第 24206 題：實指數函數

原題與已知條件

E(x)=sum_n>=0 x^n/n!的完整coefficient law與exact rational certificate。操作=exp-addition-convolution；資料={"x":[6,7],"y":[-7,8],"degree":5}。請依 exact_ordered_tuple_declared_by_interface 欄序回答。

• G001 — E(x)=sum_n>=0 x^n/n!的完整coefficient law與exact rational certificate。操作=exp-addition-convolution；資料={"x":[6,7],"y":[-7,8],"degree":5}。請依 exact_ordered_tuple_declared_by_interface 欄序回答。

定義與適用範圍

沿用原題明示的論域、假設與來源 MKO 定義。本題已完成第二對話數理與中英語義覆核，並由原始參數逐題獨立重算模型、答案與每個算術步驟；原題仍為 candidate。

• mko-real-exponential-function

逐步推導

source roles = [exp-addition-convolution]

derived = [[x, y, degree, coefficient_terms, convolution_coefficient, sum_argument_coefficient, equal, certificate]]

(6/7)^0

Exp convolution x power0 = 1

(-7/8)^5

Exp convolution y power5 = -16807/32768

Exp convolution numerator0 := mul(1, -16807/32768)

Exp convolution numerator0 = -16807/32768

source roles = [0]

derived = [1]

Exp convolution right0 factorial step1 := mul(1, 1)

Exp convolution right0 factorial step1 = 1

Exp convolution right0 factorial step2 := mul(1, 2)

Exp convolution right0 factorial step2 = 2

Exp convolution right0 factorial step3 := mul(2, 3)

Exp convolution right0 factorial step3 = 6

Exp convolution right0 factorial step4 := mul(6, 4)

Exp convolution right0 factorial step4 = 24

Exp convolution right0 factorial step5 := mul(24, 5)

Exp convolution right0 factorial step5 = 120

Exp convolution denominator0 := mul(1, 120)

Exp convolution denominator0 = 120

Exp convolution coefficient term0 := div(-16807/32768, 120)

Exp convolution coefficient term0 = -16807/3932160

(6/7)^1

Exp convolution x power1 = 6/7

(-7/8)^4

Exp convolution y power4 = 2401/4096

Exp convolution numerator1 := mul(6/7, 2401/4096)

Exp convolution numerator1 = 1029/2048

Exp convolution left1 factorial step1 := mul(1, 1)

Exp convolution left1 factorial step1 = 1

Exp convolution right1 factorial step1 := mul(1, 1)

Exp convolution right1 factorial step1 = 1

Exp convolution right1 factorial step2 := mul(1, 2)

Exp convolution right1 factorial step2 = 2

Exp convolution right1 factorial step3 := mul(2, 3)

Exp convolution right1 factorial step3 = 6

Exp convolution right1 factorial step4 := mul(6, 4)

Exp convolution right1 factorial step4 = 24

Exp convolution denominator1 := mul(1, 24)

Exp convolution denominator1 = 24

Exp convolution coefficient term1 := div(1029/2048, 24)

Exp convolution coefficient term1 = 343/16384

(6/7)^2

Exp convolution x power2 = 36/49

(-7/8)^3

Exp convolution y power3 = -343/512

Exp convolution numerator2 := mul(36/49, -343/512)

Exp convolution numerator2 = -63/128

Exp convolution left2 factorial step1 := mul(1, 1)

Exp convolution left2 factorial step1 = 1

Exp convolution left2 factorial step2 := mul(1, 2)

Exp convolution left2 factorial step2 = 2

Exp convolution right2 factorial step1 := mul(1, 1)

Exp convolution right2 factorial step1 = 1

Exp convolution right2 factorial step2 := mul(1, 2)

Exp convolution right2 factorial step2 = 2

Exp convolution right2 factorial step3 := mul(2, 3)

Exp convolution right2 factorial step3 = 6

Exp convolution denominator2 := mul(2, 6)

Exp convolution denominator2 = 12

Exp convolution coefficient term2 := div(-63/128, 12)

Exp convolution coefficient term2 = -21/512

(6/7)^3

Exp convolution x power3 = 216/343

(-7/8)^2

Exp convolution y power2 = 49/64

Exp convolution numerator3 := mul(216/343, 49/64)

Exp convolution numerator3 = 27/56

Exp convolution left3 factorial step1 := mul(1, 1)

Exp convolution left3 factorial step1 = 1

Exp convolution left3 factorial step2 := mul(1, 2)

Exp convolution left3 factorial step2 = 2

Exp convolution left3 factorial step3 := mul(2, 3)

Exp convolution left3 factorial step3 = 6

Exp convolution right3 factorial step1 := mul(1, 1)

Exp convolution right3 factorial step1 = 1

Exp convolution right3 factorial step2 := mul(1, 2)

Exp convolution right3 factorial step2 = 2

Exp convolution denominator3 := mul(6, 2)

Exp convolution denominator3 = 12

Exp convolution coefficient term3 := div(27/56, 12)

Exp convolution coefficient term3 = 9/224

(6/7)^4

Exp convolution x power4 = 1296/2401

(-7/8)^1

Exp convolution y power1 = -7/8

Exp convolution numerator4 := mul(1296/2401, -7/8)

Exp convolution numerator4 = -162/343

Exp convolution left4 factorial step1 := mul(1, 1)

Exp convolution left4 factorial step1 = 1

Exp convolution left4 factorial step2 := mul(1, 2)

Exp convolution left4 factorial step2 = 2

Exp convolution left4 factorial step3 := mul(2, 3)

Exp convolution left4 factorial step3 = 6

Exp convolution left4 factorial step4 := mul(6, 4)

Exp convolution left4 factorial step4 = 24

Exp convolution right4 factorial step1 := mul(1, 1)

Exp convolution right4 factorial step1 = 1

Exp convolution denominator4 := mul(24, 1)

Exp convolution denominator4 = 24

Exp convolution coefficient term4 := div(-162/343, 24)

Exp convolution coefficient term4 = -27/1372

(6/7)^5

Exp convolution x power5 = 7776/16807

(-7/8)^0

Exp convolution y power0 = 1

Exp convolution numerator5 := mul(7776/16807, 1)

Exp convolution numerator5 = 7776/16807

Exp convolution left5 factorial step1 := mul(1, 1)

Exp convolution left5 factorial step1 = 1

Exp convolution left5 factorial step2 := mul(1, 2)

Exp convolution left5 factorial step2 = 2

Exp convolution left5 factorial step3 := mul(2, 3)

Exp convolution left5 factorial step3 = 6

Exp convolution left5 factorial step4 := mul(6, 4)

Exp convolution left5 factorial step4 = 24

Exp convolution left5 factorial step5 := mul(24, 5)

Exp convolution left5 factorial step5 = 120

source roles = [0]

derived = [1]

Exp convolution denominator5 := mul(120, 1)

Exp convolution denominator5 = 120

Exp convolution coefficient term5 := div(7776/16807, 120)

Exp convolution coefficient term5 = 324/84035

Exp complete declared-degree convolution := sum(-16807/3932160, 343/16384, -21/512, 9/224, -27/1372, 324/84035)

Exp complete declared-degree convolution = -1/66087813120

Exp ORIGINAL arguments sum := sum(6/7, -7/8)

Exp ORIGINAL arguments sum = -1/56

(-1/56)^5

Exp sum argument declared power = -1/550731776

Exp sum argument factorial step1 := mul(1, 1)

Exp sum argument factorial step1 = 1

Exp sum argument factorial step2 := mul(1, 2)

Exp sum argument factorial step2 = 2

Exp sum argument factorial step3 := mul(2, 3)

Exp sum argument factorial step3 = 6

Exp sum argument factorial step4 := mul(6, 4)

Exp sum argument factorial step4 = 24

Exp sum argument factorial step5 := mul(24, 5)

Exp sum argument factorial step5 = 120

Exp sum argument coefficient := div(-1/550731776, 120)

Exp sum argument coefficient = -1/66087813120

source roles = [[6/7, -7/8], a_n=1/n! for EVERY n>=0]

derived = [coefficient ratio=1/(n+1), for EVERY fixed real z,term absolute ratio=|z|/(n+1)->0, absolute convergence and real-valued E(z)]

source roles = [[6/7, -7/8, 5], E(x),E(y) absolutely convergent]

derived = [for EVERY n,sum_k x^k*y^(n-k)/(k!*(n-k)!)=(x+y)^n/n!, E(x)E(y)=E(x+y)]

逐步反向核對

• S074 · premise_and_result_audit — 回到原始資料與本步條件核對，不把單向推論誤稱等價。
• S073 · premise_and_result_audit — 回到原始資料與本步條件核對，不把單向推論誤稱等價。
• S072 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 Exp sum argument coefficient，不以小數近似替代。
• S071 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 Exp sum argument factorial step5，不以小數近似替代。
• S070 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 Exp sum argument factorial step4，不以小數近似替代。
• S069 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 Exp sum argument factorial step3，不以小數近似替代。
• S068 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 Exp sum argument factorial step2，不以小數近似替代。
• S067 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 Exp sum argument factorial step1，不以小數近似替代。
• S066 · premise_and_result_audit — 回到原始資料與本步條件核對，不把單向推論誤稱等價。
• S065 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 Exp ORIGINAL arguments sum，不以小數近似替代。
• S064 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 Exp complete declared-degree convolution，不以小數近似替代。
• S063 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 Exp convolution coefficient term5，不以小數近似替代。
• S062 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 Exp convolution denominator5，不以小數近似替代。
• S061 · premise_and_result_audit — 回到原始資料與本步條件核對，不把單向推論誤稱等價。
• S060 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 Exp convolution left5 factorial step5，不以小數近似替代。
• S059 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 Exp convolution left5 factorial step4，不以小數近似替代。
• S058 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 Exp convolution left5 factorial step3，不以小數近似替代。
• S057 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 Exp convolution left5 factorial step2，不以小數近似替代。
• S056 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 Exp convolution left5 factorial step1，不以小數近似替代。
• S055 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 Exp convolution numerator5，不以小數近似替代。
• S054 · premise_and_result_audit — 回到原始資料與本步條件核對，不把單向推論誤稱等價。
• S053 · premise_and_result_audit — 回到原始資料與本步條件核對，不把單向推論誤稱等價。
• S052 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 Exp convolution coefficient term4，不以小數近似替代。
• S051 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 Exp convolution denominator4，不以小數近似替代。
• S050 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 Exp convolution right4 factorial step1，不以小數近似替代。
• S049 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 Exp convolution left4 factorial step4，不以小數近似替代。
• S048 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 Exp convolution left4 factorial step3，不以小數近似替代。
• S047 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 Exp convolution left4 factorial step2，不以小數近似替代。
• S046 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 Exp convolution left4 factorial step1，不以小數近似替代。
• S045 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 Exp convolution numerator4，不以小數近似替代。
• S044 · premise_and_result_audit — 回到原始資料與本步條件核對，不把單向推論誤稱等價。
• S043 · premise_and_result_audit — 回到原始資料與本步條件核對，不把單向推論誤稱等價。
• S042 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 Exp convolution coefficient term3，不以小數近似替代。
• S041 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 Exp convolution denominator3，不以小數近似替代。
• S040 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 Exp convolution right3 factorial step2，不以小數近似替代。
• S039 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 Exp convolution right3 factorial step1，不以小數近似替代。
• S038 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 Exp convolution left3 factorial step3，不以小數近似替代。
• S037 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 Exp convolution left3 factorial step2，不以小數近似替代。
• S036 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 Exp convolution left3 factorial step1，不以小數近似替代。
• S035 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 Exp convolution numerator3，不以小數近似替代。
• S034 · premise_and_result_audit — 回到原始資料與本步條件核對，不把單向推論誤稱等價。
• S033 · premise_and_result_audit — 回到原始資料與本步條件核對，不把單向推論誤稱等價。
• S032 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 Exp convolution coefficient term2，不以小數近似替代。
• S031 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 Exp convolution denominator2，不以小數近似替代。
• S030 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 Exp convolution right2 factorial step3，不以小數近似替代。
• S029 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 Exp convolution right2 factorial step2，不以小數近似替代。
• S028 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 Exp convolution right2 factorial step1，不以小數近似替代。
• S027 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 Exp convolution left2 factorial step2，不以小數近似替代。
• S026 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 Exp convolution left2 factorial step1，不以小數近似替代。
• S025 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 Exp convolution numerator2，不以小數近似替代。
• S024 · premise_and_result_audit — 回到原始資料與本步條件核對，不把單向推論誤稱等價。
• S023 · premise_and_result_audit — 回到原始資料與本步條件核對，不把單向推論誤稱等價。
• S022 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 Exp convolution coefficient term1，不以小數近似替代。
• S021 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 Exp convolution denominator1，不以小數近似替代。
• S020 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 Exp convolution right1 factorial step4，不以小數近似替代。
• S019 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 Exp convolution right1 factorial step3，不以小數近似替代。
• S018 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 Exp convolution right1 factorial step2，不以小數近似替代。
• S017 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 Exp convolution right1 factorial step1，不以小數近似替代。
• S016 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 Exp convolution left1 factorial step1，不以小數近似替代。
• S015 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 Exp convolution numerator1，不以小數近似替代。
• S014 · premise_and_result_audit — 回到原始資料與本步條件核對，不把單向推論誤稱等價。
• S013 · premise_and_result_audit — 回到原始資料與本步條件核對，不把單向推論誤稱等價。
• S012 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 Exp convolution coefficient term0，不以小數近似替代。
• S011 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 Exp convolution denominator0，不以小數近似替代。
• S010 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 Exp convolution right0 factorial step5，不以小數近似替代。
• S009 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 Exp convolution right0 factorial step4，不以小數近似替代。
• S008 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 Exp convolution right0 factorial step3，不以小數近似替代。
• S007 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 Exp convolution right0 factorial step2，不以小數近似替代。
• S006 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 Exp convolution right0 factorial step1，不以小數近似替代。
• S005 · premise_and_result_audit — 回到原始資料與本步條件核對，不把單向推論誤稱等價。
• S004 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 Exp convolution numerator0，不以小數近似替代。
• S003 · premise_and_result_audit — 回到原始資料與本步條件核對，不把單向推論誤稱等價。
• S002 · premise_and_result_audit — 回到原始資料與本步條件核對，不把單向推論誤稱等價。
• S001 · premise_and_result_audit — 回到原始資料與本步條件核對，不把單向推論誤稱等價。

結論

(6/7, -7/8, 5, [[0, -16807/3932160], [1, 343/16384], [2, -21/512], [3, 9/224], [4, -27/1372], [5, 324/84035]], -1/66087813120, -1/66087813120, 是, binomial_convolution_matches_the_declared_degree;the_general_addition_law_requires_all_degrees_plus_absolute_convergence_for_Cauchy_product_rearrangement)

依上列完整代值及條件核對得到原題答案；原題編號、格式與狀態保持不變。

本題覆核與來源綁定

覆核日期：2026-10-26

原題、答案、步驟表達式、數值 AST 與既有歷史保持原樣；原來的候選狀態屬於來源歷史，不覆寫為形式化證明。