組み合わせ論において、rencontres 数は、特定の数の固定点を持つ集合 { 1, ..., n }の順列を列挙する整数の三角形配列です。言い換えれば、部分的な順列です。(Rencontreはフランス語で「出会い」を意味します。この問題は、ソリティアゲームにちなんで名付けられたという説もあります。)n ≥ 0 かつ 0 ≤ k ≤ nの場合、rencontres 数D n , kは、ちょうどk 個の固定点を持つ{ 1, ..., n } の順列の数です。
例えば、7つのプレゼントを7人の異なる人に贈る場合、正しいプレゼントを受け取るのは2人だけなので、その方法はD 7, 2 = 924通りあります。よく引用される別の例として、7組の異性カップルがいるダンススクールがあり、休憩後に参加者はランダムに異性のパートナーを見つけてダンスを続けるように指示されます。この場合も、以前に出会ったカップルのうちちょうど2組が偶然再会する可能性はD 7, 2 = 924通りあります。
k = 0 列の数値は、順列を列挙しています。したがって
非負のnに対して。
ここで、 nが偶数の場合は比率が切り上げられ、 nが奇数の場合は切り捨てられます。n ≥ 1の場合は、最も近い整数が得られます。
より一般的には、、 我々は持っています
置換を列挙する方法が分かれば証明は簡単です。n 個の固定点から k 個の固定点を選び、残りのn − k個の点の置換を選びます。
数値D n ,0 /( n !)はべき級数e − z /(1 − z )によって生成されます。したがって、 D n , mの明示的な式は次のように導出できます。
これは直ちに次のことを意味する。
nが大きい場合、mは固定される。
「数値」の表の各行のエントリの合計は、 { 1, ..., n }の順列の総数であり、したがってn !です。n行目のエントリをすべてn !で割ると、{ 1, ... , n }の一様分布ランダム順列の不動点の数の確率分布が得られます。不動点の数がkである確率は、
n ≥ 1の場合、不動点の期待 値は1 である(これは期待値の線形性から導かれる事実である)。
より一般的には、i ≤ nの場合、この確率分布のi番目のモーメントは、期待値が1 のポアソン分布のi番目のモーメントです。 [ 1 ] i > n の場合、i番目のモーメントはそのポアソン分布のそれよりも小さくなります。具体的には、i ≤ nの場合、i番目のモーメントはi番目のベル数、つまりサイズiの集合の分割数です。
置換セットのサイズが大きくなるにつれて、
これは、期待値が 1 のポアソン分布に従う確率変数がkに等しくなる確率です。言い換えれば、n が大きくなるにつれて、サイズnの集合のランダムな順列における固定点の数の確率分布は、期待値が1 のポアソン分布に近づきます 。