}-F_{m+1}F_{n}=(-1)^{n}F_{m-n}} F 2 n = F n + 1 2 − F n − 1 2 = F n ( F n + 1 + F n − 1 ) = F n L n {\displaystyle F_{2n}=F_{n+1}^{2}-F_{n-1}^{2}=F_{n}\left(F_{n+1}+F_{n-1}\right)=F_{n}L_{n}} ここで、L n はn 次のルーカス数 です。最後のはn を2倍した場合の恒等式です。このタイプの他の恒等式は カッシーニの恒等式によって 得られますF 3 n = 2 F n 3 + 3 F n F n + 1 F n − 1 = 5 F n 3 + 3 ( − 1 ) n F n {\displaystyle F_{3n}=2F_{n}^{3}+3F_{n}F_{n+1}F_{n-1}=5F_{n}^{3}+3(-1)^{n}F_{n}}
F 3 n + 1 = F n + 1 3 + 3 F n + 1 F n 2 − F n 3 {\displaystyle F_{3n+1}=F_{n+1}^{3}+3F_{n+1}F_{n}^{2}-F_{n}^{3}} F 3 n + 2 = F n + 1 3 + 3 F n + 1 2 F n + F n 3 {\displaystyle F_{3n+2}={F_{n+1}}^{3}+3F_{n+1}^{2}F_{n}+F_{n}^{3}} F 4 n = 4 F n F n + 1 ( F n + 1 2 + 2 F n 2 ) − 3 F n 2 ( F n 2 + 2 F n + 1 2 ) {\displaystyle F_{4n}=4F_{n}F_{n+1}\left(F_{n+1}^{2}+2F_{n}^{2}\right)-3F_{n}^{2}\left(F_{n}^{2}+2F_{n+1}^{2}\right)} これらは格子縮小法 を使って実験的に見つけることができ、フィボナッチ数を 因数分解する ための特殊数体ふるいを設定する際に役立ちます。
より一般的には、[ 35 ]
F k n + c = ∑ i = 0 k ( k i ) F c − i F n i F n + 1 k − i . {\displaystyle F_{kn+c}=\sum _{i=0}^{k}{\binom {k}{i}}F_{c-i}F_{n}^{i}F_{n+1}^{k-i}.}
または、代わりに
F k n + c = ∑ i = 0 k ( k i ) F c + i F n i F n − 1 k − i . {\displaystyle F_{kn+c}=\sum _{i=0}^{k}{\binom {k}{i}}F_{c+i}F_{n}^{i}F_{n-1}^{k-i}.}
この式にk = 2 を代入すると、上記のセクションの最後の行列形式 の式が再び得られます
生成関数
通常 フィボナッチ数列の通常の生成関数は、 べき級数です
s ( z ) = ∑ k = 0 ∞ F k z k = 0 + z + z 2 + 2 z 3 + 3 z 4 + 5 z 5 + ⋯ . {\displaystyle s(z)=\sum _{k=0}^{\infty }F_{k}z^{k}=0+z+z^{2}+2z^{3}+3z^{4}+5z^{5}+\cdots .}
この級数は任意の複素数 に対して収束し、その和は単純な閉形式を持つ:[ 36 ] z {\displaystyle z} | z | < 1 / φ ≈ 0.618 , {\displaystyle |z|<1/\varphi \approx 0.618,}
s ( z ) = z 1 − z − z 2 . {\displaystyle s(z)={\frac {z}{1-z-z^{2}}}.}
これは を掛けることで証明できます。 ここで を含むすべての項は、定義上のフィボナッチ再帰関係により打ち消されます 。( 1 − z − z 2 ) {\textstyle (1-z-z^{2})} ( 1 − z − z 2 ) s ( z ) = ∑ k = 0 ∞ F k z k − ∑ k = 0 ∞ F k z k + 1 − ∑ k = 0 ∞ F k z k + 2 = ∑ k = 0 ∞ F k z k − ∑ k = 1 ∞ F k − 1 z k − ∑ k = 2 ∞ F k − 2 z k = 0 z 0 + 1 z 1 − 0 z 1 + ∑ k = 2 ∞ ( F k − F k − 1 − F k − 2 ) z k = z , {\displaystyle {\begin{aligned}(1-z-z^{2})s(z)&=\sum _{k=0}^{\infty }F_{k}z^{k}-\sum _{k=0}^{\infty }F_{k}z^{k+1}-\sum _{k=0}^{\infty }F_{k}z^{k+2}\\&=\sum _{k=0}^{\infty }F_{k}z^{k}-\sum _{k=1}^{\infty }F_{k-1}z^{k}-\sum _{k=2}^{\infty }F_{k-2}z^{k}\\&=0z^{0}+1z^{1}-0z^{1}+\sum _{k=2}^{\infty }(F_{k}-F_{k-1}-F_{k-2})z^{k}\\&=z,\end{aligned}}} z k {\displaystyle z^{k}} k ≥ 2 {\displaystyle k\geq 2}
を使用すると、フィボナッチ数列から最後から2番目の数までを の小数展開で表すことができます。例えば、z = 10 − n {\displaystyle z={10}^{-n}} n {\displaystyle n} s ( z ) {\displaystyle s(z)} s ( 10 − 3 ) = 0.001 0.998999 = 1000 998999 = 000. 001 001 002 003 005 008 013 … . {\displaystyle s(10^{-3})={\frac {0.001}{0.998999}}={\frac {1000}{998999}}=000.\,001\,001\,002\,003\,005\,008\,013\,\ldots .}
部分分数分解は 、 が黄金比、 がその共役 で あるで与えられます 。 s ( z ) = 1 5 ( 1 1 − φ z − 1 1 − ψ z ) {\displaystyle s(z)={\frac {1}{\sqrt {5}}}\left({\frac {1}{1-\varphi z}}-{\frac {1}{1-\psi z}}\right)} φ = 1 2 ( 1 + 5 ) {\textstyle \varphi ={\tfrac {1}{2}}\left(1+{\sqrt {5}}\right)} ψ = 1 2 ( 1 − 5 ) {\displaystyle \psi ={\tfrac {1}{2}}\left(1-{\sqrt {5}}\right)}
指数関数 フィボナッチ数列の指数関数的生成関数は 、漸化式から導出することもでき、同次 線型微分方程式 を与える。 この方程式の特性多項式は であり、その解は黄金比 とその共役 と全く同じである。初期値 および と組み合わせると、フィボナッチ数列の指数関数的生成関数は、関数全体 で与えられる。指数関数的生成関数の導関数 を で 評価すると、ビネの公式 が得られる。 ∑ k = 0 ∞ F k + 2 x k k ! = ∑ k = 0 ∞ F k + 1 x k k ! + ∑ k = 0 ∞ F k x k k ! F ′ ′ ( x ) = F ′ ( x ) + F ( x ) {\displaystyle {\begin{aligned}\sum _{k=0}^{\infty }F_{k+2}{\frac {x^{k}}{k!}}={}&\sum _{k=0}^{\infty }F_{k+1}{\frac {x^{k}}{k!}}+\sum _{k=0}^{\infty }F_{k}{\frac {x^{k}}{k!}}\\F^{\prime \prime }(x)={}&F^{\prime }(x)+F(x)\end{aligned}}} r 2 = r + 1 {\textstyle r^{2}=r+1} φ {\textstyle \varphi } ψ {\textstyle \psi } F 0 = F ( 0 ) = 0 {\textstyle F_{0}=F(0)=0} F 1 = F ′ ( 0 ) = 1 {\textstyle F_{1}=F^{\prime }(0)=1} F ( x ) = e φ x − e ψ x 5 {\displaystyle F(x)={\frac {e^{\varphi x}-e^{\psi x}}{\sqrt {5}}}} x = 0 {\textstyle x=0} F ( n ) ( 0 ) = F n = φ n − ψ n 5 {\displaystyle F^{(n)}(0)=F_{n}={\frac {\varphi ^{n}-\psi ^{n}}{\sqrt {5}}}}
逆数和 フィボナッチ 数の逆数にわたる無限和は、シータ関数 で評価できる場合があります。例えば、すべての奇数添字のフィボナッチ数の逆数和は次のように表すことができます ∑ k = 1 ∞ 1 F 2 k − 1 = 5 4 ϑ 2 ( 0 , 3 − 5 2 ) 2 , {\displaystyle \sum _{k=1}^{\infty }{\frac {1}{F_{2k-1}}}={\frac {\sqrt {5}}{4}}\;\vartheta _{2}\!\left(0,{\frac {3-{\sqrt {5}}}{2}}\right)^{2},}
そしてフィボナッチ数の逆数の二乗の和は ∑ k = 1 ∞ 1 F k 2 = 5 24 ( ϑ 2 ( 0 , 3 − 5 2 ) 4 − ϑ 4 ( 0 , 3 − 5 2 ) 4 + 1 ) . {\displaystyle \sum _{k=1}^{\infty }{\frac {1}{{F_{k}}^{2}}}={\frac {5}{24}}\!\left(\vartheta _{2}\!\left(0,{\frac {3-{\sqrt {5}}}{2}}\right)^{4}-\vartheta _{4}\!\left(0,{\frac {3-{\sqrt {5}}}{2}}\right)^{4}+1\right).}
最初の合計の各フィボナッチ数に1を加えると、閉じた形も存在する。 ∑ k = 1 ∞ 1 1 + F 2 k − 1 = 5 2 , {\displaystyle \sum _{k=1}^{\infty }{\frac {1}{1+F_{2k-1}}}={\frac {\sqrt {5}}{2}},}
そして、フィボナッチ数の二乗の和が入れ子になっており、 黄金比 の逆数となる。 ∑ k = 1 ∞ ( − 1 ) k + 1 ∑ j = 1 k F j 2 = 5 − 1 2 . {\displaystyle \sum _{k=1}^{\infty }{\frac {(-1)^{k+1}}{\sum _{j=1}^{k}{F_{j}}^{2}}}={\frac {{\sqrt {5}}-1}{2}}.}
すべての偶数添字の逆フィボナッチ数の和はランバート級数 と[ 37 ] 同じである。∑ k = 1 ∞ 1 F 2 k = 5 ( L ( ψ 2 ) − L ( ψ 4 ) ) {\displaystyle \sum _{k=1}^{\infty }{\frac {1}{F_{2k}}}={\sqrt {5}}\left(L(\psi ^{2})-L(\psi ^{4})\right)} L ( q ) := ∑ k = 1 ∞ q k 1 − q k , {\displaystyle \textstyle L(q):=\sum _{k=1}^{\infty }{\frac {q^{k}}{1-q^{k}}},} 1 F 2 k = 5 ( ψ 2 k 1 − ψ 2 k − ψ 4 k 1 − ψ 4 k ) . {\displaystyle \textstyle {\frac {1}{F_{2k}}}={\sqrt {5}}\left({\frac {\psi ^{2k}}{1-\psi ^{2k}}}-{\frac {\psi ^{4k}}{1-\psi ^{4k}}}\right)\!.}
フィボナッチ定数の 逆数は[ 38 ] ∑ k = 1 ∞ 1 F k = ∑ k = 1 ∞ 1 F 2 k − 1 + ∑ k = 1 ∞ 1 F 2 k = 3.359885666243 … {\displaystyle \sum _{k=1}^{\infty }{\frac {1}{F_{k}}}=\sum _{k=1}^{\infty }{\frac {1}{F_{2k-1}}}+\sum _{k=1}^{\infty }{\frac {1}{F_{2k}}}=3.359885666243\dots }
さらに、この数はリチャード・アンドレ=ジャンナン によって無理数である ことが証明されている。[ 39 ]
ミリン級数は、 Nが 無限大に近づく につれて、その部分和の閉じた形式から従う恒等式[ 40 ] を与える。 ∑ k = 0 ∞ 1 F 2 k = 7 − 5 2 , {\displaystyle \sum _{k=0}^{\infty }{\frac {1}{F_{2^{k}}}}={\frac {7-{\sqrt {5}}}{2}},} ∑ k = 0 N 1 F 2 k = 3 − F 2 N − 1 F 2 N . {\displaystyle \sum _{k=0}^{N}{\frac {1}{F_{2^{k}}}}=3-{\frac {F_{2^{N}-1}}{F_{2^{N}}}}.}
素数と割り切れる数
割り切れる 特に、連続する3つのフィボナッチ数は互いに素である。なぜなら、 と は互いに素だからで ある。つまり、 F 3 = 2 {\displaystyle F_{3}=2} gcd ( F a , F b , F c , … ) = F gcd ( a , b , c , … ) {\displaystyle \gcd(F_{a},F_{b},F_{c},\ldots )=F_{\gcd(a,b,c,\ldots )}\,} F 0 = 1 {\displaystyle F_{0}=1} F 1 = 1 {\displaystyle F_{1}=1}
すべてのn について。F 1 = 1 {\displaystyle F_{1}=1} F 2 = 1 {\displaystyle F_{2}=1}
gcd ( F n , F n + 1 ) = gcd ( F n , F n + 2 ) = gcd ( F n + 1 , F n + 2 ) = 1 {\displaystyle \gcd(F_{n},F_{n+1})=\gcd(F_{n},F_{n+2})=\gcd(F_{n+1},F_{n+2})=1} for every n .
すべての素数 p は、 p を 5 で割った値で決まるフィボナッチ数を割り切れます。p が 5 を法として 1 または 4 と合同である場合、 pは F p −1 を 割り切れ ます。また、 p が 5 を法として 2 または 3 と合同である場合、p は F p +1 を割り切れます。残りのケースはp = 5 の 場合で、この場合はpは F p を割り切れます。
{ p = 5 ⇒ p ∣ F p , p ≡ ± 1 ( mod 5 ) ⇒ p ∣ F p − 1 , p ≡ ± 2 ( mod 5 ) ⇒ p ∣ F p + 1 . {\displaystyle {\begin{cases}p=5&\Rightarrow p\mid F_{p},\\p\equiv \pm 1{\pmod {5}}&\Rightarrow p\mid F_{p-1},\\p\equiv \pm 2{\pmod {5}}&\Rightarrow p\mid F_{p+1}.\end{cases}}}
これらのケースは、ルジャンドル記号 を使って、単一の非区分 式にまとめることができる。[ 43 ] p ∣ F p − ( 5 p ) . {\displaystyle p\mid F_{p\,-~\!\left({\frac {5}{p}}\right)}.}
素数判定 上記の式は、ルジャンドル記号をヤコビ記号 に置き換えた場合、n が素数であることの証拠となり、成り立たない場合、n は明らかに素数ではないという意味で 、素数判定 として使用できます。nが 合成数 で、この式を満たす場合、nは フィボナッチ擬素数 です。mが大きい場合( たとえば500ビットの数)、行列形式を使用して F m (mod n ) を効率的に計算できます。したがって n ∣ F n − ( 5 n ) , {\displaystyle n\mid F_{n\,-~\!\left({\frac {5}{n}}\right)},}
( F m + 1 F m F m F m − 1 ) ≡ ( 1 1 1 0 ) m ( mod n ) . {\displaystyle {\begin{pmatrix}F_{m+1}&F_{m}\\F_{m}&F_{m-1}\end{pmatrix}}\equiv {\begin{pmatrix}1&1\\1&0\end{pmatrix}}^{m}{\pmod {n}}.} ここで行列のべき乗A m はべき乗剰余 を用いて計算され、これは行列に適応する ことができる。[ 44 ]
フィボナッチ素数 フィボナッチ素数とは、 素数で あるフィボナッチ数です。最初のいくつかは次のとおりです。[ 45 ]
2、3、5、13、89、233、1597、28657、514229、... 数千桁のフィボナッチ素数は発見されているが、無限に存在するかどうかは分かっていない。[ 46 ]
F kn はF n で割り切れるので、 F 4 = 3 を除き、あらゆるフィボナッチ素数は必ず素数指数を持つ。合成数には 任意の長さの 連続、合成フィボナッチ数にも任意の長さの連続が存在する。
F6 =8 より大きいフィボナッチ数は、素数より1大きくも1小さくもありません 。[ 47 ]
唯一の非自明な平方 フィボナッチ数は144である。[ 48 ] Attila Pethőは2001年に完全べき フィボナッチ数 は有限個しか存在しないことを証明した。[ 49 ] 2006年に、Y. Bugeaud、M. Mignotte、S. Siksekは8と144が唯一の非自明な完全べき数であることを証明した。[ 50 ]
1、3、21、55は唯一の三角形の フィボナッチ数であり、これはヴァーン・ホガット によって予想され 、羅明によって証明された。[ 51 ]
フィボナッチ数は完全数 にはなり得ない。[ 52 ] より一般的には、1以外のフィボナッチ数は完全倍数に はなり得ず、[ 53 ] 2つのフィボナッチ数の比も完全数にはなり得ない。[ 54 ]
素因数 1、8、144(F 1 = F 2 、F 6 、F 12 )を除いて、すべてのフィボナッチ数には、それより小さいフィボナッチ数の因数ではない素因数があります(カーマイケルの定理 )。[ 55 ] その結果、8と144(F 6 とF 12 )は、他のフィボナッチ数の積となる唯一のフィボナッチ数です。[ 56 ]
フィボナッチ数が素数p で割り切れるかどうかは、次のように評価される ルジャンドル記号 と関係があります。( p 5 ) {\displaystyle {\bigl (}{\tfrac {p}{5}}{\bigr )}} ( p 5 ) = { 0 if p = 5 1 if p ≡ ± 1 ( mod 5 ) − 1 if p ≡ ± 2 ( mod 5 ) . {\displaystyle \left({\frac {p}{5}}\right)={\begin{cases}0&{\text{if }}p=5\\1&{\text{if }}p\equiv \pm 1{\pmod {5}}\\-1&{\text{if }}p\equiv \pm 2{\pmod {5}}.\end{cases}}}
p が素数 ならば[ 57 ] F p ≡ ( p 5 ) ( mod p ) and F p − ( p 5 ) ≡ 0 ( mod p ) . {\displaystyle F_{p}\equiv \left({\frac {p}{5}}\right){\pmod {p}}\quad {\text{and}}\quad F_{p-\left({\frac {p}{5}}\right)}\equiv 0{\pmod {p}}.}
例えば、 ( 2 5 ) = − 1 , F 3 = 2 , F 2 = 1 , ( 3 5 ) = − 1 , F 4 = 3 , F 3 = 2 , ( 5 5 ) = 0 , F 5 = 5 , ( 7 5 ) = − 1 , F 8 = 21 , F 7 = 13 , ( 11 5 ) = + 1 , F 10 = 55 , F 11 = 89. {\displaystyle {\begin{aligned}{\bigl (}{\tfrac {2}{5}}{\bigr )}&=-1,&F_{3}&=2,&F_{2}&=1,\\{\bigl (}{\tfrac {3}{5}}{\bigr )}&=-1,&F_{4}&=3,&F_{3}&=2,\\{\bigl (}{\tfrac {5}{5}}{\bigr )}&=0,&F_{5}&=5,\\{\bigl (}{\tfrac {7}{5}}{\bigr )}&=-1,&F_{8}&=21,&F_{7}&=13,\\{\bigl (}{\tfrac {11}{5}}{\bigr )}&=+1,&F_{10}&=55,&F_{11}&=89.\end{aligned}}}
素数p が存在するかどうかは 不明です
F p − ( p 5 ) ≡ 0 ( mod p 2 ) . {\displaystyle F_{p\,-~\!\left({\frac {p}{5}}\right)}\equiv 0{\pmod {p^{2}}}.}
そのような素数は(もし存在するならば)ウォール・サン・サン素数 と呼ばれるでしょう。
また、p ≠5 が奇数の素数である場合は5 F p ± 1 2 2 ≡ { 1 2 ( 5 ( p 5 ) ± 5 ) ( mod p ) if p ≡ 1 ( mod 4 ) 1 2 ( 5 ( p 5 ) ∓ 3 ) ( mod p ) if p ≡ 3 ( mod 4 ) . {\displaystyle 5{F_{\frac {p\pm 1}{2}}}^{2}\equiv {\begin{cases}{\tfrac {1}{2}}\left(5{\bigl (}{\tfrac {p}{5}}{\bigr )}\pm 5\right){\pmod {p}}&{\text{if }}p\equiv 1{\pmod {4}}\\{\tfrac {1}{2}}\left(5{\bigl (}{\tfrac {p}{5}}{\bigr )}\mp 3\right){\pmod {p}}&{\text{if }}p\equiv 3{\pmod {4}}.\end{cases}}}
例 1. p = 7 、この場合p ≡ 3 (mod 4) となり、次の式が成り立ちます。 ( 7 5 ) = − 1 : 1 2 ( 5 ( 7 5 ) + 3 ) = − 1 , 1 2 ( 5 ( 7 5 ) − 3 ) = − 4. {\displaystyle {\bigl (}{\tfrac {7}{5}}{\bigr )}=-1:\qquad {\tfrac {1}{2}}\left(5{\bigl (}{\tfrac {7}{5}}{\bigr )}+3\right)=-1,\quad {\tfrac {1}{2}}\left(5{\bigl (}{\tfrac {7}{5}}{\bigr )}-3\right)=-4.} F 3 = 2 and F 4 = 3. {\displaystyle F_{3}=2{\text{ and }}F_{4}=3.} 5 F 3 2 = 20 ≡ − 1 ( mod 7 ) and 5 F 4 2 = 45 ≡ − 4 ( mod 7 ) {\displaystyle 5{F_{3}}^{2}=20\equiv -1{\pmod {7}}\;\;{\text{ and }}\;\;5{F_{4}}^{2}=45\equiv -4{\pmod {7}}}
例2. p = 11 、この場合p≡3 (mod 4) となり、次の式が成り立ちます。 ( 11 5 ) = + 1 : 1 2 ( 5 ( 11 5 ) + 3 ) = 4 , 1 2 ( 5 ( 11 5 ) − 3 ) = 1. {\displaystyle {\bigl (}{\tfrac {11}{5}}{\bigr )}=+1:\qquad {\tfrac {1}{2}}\left(5{\bigl (}{\tfrac {11}{5}}{\bigr )}+3\right)=4,\quad {\tfrac {1}{2}}\left(5{\bigl (}{\tfrac {11}{5}}{\bigr )}-3\right)=1.} F 5 = 5 and F 6 = 8. {\displaystyle F_{5}=5{\text{ and }}F_{6}=8.} 5 F 5 2 = 125 ≡ 4 ( mod 11 ) and 5 F 6 2 = 320 ≡ 1 ( mod 11 ) {\displaystyle 5{F_{5}}^{2}=125\equiv 4{\pmod {11}}\;\;{\text{ and }}\;\;5{F_{6}}^{2}=320\equiv 1{\pmod {11}}}
例3. p = 13 、この場合p≡1 (mod 4) となり、次の式が成り立ちます。 ( 13 5 ) = − 1 : 1 2 ( 5 ( 13 5 ) − 5 ) = − 5 , 1 2 ( 5 ( 13 5 ) + 5 ) = 0. {\displaystyle {\bigl (}{\tfrac {13}{5}}{\bigr )}=-1:\qquad {\tfrac {1}{2}}\left(5{\bigl (}{\tfrac {13}{5}}{\bigr )}-5\right)=-5,\quad {\tfrac {1}{2}}\left(5{\bigl (}{\tfrac {13}{5}}{\bigr )}+5\right)=0.} F 6 = 8 and F 7 = 13. {\displaystyle F_{6}=8{\text{ and }}F_{7}=13.} 5 F 6 2 = 320 ≡ − 5 ( mod 13 ) and 5 F 7 2 = 845 ≡ 0 ( mod 13 ) {\displaystyle 5{F_{6}}^{2}=320\equiv -5{\pmod {13}}\;\;{\text{ and }}\;\;5{F_{7}}^{2}=845\equiv 0{\pmod {13}}}
例4. p = 29 、この場合p≡1 (mod 4) となり、次の式が成り立ちます。 ( 29 5 ) = + 1 : 1 2 ( 5 ( 29 5 ) − 5 ) = 0 , 1 2 ( 5 ( 29 5 ) + 5 ) = 5. {\displaystyle {\bigl (}{\tfrac {29}{5}}{\bigr )}=+1:\qquad {\tfrac {1}{2}}\left(5{\bigl (}{\tfrac {29}{5}}{\bigr )}-5\right)=0,\quad {\tfrac {1}{2}}\left(5{\bigl (}{\tfrac {29}{5}}{\bigr )}+5\right)=5.} F 14 = 377 and F 15 = 610. {\displaystyle F_{14}=377{\text{ and }}F_{15}=610.} 5 F 14 2 = 710645 ≡ 0 ( mod 29 ) and 5 F 15 2 = 1860500 ≡ 5 ( mod 29 ) {\displaystyle 5{F_{14}}^{2}=710645\equiv 0{\pmod {29}}\;\;{\text{ and }}\;\;5{F_{15}}^{2}=1860500\equiv 5{\pmod {29}}}
n が奇数の場合、 Fn のすべての奇数素因数は4 を法として1と合同であり、これはFnのすべての奇数約数( 奇数素因数の積として)が4を法として1と合同であることを意味する。
例えば、 F 1 = 1 , F 3 = 2 , F 5 = 5 , F 7 = 13 , F 9 = 34 = 2 ⋅ 17 , F 11 = 89 , F 13 = 233 , F 15 = 610 = 2 ⋅ 5 ⋅ 61. {\displaystyle F_{1}=1,\ F_{3}=2,\ F_{5}=5,\ F_{7}=13,\ F_{9}={\color {Red}34}=2\cdot 17,\ F_{11}=89,\ F_{13}=233,\ F_{15}={\color {Red}610}=2\cdot 5\cdot 61.}
フィボナッチ数F ( i ) ( i < 50000 )のすべての既知の因数は、関連するリポジトリに収集されています。[ 61 ] [ 62 ]
n を法とした周期性フィボナッチ数列の要素を n を法としてとると、得られる数列は周期的 となり、その周期は最大で 6 n となる。[ 63 ] 様々なn に対する周期の長さは、いわゆるピサノ周期 と呼ばれる。[ 64 ] ピサノ周期の一般公式を決定することは未解決問題であり、そのサブ問題として、 モジュラー整数または 有限体上 の元の乗法順序を 求める問題の特殊な例が含まれる。しかし、任意の特定のn に対して、ピサノ周期はサイクル検出 の例として見出すことができる。
一般化 フィボナッチ数列は、漸化式、具体的には線形 差分方程式 によって定義される、最も単純かつ最も古くから知られている数列の1つです。これらの数列はすべて、フィボナッチ数列の一般化と見なすことができます。特に、ビネーの公式は、定数 係数を持つ同次線形差分方程式の解である任意の数列に一般化できます
ある意味でフィボナッチ数列に近い具体的な例としては、次のようなものがあります。
インデックスを負の整数に一般化して、ネガフィボナッチ 数を生成します。 ビネの公式の修正を用いて指数を実数に一般化する。 [ 35 ] 他の整数から始めます。ルーカス数は L 1 = 1 、L 2 = 3 、L n = L n −1 + L n −2 です。プライムフリー数列は 、他の開始点とフィボナッチ再帰を用いて、すべての数が合成数となる数列を生成します。 ある数を、その前の2つの数の線形関数(和以外)とします。ペル数は P n = 2 P n −1 + P n −2 です。前の値の係数に変数xを割り当てると、結果は フィボナッチ多項式 の数列になります。 直前の数字を加算しない。パドヴァン数列 とペラン数は P ( n ) = P ( n − 2) + P ( n − 3) となる。 3つの数(トリボナッチ数)、4つの数(テトラナッチ数)、あるいはそれ以上の数を足し合わせて次の数を生成する。結果として得られる数列はnステップフィボナッチ数 として知られる。[ 65 ]
応用
数学 フィボナッチ数は、左揃えのパスカルの三角形の対角線(赤で表示)の和です フィボナッチ数はパスカルの三角形 の「浅い」対角線の二項係数 の和として現れる。これは生成関数を展開し 、の同類項を集めること で証明できる 。 F n = ∑ k = 0 ⌊ n − 1 2 ⌋ ( n − k − 1 k ) . {\displaystyle F_{n}=\sum _{k=0}^{\left\lfloor {\frac {n-1}{2}}\right\rfloor }{\binom {n-k-1}{k}}.} x 1 − x − x 2 = x + x 2 ( 1 + x ) + x 3 ( 1 + x ) 2 + ⋯ + x k + 1 ( 1 + x ) k + ⋯ = ∑ n = 0 ∞ F n x n {\displaystyle {\frac {x}{1-x-x^{2}}}=x+x^{2}(1+x)+x^{3}(1+x)^{2}+\dots +x^{k+1}(1+x)^{k}+\dots =\sum \limits _{n=0}^{\infty }F_{n}x^{n}} x n {\displaystyle x^{n}}
この式がどのように使用されるかを確認するには、存在する項の数によって合計を並べます。
5 = 1+1+1+1+1 = 2+1+1+1 = 1+2+1+1 = 1+1+2+1 = 1+1+1+2 = 2+2+1 = 2+1+2 = 1+2+2
これは、 n − k −1 個の項 からk 個の 2 の位置を選択していることになります( 5 0 ) + ( 4 1 ) + ( 3 2 ) {\displaystyle \textstyle {\binom {5}{0}}+{\binom {4}{1}}+{\binom {3}{2}}}
フィボナッチ数列を用いて{1, 2}-制限 合成を数える これらの数は特定の列挙問題[ 67 ] の解も与えます。最も一般的な問題は、与えられた数nを 1と2の順序付けられた和(合成と呼ばれる)として表す方法の数を数える問題です。これには Fn + 1 通りの方法があります(これは長方形のドミノタイル の数でもあります)。例えば、5段の階段を1段または2段ずつ登る方法 はF5 +1 = F6 = 8通りあります。 2 × n {\displaystyle 2\times n}
5 = 1+1+1+1+1 = 2+1+1+1 = 1+2+1+1 = 1+1+2+1 = 2+2+1 = 1+1+1+2 = 2+1+2 = 1+2+2
図は、8を5(4段登った後に1段登る方法の数)と3(3段登った後に2段登る方法の数)に分解できることを示しています。同じ推論が再帰的に 適用され、1段登る方法は1つしかありません。
フィボナッチ数は、バイナリ 文字 列のセット内、または同等に、特定のセットの サブセット内において、さまざまな方法で見つけることができます。
連続する1 のない長さn のバイナリ文字列の数は、フィボナッチ数F n +2 です。たとえば、長さ 4 の 16 個のバイナリ文字列のうち、連続する1 のないものはF 6 = 8 個 あります。これらは、 0000 、0001 、0010 、0100 、0101 、1000 、1001 、1010です。このような文字列は、 フィボナッチ数 のバイナリ表現です。同様に、F n +2 は、連続する整数のない{1, ..., n } の部分集合S の数、つまり、すべてのi について{ i 、 i + 1} ⊈ S となるような部分集合S の数です。n +1 への和の一対一変換は、 1 を 0 に、 2 を10 に置き換え、最後のゼロを削除することです。長さnのバイナリ文字列のうち、連続する 1 が奇数個ない文字列の数はフィボナッチ数F n +1 です。例えば、長さ 4 のバイナリ文字列 16 個のうち、連続する1 が奇数個ない文字列はF 5 = 5 個 あります。これらは0000 、0011 、0110 、1100 、1111です。同様に、 {1, ..., n } の部分集合Sのうち、連続する整数が奇数個ない文字列の数は F n +1 です。n への一対一 の和は、 1 を0 に、 2 を11 に置き換えることです。長さnのバイナリ文字列のうち、連続する 0 または1 が偶数個ない文字列の数は2 F n 個 です。例えば、長さ 4 のバイナリ文字列 16 個のうち、連続する0 または1 が偶数個ない文字列は2 F 4 = 6 個あります。つまり、 0001 、0111 、0101 、1000 、1010 、1110 です。部分集合についても同様のことが言えます。ユーリ・マティヤセヴィッチは フィボナッチ数がディオファントス方程式 で定義できることを示すことができ、それがヒルベルトの第10問題の 解決 につながった。[ 68 ] フィボナッチ数列もまた、完全数列 の一例です。これは、すべての正の整数がフィボナッチ数列の和として表すことができ、どの数も最大で一度しか使用されないことを意味します。 さらに、すべての正の整数は、1つ以上の 異なるフィボナッチ数の和として一意に表すことができます。ただし、その和には連続する2つのフィボナッチ数が含まれません。これはゼッケンドルフの定理として知られており、これらの条件を満たすフィボナッチ数の和はゼッケンドルフ表現と呼ばれます。ある数のゼッケンドルフ表現は、その フィボナッチ符号化 を導くために使用できます。5から始めて、2番目ごとのフィボナッチ数は、整数の辺を持つ直角三角形 の斜辺 の長さ、つまり、式から得られるピタゴラスの三つ組 の最大の数です。この式から得られるピタゴラス三角形の列は、辺の長さが(3,4,5)、(5,12,13)、(16,30,34)、(39,80,89)、...です。これらの三角形のそれぞれの中辺は、前の三角形の3辺の和です。[ 69 ] ( F n F n + 3 ) 2 + ( 2 F n + 1 F n + 2 ) 2 = F 2 n + 3 2 . {\displaystyle (F_{n}F_{n+3})^{2}+(2F_{n+1}F_{n+2})^{2}={F_{2n+3}}^{2}.} フィボナッチキューブは、 並列コンピューティング のネットワーク トポロジ として提案されている、フィボナッチ数のノードを持つ無向グラフ です。 フィボナッチ数は環の補題 に現れ、円充填定理 と等角写像 の関係を証明するのに用いられる。[ 70 ]
コンピュータサイエンス 高さ6のフィボナッチツリー。バランス係数は 緑、高さは赤です。左背表紙のキーはフィボナッチ数です
自然 黄色いカモミールの 花穂に、21(青)と13(水色)の螺旋状の配列が見られます。連続したフィボナッチ数列を含むこのような配列は、さまざまな植物に見られますフィボナッチ数列は生物学的な場面に現れ、[ 77 ] 樹木の枝分かれ、茎の葉の配置 、パイナップル の小果実、[ 78 ] アーティチョーク の開花、アロエ(Aloe polyphylla)の葉[ 79 ] 、松ぼっくり の配置、[ 80 ] ミツバチ の系統樹などである。[ 81 ] [ 82 ] ケプラーは 自然界にフィボナッチ数列が存在することを指摘し、それを使って一部の花の(黄金比 に関連した)五角形の 形状を説明しました。野生のヒナギク はほとんどの場合、フィボナッチ数列の花びらを持っています。 1830年、カール・フリードリヒ・シンパー とアレクサンダー・ブラウンは植物の 寄生 (螺旋葉序 )がフィボナッチ数列を含む分数として頻繁に表現されることを発見しました。 [ 85 ]
プシェミスワフ・プルシンキェヴィチは、実インスタンスは部分的には 自由群 に対する特定の代数的制約の表現、具体的には特定のリンデンマイヤー文法 として理解できるという考えを提唱した。[ 86 ]
n = 1 ... 500 の Vogel モデルの図解ヒマワリ の頭花のパターン のモデルは、 1979年にヘルムート・フォーゲル によって提案されました。[ 87 ] これは次のような形をしています。
θ = 2 π φ 2 n , r = c n {\displaystyle \theta ={\frac {2\pi }{\varphi ^{2}}}n,\ r=c{\sqrt {n}}}
ここで、n は小花のインデックス番号、c は定数のスケーリング係数です。したがって、小花はフェルマーの螺旋 上にあります。発散角は 約 137.51° で、円を黄金比で分割する黄金角 です。この比は無理数なので、中心からまったく同じ角度に隣接する小花はなく、小花は効率的に詰め込まれます。黄金比の有理近似はF ( j ): F ( j + 1)の形式であるため、小花番号n に最も近い隣接小花は、中心からの距離r に依存するインデックスjに対して、 n ± F ( j ) にある小花です。ヒマワリやそれに似た花では、隣接するフィボナッチ数列の数だけ時計回りと反時計回りの方向に小花の螺旋が最も一般的に見られ、通常は最も外側の半径の範囲で数えられます。[ 89 ]
フィボナッチ数は、次の規則に従って、 ハチ (半二倍 体)の祖先の系図にも現れます。
卵が産まれても受精しない場合は、雄蜂(ミツバチ の場合は雄蜂)が生まれます。 しかし、卵子が受精すると雌が生まれます。 したがって、オスの蜂には必ず親が 1 人、メスの蜂には親が 2 人います。どのオスの蜂 (1 匹) の血統をたどっても、親が 1 人 (1 匹)、祖父母が 2 人、曽祖父母が 3 人、高祖父母が 5 人、というように続きます。この親の数の並びはフィボナッチ数列です。各レベルの祖先の数F n は、メスの祖先の数F n −1 とオスの祖先の数F n −2 を足した数です。[ 90 ] [ 91 ] これは、各レベルの祖先はそれ以外は無関係であるという非現実的な仮定に基づいています。
ある祖先世代におけるX染色体遺伝線上の祖先の数はフィボナッチ数列に従う。(ハッチソン、L.「家系図の育成:家族関係の再構築におけるDNAの力」[ 92 ] より) 同様に、ある祖先世代におけるヒトのX染色体 遺伝系統上の祖先の可能な数もフィボナッチ数列に従うことが指摘されている。 [ 92 ] 男性は母親から受け継いだX染色体と父親から受け継いだY染色体を 持つ。男性は自身のX染色体の「起源」( )として数えられ、その親の世代では、その男性のX染色体は片親( ) に由来する。男性の母親は、その母親(息子の母方の祖母)から1本のX染色体を、その父親(息子の母方の祖父)から1本を受け継いでいるため、2人の祖父母が男性の子孫のX染色体( ) に寄与していることになる。母方の祖父は母親からX染色体を受け継ぎ、母方の祖母は両親からX染色体を受け継いでいるため、男性の子孫のX染色体( )には3人の曽祖父母が寄与している。男性の子孫のX染色体 ( ) には5人の高祖父母が寄与している、などとなる。(これは、特定の子孫のすべての祖先が独立していると仮定しているが、系図を十分に遡ると、祖先が系図の複数の系統に現れ始め、最終的には集団の創始者が 系図のすべての系統に現れるようになる。) F 1 = 1 {\displaystyle F_{1}=1} F 2 = 1 {\displaystyle F_{2}=1} F 3 = 2 {\displaystyle F_{3}=2} F 4 = 3 {\displaystyle F_{4}=3} F 5 = 5 {\displaystyle F_{5}=5}
その他
参照
参考文献
^ 「4の場合、2拍子と3拍子の韻律のバリエーションが混ざり合って5拍子になります。5の場合、前の2拍子のバリエーション、つまり3拍子と4拍子が混ざり合って8拍子になります。このように、6の場合、4拍子と5拍子のバリエーションが混ざり合って13拍子になります。そして同様に、前の2拍子のバリエーションが混ざり合って7拍子 で21拍子になります。このように、すべてのマートラ・ヴリッタにおいてこのプロセスに従うべきです。」 [ 14 ] ^ 任意精度の算術 演算はO (1) とみなされます。ビット長を考慮すると、2乗による累乗は依然として大幅な改善ですが、全体的な計算量は最後の乗算ステップによって支配されます。結果にはO ( n ) 桁の桁があり、タスクではそれらすべてを生成する必要があります。
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引用文献
外部リンク