12
$\开始组$

首先,如果这个问题众所周知或显而易见,我道歉:这不属于我的研究领域。

设$T(x)=\sum_{n=0}^\infty T_nx^n$,其中$T_n$是$n$的分区$\lambda$到$m$部分的数目,其中,如果$(m-i)\times(m-i。

通常用$(x)_j:=(1-x)(1-x^2)\cdots(1-x*j)$表示。

如果我没弄错的话$$T(x)=\和{i=0}^{m-1}\裂缝{(x){m-1}x^{(m-i)^2+i}}{(x){m-i-1}^2(x)i}$$事实上,给定一个正整数$N$,$$\frac{(x)中的度系数$N$_{m-1}x^i} {(x){m-i-1}$$是$N$的分区数,精确到$i$个部分,每个部分的大小最多为$m-i$(这说明了Durfee方块底部的分区,因为我们计算的分区正好是$m$个部分)。类似地$$\压裂{1}{(x){m-i-1}}$$是$N$到最多$m-i-1$个部分的分区数(这说明了Durfee广场右侧的分区,因为我们要求此块最多有$m-i-1'个部分)。

计算证据表明$$T=x^m\sum_{i=1}^m\frac{(-1)^{i-1}x^{i(i-1)/2}}{(x){m-i}}$$但我不知道为什么这是真的。

$\端组$
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  • $\开始组$ 是的,我知道。我并没有计算给定Durfee方块的所有$(m-I)\times(m-I。 $\端组$ 评论 2015年12月28日5:20
  • $\开始组$ 如何将N的分区数精确地分为i个部分,每个部分的大小最多为m−i’?我得到$(x(1-x^{m-i})/(1-x))^i$。 $\端组$
    – JMP公司
    评论 2016年1月6日2:04
  • $\开始组$ 我不知道你是怎么得到公式的,但它是不正确的:因为你可以用$m$和$I$的小值直接检查。我给你一个我的参考(这会更清楚)。 $\端组$ 评论 2016年1月6日16:31
  • $\开始组$ 我不知道你是怎么得到公式的:它不正确,请检查$m$和$I$的小值。Hardy和Wright,《数论导论》,公式19.3.2:您可以看到,$1/(x)_m$是最多$m$部分中分区数量的生成函数(以及具有最多$m$大小部分的分区数量)。现在看一下:安德鲁斯,配分理论,定理3.1,至多一部分大小为b的分区数的生成函数是$(x)_{a+b}/(x)_a(x)-b)$。从这里你可以推断出你要的那个。 $\端组$ 评论 2016年1月6日16:54
  • 2
    $\开始组$ 在我看来,后一个生成公式中$x^N$的系数也计算了$N$在$m$部分中的分区,其中较小的缺失部分是即使,其形式为$N=1+1+3+4+7\dots$或$N=1+2+2+3+4+5+7\dots$。 $\端组$ 评论 2016年1月10日8:03

1答案1

重置为默认值
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+50
$\开始组$

引理。修复$n$和$m$。考虑成对的分区$(\lambda,\mu)$,这样$\lambda$有$m$个部分,$|\lambda|+|\mu|=n$。假设$A$是$\max(\lambda)>\max。假设$B$是$\lambda$通过Durfee平方满足此条件的对的数目,对于某些$i$,我们可以将其改写为“$\lampda_i=i$,其中$\lambeda=(\lambda _1\geqslead\lambda_2\geqblead\dots)$”。那么$A=B$。

我们构造了一个双射。取分区$\lambda=(\lambda_1\geqslead\dots\geqspland\lambda_m>0)$和$\mu=(\mu_1\geq slead\\dots)$,使$\lampda_1>\mu_1$(或$\mu$为空)。如果对于某些索引$i$,$\lambda_i=i$,则采用相同的分区对。如果不是,则存在$i$,使得$\lambda_i\geqslant i+1$,$\lambda_{i+1}\leqslant i$。取分区$(\lambda_2-1,\dots,\lambda_{i} -1个,i,\lambda_{i+1},\dots,\lampda_m)$和$(\lambda _1-1,\mu_1,\dots)$。

现在减少。

首先,让我们将所有其他分区计算到$m$个部分中。对于这些分区,$k$的最大部分永远不会等于$k$,$k=1,2,\dots$。我们想证明它们的生成函数等于$$x^m\sum_{i=0}^m\frac{(-1)^{i} x个^{i(i-1)/2}}{(x){m-i}}$$(我已经使用了$m$部分上的分区总数,该部分具有生成函数$x^m/(x)_m$,这可以从对偶性中看出。)把这样的分区称为有趣的分区。

乘以$t^m$,再加上$m$。我们得到了一个双生成函数$f(t,x)=\sumt^{{rm-parts}(\lambda)}x^{|\lambda|}$,求和将覆盖所有感兴趣的分区$\lambda$。我们必须证明这一点$$f(t,x)=\sum_{m\geqsland i\geqbland 0}(tx)^m\frac{(-1)^{i} x个^{i(i-1)/2}}{(x){m-i}}=\左(sum{k\geqslate 0}\frac{(tx)^k}{(x)_k}\right)\left(\sum{i\geqblate 0{(-1)^i(tx,^ix^{i(i-1)/2}\rift)。$$至于第一个倍数,它是$t^{\max(\lambda)}x^{|\lambda |}$的双生成函数,由所有分区$\lambda$获得,因此通过对偶,它与$t^{\rm parts}(\lambda)}x^{|\lambda |}$的双生成函数是一样的,即$\prod_{n\geqslant 1}(1-tx^n)^{-1}$。至于第二个倍数,它是雅可比三乘积的一部分$$\prod_{n\geqsleat1}(1-tx^{n})(1-t^{-1}x^{n-1})(1-x^n)=\sum_{i=-\infty}^{\infty}(-1)^it^ix^{i(i+1)/2}$$对应于非负$i$。用$H(t,x)$表示双积$\prod_{n\geqsleat 1}(1-tx^{n})(1-t)的部分^{-1}x^{n-1})$只有$t$的非负幂。我们必须证明这一点$$\prod_{n\geqsleat1}(1-tx^n)\cdot H(t,x)=f(t,x)\cdot\prod(1-x^n,^{-1}。$$ RHS中$t^mx^n$的系数等于分区$(\lambda,\mu)$对的数量,其中$|\lambda|+|\mu|=n$,$\lambda$有$m$部分,并且很有趣,$\mu$是任意的。根据推测,它与分区对$(\lambda,\mu)$的数量相同,其中$|\lambda|+|\mu|=n$,$\lambda$有$m$部分,$\mu$有不小于$\max(\lampda)$的部分。

让我们在LHS中获得相同的结果。如果$H(t,x)$不是一个部分,而是整个产品,那么当我们将$\prod(1-tx^n)^{-1}$和$\prop(1-tx ^n)$相乘时,很多都会被抵消。但有些事情还是会取消。也就是说,我们看我们的产品$$\prod_{n\geqslant 1}(1+tx^n+t^2x^{2n}+\dots)\ prod_{n\geqslant 1}(1-tx^n)\ prod_{n\geqslant 1}(1-t^{-1}x^{n-1})$$看看我们可以从每个括号中得到什么。我们习惯于从第二个产品中获取至少与第三个产品中$t^{-1}$相同的$t$。考虑我们的选择集上的部分对合:用$N$表示最大索引$N$,我们要么从第二个乘积中取$-tx^{N}$,要么从第一个乘积取$t^ax^{na}$。我们可以从第二个产品的对应括号中取出$1$,而从第一个产品的相应括号中取出$t^{a+1}x^{n(a+1)}$。这是对选择集的一种符号变化的对合,但可接受的选择集并不是完全不变的。即,如果第二个产品中的$t$总数等于第三个产品中$t^{-1}$的总数,则禁止将$-tx^N$替换为1。这是删除由内卷化形成的所有选择对后剩下的内容。更准确地说,我们应该选择一些$k$正整数$0<a_1<a_2<dots<a_k$(第二乘积),一些$k$s非负整数$0\leqsleat b_1<b_2<dots b_k$,以及一些最大部分最多为$a_k$s(第一乘积)的分区。

对于第二个和第三个乘积的两个选择,这相当于选择具有最大部分$a_k$的分区:对于这样的分区,设$k$为杜菲平方的大小,$a_1,\dots,a_k$对应于Young图对角线一侧的部分,$b_1,\dots,b_k$对应于另一侧。

因此,我们选择一个具有最大部分$a_k$(这是$\mu$)的分区,另一个分区位于最大部分最多为$a_k$的$m$部分上。这是$\lambda$。此外,$t$的指数$m$是$\lambda$中的部分数,而$x$的指数是$|\lambda |+|\mu|$。

$\端组$
  • $\开始组$ 非常感谢。这看起来很有希望:只是为了记录在案,我还没有答案,我仍然非常感兴趣。我确实理解你的观点,但请记住,这不是我的领域,因此我很难理解你所说的部分内容:所以请耐心等待,并给出完整的评论。还有一个简短的评论:你还没有证据,对吗?最后,当你使用雅可比三乘积时,你会得到一个从-\infty到+\infy的求和,在某种意义上,你需要对非负部分进行“几何”解释。是这样吗? $\端组$ 评论 2016年1月9日12:57
  • $\开始组$ 我真的希望现在一切正常。 $\端组$ 评论 2016年1月9日23:49
  • 2
    $\开始组$ 我认为它确实有效!干得好,谢谢。Pietro Majer的评论也很好。。。看起来你们又要抓一条鱼了;-) $\端组$ 评论 2016年1月10日15:57

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