แฟกทอเรียล

ในทางคณิตศาสตร์ แฟกทอเรียล (factorial) ของจำนวนเต็มไม่เป็นลบ n คือผลคูณของจำนวนเต็มบวกทั้งหมดที่น้อยกว่าหรือเท่ากับ n เขียนแทนด้วย n! (อ่านว่า n แฟกทอเรียล)
n! = n  \cdot  (n-1)  \cdot (n-2)  \cdot  (n-3) \cdot \cdots \cdot  3 \cdot  2 \cdot  1 \,. 
ตัวอย่างเช่น
:5! = 5 \times 4 \times 3 \times 2 \times 1 = 120\;
สำหรับค่าของ 0! ถูกกำหนดให้เท่ากับ 1 ตามหลักการของผลคูณว่าง 
การดำเนินการแฟกทอเรียลพบได้ในคณิตศาสตร์สาขาต่าง ๆ โดยเฉพาะอย่างยิ่งคณิตศาสตร์เชิงการจัด พีชคณิต และคณิตวิเคราะห์ การพบเห็นโดยพื้นฐานที่สุดคือข้อเท็จจริงที่ว่า การจัดลำดับวัตถุที่แตกต่างกัน n สิ่งสามารถทำได้ n! วิธี (การเรียงสับเปลี่ยนของเซตของวัตถุ) ข้อเท็จจริงนี้เป็นที่ทราบโดยนักวิชาการชาวอินเดียตั้งแต่ต้นคริสต์ศตวรรษที่ 12 เป็นอย่างน้อย  นอกจากนี้ คริสเตียน แครมป์ (Christian Kramp) เป็นผู้แนะนำให้ใช้สัญกรณ์ n! เมื่อ ค.ศ. 1808 (พ.ศ. 2351) 
นิยามของแฟกทอเรียลสามารถขยายแนวคิดไปบนอาร์กิวเมนต์ที่ไม่เป็นจำนวนเต็มได้โดยยังคงมีสมบัติที่สำคัญ ซึ่งเกี่ยวข้องกับคณิตศาสตร์ชั้นสูงยิ่งขึ้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งเทคนิคต่าง ๆ ที่ใช้ในคณิตวิเคราะห์
== นิยาม ==
ฟังก์ชันแฟกทอเรียลได้นิยามเชิงรูปนัยไว้ดังนี้
: n!=\prod_{k=1}^n k \!
หรือนิยามแบบเวียนเกิดได้ดังนี้
: n! = \begin{cases}
1 & \text{if } n = 0 \\
(n-1)!\times n & \text{if } n > 0
\end{cases}
นิยามด้านบนทั้งสองได้รวมกรณีนี้เข้าไปด้วย
:0! = 1\;
ตามหลักการว่าผลคูณของจำนวนที่ไม่มีอยู่เลย (ผลคูณว่าง) มีค่าเท่ากับ 1 สิ่งนี้เป็นประโยชน์เนื่องจาก
การเรียงสับเปลี่ยนของวัตถุศูนย์สิ่ง มีเพียงหนึ่งวิธีเท่านั้น (ไม่มีสิ่งใดเรียงสับเปลี่ยน "ทุกสิ่ง" ยังคงอยู่ที่เดิม)
ความสัมพันธ์เวียนเกิด  ซึ่งสามารถใช้ได้เฉพาะ n > 0 จะทำให้ใช้กับกรณี n = 0 ได้ด้วย
นิพจน์ของสูตรต่าง ๆ ที่มีแฟกทอเรียลสามารถใช้งานได้ อย่างเช่นฟังก์ชันเลขชี้กำลังในรูปแบบอนุกรมกำลัง
e^x = \sum_{n = 0}^{\infty}\frac{x^n}{n!}
เอกลักษณ์ต่าง ๆ ในคณิตศาสตร์เชิงการจัดสามารถใช้งานได้ สำหรับขนาดของวัตถุที่ประยุกต์ใช้ได้ทั้งหมด จำนวนวิธีที่จะเลือกสมาชิก 0 ตัวจากเซตว่างเท่ากับ \tbinom{0}{0} = \tfrac{0!}{0!0!} = 1 หรือโดยนัยทั่วไป จำนวนวิธีที่จะเลือกสมาชิก (ทั้งหมด) n ตัวจากเซตที่มีขนาด n เท่ากับ \tbinom nn = \tfrac{n!}{n!0!} = 1
ฟังก์ชันแฟกทอเรียลสามารถนิยามให้กับค่าที่ไม่เป็นจำนวนเต็มได้โดยใช้คณิตศาสตร์ขั้นสูง ดูรายละเอียดด้านล่าง ซึ่งนิยามโดยนัยทั่วไปมากขึ้นเช่นนี้มีใช้ในเครื่องคิดเลขระดับสูงและซอฟต์แวร์คณิตศาสตร์อาทิเมเพิลหรือแมเทอแมติกา
== การประยุกต์ ==
แม้ว่าฟังก์ชันแฟกทอเรียลมีที่มาจากคณิตศาสตร์เชิงการจัด แต่สูตรที่เกี่ยวข้องกับแฟกทอเรียลก็ปรากฏในคณิตศาสตร์หลายสาขา
การเรียงสับเปลี่ยน (permutation) โดยพื้นฐานคือการเรียงลำดับวัตถุ n สิ่งที่แตกต่างกัน ซึ่งสามารถทำได้ n! วิธี
บ่อยครั้งที่แฟกทอเรียลปรากฏเป็นตัวส่วนในสูตรเพื่ออธิบายว่า การเรียงลำดับของวัตถุไม่มีความสำคัญและถูกเพิกเฉย ตัวอย่างตามแบบฉบับเช่น การจัดหมู่ (combination) วัตถุ k สิ่งจากเซตของวัตถุ n สิ่ง เราอาจจัดหมู่โดยการเรียงสับเปลี่ยนวัตถุ k สิ่ง หมายความว่าเลือกวัตถุสิ่งหนึ่งออกจากเซตทีละครั้งเป็นจำนวน k ครั้ง กระทั่งได้จำนวนวิธีรวมเท่ากับ
:n^{\underline k}=n(n-1)(n-2)\cdots(n-k+1)
อย่างไรก็ตาม การเรียงลำดับของวัตถุที่ถูกเลือกในการจัดหมู่ไม่มีความสำคัญ และเนื่องจากการเรียงลำดับวัตถุ k สิ่งสามารถกระทำได้แตกต่างกัน k! วิธี เพราะฉะนั้นจำนวนวิธีของการจัดหมู่วัตถุ k สิ่งจากเซตของวัตถุ n สิ่งที่ถูกต้องจึงควรเท่ากับ
:\frac{n^{\underline k}}{k!}=\frac{n(n-1)(n-2)\cdots(n-k+1)}{k(k-1)(k-2)\cdots1}
ผลลัพธ์ดังกล่าวเป็นที่รู้จักในชื่อสัมประสิทธิ์ทวินาม \tbinom n k เพราะว่ามันเป็นสัมประสิทธิ์ของพจน์ Xk ในการกระจาย 
แฟกทอเรียลปรากฏในพีชคณิตด้วยเหตุผลหลายประการ ตัวอย่างเช่นสัมประสิทธิ์ของสูตรทวินามดังที่กล่าวแล้ว หรือการเฉลี่ยบนการเรียงสับเปลี่ยนเพื่อการทำให้สมมาตร (symmetrization) ของการดำเนินการเฉพาะอย่าง
แฟกทอเรียลก็มีใช้ในแคลคูลัส ตัวอย่างเช่นตัวส่วนของพจน์ในอนุกรมเทย์เลอร์ (Taylor series) เพื่อชดเชยข้อเท็จจริงโดยพื้นฐานว่าอนุพันธ์ชั้นที่ n ของ xn คือ n!
แฟกทอเรียลก็มีใช้อย่างกว้างขวางในทฤษฎีความน่าจะเป็น
แฟกทอเรียลมีประโยชน์ทำให้การจัดดำเนินการนิพจน์สะดวกขึ้น ตัวอย่างเช่นจำนวนวิธีของการเรียงสับเปลี่ยนของวัตถุ k สิ่งจากวัตถุ n สิ่ง สามารถเขียนได้เป็น
:n^{\underline k}=\frac{n!}{(n-k)!}
มันอาจถูกใช้เพื่อพิสูจน์สมบัติสมมาตรของสัมประสิทธิ์ทวินาม ในกรณีที่ไม่มีประสิทธิภาพเพียงพอที่จะคำนวณจำนวนเช่นนั้นได้
:\binom nk=\frac{n^{\underline k}}{k!}=\frac{n!}{(n-k)!k!}=\frac{n^{\underline{n-k}}}{(n-k)!}=\binom n{n-k}
== ทฤษฎีจำนวน ==
แฟกทอเรียลมีการใช้งานหลายอย่างในทฤษฎีจำนวน โดยเฉพาะอย่างยิ่ง n! สามารถหารด้วยจำนวนเฉพาะทั้งหมดที่น้อยกว่าหรือเท่ากับ n ได้ลงตัว ผลสรุปที่ตามมาคือ n > 5 จะเป็นจำนวนประกอบก็ต่อเมื่อ
:(n-1)!\ \equiv\ 0 \pmod n
ทฤษฎีของวิลสัน (Wilson's theorem) ได้กล่าวถึงผลสรุปที่เคร่งครัดมากกว่าดังนี้
:(p-1)!\ \equiv\ -1 \pmod p
ก็ต่อเมื่อ p เป็นจำนวนเฉพาะ
อาเดรียง-มารี เลอฌ็องดร์ (Adrien-Marie Legendre) พบว่าการคูณของจำนวนเฉพาะ p ที่ปรากฏในการแยกตัวประกอบเฉพาะของ n! สามารถแสดงได้อย่างแม่นยำเป็น
:\sum_{i=1}^{\infty} \left \lfloor \frac{n}{p^i} \right \rfloor
ข้อเท็จจริงนี้มีพื้นฐานบนการนับจำนวนตัวประกอบ p ของจำนวนเต็มตั้งแต่ 1 ถึง n; จำนวนพหุคูณของ p ในจำนวนเต็มตั้งแต่ 1 ถึง n สามารถพิจารณาได้จากสูตร \textstyle \left \lfloor \frac{n}{p} \right \rfloor อย่างไรก็ตามสูตรนี้จะนับตัวประกอบ p เพียงครั้งเดียว ยังคงมีตัวประกอบจำนวน \textstyle \left \lfloor \frac{n}{p^2} \right \rfloor ตัวของ p ที่จะต้องนับอีก และยังมีที่คล้ายกันอีกในกำลังสาม สี่ ห้า จนถึงอนันต์ ผลรวมดังกล่าวเป็นจำนวนจำกัดเนื่องจาก pi สามารถมีค่าได้แค่น้อยกว่าหรือเท่ากับ n สำหรับ i หลายค่าอย่างจำกัด และฟังก์ชันพื้นจะให้ผลลัพธ์เป็น 0 เมื่อใช้กับ pi > n
แฟกทอเรียลที่เป็นจำนวนเฉพาะด้วยมีจำนวนเดียวคือ 2 แต่ก็มีจำนวนเฉพาะจำนวนมากที่อยู่ในรูปแบบ n! ± 1 เรียกว่าจำนวนเฉพาะเชิงแฟกทอเรียล (factorial prime)
แฟกทอเรียลที่มากกว่า 0! และ 1! เป็นจำนวนคู่ทั้งหมด เพราะว่าเป็นพหุคูณของ 2 นอกจากนี้แฟกทอเรียลที่มากกว่า 5! ก็เป็นพหุคูณของ 10 (และทำให้มีศูนย์ลงท้ายในหลักสุดท้ายเป็นต้นไป) เนื่องจากเป็นพหุคูณของ 5 กับ 2
อนุกรมที่มีแต่ละพจน์เป็นส่วนกลับของแฟกทอเรียล ทำให้เกิดอนุกรมลู่เข้าและมีค่าเท่ากับ e
:\sum_{n=0}^{\infty} \frac{1}{n!} = \frac{1}{1} + \frac{1}{1} + \frac{1}{2} + \frac{1}{6} + \frac{1}{24}  + \frac{1}{120} + \ldots = e
== อัตราการเติบโตและการประมาณเมื่อ n มีขนาดใหญ่ ==

เมื่อ n มีค่าเพิ่มขึ้น ค่า n! จะมีอัตราการเติบโตมากกว่าพหุนามและฟังก์ชันเลขชี้กำลังทั้งหมดที่มี n ประกอบอยู่ (แต่ก็ยังน้อยกว่าฟังก์ชันเลขชี้กำลังสองชั้น)
การประมาณค่าที่ใกล้เคียงที่สุดของ n! ใช้พื้นฐานบนลอการิทึมธรรมชาติดังนี้
:\log n! = \sum_{x=1}^n \log x
กราฟของฟังก์ชัน f(n) = log n! แสดงไว้ในภาพด้านขวา ลักษณะของกราฟดูเหมือนเป็นเส้นตรง (ฟังก์ชันเชิงเส้น) สำหรับทุกค่าของ n ที่เป็นไปได้ แต่ความจริงมันไม่ใช่เส้นตรง เราอาจประมาณค่า log n! อย่างง่ายโดยกำหนดขอบเขตบนและล่างด้วยปริพันธ์
:\int_1^n \log x \, dx \leq \sum_{x=1}^n \log x \leq \int_0^n \log (x+1) \, dx
ซึ่งจะได้การประมาณค่าดังนี้
:n\log\left(\frac{n}{e}\right)+1 \leq \log n! \leq (n+1)\log\left( \frac{n+1}{e} \right) + 1
เนื่องจากการคำนวณ log n! มีประสิทธิภาพเป็น Θ(n log n) สิ่งนี้จึงมีบทบาทหลักในการวิเคราะห์ความซับซ้อนในการคำนวณของขั้นตอนวิธีการเรียงลำดับ (ดูเพิ่มที่การเรียงลำดับแบบเปรียบเทียบ)
จากขอบเขตของ log n! ที่ได้ สามารถลดรูปจนเหลือเพียง
:e\left(\frac ne\right)^n \leq n! \leq e\left(\frac{n+1}e\right)^{n+1}
การใช้สูตรดังกล่าวในทางปฏิบัติบางครั้งสามารถประมาณได้ง่ายกว่าแต่ไม่เคร่งครัด สูตรดังกล่าวสามารถแสดงให้เห็นได้ว่า สำหรับทุกค่าของ n จะได้ (n/3)^n  และสำหรับ n ≥ 6 จะได้ n!  เป็นต้น
เมื่อ n เป็นจำนวนขนาดใหญ่ เรามีวิธีการประมาณค่า n! ที่ดีกว่าโดยใช้การประมาณของสเตอร์ลิง (Stirling's approximation)
:n!\approx \sqrt{2\pi n}\left(\frac{n}{e}\right)^n
ในความเป็นจริง สำหรับทุกค่าของ n สูตรดังกล่าวสามารถพิสูจน์ได้ว่า
:n! > \sqrt{2\pi n}\left(\frac{n}{e}\right)^n
การประมาณค่า log n! ที่ดีกว่าอีกสูตรหนึ่ง กำหนดไว้โดย ศรีนิวาสะ รามานุจัน ดังนี้ 
:\log n! \approx n\log n - n + \frac {\log(n(1+4n(1+2n)))} {6} + \frac {\log(\pi)} {2}
== การขยายแฟกทอเรียลไปยังอาร์กิวเมนต์ที่ไม่เป็นจำนวนเต็ม ==
=== ฟังก์ชันแกมมาและฟังก์ชันพาย ===

นอกเหนือจากจำนวนเต็มที่ไม่เป็นลบแล้ว ฟังก์ชันแฟกทอเรียลสามารถนิยามให้กับค่าอื่นที่ไม่เป็นจำนวนเต็มได้ แต่การทำเช่นนี้จำเป็นต้องใช้เครื่องเครื่องมือขั้นสูงจากคณิตวิเคราะห์ ฟังก์ชันอันหนึ่งที่ "เติมเต็ม" ค่าต่าง ๆ ของแฟกทอเรียล (แต่มีค่าเลื่อนไป 1 ในอาร์กิวเมนต์) เรียกว่าฟังก์ชันแกมมา (Gamma function) เขียนแทนด้วย Γ(z) ซึ่งนิยามบนจำนวนเชิงซ้อน z ทุกจำนวนยกเว้นจำนวนเต็มลบ และส่วนจริงของ z เป็นจำนวนบวก ดังนี้
:\Gamma(z)=\int_0^\infty t^{z-1} e^{-t}\, \mathrm{d}t
ความสัมพันธ์ระหว่างฟังก์ชันแกมมากับแฟกทอเรียลเมื่อ n เป็นจำนวนธรรมชาติ เป็นดังนี้
:n!=\Gamma(n+1)\,
สูตรดั้งเดิมของออยเลอร์สำหรับนิยามฟังก์ชันแกมมาคือ
:\Gamma(z)=\lim_{n\to\infty}\frac{n^zn!}{\displaystyle\prod_{k=0}^n (z+k)}
ยังมีสัญกรณ์อีกอย่างหนึ่งซึ่งเกาส์เป็นผู้คิดค้นและบางครั้งก็ถูกใช้เช่นกัน นั่นคือ ฟังก์ชันพาย (Pi function) เขียนแทนด้วย Π(z) นิยามไว้สำหรับจำนวนจริง z ที่ไม่น้อยกว่า 0 ดังนี้
:\Pi(z)=\int_0^\infty t^{z} e^{-t}\, \mathrm{d}t
หากเทียบกับฟังก์ชันแกมมาจะได้ว่า
:\Pi(z) = \Gamma(z+1)\,
ฟังก์ชันพายเป็นการขยายแนวคิดแฟกทอเรียลอย่างแท้จริงดังนี้
:\Pi(n) = n!\text{ for }n \in \mathbf{N}\,
ยิ่งไปกว่านี้ ฟังก์ชันพายมีการเวียนเกิดเหมือนกับแฟกทอเรียล แต่ใช้กับจำนวนเชิงซ้อน z ทุกจำนวนที่นิยาม
:\Pi(z) = z\Pi(z-1)\,
โดยข้อเท็จจริงความสัมพันธ์เวียนเกิดไม่มีอีกต่อไปแล้ว เว้นแต่ในสมการเชิงฟังก์ชัน เมื่อแสดงในพจน์ของฟังก์ชันแกมมา สมการดังกล่าวจะเปลี่ยนเป็น
:\Gamma(n+1)=n\Gamma(n)\,
เนื่องจากแฟกทอเรียลถูกขยายโดยฟังก์ชันพาย สำหรับจำนวนเชิงซ้อน z ทุกจำนวนที่นิยาม เราจึงสามารถเขียนว่า
:z! = \Pi(z)\,
ค่าของฟังก์ชันเหล่านี้ที่จำนวนเต็มครึ่ง (half-integer) สามารถพิจารณาได้จากสูตรต่อไปนี้ โดยพื้นฐานเราทราบว่า
:\Gamma\left (\frac{1}{2}\right )=\left (-\frac{1}{2}\right )!=\Pi\left (-\frac{1}{2}\right ) = \sqrt{\pi}
เมื่อ n เป็นจำนวนธรรมชาติ จะได้สูตร
:\Gamma\left (\frac{1}{2}+n\right ) = \left (-\frac{1}{2}+n\right )! = \Pi\left (-\frac{1}{2}+n\right ) = \sqrt{\pi} \prod_{k=1}^n {2k - 1 \over 2} = {(2n)! \over 4^n n!} \sqrt{\pi} = {(2n-1)! \over 2^{2n-1}(n-1)!} \sqrt{\pi}
ตัวอย่าง
:\Gamma\left (4.5 \right ) = 3.5! = \Pi\left (3.5\right ) = {1\over 2}\cdot{3\over 2}\cdot{5\over 2}\cdot{7\over 2} \sqrt{\pi} = {8! \over 4^4 4!} \sqrt{\pi} = {7! \over 2^7 3!} \sqrt{\pi} = {105 \over 16} \sqrt{\pi} \approx 11.63
และอีกสูตรหนึ่ง
:\Gamma\left (\frac{1}{2}-n\right ) = \left (-\frac{1}{2}-n\right )! = \Pi\left (-\frac{1}{2}-n\right ) = \sqrt{\pi} \prod_{k=1}^n {2 \over 1 - 2k} = {(-4)^n n! \over (2n)!} \sqrt{\pi}
ตัวอย่าง
:\Gamma\left (-2.5 \right ) = (-3.5)! = \Pi\left (-3.5\right ) = {2\over -1}\cdot{2\over -3}\cdot{2\over -5} \sqrt{\pi} = {(-4)^3 3! \over 6!} \sqrt{\pi} = -{8 \over 15} \sqrt{\pi} \approx -0.9453
ฟังก์ชันพายไม่ได้เป็นเพียงฟังก์ชันเดียวที่ขยายแฟกทอเรียล ไปเป็นฟังก์ชันสำหรับจำนวนเชิงซ้อนเกือบทุกจำนวน และไม่ได้เป็นเพียงฟังก์ชันเดียวที่เป็นฟังก์ชันวิเคราะห์ (analytic function) เมื่อใดก็ตามที่มันถูกนิยาม แต่ไม่ว่าด้วยเหตุผลอันใด ฟังก์ชันพายมักเป็นตัวแทนโดยปริยายเมื่อต้องการหาค่าแฟกทอเรียลของจำนวนเชิงซ้อน ตัวอย่างเช่น ทฤษฎีบทบอร์-โมลเลอรัประบุว่า ฟังก์ชันแกมมาเป็นฟังก์ชันเดียวที่รับค่า 1 แล้วให้ผลลัพธ์เป็น 1, สอดคล้องกับสมการเชิงฟังก์ชัน Γ(n + 1) = nΓ(n), เป็นฟังก์ชันมีโรมอร์ฟิก (meromorphic function) บนจำนวนเชิงซ้อน, และเป็นฟังก์ชันคอนเวกซ์เชิงลอการิทึม (logarithmically convex function) บนแกนจำนวนจริงบวก เงื่อนไขที่คล้ายกันนี้ก็ปรากฏในฟังก์ชันพาย โดยเปลี่ยนสมการเชิงฟังก์ชันเป็น Π(n) = nΠ(n − 1)
อย่างไรก็ตาม ก็ยังมีฟังก์ชันเชิงซ้อนอื่นที่เรียบง่ายกว่าฟังก์ชันวิเคราะห์และสอดแทรกแฟกทอเรียลเข้าไป ตัวอย่างเช่น "ฟังก์ชันแกมมา" ของฌัก อาดามาร์ (Jacques Hadamard) ต่างจากฟังก์ชันแกมมาปรกติตรงที่มันเป็นฟังก์ชันทั่ว (entire function) 
ออยเลอร์ยังได้สร้างสูตรสำหรับการประมาณค่าด้วยผลคูณลู่เข้าสำหรับแฟกทอเรียลที่ไม่ใช่จำนวนเต็ม ซึ่งเทียบเท่ากับสูตรของฟังก์ชันแกมมาที่ได้กล่าวไว้แล้ว
:\begin{align}
n! = \Pi(n) &= \prod_{k = 1}^\infty \left(\frac{k+1}{k}\right)^n\!\!\frac{k}{n+k} \\
&= \left[ \left(\frac{2}{1}\right)^n\frac{1}{n+1}\right]\left[ \left(\frac{3}{2}\right)^n\frac{2}{n+2}\right]\left[ \left(\frac{4}{3}\right)^n\frac{3}{n+3}\right]\cdots
\end{align}
อย่างไรก็ดี สูตรนี้ไม่ได้ให้วิธีการคำนวณเชิงปฏิบัติของฟังก์ชันพายหรือฟังก์ชันแกมมา เนื่องด้วยอัตราการลู่เข้าของมันนั้นช้า
=== การประยุกต์ใช้ฟังก์ชันแกมมา ===
ปริมาตรของทรงกลม n มิติที่มีรัศมี R หน่วย คำนวณได้จากสูตร
:V_n=\frac{\pi^{n/2}}{\Gamma((n/2)+1)}R^n
== ฟังก์ชันที่มีลักษณะคล้ายกับแฟกทอเรียล ==
=== มัลติแฟกทอเรียล ===
มัลติแฟกทอเรียล เป็นฟังก์ชันที่เขียนอยู่ในรูปแบบ n!, n!! หรือมีเครื่องหมายแฟกทอเรียลมากกว่านั้น
n!! หมายถึง ดับเบิลแฟกทอเรียล ของ n ซึ่งนิยามโดย
n!!=
\left\{
\begin{matrix}
1,\qquad\quad\ &&\mbox{if }n=0\mbox{ or }n=1;
\\
n (n-2) !!&&\mbox{if }n\ge2.\qquad\qquad
\end{matrix}
\right.
ตัวอย่างเช่น 8!! = 2 · 4 · 6 · 8 = 384 and 9!! = 1 · 3 · 5 · 7 · 9 = 945 ลำดับของดับเบิลแฟกทอเรียล สำหรับ n = 0, 1, 2,... ได้แก่
1, 1, 2, 3, 8, 15, 48, 105, 384, 945, 3840, ...
จากนิยามดังกล่าวทำให้สามารถหาดับเบิลแฟกทอเรียลของจำนวนเต็มลบได้คือ
(n-2) !!=\frac{n!!}{n}
ลำดับของดับเบิลแฟกทอเรียลสำหรับ n = -1, -3, -5, -7,... คือ
1, -1, , , ...
เอกลักษณ์ของดับเบิลแฟกทอเรียลได้แก่
n!=n!! (n-1) !! \,
(2n) !!=2^nn! \,
(2n+1) !!={(2n+1) !\over (2n) !!}={(2n+1) !\over2^nn!}
\Gamma\left (n+{1\over2}\right) =\sqrt{\pi}\,\,{(2n-1) !!\over2^n}
\Gamma\left ({n\over2}+1\right) =\sqrt{\pi}\,\,{n!!\over2^{(n+1)/2}}
ฟังก์ชันมัลติแฟกทอเรียลอื่นๆ ที่มีเครื่องหมายแฟกทอเรียล k เครื่องหมาย มีนิยามโดย
n!^{(k)}=
\left\{
\begin{matrix}
1,\qquad\qquad\ &&\mbox{if }0\le n
=== ซูเปอร์แฟกทอเรียล ===
ซูเปอร์แฟกทอเรียล มีรูปแบบคือ
\mathrm{sf} (n)
=\prod_{k=1}^n k! =\prod_{k=1}^n k^{n-k+1}
=1^n\cdot2^{n-1}\cdot3^{n-2}\cdots (n-1) ^2\cdot n^1.
เช่น ซูเปอร์แฟกทอเรียลของ 4 คือ
\mathrm{sf} (4) =1! \times 2! \times 3! \times 4!=288 \,
== อ้างอิง ==
ฟแฟกทอเรียล
ฟแฟกทอเรียล
ฟแฟกทอเรียล