Coeficiente binomial gaussiano
# Coeficiente binomial gaussiano

En matemáticas, los coeficientes binomiales gaussianos (también llamados coeficientes gaussianos, polinomios gaussianos, o coeficientes q-binomiales) son q-análogos de los coeficientes binomiales. El coeficiente gaussiano binomial, escrito como

    ${\binom {n}{k}}_{q}$ ó ${\begin{bmatrix}n\\k\end{bmatrix}}_{q}$,

es un polinomio en q con coeficientes enteros, cuyos valores cuando q es tomada como una potencia prima cuenta el número de subespacios de dimensión k en un espacio vectorial de dimensión n sobre un cuerpo finito con q elementos.

## Definiciones

Los coeficientes binomiales gaussianos se define como:

    ${m \choose r}_{q}={\frac {(1-q^{m})(1-q^{m-1})\cdots (1-q^{m-r+1})}{(1-q)(1-q^{2})\cdots (1-q^{r})}}$

donde m y r son enteros no negativos. Si r > m, se evalúa a 0. Para r = 0, el valor es 1 puesto que el numerador y el denominador son productos vacíos.

Aunque la fórmula en principio parecer ser una función racional, en realidad es un polinomio, puesto que la división es exacta en Z[q]

Todos los factores en el numerador y el denominador son divisibles por 1 − q, y el cocientes es el q-número:

    $[k]_{q}=\sum _{0\leq i<k}q^{i}=1+q+q^{2}+\cdots +q^{k-1}={\begin{cases}{\frac {1-q^{k}}{1-q}}&{\text{for}}&q\neq 1\\k&{\text{for}}&q=1\end{cases}},$

Dividiendo estos factores da la fórmula equivalente

    ${m \choose r}_{q}={\frac {[m]_{q}[m-1]_{q}\cdots [m-r+1]_{q}}{[1]_{q}[2]_{q}\cdots [r]_{q}}}\quad (r\leq m).$

En términos del q factorial $[n]_{q}!=[1]_{q}[2]_{q}\cdots [n]_{q}$, la fórmula puede ser expresada como

    ${m \choose r}_{q}={\frac {[m]_{q}!}{[r]_{q}!\,[m-r]_{q}!}}\quad (r\leq m).$

Sustituyendo q = 1 en ${\tbinom {m}{r}}_{q}$ se obtiene el coeficiente binomial ordinario ${\tbinom {m}{r}}$.

El coeficiente binomial gaussiano tiene valores finitos como $m\rightarrow \infty$:

    ${\infty \choose r}_{q}=\lim _{m\rightarrow \infty }{m \choose r}_{q}={\frac {1}{(1-q)(1-q^{2})\cdots (1-q^{r})}}={\frac {1}{[r]_{q}!\,(1-q)^{r}}}$

## Ejemplos

    ${0 \choose 0}_{q}={1 \choose 0}_{q}=1$
    ${1 \choose 1}_{q}={\frac {1-q}{1-q}}=1$
    ${2 \choose 1}_{q}={\frac {1-q^{2}}{1-q}}=1+q$
    ${3 \choose 1}_{q}={\frac {1-q^{3}}{1-q}}=1+q+q^{2}$
    ${3 \choose 2}_{q}={\frac {(1-q^{3})(1-q^{2})}{(1-q)(1-q^{2})}}=1+q+q^{2}$
    ${4 \choose 2}_{q}={\frac {(1-q^{4})(1-q^{3})}{(1-q)(1-q^{2})}}=(1+q^{2})(1+q+q^{2})=1+q+2q^{2}+q^{3}+q^{4}$
    ${6 \choose 3}_{q}={\frac {(1-q^{6})(1-q^{5})(1-q^{4})}{(1-q)(1-q^{2})(1-q^{3})}}=(1+q^{2})(1+q^{3})(1+q+q^{2}+q^{3}+q^{4})=1+q+2q^{2}+3q^{3}+3q^{4}+3q^{5}+3q^{6}+2q^{7}+q^{8}+q^{9}$

## Propiedades

### Reflexión

Como ocurre en el coeficientes binomiales ordinarios, los coeficientes binomiales gaussianos tienen simetría central, i.e., son invariantes bajo la reflexión $r\rightarrow m-r$:

    ${m \choose r}_{q}={m \choose m-r}_{q}.$

en particular,

    ${m \choose 0}_{q}={m \choose m}_{q}=1\,,$
    ${m \choose 1}_{q}={m \choose m-1}_{q}={\frac {1-q^{m}}{1-q}}=1+q+\cdots +q^{m-1}\quad m\geq 1\,.$

### Límite cuando q = 1

La evaluación de un coeficiente binomial gaussiano cuando q = 1 es

    $\lim _{q\to 1}{m \choose r}_{q}={m \choose r}$

i.e. la suma de los coeficientes da el corresponiente valor binomial.

### Análogos del la identidad de Pascal

Los análogos de la identidad de Pascal para los coeficientes binomiales gaussianos son:

    ${m \choose r}_{q}=q^{r}{m-1 \choose r}_{q}+{m-1 \choose r-1}_{q}$

y

    ${m \choose r}_{q}={m-1 \choose r}_{q}+q^{m-r}{m-1 \choose r-1}_{q}.$

Cuando $q=1$, these ambos dan la identidad binomial usual. Se puede ver que cuando $m\to \infty$, ambas ecuaciones continúan siendo válidas.

El primer análogo de Pascal permite el cálculo recursivo de los coeficientes binomiales gaussianos (con respecto a m ) usando los valores iniciales

    ${m \choose m}_{q}={m \choose 0}_{q}=1$

y también muestra que los coeficientes binomiales de Gauss son de hecho polinomios (en q).

El segundo análogo de Pascal se sigue del primero usando la sustitución $r\rightarrow m-r$ y de la invarianza de los coeficientes binomiales gaussianos bajo la reflexión $r\rightarrow m-r$.

### Demostraciones de los análagos

Ambos análogos pueden probarse observando primero que a partir de la definición de ${\tbinom {m}{r}}_{q}$, se tiene que:

    ${\binom {m}{r}}_{q}={\frac {1-q^{m}}{1-q^{m-r}}}{\binom {m-1}{r}}_{q}[1]$
    ${\binom {m}{r}}_{q}={\frac {1-q^{m}}{1-q^{r}}}{\binom {m-1}{r-1}}_{q}[2]$
    ${\frac {1-q^{r}}{1-q^{m-r}}}{\binom {m-1}{r}}_{q}={\binom {m-1}{r-1}}_{q}[3]$

como

    ${\frac {1-q^{m}}{1-q^{m-r}}}={\frac {1-q^{r}+q^{r}-q^{m}}{1-q^{m-r}}}=q^{r}+{\frac {1-q^{r}}{1-q^{m-r}}}$

[1] se convierte en:

    ${\binom {m}{r}}_{q}=q^{r}{\binom {m-1}{r}}_{q}+{\frac {1-q^{r}}{1-q^{m-r}}}{\binom {m-1}{r}}_{q}$

y sustituyendo en [3] se obtiene el primer análogo.

En un proceso similar, usando

    ${\frac {1-q^{m}}{1-q^{r}}}=q^{m-r}+{\frac {1-q^{m-r}}{1-q^{r}}}$

en vez del anterior, se obtiene el segundo análogo.

### Teorema q-binomial

Hay una análogo del teorema binomial para coeficientes q-binomiales:

    $\prod _{k=0}^{n-1}(1+q^{k}t)=\sum _{k=0}^{n}q^{k(k-1)/2}{n \choose k}_{q}t^{k}.$

Al igual que el teorema del binomio habitual, esta fórmula tiene numerosas generalizaciones y extensiones; una de ellas, correspondiente al teorema binomial generalizado de Newton para potencias negativas, es

    $\prod _{k=0}^{n-1}{\frac {1}{1-q^{k}t}}=\sum _{k=0}^{\infty }{n+k-1 \choose k}_{q}t^{k}.$

En el límite $n\rightarrow \infty$, estas fórmulas dan

    $\prod _{k=0}^{\infty }(1+q^{k}t)=\sum _{k=0}^{\infty }{\frac {q^{k(k-1)/2}t^{k}}{[k]_{q}!\,(1-q)^{k}}}$

y

    $\prod _{k=0}^{\infty }{\frac {1}{1-q^{k}t}}=\sum _{k=0}^{\infty }{\frac {t^{k}}{[k]_{q}!\,(1-q)^{k}}}$.

Tomando $t=q$ se obtienen las funciones generadoras para distintas partes y cualquier parte respectivamente.

### Identidad q-binomial central

Con los coeficientes binomiales ordinarios, se tiene que:

    $\sum _{k=0}^{n}{\binom {n}{k}}^{2}={\binom {2n}{n}}$

Con los coeficientes q-binomiales, el análogo es:

    $\sum _{k=0}^{n}q^{k^{2}}{\binom {n}{k}}_{q}^{2}={\binom {2n}{n}}_{q}$
