

高岡智則
年齢:33歳 性別:男性 職業:Webディレクター(兼ライティング・SNS運用担当) 居住地:東京都杉並区・永福町の1LDKマンション 出身地:神奈川県川崎市 身長:176cm 体系:細身〜普通(最近ちょっとお腹が気になる) 血液型:A型 誕生日:1992年11月20日 最終学歴:明治大学・情報コミュニケーション学部卒 通勤:京王井の頭線で渋谷まで(通勤20分) 家族構成:一人暮らし、実家には両親と2歳下の妹 恋愛事情:独身。彼女は2年いない(本人は「忙しいだけ」と言い張る)
パスカルの三角形・とは?基礎からわかる三角形の秘密
パスカルの三角形とは、数字を三角形の形に並べた図です。最上部には 1 が1つだけあり、次の行には 1 と 1 が並びます。次の行からは、上の行の左右の数字を足して新しい数字を作ります。端の数字は必ず 1 になるため、三角形は左から右へと規則正しく広がります。
この三角形はパスカルの三角形と呼ばれますが、実際にはパスカルという数学者がよく使った図形として知られています。名前の由来は Blaise Pascal という人物にちなんでいますが、世界各地で同様の図形は昔から使われてきました。
作り方はとても簡単です。まず頂上に 1 を置きます。次の行には 1 と 1 を置き、以降は上の行の左右の数字を足して新しい数字を作ります。以上の規則を繰り返すと、段を増やすたびに新しい数字が現れ、三角形が完成します。端の数字は常に 1 になるので、中央の数字の並びが徐々に大きくなっていくのが見て取れます。
性質として重要なのは、各行の数字の列が二項係数として解釈できる点です。第 n 行の k 番目の数字は nCk と呼ばれ、式 nCk = n! / (k! (n-k)!) で表されます。n! は n の階乗のことです。これを使うと、三角形の中の数字が物を数える組み合わせの数だと理解できます。
例と表を見てみましょう。最初の数列は 1、次は 1 1、さらに 1 2 1、1 3 3 1、1 4 6 4 1 となります。実際には以下の表のように整理できます。
| 数字の並び | |
|---|---|
| 0 | 1 |
| 1 | 1 1 |
| 2 | 1 2 1 |
| 3 | 1 3 3 1 |
| 4 | 1 4 6 4 1 |
応用として、パスカルの三角形は確率や二項定理の理解に役立ちます。たとえば (A + B) の n 回の展開の係数は nC0, nC1, …, nCn で並んでおり、実際の組み合わせの数と同じ順序になります。数字を覚えるだけでなく、意味を知ると数学の見方が広がります。
学習のヒントとして、ノートに横に増える行を描き、各行の端が 1 であること、中央の数が前の行の数字の和になっていることを確認しましょう。方眼紙に描くと見やすく、視覚的に理解が深まります。
歴史的な背景としては、パスカル以前にも中国の教科書で三角形を使った数え方がありましたが、パスカルの研究によって西洋の組み合わせ論が大きく発展しました。
この図形を使うと、実際の問題に対して迅速に答えが見つかることが多いです。最初は小さな行から練習し、行を増やすごとにどの数字がどう生まれるかを自分の言葉で説明できるようにすると、学習効果が高まります。
パスカルの三角形の同意語
- パスカルの三角形
- 数学の図形で、二項係数を並べた三角形の配列。各行の要素は C(n, k)(n 番目の行で 0 ≤ k ≤ n)で、二項定理の係数を視覚的に表します。
- パスカル三角形
- 同じ図を指す別表記。読み方は同じで、カジュアルな書き方として使われることがあります。
- 二項係数の三角形
- パスカルの三角形と同じ図を指す別名。各要素は二項係数を表します。
- 二項定理の三角形
- 二項定理の係数を並べた三角形。展開の係数を視覚化する際に用いられる表現です。
- パスカルの三角表
- パスカルの三角形を「表」として表現した名称。実質的には同じ値の三角形。
- パスカルの三角形表
- パスカルの三角形を表形式で示した呼び名。
- パスカルの三角形図
- パスカルの三角形を図として表した呼び方。図表として用いられることが多いです。
- パスカルの三角形図表
- パスカルの三角形を図と表の両方のニュアンスで呼ぶ表現。
パスカルの三角形の対義語・反対語
- 長方形の格子
- パスカルの三角形は三角形状の格子に数を並べるのに対し、長方形の格子は横と縦が直交する矩形状の配置を指します。形状の対比として捉えやすい対義語です。
- 正方形の格子
- 三角形ではなく、縦横が等しい正方形の格子を想定する表現です。2次元格子の構造が異なる点を強調します。
- 三角形以外の多角形配列
- パスカルの三角形が三角形の形状を前提として数を並べるのに対し、四角形など三角形以外の形状で数を並べた配列は対照的なイメージです。
- 円形分布
- 三角形の格子は角と辺の組み合わせによる配置ですが、円形分布は円対称性や曲線的な分布を指します。形状・対称性の対比として挙げられます。
- 等差数列の並び
- 等差数列は等間隔で増減する1次元の並びで、パスカルの三角形の2次元格子・二項係数とは別の性質を持つ対比です。
- 1次元の列
- パスカルの三角形は2次元の格子表ですが、1次元の連続した数列は別の構造として対比的に挙げられます。
- 平方数の列
- 平方数の列は n^2 の形で並ぶ数列で、パスカルの三角形の二項係数表とは異なる特徴を持ちます。
- 無作為なデータ配列
- 規則性のないデータの並びは、パスカルの三角形の規則的な二項関係・対称性と対照的なイメージです。
- 非対称性
- パスカルの三角形は左右対称ですが、非対称な配置はその対称性を欠く性質を指します。
パスカルの三角形の共起語
- 二項係数
- nCk のこと。パスカルの三角形の各値は、行 n の位置 k に対する二項係数を表します。nCk = n! / (k!(n−k)!)
- 二項展開
- 二項定理の展開式で、(x+y)^n の各項の係数がパスカルの三角形の値です。
- 組み合わせ
- n個の中からk個を選ぶ取り方の数。パスカルの三角形はこの組み合わせの数を表現します。
- 階乗
- n! は二項係数を計算する基本的な要素です。nCk の分母に現れます。
- 記法 nCr
- n個の中からk個を選ぶ組み合わせの回数を表す記法。公式は nCr = n!/(k!(n−k)!)。
- 行の和
- 各行の全要素を足すと 2^n になります(n は行番号)。
- 対称性
- 左右対称で、n 行目の k 番目の値は n−k の値と等しくなります。
- 端が1
- 各行の先頭と末尾の値は 1 です。これが境界条件です。
- 再帰的定義
- a(n,k) は a(n-1,k-1) + a(n-1,k) の和で求まります。
- パスカル数
- パスカルの三角形の各要素が表す数で、二項係数の総称として使われます。
- 確率・二項分布
- 二項係数は二項分布の計算に使われ、成功回数の組み合わせを数えます。
- 二項定理
- (x+y)^n の展開における係数が二項係数で決まります。
- 対角線とフィボナッチ
- パスカルの三角形の特定の対角線の和がフィボナッチ数になるなど、対角線に関係する性質があります。
- 応用・学習のコツ
- 組み合わせ計算や確率の基礎として入門教材で頻繁に使われ、図解とともに理解を深めやすいです。
パスカルの三角形の関連用語
- パスカルの三角形
- 上向きの三角形状の数表。各行には二項係数 C(n,k) が並び、上の二つの項の和で新しい項を得る構造。端はすべて 1、左右対称です。
- 二項定理
- n が整数のとき、(x+y)^n の展開係数は二項係数 C(n,k) で決まり、パスカルの三角形の行 n の係数列と一致します。
- 二項係数
- C(n,k) は n 個のものから k 個を選ぶ方法の数。公式は C(n,k) = n! / (k! (n-k)!) で表されます。
- 組合せ数
- n 個のものから k 個を、順序を気にせずに選ぶ方法の数。二項係数を使って表されます。
- 再帰関係
- C(n,k) = C(n-1,k-1) + C(n-1,k)。この性質がパスカルの三角形の作り方の核です。
- 階乗
- 1 から n までの自然数の積で、二項係数の公式で使われます。
- 端の項
- 各行の最左と最右の値はすべて 1 です。
- 対称性
- 同じ行の左半分と右半分が鏡像で対称です。
- 行の合計
- 行 n のすべての数の和は 2^n です((1+1)^n の展開の係数和)。
- フィボナッチ数
- パスカルの三角形の対角線の和を取るとフィボナッチ数列が現れます。
- シェルピンスキーの三角形
- パスカルの三角形の各係数を 2 でモジュロして塗り分けると、シェルピンスキーの三角形の模様が得られます。
- 二項分布
- n 回の独立したベルヌーイ試行で、k 回成功する確率は C(n,k) p^k (1-p)^{n-k} で表されます。
- ルーカスの定理
- 素数 p を法とする nCk のモジュロ p の値を分解して求める定理。パスカル三角形の模様解析に役立ちます。
- 中央二項係数
- C(2n,n)。三角形の中央の位置に現れ、しばしば大きな値になります。
- 生成関数
- 各行の係数列は (1+x)^n の係数として理解でき、生成関数の視点から二項係数を捉えられます。
- 三角形の作り方
- 前の行の各要素の和を取り、新しい行の要素として下へ伸ばしていく再帰的な生成方法です。



















