数学

数論

2元1次不定方程式の性質

\[ax+by=c\text{が整数解を持つ}\Leftrightarrow c\text{は}\gcd(a,b)\text{の倍数}\]
数論

整数論の基本定理

\[ax+by=1\text{が整数解を持つ}\Leftrightarrow a\text{と}b\text{は互いに素}\]
数論

完全剰余系の基本定理

\[1a,2a,3a,\cdots\cdots,na\]
数論

ユークリッドの互除法

\[\gcd(a,b)=\gcd(b,r)\]
統計学

中心極限定理

\[\lim_{n\rightarrow\infty}\frac{1}{\sqrt{n}\sigma}\left(\sum_{i=1}^{n}X_{i}-n\mu\right)=N(0,1)\]
統計学

大数の法則

\[\lim_{n\rightarrow\infty}P(\left|Y_{n}-\mu\right|\geq\epsilon)=0\]
統計学

チェビシェフの不等式

\[P(\left|X-\mu\right|\geq\epsilon)\leq\frac{V(X)}{\epsilon^{2}}\]
統計学

マルコフの不等式

\[P\left(\left|X\right|\geq\epsilon\right)\leq\frac{E\left(\left|X\right|\right)}{\epsilon}\]
統計学

相関係数の基本的性質

\[\rho(X,aY+b)=\rho(X,Y)\]
統計学

独立と無相関の関係

\[\text{独立}\Rightarrow\text{無相関}\]
統計学

無相関のときに成り立つ関係

\[E(XY)=E(X)E(Y)\]
統計学

独立と無相関の定義

\[P\left(X=x,Y=y\right)=P(X=x)P(Y=y)\]
統計学

共分散の基本的性質

\[Cov(X,aY)=aCov(X,Y)\]
統計学

分散の基本的性質

\[V\left(\sum_{i=1}^{n}a_{i}X_{i}\right)=\sum_{i,j}a_{i}a_{j}Cov\left(X_{i},X_{j}\right)\]
統計学

共分散公式と分散公式

\[Cov(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y)\]
統計学

期待値の基本的性質

\[E(XY)=E(X)E(Y)+Cov(X,Y)\]
統計学

期待値・分散・共分散などの定義

\[E(X)=\int_{-\infty}^{\infty}xP(x)dx\]
実解析

2重根号

\[\sqrt{a\pm|b|\sqrt{c}}=\frac{\sqrt{2}}{2}\left(\sqrt{a+\sqrt{a^{2}-b^{2}c}}\pm\sqrt{a-\sqrt{a^{2}-b^{2}c}}\right)\]
実解析

(*)log(1-x)のn乗の展開

\[\log^{n}(1-x)=(-1)^{n}n!\sum_{k=0}^{\infty}\frac{S_{1}(k+n,n)}{(k+n)!}x^{k+n}\]
2項係数

2項係数の母関数

\[\sum_{k=0}^{\infty}C(x+k,k)t^{k}=(1-t)^{-(x+1)}\]
2項係数

2項係数の微分

\[\frac{d}{dx}C(x,y) =C(x,y)\left(\psi(1+x)-\psi(1+x-y)\right)\]
2項係数

2項係数の逆数の差分

\[C^{-1}(k+j+1,j+1)=\frac{j+1}{j}\left(C^{-1}(k+j,j)-C^{-1}(k+j+1,j)\right)\]
2項係数

ディクソンの等式

\[\sum_{k=-a}^{a}(-1)^{k}C(a+b,a+k)C(b+c,b+k)C(c+a,c+k)=\frac{(a+b+c)!}{a!b!c!}\]
2項係数

2項係数の2乗和

\[ \sum_{j=0}^{m}C^{2}(m,j)=C(2m,m)\]
2項係数

ファンデルモンドの畳み込み定理と第1引数の畳み込み

\[ \sum_{j=0}^{k}C(x,j)C(y,k-j)=C(x+y,k)\]
2項係数

2項係数の特殊な積

\[ C(x,t)C(t,y)=C(x,y)C(x-y,x-t)\]
2項係数

2項係数の総和

\[\sum_{k=0}^{n}P(k,m)C(n,k)=P(n,m)2^{n-m}\]
2項係数

パスカルの法則

\[ C(x+1,y+1)=C(x,y+1)+C(x,y)\]
2項係数

2項係数の1項間漸化式

\[ C(x+1,y)=\frac{x+1}{x+1-y}C(x,y)\]
ガンマ関数

ガンマ関数の極限問題

\[ \lim_{x\rightarrow0}\frac{\Gamma(ax)}{\Gamma(x)}=\frac{1}{a}\]