Post on 04-Oct-2015
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Contando y Algo Ms
con la Funcin Generatriz Carlota Andrs Rodrguez, Ricardo Daz Santos
Instituto Tecnolgico de Oaxaca
Didctica
Resumen El presente trabajo pretende que el estudiante (profesor) incorpore a su acervo de herramientas
una poco utilizada tanto para contar como para otras aplicaciones: la funcin generadora o
generatriz. An cuando se tienen planteamientos de su uso por A. DeMoivre (1667-1754) en
la solucin de problemas de probabilidad, su uso es limitado en cursos de Probabilidad y
Estadstica.
Tomando como punto de partida problemas sencillos que se pueden resolver sin conocimiento
de tcnicas conteo se involucra a la funcin generadora y posteriormente se dan varias
definiciones y aplicaciones de diversas como solucin de relaciones de recurrencia y funciones
generadoras de probabilidad.
Introduccin El proceso educativo involucra necesariamente al proceso de aprendizaje. En el caso de la
matemtica, una referencia central acerca de su aprendizaje est ligada con saber resolver
problemas: Si sabes matemticas entonces, sabes resolver problemas. Con la presente
estrategia de trabajo se pretende que el estudiante estructure procesos de pensamiento que le
resulten de gran utilidad no solamente en el planteamiento de problemas cuantitativos sino
tambin en los no cuantitativos.
Se considera que el estudiante conoce las reglas de conteo: aditiva, multiplicativa,
permutaciones y combinaciones. Estas son fundamentales en muchas situaciones pero, cuando
se aplican restricciones en aquellas relacionadas con el reparto de elementos en diferentes
recipientes resultan insuficientes o son demasiado laboriosas. Por este hecho, se presenta la
definicin de funcin generatriz desde la visin de diferentes autores en el tiempo (la primera
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de P.S. de Laplace en 1782), con la finalidad de tener una mejor comprensin de la misma y
de sus aplicaciones. Es probable que el alumno resuelva algunos de los problemas que se
plantean y a partir de la definicin de funcin generadora logre encadenarla con las
herramientas que ya usa y fortalezca su conocimiento acerca del conteo. Tambin, se
presentan algunos ejercicios y problemas de conteo que llevan implcita una relacin de
recurrencia y se aborda la solucin de sta con la funcin generatriz. Por ltimo, se plantean
situaciones que tienen que ver directamente con la probabilidad como son: funcin generadora
de probabilidad, funcin generadora de momentos factoriales y funcin generadora de
momentos.
Planteamiento del problema Contar, constituye un verdadero reto. No es aplicar reglas o frmulas, es un proceso mental
en el que se deben considerar cuidadosamente las relaciones entre los diversos elementos
participantes. Como ocurre en algunos juegos, digamos ajedrez, conocer o saber de
memoria las reglas no implica saber jugar tal juego. Es necesario ponerse a jugar para
adquirir algn dominio del mismo.
Cuando se abordan problemas de conteo como paso previo para la determinacin de la
probabilidad de un evento, el estudiante pregunta: es de permutaciones o de
combinaciones? Desea una herramienta que le conteste en forma casi automtica su
problema. No quiere plantear cuidadosamente como se relacionan los datos o informacin
de su problema y descubrir por s mismo que reglas debe aplicar para lograr su respuesta.
Creemos que la funcin generatriz obliga al aprendiz de la mima a ser ms analtico en sus
planteamientos de conteo.
Desarrollo de la propuesta En primer lugar, se describe lo que se considera un problema e inmediatamente una lista de
situaciones que se cree son problemas con la finalidad de que el estudiante se interese en
hallar la solucin de algunos de ellos. Si no existe este deseo, el camino ser difcil. Se
pretende que con las herramientas que dispone, sean las que fueren, logre alguna solucin
an cuando sea por un proceso largo y laborioso.
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Luego, se presentarn algunas definiciones de funcin generadora que se han dado a travs
del tiempo y retomar algunos de los problemas resueltos para resolverlos ahora con la
funcin generadora.
Finalmente se presentan algunos teoremas y definiciones que logran darle una estructura
ms slida a la definicin y a las diversas aplicaciones de la funcin generatriz.
Se est elaborando una lista de ejercicios resueltos de nivel bsico que apoyen en la
solucin de otra lista de problemas que contiene aplicaciones de diferente naturaleza.
PROBLEMA:
Tengo un verdadero problema cuando me encuentro en una situacin desde la que quiero
llegar a otra, unas veces bien conocida, otras un tanto confusamente perfilada, y no conozco el
camino que me puede llevar de una a otra Miguel de Guzmn.
Cules de las siguientes situaciones considera usted que son problemas?, o bien, cules de
ellas, adems de ser un problema, quiere resolver?
1. De cuntas formas se pueden repartir 10 cuadernos iguales entre cuatro nios si cada
nio recibe al menos dos cuadernos?
2. De cuntas formas se puede cambiar un billete de k pesos utilizando monedas de
$1.00, $2.00, $5.00 y $10.00?
3. De cuntas formas se puede franquear una carta con r pesos utilizando timbres
(estampillas) de $3.00, $4.00 y $20.00?
a) suponga que no se toma en cuenta el orden en que se pegan las estampillas en
el sobre.
b) Suponga que las estampillas se pegan en una fila y que se tiene en cuenta el
orden en que pegan.
4. De cuntas formas se pueden separar 3000 sobres idnticos en paquetes de 25, entre
cuatro grupos de estudiantes, de modo que cada grupo tenga al menos 150, pero no
ms de 1000 sobres?
5. Una empresa contrata a 11 nuevos empleados, cada uno de los cuales es asignado a una
de cuatro subdivisiones. Si cada subdivisin recibe al menos a uno de ellos, de
cuntas formas se pueden hacer las asignaciones?
6. Encuentre el nmero de formas en que se puede descomponer un entero positivo n
como suma de enteros positivos impares. ( L. Euler )
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En los seis planteamientos anteriores la pregunta especfica es de cuntas formas, por lo que
la solucin es el resultado de un proceso de conteo. An cuando nuestro inicio con la
matemtica es precisamente el conteo y seguimos hacindolo en niveles educativos
posteriores, no es fcil dar respuesta a algunos de los planteamientos hechos anteriormente.
Consideremos las siguientes situaciones:
7. Si se lanza un dado n veces, cul es la probabilidad de que la suma de los resultados
obtenidos sea m, n m 6n? ( Abraham DeMoivre)
8. Cul es la probabilidad de obtener 8 como suma cuando se tira un dado repetidamente
y se tiene en cuenta el orden de los resultados obtenidos?
En estas dos situaciones la pregunta especfica est referida a la probabilidad de un evento.
Como el total de posibles resultados es un nmero finito, se requiere determinarlo al igual que
el de aquellos que favorecen el evento definido y as poder calcular la probabilidad. Esto es,
dependemos de saber contar.
9. Suponga que las palabras vlidas en cierto cdigo son los nmeros de n dgitos en notacin decimal que contienen un nmero par de ceros. Sea an el nmero de
palabras vlidas de longitud n. Si la sucesin { an } satisface la relacin de
recurrencia
an = 8n-1 +10n-1
y la condicin inicial es a1 = 9. Encuentre una frmula explcita para { an }.
Algunas de las situaciones descritas arriba se pueden resolver a fuerza bruta o aplicando
algunas reglas de conteo como pueden ser: regla aditiva, regla multiplicativa, permutaciones o
combinaciones. Sin embargo, al establecer mayor nmero de restricciones para realizar un
reparto o distribucin de elementos ya sean iguales o diferentes la dificultad se incrementa
notablemente.
Si alguien le ofrece una herramienta que le permita trabajar con tan variadas situaciones,
est usted dispuesto a adquirirla?
Ms todava, le aseguro que le permitir trabajar situaciones mucho ms interesantes que las
consideradas hasta ahora, tales como las que se indican posteriormente.
Seguramente usted pregunte: es difcil de operar esta herramienta?, es alto el costo de
aprender a manejarla?
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Le contestamos con preguntas: Cunto est dispuesto(a) a pagar por ella?, mejor: cunto
est dispuesto(a) a invertir por ella?
Cmo se llama la herramienta? FUNCIN GENERADORA O GENERATRIZ.
En los siguientes ejercicios est involucrada la funcin generadora y nos percataremos de su
amplia aplicacin en el campo de la probabilidad.
10. Se tira una moneda al aire hasta que salga un guila, con W igual al nmero de tiradas
necesarias para determinar el experimento. Entonces,
PW( k ) = k21 k= 1,2.3.
a) Obtenga el valor esperado de , esto es, wt ( )wtE : Funcin generadora de momentos factoriales o de probabilidad.
b) Obtenga ( )tweE : funcin generadora de momentos. 11. Sea X una variable aleatoria con funcin generadora ( )sP . Encuentre las funciones
generadoras de 1+X y de X2 .
12. Si X es una variable aleatoria con distribucin de probabilidad
!);(
xekP
x
= ,...3,2,1,0=k
Obtenga ( )xsE . 13. Si X y Y son variables aleatorias independientes con distribucin Poisson y
parmetros y respectivamente, entonces para la suma de YX + encuentre
( )YXsE + . REAS DE APLICACIN
Entre algunos temas o reas de aplicacin de la FUNCIN GENERADORA se pueden
mencionar: Procesos de ramificacin, Convergencia de una sucesin de funciones de masa,
Procesos regenerativos, Caminatas aleatorias, Ruina del jugador, Problemas de ocupacin,
Cruce de una carretera, Teora de secuencias (carreras) de xitos, Procesos de difusin,
Cadenas de Markov.
DEFINICIONES DE FUNCIN GENERATRIZ
A continuacin se presentan algunas definiciones de la funcin generadora, tomando como
referencia el orden de aparicin en el tiempo. La primera definicin que se presenta fue dada a
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conocer por Pierre Simon de Laplace (1749-1827) en su Memoria de las series (1782). Sin
embargo, ya la haban utilizado anteriormente Abraham DeMoivre (1667-1754) en la solucin
de un problema de probabilidad relacionado con el lanzamiento de dados, (Doctrine of
Chances,1718). Leonhard Euler (1707- 1783) tambin la utiliz en la determinacin del
nmero de formas en que se puede descomponer un entero positivo como suma de enteros
positivos. Otro renombrado matemtico pionero en el desarrollo de las funciones generatrices
fue James Stirling (1692-1770).
1) FUNCIN GENERATRIZ (P.S.Laplace,1782): Si se imagina una funcin A de una
variable, desarrollada en una serie ascendente respecto a las potencias de dicha variable, el
coeficiente de una cualquiera de estas potencias ser una funcin del ndice o exponente de la
misma. Es a A a lo que yo llamo funcin generatriz de dicho coeficiente o de la funcin del
ndice.
2) FUNCIN GENERATRIZ (W. Feller,1950): Sea una sucesin de nmeros
reales. Si
,...,, 210 aaa
( ) ++++= 332210 sasasaasA
Converge en algn intervalo 00 sss
Por ejemplo, la funcin generadora de la funcin numrica ( ) ,3,,3,3,3 210 r es ++++++ rr zzzz 33333 33220
Observemos que la serie infinita anterior se puede escribir en forma cerrada (explcita) como
z31
1
que es una forma ms compacta de representar a la funcin numrica ( 1, 3, 32, . . . , 3r, . . . ).
4) FUNCIN GENERATRIZ (D. Stirzaker, 1994): Dada una coleccin de nmeros
la funcin ( 0; iai )
ii
ia xaxg
=
=0
)(
Es llamada la funcin generatriz de { }. (Por supuesto, es necesario que converga en
alguna parte si est definida como una funcin de . Si consideramos a como un
elemento de un anillo de polinomios, tal convergencia no es necesaria).
iai
ii xa
=0
ag x ag
5) FUNCIN GENERATRIZ ORDINARIA (V.K.Balakrishnan, 1991): Si ( ),2,1,0=rar es el nmero de formas de seleccionar r objetos en un determinado problema combinatorio (
o, ms generalmente, el nmero de soluciones de un problema combinatorio ), la funcin
generatriz ordinaria para este problema combinatorio es la serie de potencias
++++ 332
210 xaxaaa
Cualquier polinomio en es una serie de potencias en . Por ejemplo, el polinomio
se puede escribir como
x x42 23 xx + +++++++ 65432 0020300 xxxxxx
Considere ahora el problema rcba =++ , donde y c valen al menos 2 y cuando mucho
4. Entonces
ba,
r vara de 6 a 12. Para una r fija seleccionada, sea el nmero de soluciones
en los enteros. Por lo tanto es el coeficiente de en la funcin generadora
ra
rarx ( )xg del
problema, donde ( ) ( )3432 xxxxg ++= , que es igual a . 1211109876 36763 xxxxxxx ++++++
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Ejemplo. El nmero de formas de seleccionar r elementos de un conjunto de n elementos es
, y la funcin generadora para este problema combinatorio es ( rnC , ) ( )xg , donde
( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( nr xnnCxrnCxnCxnCnCxg ,,2,1,0, 2 ++++++= )
que corresponde a la expansin binomial de ( )nx+1 .
En el ejemplo anterior, es la funcin generadora de las formas de seleccionar ( ) ( )nxxg += 1r elementos de un total n cuando el orden no es relevante. Sin embargo, existen muchos
problemas en donde el orden es crucial, para lo cual se requiere una herramienta semejante.
Tomemos como punto de partida a la presente ( )xg . Recordemos que
( ) ( )( ) ( )rnP
rrrnP
rnrnrnC ,
!1
!,
!!!,
==
=
donde es el nmero de permutaciones de objetos tomados de ( rnP , ) n r en r , en donde el orden de los elementos es significativo. As,
( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) nn xnnCxnCxnCxnCxnCx ,3,2,1,0,1 3210 +++++=+
= ( ) ( ) ( ) ( ) ( )!
,!3
3,!2
2,!1
1,!0
0,3210
nxnnPxnPxnPxnPxnP
n
+++++
Si observamos cuidadosamente el coeficiente de !r
xr en la expresin anterior, encontramos
que es precisamente . Con base en esto, se da la siguiente definicin. ( rnP , )6) FUNCIN GENERATRIZ EXPONENCIAL (R.P.Grimaldi,1999): Para una sucesin de
nmeros reales ++++ 3210 aaaa
( )!!4!3!2 0
4
4
3
3
2
210 ixaxaxaxaxaaxf
i
i i
==+++++=
es la funcin generatriz exponencial de la sucesin dada.
Si analizamos el desarrollo en serie de MacLaurin para , tenemos que xe
==++++++= 05432
!!5!4!3!21
i
ix
ixxxxxxe
8
de modo que es la funcin generatriz exponencial de la sucesin 1, 1, 1, 1, 1, 1, .( es
la funcin generatriz ordinaria de
xe xe
,!4
1,!3
1,!2
1,1,1 ).
Ejemplo. De cuntas formas se pueden ordenar cuatro letras de la palabra ANTENA?
AANN 4!/2!2! ATNN 4!/2!
AATN 4!/2! AENN 4!/2!
AAEN 4!/2! TENN 4!/2!
AATE 4!/2! AETN 4!
Cul es la funcin generatriz exponencial asociada a este problema?
TEOREMAS BSICOS
Teorema. (a) Sea el coeficiente de en rarx ( ) ( )nxxxxg ++++= 321 . Entonces
. ( )rnrCar ,1+=
(b) ( ) ( ) ( ) ( ) .12,1,11 2 nmnmmnm xxnCxnCx ++= (c) ( ) ( ) ( ) .111 3212 nnmnm xxxxxxx ++++=++++ Teorema. Si es la funcin generadora para y ( )xg ra ( )xh es la funcin generadora para
entonces: rb
a) es la funcin generadora para ( ) ( )xBhxAg + .rr BbAa + b) ( ) es la funcin generadora para (xgx1 ) 1 rr aa .
c) ( ) ( )xgxx +++ 21 es la funcin generadora para ( ).210 raaaa ++++ d) es la funcin generadora para ( ) ( )xhxg ( ).022110 babababa rrrr ++++
e) es la funcin generadora para , donde ( )xxg ' rra ( )xg ' es la derivada de ( )xg con respecto a . x
Conclusin La presente propuesta de enseanza- aprendizaje de la funcin generadora est considerada
para llevarla a cabo en un curso- taller durante la jornada acadmica de Ciencias Bsicas del
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12 al 16 de noviembre del presente ao. Posteriormente tendremos conclusiones y sugerencias
para un mejor desarrollo del mismo.
Bibliografa
1. Balakrishnan, V. K. Introductory Discrete Mathemathics. New Cork. Dover
Publications. Inc. 1991.
2. Barba, C., Abrantes, P. et. al. La resolucin de problemas en Matemticas. Espaa.
Editorial Laboratorio Educativo. 2002.
3. Domnguez Martnez, J. L. Diseo y anlisis de modelos de probabilidad. Vol.I.
Mxico. Grupo Editorial Iberoamrica. 2000.
4. Feller, W. An Introduction to probability Theory and its Applications. Vol.I. Third
Edition. New York. Wiley. 1968.
5. Garca lvarez, M.A. Introduccin a la Teora de la probabilidad. Primer Curso.
Primera Edicin. Mxico. Fondo de Cultura Econmica. 2005.
6. Gil Prez, D. y De Guzmn Miguel. La Enseanza de las Ciencias y la Matemtica.
Espaa. Editorial Popular. 2001.
7. Grimaldi, R. P. Discrete and Combinatorial Mathematics: An applied Introduction.
Fourth Edition. U.S.A. Addison Wesley. 1999.
8. Kasner, E. y Newman, J. Matemticas e Imaginacin, Quinta impresin. Mxico.
CECSA. 1978.
9. Laplace, P. S. Ensayo Filosfico sobre las Probabilidades. Mxico. Alianza Editorial
Mexicana. 1988.
10. Larson, H. J. Teora de Probabilidades e Inferencia Estadstica. Mxico. Limusa.
1985.
11. Liu, C. L. Elementos de Matemticas Discretas. Segunda Edicin. Mxico. McGraw-
Hill. 1995.
12. Polya, G. Cmo plantear y resolver problemas. Decimosptima reimpresin de la
segunde edicin en ingls. Mxico. Trillas. 1992.
13. Rosen, K. H. Matemtica Discreta y sus Aplicaciones. Quinta Edicin. Espaa.
McGraw Hill. 2003.
14. Stirzaker, D. Elementary Probability. New Cork. Cambridge University Press. 1994.
10
15. Taylor, H. M. and Karlin, S. An Introduction to Stochastic Modeling. First Edition. U.
S. A. Academic Press. 1994.
11