整數分拆

一個正整數可以寫成一些正整數的和。在數論上，跟這些和式有關的問題稱為整數拆分、整數剖分、整數分割、分割數或切割數（Integer partition）。其中最常見的問題就是給定正整數$n$，求不同陣列$(a_1,a_2,...,a_k)$的數目，符合下面的條件：

- $a_1 + a_2 + ... + a_k = n$ （$k$的大小不定）
- $$a_1 \ge a_2 \ge ... \ge a_k > 0$$
- 其他附加條件（例如限定「k是偶數」，或「$a_i$不是1就是2」等）

分割函數p(n)是求符合以上第一、二個條件的陣列數目。

## 拆分數量數列

4可以用5種方法寫成和式：4, 3+1, 2+2, 2+1+1, 1+1+1+1。因此 $p(4)=5$。

定義 $p(0)=1$，若n為負數則 $p(n)=0$。

此函數應用於對稱多項式及對稱群的表示理論等。

分割函數p(n)，n從0開始：

1, 1, 2, 3, 5, 7, 11, 15, 22, 30, 42, 56, 77......(OEIS:A000041)

### 程式實現

```cpp
#include <iostream>
#define MAXLENTH 20000
using namespace std;

int main() {
	const int len = MAXLENTH;
	long num[len + 1] = { 1 }; // 即使使用long也会快速溢出

	for (int i = 1; i <= len; ++i)
		for (int j = i; j <= len; ++j)
			num[j] += num[j - i];

	for (int i = 0; i <= len; i++)
		cout << i << " " << num[i] << endl;
	return 0;
}
```

## Ferrers圖示與恆等式

每種分割方法都可用Ferrers圖示表示。

Ferrers圖示是將第1行放$a_1$個方格，第2行放$a_2$個方格......第$k$行放$a_k$個方格，來表示整數分割的其中一個方法。

藉助Ferrers圖示，可以推導出許多恆等式：

- 給定正整數k和n，n表達成不多於k個正整數之和的方法數目，等於將n分割成任意個不大於k的正整數之和的方法數目。

證明：將表示前者其中一個陣列的Ferrers圖示沿對角線反射，便得到後者的一個陣列。即兩者一一對應，因此其數目相同。

例如 k=3，n=6：

↔

6｜=｜1+1+4｜=｜1+1+1+3

↔

6｜=｜1+2+3｜=｜1+2+3

↔

6｜=｜2+2+2｜=｜3+3

此外。

$$6=1+5=1+1+1+1+2$$

$$6=2+4=2+2+1+1$$

$$6=3+3=2+2+2$$

$$6=6=1+1+1+1+1+1$$

- 上述恆等式的值亦等於將$n+k$表達成剛好$k$個正整數之和的方法的數目。
- 給定正整數$n$。將$n$表達成兩兩相異正整數之和的方法的數目，等於將$n$表達成奇數之和的方法的數目。

例如$n=8$：

- 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1
- 7 + 1
- 3 + 3 + 1 + 1
- 5 + 3
- 5 + 1 + 1 + 1
- 3 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1
- 8
- 7 + 1
- 6 + 2
- 5 + 3
- 5 + 2 + 1
- 4 + 3 + 1
- 將$n$表達成$p$個1和$q$個2之和，這些方法的數目是第$n$個斐波那契數。
- 將$n$表達成多於1的正整數之和的方法數目是p(n) - p(n-1)。

## 生成函數

$p(n)$的生成函數是

$$\sum_{n=0}^\infty p(n)x^n = \prod_{k=1}^\infty \left(\frac {1}{1-x^k} \right)$$

$$(1+x+x^2+x^3+...)(1+x^2+x^4+x^6+...)(1+x^3+x^6+...) ...$$

$p(n)$生成函數的倒數為歐拉函數，利用五邊形數定理可得到以下的展開式：

$$\prod_{k=1}^\infty (1-x^k)=\sum_{i=-\infty}^\infty(-1)^ix^{i(3i-1)/2}.$$

將$p(n)$生成函數配合五邊形數定理，可以得到以下的遞歸關係式

$$p(n) = \sum_i (-1)^{i-1} p(n-q_i)$$

其中$q_i$是第$i$個廣義五邊形數。

## 與楊圖的關係

一個楊圖唯一地對應於一個整數分拆，也就是說整數分拆的個數等於相應的楊圖的個數。如圖所示的楊圖表示一個10=5+4+1的分拆。利用楊圖來表示的分拆更直觀性且易操作。

### 分拆的共軛

將整數分拆（10=5+4+1）對應的楊圖進行行列反轉得到新的楊圖（共軛楊圖）。它對應的分拆為10=3+2+2+2+1。

## Rademacher級數

漸近式：

$$p(n) \sim \frac {\exp \left( \pi \sqrt {2n/3}\right) } {4n\sqrt{3}} \mbox { as } n\rightarrow \infty.$$

這式子是1918年哈代和拉馬努金，以及1920年J. V. Uspensky獨立發現的。

1937年，Hans Rademacher得出一個更佳的結果：

$$p(n)=\frac{1}{\pi \sqrt{2}} \sum_{k=1}^\infty A_k(n)\; \sqrt{k} \; \frac{d}{dn} \left( \frac {\sinh \left( \frac{\pi}{k} \sqrt{\frac{2}{3}\left(n-\frac{1}{24}\right)}\right) } {\sqrt{n-\frac{1}{24}}}\right)$$

其中

$A_k(n) = \sum_{0\le m < k \; ; \; (m,k)=1}\exp \left( \pi i s(m,k) - 2\pi inm/k \right).$。

$(m,n)=1$表示$m,n$互質時才計算那項。$s(m,k)$表示戴德金和。這條公式的證明用上了和戴德金η函數、福特圓、法里數列、模群。

## Elder定理

在將$n$表示成正整數之和的所有和式之中，任意正整數$r$作為和項出現在這些式子內的次數，跟每條和式中出現$r$次或以上的正整數數目，相同。

當$r=1$時，此定理又稱為Stanley定理。

以$n=5$為例：

- 5
- 4+1
- 3+2
- 3+1+1
- 2+2+1
- 2+1+1+1
- 1+1+1+1+1
- 1的總出現次數：0+1+0+2+1+3+5=12；在每條和式出現1次或以上的數的數目：1+2+2+2+2+2+1=12
- 2的總出現次數：0+0+1+0+2+1+0=4；在每條和式出現2次或以上的數的數目：0+0+0+1+1+1+1=4。

## 附加要求的分拆

以下敘述帶有附加條件的分拆。

### 差分拆

考慮滿足下面條件分拆

- $a_1 + a_2 + \cdots + a_k = n$ （$k$的大小不定）
- $a_1 > a_2 > \cdots >a_k$ 即分拆的每個數都不相等。

生成函數是

$$\sum_{n=0}^\infty p(n)x^n = \prod_{k=1}^\infty \left(1+x^k\right)$$

### 奇分拆

考慮滿足下面條件分拆

- $a_1 + a_2 + \cdots + a_k = n$ （$k$的大小不定）
- $$a_1 \ge a_2 \ge \cdots \ge a_k$$
- 要求 $a_i(i=1,2,\ldots,k)$為奇數

生成函數是

$\sum_{n=0}^\infty p(n)x^n = \prod_{k=1}^\infty \left(\frac {1}{1-x^{2k-1}} \right)$.

#### 引理

差分拆的個數與奇分拆的個數是一樣多的。

可以通過楊表證明。

### 部分個數上限的分拆

當限定將$n$表示成剛好$k$個正整數之和時，可以表示為$p_k(n)$。顯然，$p(n) = \sum_{k=1}^{n} p_k(n)$。

- 對於$n>1$，$p_n(n) = p_1(n) = 1$
- $p_2(n) = \left\lfloor \frac{n}{2} \right\rfloor$ (OEIS:A004526)
- $p_3(n)$ = 最接近$\frac{n^2}{12}$的正整數。(OEIS:A069905)
- $$p_{n-1}(n) = 1$$
- $$p_k(n) = p_{k-1}(n-1) + p_k(n-k)$$

## 其他常見的問題

不少數學家亦有研究按以下方式分拆的方法數目：

- 將正整數寫成模p同餘r的正整數之和
- 將模p同餘r正整數寫成的正整數之和

## 外部連結

- Lectures on Integer Partitions by Herbert S. Wilf