Изменения

Пусть <tex dpi="130150">A=\S_{a_{1n},a_{2}, =\ldots ,a_{z}sum\}</tex> limits_{{---}} множество из различных объектов, <tex dpii="130">S=Seq(A)</tex> {{---}} множество всех последовательностей из элементов <tex dpi="130">A</tex>, <tex dpi="130">W=\{w_{1},w_^{2n}, \ldots ,w_{li}\}</tex> {S_{n---i}} количество объектов веса от <tex dpi="130">1</tex> до <tex dpi="130">l</tex>. Мы считаем, что нет объектов веса Причем <tex dpi="130"">0</tex>, так как в противном случае существует бесконечное количество последовательностей любого веса. Тогда, '''количество последовательностей''' веса <tex dpi="130150">n</tex> можно вычислить как <tex dpi="150">S_{n0}=\sum_{i=1}^{n} w_{i} S_{n-i}</tex>. Причем |proof=<tex dpi="150130"">S_{0} = 1</tex>, так как есть единственный способ составить пустую последовательность.|proof=Докажем по индукции.

Пусть <tex dpi="130">A=\{0, 1\}</tex>, <tex dpi="130">W=\{2, 0 \ldots 0\}</tex> <tex dpi="130">S=Seq(A)</tex> {{---}} множество всех [[Комбинаторные объекты#Битовые вектора|битовых векторов]], <tex dpi="130">S_{0}=1</tex>.

Тогда, <tex dpi="150">S_{n}=\sum_sum\limits\limits_{i=1}^{n} w_{i} S_{n-i}=2S_{n-1}=2^{n}</tex>.

Пусть <tex dpi="130">A=\{1, 2\}</tex>, <tex dpi="130">W=\{1, 1, 0 \ldots 0\}</tex>, <tex dpi="130">S=Seq(A)</tex> {{---}} множество всех последовательностей из маленьких и больших элементов, <tex dpi="130">S_{0}=1</tex>, <tex dpi="130">S_{1}=1</tex>.

Тогда, <tex dpi="150">S_{n}=\sum_sum\limits_{i=1}^{n} w_{i} S_{n-1i}=S_{n-1}+S_{n-2}=F_{n}</tex>, где <tex dpi="150">F_{n}</tex> {{---}} <tex>n</tex>-ое число Фибоначчи <ref>[[wikipedia:Fibonacci number|Wikipedia {{---}} Числа Фибоначчи]]</ref>.

Пусть <tex dpi="130">T_{n}</tex> {{---}} количество таких деревьев с <tex dpi="130">n</tex> вершинами, <tex dpi="130">T_{0} = 1</tex>. <tex dpi="130">S=Seq(A)</tex> {{---}} множество всех последовательностей из данных деревьев. <tex dpi="130">S_{n}</tex> {{---}} количество последовательностей с суммарным количество вершин <tex dpi="130">n</tex>. Чтобы получить дерево из <tex dpi="130">n</tex> вершин, достаточно взять <tex dpi="130">1</tex> вершину, и подвесить к ней последовательность деревьев с суммарным количеством вершин <tex dpi="130">n-1</tex>. Тогда:

:<tex dpi="150">S_{n}=\sum_sum\limits_{i=1}^{n} T_{i} S_{n-i}=\sum_sum\limits_{i=1}^{n} S_{i-1} S_{n-i}=\sum_sum\limits_{i=0}^{n-1} S_{i} S_{n-i-1}=C_{n}</tex>, где <tex dpi="150">C_{n}</tex> {{---}} <tex dpi="150">n</tex>-ое [[Числа Каталана|число Каталана]].

Пусть <tex dpi="130">A=\{a_{1},a_{2}, \ldots ,a_{z}\}</tex> {{---}} множество из различных объектов, <tex dpi="130">P=PSet(A)</tex> {{---}} множество всех множеств, составленных из элементов <tex dpi="130">A</tex>, <tex dpi="130">W=\{w_{1},w_{2}, \ldots ,w_{l}\}</tex> {{---}} количество объектов веса от <tex dpi="130">1</tex> до <tex dpi="130">l</tex>. Для простоты считаем что нет объектов веса <tex dpi="130"">0</tex>. Тогда '''количество множеств''' суммарного веса <tex dpi="130">n</tex> можно вычислить как <tex dpi="150">P_{n}=p_{n, n}</tex>, где <tex dpi="150">p_{n, k}=\sum_sum\limits_{i=0}^{\lfloor \frac{n}{k} \rfloor} \binom{w_{k}}{i} p_{n-ik, k-1}</tex> {{---}} количество таких множеств, которые содержат объекты, вес которых не больше чем <tex dpi="150">k</tex>. Причем <tex dpi="150">p_{0, i} = 1</tex>, а <tex dpi="150">p_{i, 0} = 0</tex>, <tex dpi="150"">i \ne 0</tex>.|proof=<tex dpi="130">p_{0, i} = 1</tex>, так как не набирать никакой вес есть один способ, а <tex dpi="150130">p_{i, 0} = 0</tex>, <tex dpi="150130"">i \ne 0</tex>, так как нельзя набрать положительный вес из ничего.|proof=Изначально у нас есть только пустое множество веса <tex dpi="130">0</tex>. Рассмотрим очередной этап вычисления <tex dpi="130">p_{n,k}</tex>. Для данных <tex dpi="130">n</tex> и <tex dpi="130">k</tex> у нас уже имеется множество, которое необходимо дополнить. Мы можем сделать это добавляя от <tex dpi="130">0</tex> до <tex dpi="130">\lfloor \frac{n}{k} \rfloor</tex> элементов веса <tex dpi="130">k</tex> (при условии, что столько различных элементов имеется) в данное множество. Выбрать нужное количество элементов можно с помощью сочетаний. Следовательно, у нас образуется новые множества, которые будет необходимо дополнить элементами веса меньше <tex dpi="130">k</tex> (чтобы избежать повторений) суммарного веса <tex dpi="130">n-ik</tex>, где <tex dpi="130">i</tex> {{---}} количество элементов веса <tex dpi="130">k</tex> которое мы добавили в данное множество. Довольно легко заметить, что данные операции полностью соответствуют описанной выше формуле.

Пусть <tex dpi="130">A=\{0, 1\}</tex>, <tex>P=PSet(A)</tex> {{---}} множество всех множеств из <tex dpi="130">A</tex>, <tex dpi="130">W=\{2, 0 \ldots 0\}</tex>, <tex dpi="130">w_{0} = 1</tex>. Тогда <tex dpi="150">P_{n}=p_{n, n}</tex>, где <tex tex dpi="150">p_{n, k}=\sum_sum\limits_{i=0}^{\lfloor \frac{n}{k} \rfloor} \binom{w_{k}}{i} p_{n-ik, k-1}</tex>.

:<tex dpi="150">P_{1}=p_{1, 1} = \binom{2}{0}p_{1, 0} + 2p_\binom{2}{1}p_{0, 0} = 2p_{0, 0} = 2</tex>.:<tex dpi="150">P_{2}=p_{2, 2} = \binom{0}{0} p_{2, 1} + \binom{0 \cdot }{1}p_{0, 1} = \binom{2}{0}p_{2, 0} + 2p_\binom{2}{1}p_{1, 0} + \binom{2}{2}p_{0, 0}= p_{0, 0} = 1</tex>.:<tex dpi="150">{P_{3}=p_{3, 3} = \binom{0}{0}p_{3, 2} + \binom{0 \cdot }{1} p_{0, 2} = \binom{0}{0}p_{3, 1} + \binom{0 \cdot }{1} p_{0, 1} = \binom{2}{0}p_{3, 0} + 2p_\binom{2}{1}p_{2, 0} + 0 \cdot binom{2}{2} p_{1, 0} + 0 \cdot binom{2}{3} p_{0, 0}= 0}</tex>.

Пусть <tex dpi="130">A=\mathbb{N}</tex>, <tex dpi="130">P=PSet(A)</tex> {{---}} множество всех [[Нахождение количества разбиений числа на слагаемые|разбиений на слагаемые]], <tex dpi="130">W=\{1 \ldots 1\}</tex>, <tex dpi="130">w_{0} = 1</tex>. Тогда, :<tex dpi="150">P_{n}=p_{n, n}</tex>, где <tex tex dpi="150">p_{n, k}=\sum_sum\limits_{i=0}^{\lfloor \frac{n}{k} \rfloor} p_{n-ik, k-1} = p_{n, k-1} + p_{n - k, k}</tex>, что, как несложно заметить, соответствует формуле, полученной методом [[Нахождение количества разбиений числа на слагаемые#Алгоритм за O(N^2)|динамического программирования]].

Пусть <tex dpi="130150">A=\M_{a_{1n},a_=m_{2}n, \ldots ,a_{z}\n}</tex> {{---}} множество из различных объектов, где <tex dpi="130150">Mm_{n, k}=MSet(A)</tex> \sum\limits_{i=0}^{\lfloor \frac{n}{k} \rfloor} \binom{w_{k}+i-1}{i} m_{n-ik, k-1}} множество всех мультимножеств <ref/tex>[[wikipedia:Multiset|Wikipedia {{---}} Мультимножества]]количество таких мультимножеств, которые содержат объекты, вес которых не больше чем <tex dpi="130">k</reftex> из элементов . Причем <tex dpi="130150">Am_{0, i} = 1</tex>, а <tex dpi="130150">W=\m_{w_{1}i,w_{2}, \ldots ,w_{k}\0}= 0</tex> {{---}} количество объектов веса , <tex dpi="130150"">i \{1 \ldots k\}ne 0</tex>. Тогда '''количество мультимножеств''' из объектов суммарного веса |proof=<tex dpi="130">nm_{0, i} = 1</tex> можно вычислить , так как не набирать никакой вес есть один способ, а <tex dpi="150130">M_{n}=m_{ni, n0}= 0</tex>, где <tex dpi="150130"">m_{n, k}=i \sum_{i=ne 0}^{\lfloor \frac{n}{k} \rfloor} \binom{w_{k}+i-1}{i} m_{n-ik, k-1}</tex> {{---}} количество таких мультимножеств, которые содержат объекты, так как нельзя набрать положительный вес которых не больше чем из ничего. Рассуждения аналогичны рассуждениям <tex dpi="130">kPSet</tex>, однако теперь мы можем брать один и тот же элемент несколько раз. То есть для подсчета вместо обычных сочетаний нужно использовать сочетания с повторениями.

Пусть <tex dpi="130">A=\{0, 1\}</tex>, <tex dpi="130">SM=PSetMSet(A)</tex> {{---}} множество всех множеств мультимножеств из <tex dpi="130">A</tex>, <tex dpi="130">W=\{2, 0 \ldots 0\}</tex>, <tex dpi="130">w_{0} = 1</tex>.:Тогда, <tex dpi="150">M_{n}=m_{n, n}</tex>, где <tex dpi="150">s_m_{n, k}=\sum_sum\limits_{i=0}^{\lfloor \frac{n}{k} \rfloor} s_ \binom{w_{k}+i-1}{i}m_{n-ik, k-1}</tex>

:<tex dpi="150">M_{1}=m_{1, 1} = \binom{1}{0}m_{1, 0} + 2m_\binom{2}{1}m_{0, 0} = 2m_{0, 0} = 2</tex>.:<tex dpi="150">M_{2}=m_{2, 2} = \binom{0}{0}m_{2, 1} + \binom{0 \cdot }{1} m_{0, 1} = \binom{1}{0}m_{2, 0} + 2m_\binom{2}{1}m_{1, 0} + 3m_\binom{3}{2}m_{0, 0}= 3m_{0, 0} = 3</tex>.:<tex dpi="150">{M_{3}=m_{3, 3} = \binom{0}{0}m_{3, 2} + \binom{0 \cdot }{1} m_{0, 2} = \binom{0}{0}m_{3, 1} + \binom{0 \cdot }{1} m_{0, 1} = \binom{1}{0}m_{3, 0} + 2m_\binom{2}{1}m_{2, 0} + 3m_\binom{3}{2}m_{1, 0} + 4m_\binom{4}{3}m_{0, 0}= 4m_{0, 0} = 4}</tex>.

:<tex dpi="150">{M_{n}=m_{n, n} = \binom{0}{0}m_{n, n-1} + \binom{0 \cdot }{1} m_{0, n-1} = \binom{0}{0}m_{n, n-2} + \binom{0 \cdot }{1} m_{0, n-2} = \ldots = \binom{1}{0}m_{n, 0} + 2m_\binom{2}{1}m_{n - 1, 0} + \ldots + nm_\binom{n}{n-1}m_{1, 0} + (\binom{n+1) }{n} m_{0,0} = (n + 1) m_{0,0} = n+1}</tex>.

Пусть <tex dpi="130">T_{n}</tex> {{---}} количество таких деревьев с <tex dpi="130">n</tex> вершинами, <tex dpi="130">T_{0} = 1</tex>. <tex dpi="130">F=MSet(T)</tex> {{---}} множество всех лесов из данных деревьев, так как лес можно интерпретировать как мультимножество из деревьев. <tex dpi="130">F_{n}=f_{n,n}</tex> {{---}} количество лесов с суммарным количество вершин <tex dpi="130">n</tex>. <tex dpi="130">f_{n, k}</tex> {{---}} количество таких лесов из <tex dpi="130">n</tex> вершин, что деревья в них содержат не более чем <tex dpi="130">k</tex> вершин. Чтобы получить дерево из <tex dpi="130">n</tex> вершин, достаточно взять <tex dpi="130">1</tex> вершину и подвесить к ней лес деревьев с суммарным количеством вершин <tex dpi="130">n-1</tex>. Тогда:

:<tex dpi="150">f{n,k}=\sum_sum\limits_{i=0}^{\lfloor \frac{n}{k} \rfloor} \binom{T_{k}+i-1}{i} s_{n-ik, k-1}</tex>.

Количество таких деревьев с <tex dpi="130">n</tex> вершинами образуют последовательность <tex dpi="130"> 1, 1, 2, 4, 9, 20, 48, 115, 286, 719, 1842, 4766, 12486, 32973, 87811, 235381, 634847 \ldots</tex> <ref>[http://oeis.org/A000081| Number of unlabeled rooted trees with n node]</ref>

Пусть <tex dpi="130150">AD_{n}=\{a_{1},a_{2}, sum\ldots ,a_limits_{z}\}</tex>, <tex dpii="130">B=\{b_{10},b_^{2n}, \ldots ,b_w_{mi}\}</tex> {u_{n---}i} множества из различных объектов, <tex dpi="130">D=Pair(A, B)</tex> {{---}} множество всех пар объектов, составленных из элементов <tex dpi.|proof="130">A</tex> и Чтобы составить пару веса <tex dpi="130">Bn</tex>. <tex dpi="130">W=\{w_{1},w_{2}, \ldots ,w_{k}\}</tex> {{---}} количество объектов нужно взять один элемент веса <tex dpi="130">0 \{1 leqslant i \ldots k\}leqslant n</tex>, составленных из элементов <tex dpi="130">A</tex>, а и элемент веса <tex dpi="130">U=\{u_{1},u_{2}, \ldots ,u_{k}\}</tex> {{n---}} соответственно для <tex dpi="130">Bi</tex>. Тогда '''количество пар''' из объектов суммарного веса <tex dpi="130">n</tex> можно вычислить как <tex dpi="150">D_{n}=\sum_{i=0}^{n}w_{i}u_{n-i}B</tex>, что полностью соответствует данной формуле.

Пусть <tex dpi="130">T_{n}</tex> {{---}} количество таких деревьев с <tex dpi="130">n</tex> вершинами, <tex dpi="130">T_{0} = 1</tex>. <tex dpi="130">D=Pair(T, T)</tex> {{---}} множество всех пар из данных деревьев. Чтобы получить двоичное дерево из <tex dpi="130">n</tex> вершин, достаточно взять <tex dpi="130">1</tex> вершину и подвесить к ней левого и правого сына с суммарным количеством вершин <tex dpi="130">n-1</tex>. Тогда::<tex dpi="150">T_{n}=D_{n-1}=\sum_sum\limits_{i=0}^{n-1}T_{i}T_{n-i-1}=C_{n}</tex>, где <tex dpi="150">C_{n}</tex> {{---}} <tex dpi="150">n</tex>-ое [[Числа Каталана|число Каталана]].

Пусть <tex dpi="130150">AC_{n}=\sum\limits_{a_{s=1},a_^{2n}c_{n, \ldots ,a_{z}\s}</tex> {{---}} множество из различных объектов, где <tex dpi="130150">Cc_{n,s}=Cycle(A)</tex> \sum\limits_{{---i=0}} множество всех циклов <ref>[[wikipedia:Periodic sequence|Wikipedia {^{s---1}} Циклы]]</ref> из элементов <tex dpi="130">A</tex>, <tex dpi="130">W=\dfrac{w_|St(\vec{1i},w_{2)|}, \ldots ,w_{m}\s}</tex> , {{---}} количество объектов веса <tex dpi="130">\{1 \ldots m\}</tex>.  Тогда '''количество циклов''' веса <tex dpi="150">n</tex> можно вычислить как длины <tex dpi="150">C_{n}=\sum_{s=1}^{n}c_{n, s}</tex>, где а <tex dpi="150">c_|St(\vec{n,si})|</tex> {{---}} количество циклов веса стабилизаторов для циклического сдвига на <tex dpi="150">n</tex> длины <tex dpi="150">si</tex>.|proof=По [[Лемма Бёрнсайда и Теорема Пойа#Лемма Бёрнсайда|лемме Бёрнсайда]] Очевидно, что длина цикла веса <tex dpi="150130">c_{n,s} =\sum_{i=0}^{s-1}\dfrac{|St(\vec{i})|}{s}</tex>, где может быть от <tex dpi="150130">|St(\vec{i})|1</tex> {{---}} количество стабилизаторов для циклического сдвига на до <tex dpi="150130">in</tex> . Посмотрим сколько существует циклов каждой длины. Это можно сделать по [[Лемма Бёрнсайда и Теорема Пойа#Лемма Бёрнсайда|лемме Бёрнсайда]].

{{Лемма|statement= Найдем <tex dpi="130">|St(\vec{i})|=z_{n,s,i}</tex> в общем случае. |proof=Пусть <tex dpi = "130">g=\mathrm{gcd}(s,i)</tex> {{---}} [[Наибольший общий делитель|наибольший общий делитель<tex dpi = "130">(s, i)</tex>]]. Заметим, что в <tex dpi = "130">i</tex>-ой перестановке на <tex dpi = "130">j</tex>-ой позиции стоит элемент <tex dpi = "130">(i + j)\bmod s</tex>. Также, заметим, что элемент <tex dpi = "130">a</tex> переходит в элемент <tex dpi = "130">a + in</tex>, где <tex dpi = "130">i = 1, 2, \ldots k</tex>. Из этого следует, что длина цикла для <tex dpi = "130">i</tex>-ой перестановки равна <tex dpi = "130"> \dfrac{\mathrm{lcm}(s, i)}{i} = \dfrac{s}{g}</tex>, где <tex dpi = "130">\mathrm{lcm}(s, i)</tex> {{---}} [[Наименьшее общее кратное|наименьшее общее кратное<tex dpi = "130">(s, i)</tex>]].

<tex dpi="150">b_{n,k}=\sum_sum\limits_{i=1}^{n}w_{i}b_{n-i, k-1}</tex>, причем <tex dpi="150">b_{n,1}=w_{n}</tex>.}}

<tex dpi="130">C_{n}=\sum_sum\limits_{s=1}^{n}c_{n,s}=c_{n,n}</tex> так как невозможно набрать вес <tex dpi="130">n</tex> менее, чем <tex dpi="130">n</tex> бусинами при весе бусин <tex dpi="130">1</tex>.

<tex dpi="130">c_{n,n}=\sum_sum\limits_{i=0}^{n-1}\dfrac{|St(\vec{i})|}{n}=\dfrac{1}{n}\sum_sum\limits_{i=0}^{s-1}|St(\vec{i})|=\dfrac{1}{n}\sum_sum\limits_{i=0}^{s-1}b_{\mathrm{gcd}(n,i),\mathrm{gcd}(n,i)}</tex>. Поскольку все бусины имеют одинаковый вес <tex dpi="130">1</tex>, то <tex dpi="130">b_{n,k} \neq 0</tex>

В итоге, <tex dpi="130">C_{n}=\dfrac{1}{n}\sum_sum\limits_{i=0}^{s-1}k^{\mathrm{gcd}(n,i)}</tex>.

==Производящие функцииМетод производящих функций==Для анализа свойств таких больших групп Такие большие группы часто применяют метод анализируют с помощью [[Производящая функция|производящих функций]]. Один из популярных методов {{---}} метод символов <ref>[[wikipedia:Symbolic method (combinatorics) | Wikipedia {{---}} Symbolic method]]</ref>. Он использует внутреннюю структуру объектов для получения производящих функций. В случае непомеченных объектов, как и в анализе в нашей статье, считается, что нет объектов нулевого веса. Иногда для удобства их добавляют, чтобы показать наличие одного пустого множества.Рассмотренные При непомеченных объектах рассмотренные классы имеют следующие производящие функции:

!<tex dpi="130">PsetPSet(A)</tex>||<tex dpi="130">\prod\limits_{n \geqslant 1}(1+z^{n})^{A_{n}}=\exp(-\sum\limits_{k \geqslant 1}\dfrac{(-1)^{k}A(z^{k})}{k})</tex>

!<tex dpi="130">MsetMSet(A)</tex>||<tex dpi="130">\prod\limits_{n \geqslant 1}\dfrac{1}{(1-z^{n})^{A_{n}}}=\exp(\sum\limits_{k \geqslant 1}\dfrac{A(z^{k})}{k})</tex>

!<tex dpi="130">Cycle(A)</tex>||<tex dpi="130">\sum\limits_{n \geqslant 1}\dfrac{\phi(n)}{n}\ln\dfrac{1}{1-A(z^n)}</tex>, где <tex dpi="130">\phi(n)</tex> {{---}} [[Функция_Эйлера | функция Эйлера]].|} Однако порой некоторые комбинаторные классы удобнее обозначать как помеченные. Например, {{---}} помеченные графы. С помеченными объектами используется экспоненциальная производящая функция <ref>[[wikipedia:exponential generating function | Wikipedia {{---}} Exponential generating function]]</ref>. В данном случае для некоторых рассмотренных классов используются следующие производящие функции: {| class="wikitable" |-align="center" !<tex dpi="130">Seq(A)</tex>||<tex dpi="130">\dfrac{1}{1-A(z)}</tex>|-align="center" !<tex dpi="130">Pset(A)</tex>||<tex dpi="130">\exp(A(z))</tex>|-align="center" !<tex dpi="130">Pair(A,B)</tex>||<tex dpi="130">A(z)B(z)</tex>|-align="center" !<tex dpi="130">Cycle(A)</tex>||<tex dpi="130">\ln\dfrac{1}{1-A(z)}</tex>.|} ===Ограниченные конструкции===Иногда в анализе необходимо ввести ограничение на количество компонентов. Такой случай обозначается нижним коэффициентом (например, <tex dpi="130">Seq_{k}(A)</tex> {{---}} <tex dpi="130">k</tex> компонентов).  Непосредственной формулой для производящих функций является диагональ <tex dpi="130">\Delta</tex> декартова произведения <ref>[[wikipedia:Cartesian product | Wikipedia {{---}} Декартово произведение]]</ref> <tex dpi="130">A \times A</tex>, определяемая как <tex dpi="130">B \equiv \Delta(A \times A) : \{(a, a) \mid a \in A\}</tex>. Тогда имеет место соотношение <tex dpi="130">B(z)=A(z^{2})</tex>.  Диагональная конструкция позволяет получить доступ к классу всех неупорядоченных пар из различных элементов из <tex dpi="130">A</tex>, то есть к <tex dpi="130">P = PSet_{2}(A)</tex>. Прямое выражение выполняется следующим способом: неупорядоченная пара <tex dpi="130">\langle \alpha, \beta \rangle </tex> связана с двумя упорядоченными парами <tex dpi="130">(\langle \alpha, \beta \rangle </tex> и <tex dpi="130">\langle \beta, \alpha \rangle )</tex>, кроме тех случаев, когда <tex dpi="130">\alpha = \beta</tex>, то есть когда пара лежит на диагонали декартова произведения. Другими словами, <tex dpi="130">PSet_{2}(A) + PSet_{2}(A) + \Delta(A \times A) \cong A \times A</tex>. Это, в свою очередь, означает что <tex dpi="130">2P(z) + A(z^{2}) = A(z)^{2}</tex>. Таким образом можно выразить <tex dpi="130">PSet_{2}(A)</tex>. Аналогично для <tex dpi="130">Seq_{2}(A)</tex>, <tex dpi="130">MSet_{2}(A)</tex> и <tex dpi="130">Cycle_{2}(A)</tex>: {| class="wikitable" |-align="center" !<tex dpi="130">Seq_{2}(A)</tex>||<tex dpi="130>A(z)^{2}</tex>|-align="center" !<tex dpi="130">PSet_{2}(A)</tex>||<tex dpi="130">\dfrac{A(z)^{2}}{2}-\dfrac{A(z^{2})}{2}</tex>|-align="center" !<tex dpi="130">MSet_{2}(A)</tex>||<tex dpi="130">\dfrac{A(z)^{2}}{2}+\dfrac{A(z^{2})}{2}</tex>|-align="center" !<tex dpi="130">Cycle_{2}(A)</tex>||<tex dpi="130">\dfrac{A(z)^{2}}{2}+\dfrac{A(z^{2})}{2}</tex>|} Аналогичные рассуждения можно провести и для больших <tex dpi="130">k</tex>, однако расчеты быстро становятся сложными. Классический способ исправления таких вопросов {{---}} [[Лемма Бёрнсайда и Теорема Пойа#Теорема Пойа | теорема Пойа]].  Однако в методе символов предлагается более глобальный подход, основанный на многомерных производящих функциях и использующий ряд Бюрмана-Лагранжа <ref>[[wikipedia:Lagrange inversion theorem | Wikipedia {{---}} Lagrange inversion theorem]]</ref>. В общем случае, используя метод символов, производящие функции ограниченных конструкций можно подсчитать следующим способом: {| class="wikitable" |-align="center" !<tex dpi="130">Seq_{k}(A)</tex>||<tex dpi="130">A(z)^{k}</tex>|-align="center" !<tex dpi="130">PSet_{k}(A)</tex>||<tex dpi="130">[u^{k}]\exp(-\sum\limits_{i=1}^{k}\dfrac{(-1)^{i}u^{i}A(z^{i})}{i})</tex>|-align="center" !<tex dpi="130">MSet_{k}(A)</tex>||<tex dpi="130">[u^{k}]\exp(\sum\limits_{i=1}^{k}\dfrac{u^{i}A(z^{i})}{i})</tex>|-align="center" !<tex dpi="130">Cycle_{k}(A)</tex>||<tex dpi="130">[u^{k}]\sum\limits_{i \geqslant 1}\dfrac{\phi(i)}{i}\ln\dfrac{1}{1 - u^{i}A(z^i)}</tex>, где <tex dpi="130">\phi(n)</tex> {{---}} [[Функция_Эйлера | функция Эйлера]].

== См.также ==