ゼロから難関大まで！京大博士課程の予備校講師が受験科目を分かりやすく解説しています！
【SPONSORED LINK】
前々回の記事では，
の展開公式である[二項定理]について説明しました．
また，前回の記事では具体的な
に対しての展開を計算できる[パスカルの三角形]について説明しました．
この記事では，二項定理では2項の展開でしたが，これが3項
や4項
と項が増えたときにどうなるかという公式を[多項定理]といいます．
[二項定理]が場合の数の考え方を使って導出されたのと同様に，[多項定理]も同じく場合の数を用いて導出します．
考え方も[二項定理]とほとんど同じですが，これまでに見てきた場合の数を理解できていなければ難しいでしょう．その意味で，[多項定理]を理解できるのは，これまでのものがある程度理解できている証拠でもあります．
前回の記事では，の展開公式で[二項定理]を解説しました．
「個のものから
個選ぶ組み合わせの場合の数」を表す
を使えば，
とを展開でき，この展開公式を[二項定理]というのでした．
このように，は二項定理の係数として現れるため，二項係数とも呼ばれます．
さて，実はこのを[パスカルの三角形]と呼ばれる配置で並べると，二項係数の間の関係式が見えてきます．
前回の記事では，せっせと二項係数を計算しましたが，実は[パスカルの三角形]の性質を使えば二項係数は少しの計算で簡単に求まります．
本記事では，二項係数の性質とパスカルの三角形について説明します．
前回の記事では，重複する場合の数を求める際には「重複度で割る」という重複組合せの考え方がとても便利であることを説明しました．
この重複組合せの考え方を使うと，の展開公式である[二項定理]を導くことができます．
「組み合わせ」と「展開公式」が結びつくのは少し以外に思えるかもしれませんが，一度分かってしまえば展開公式が「重複組合せ」にしか見えなくなります．
なお，この記事で説明する[二項定理]は２項
に関するの展開公式ですが，のちの記事で説明するように項が増えた場合の展開公式として[多項定理]というものがあります．
その[多項定理]の記事でも同じく「重複組合せ」の考え方を使うので，この記事で「重複組合せ」の考え方を習得してください．
前回の記事では，「AAAABBの順列」のように「同じものを含む順列」について説明しました．
その際，「重複で割る」ということがとても便利な考え方であることをみました．
この記事では，「A,B,Cの３文字から全部で７個選ぶ場合の数」のように，同じものがいくつかあってよい「重複組み合わせ」の考え方を説明します．
「重複組合せ」の問題設定としては
の２パターンが考えられます．
「重複組合せ」が苦手な人は，この両者を混同してしまうことが多いですね．
逆に，この２パターンをしっかり区別して解法を選べることができるようになれば，「重複組合せ」は全く怖くありません．
この記事では，この２パターンをどのように区別して考えるかを説明します．
例えば，A, B, C, D, E, Fの６文字を一列に並べてできる文字列の数は
通りあります．このことは以前の順列の記事で説明しましたね．
それではA, A, A, A, B, Bの６文字を一列に並べてできる文字列の数はどれくらいあるでしょうか？
この場合の数は単純に通りではなく，もっと少なくなります．このように，同じ文字を含む順列では単純に考えるだけでは場合の数は得られません．
「同じものを含む順列」は
の２つの考え方があります．
「重複で割る考え方」の方が計算は楽ですが，考え方を理解しやすいのは「組み合わせの考え方」でしょう．
「同じものを含む順列」は実際の問題でも頻繁に出題されるので，しっかり理解しておいてください．
前々回の記事では，「個のものから r 個選んで並べる場合の数」である順列について説明しました．
「モノを選びとること」を組み合わせといい，「個のものから r 個選ぶ場合の数」をで表します．
順列
と組み合わせの間には関係があり，この両者の間に成り立つ関係式を用いることで組み合わせを計算することができます．
場合の数や確率を通して，「組み合わせ」のを用いて考えることになる場面は多いです．
そのため，「組み合わせ」の考え方や公式はしっかり理解しておかなければなりません．
例えば「ABCDEFの６文字から４文字選んで『一列に』並べる場合の数」といったような，「個のものから r 個選んで一列に並べる」という順列の考え方を説明しました．
この一列に並べる普通の順列に対して，「ABCDEFの６文字から４文字選んで『円状に』並べる場合の数」といったモノを円状に並べる場合の数を円順列といいます．
また，円順列では裏返しは区別しますが，ネックレスのように裏返して同じになるものを同じとみなす数珠順列という順列もあります．
円順列自体というより円順列の考え方は，場合の数や確率の分野ではよく出題されるので，単なる公式を覚えるのではなく考え方から理解するようにしてください．