svv, вы, наверное, не совсем верно меня поняли. С доказательством я уж как-нибудь справлюсь (худо-бедно). Важнее то, откуда
взялась эта формула. Я не знаю, кто в здравом уме будет учить такое наизусть - на тот случай, если на экзамене попадется ряд, который надо будет свернуть. Это же не таблица интегралов, всё-таки.
Кстати, в той книге Арнольда (которая, как выяснилось, на самом деле не Арнольда, а Грэхема и Кнута) в седьмой главе есть методы решения рекуррентных уравнений с помощью производящих функций. И там встретился ряд с биномиальным коэффициентом, записанный в довольно общем виде (с параметрами), и соответствующая ему производящая функция:
![$\[\frac{a}{{{{(1 - \rho z)}^{m + 1}}}} = \sum\limits_{n \ge 0} {\left( {\begin{array}{*{20}{c}}
{m + n}\\
n
\end{array}} \right)a{\rho ^n}{z^n}} \]$ $\[\frac{a}{{{{(1 - \rho z)}^{m + 1}}}} = \sum\limits_{n \ge 0} {\left( {\begin{array}{*{20}{c}}
{m + n}\\
n
\end{array}} \right)a{\rho ^n}{z^n}} \]$](https://dxdy-02.korotkov.co.uk/f/9/e/e/9ee5cb0962389829bb978834a8360d1a82.png)
Написано, что "
имеется один вид рациональных функций с особенно хорошими коэффициентами, а именно..." (и приводится эта производящая функция). Видимо, предполагается, что надо подобрать параметры этого общего ряда таким образом, чтобы получился ряд, который требуется свернуть. И сразу получить для него готовую производящую функцию. Вот это уже действительно похоже на метод (типа метода неопределенных коэффициентов - в таком же духе).
Самое забавное, что формулу

с помощью этого ряда всё равно не получить! Не прямой подстановкой параметров, во всяком случае. Видимо, опять придется делать "выполовинивание", и т.д. И опять-таки, не знаю, кто станет запоминать всё это наизусть.

На всякий случай напишу свой собственный метод, чтобы все оценили его простоту. Пусть имеется ряд

, где

, который требуется свернуть в замкнутую форму. Чему он равен, я, предполагается, заранее не знаю. Обозначу

. Здесь

- это n-я частичная сумма ряда. И действительно, в данном случае она состоит ровно из

слагаемых (хоть это и не принципиально).
Очевидно, что

. Это называется линейное неоднородное разностное уравнение первого порядка. Про такие уравнения известно, что в "однородном" случае они решаются легко и просто. Потому что существует метод их решения (и даже не один метод). Про неоднородные же уравнения можно сказать, что общее решение неоднородного уравнения получается как сумма общего решения однородного уравнения и какого-либо частного решения неоднородного уравнения. Однако же
общих способов определения
частного решения не существует! Не существует или не открыто - точно не знаю, но не буду сейчас на этом останавливаться (это довольно философский вопрос).
Тем не менее, для некоторых специальных видов функции в правой части уравнения существуют стандартные приемы решения этого уравнения. А это означает, что надо просто попробовать их все. Если хоть один сработает, значит, решение есть. А если ни один не сработает, значит, решения нет.
Конечно, каждый прием относится к своему виду

. Поэтому сначала стоило бы попытаться определить, какой в нашем случае вид у

. В том смысле, к какому типу функций она относится, и какой прием к ней нужно применять.
На самом деле, это не совсем так. Существуют, например, т.н. телескопические ряды, у которых функция

легко "раскладывается" на две половины

. Например, если

, то

можно представить в виде

. Конечно, никакого метода перехода к этой формуле нет, о ней нужно просто догадаться (благо, в данном случае это сделать довольно просто). Как нет и метода доказать, что какой-то конкретный ряд является телескопическим - это своего рода искусство. В принципе, любой ряд, чья частичная сумма сворачивается в замкнутую формулу, можно считать телескопическим. Я веду к тому, что функция

может и не быть какого-то конкретного вида, а ряд все равно будет телескопическим. Короче, я собираюсь свернуть этот ряд, не зная заранее, для каких функций

он вообще может быть свернут.
В данном случае я предлагаю попробовать выразить

через

. А вдруг эта зависимость окажется линейной! Ведь в этом случае ряд можно будет просто свести к сумме геометрической прогрессии. Короче, стоит попытаться выяснить

, поскольку это самое первое и простое, что вообще можно сделать в данном случае.
Выше я попытался обосновать, почему стоит попробовать получить

. А теперь непосредственно этим и займусь:
![$\[\begin{array}{l}
f(n + 1) = \frac{1}{{{2^{2(n + 1)}}}}\left( {\begin{array}{*{20}{c}}
{2(n + 1)}\\
{n + 1}
\end{array}} \right) = \frac{1}{4}\frac{1}{{{2^{2n}}}}\frac{{(2(n + 1))!}}{{(n + 1)!(n + 1)!}} = \frac{1}{4}\frac{1}{{{2^{2n}}}}\frac{{(2n)!(2n + 1)(2n + 2)}}{{n!n!{{(n + 1)}^2}}} = \\
= \frac{1}{2}\frac{1}{{{2^{2n}}}}\frac{{(2n)!(2n + 1)}}{{n!n!(n + 1)}} = \frac{1}{2}\frac{{(2n + 1)}}{{(n + 1)}}f(n) = \left( {1 - \frac{1}{{2(n + 1)}}} \right)f(n)
\end{array}\]$ $\[\begin{array}{l}
f(n + 1) = \frac{1}{{{2^{2(n + 1)}}}}\left( {\begin{array}{*{20}{c}}
{2(n + 1)}\\
{n + 1}
\end{array}} \right) = \frac{1}{4}\frac{1}{{{2^{2n}}}}\frac{{(2(n + 1))!}}{{(n + 1)!(n + 1)!}} = \frac{1}{4}\frac{1}{{{2^{2n}}}}\frac{{(2n)!(2n + 1)(2n + 2)}}{{n!n!{{(n + 1)}^2}}} = \\
= \frac{1}{2}\frac{1}{{{2^{2n}}}}\frac{{(2n)!(2n + 1)}}{{n!n!(n + 1)}} = \frac{1}{2}\frac{{(2n + 1)}}{{(n + 1)}}f(n) = \left( {1 - \frac{1}{{2(n + 1)}}} \right)f(n)
\end{array}\]$](https://dxdy-04.korotkov.co.uk/f/7/c/5/7c530156eb052225030a483d9c70167382.png)
Легко видеть, что полученное тождество можно переписать в виде:
![$\[\begin{array}{l}
f(n + 1) - f(n)= \left( { - \frac{1}{{2(n + 1)}}} \right)f(n)
\end{array}\]$ $\[\begin{array}{l}
f(n + 1) - f(n)= \left( { - \frac{1}{{2(n + 1)}}} \right)f(n)
\end{array}\]$](https://dxdy-01.korotkov.co.uk/f/4/0/4/4049f48c69a69ff623ccb3bba8cf5d3682.png)
Умножаем обе части на

:

Делаем заключительное приведение подобных членов:

Значит,

.
ГОТОВО!!! :) 
PS
Для больших

вышло

, интересно та общая формула в пределе к этому стремится

Doctor Boom, конечно же нет! Представьте себе блуждающую частицу, которая всегда прыгает только вверх, и никогда - вниз. В этом случае за

шагов она удалится от стартовой точки ровно на расстояние

. А значит, и
![$M[|X|]$ $M[|X|]$](https://dxdy-01.korotkov.co.uk/f/0/b/2/0b2d53e68ab4adab2f6bf2ec3eb2b7b682.png)
будет равно

. Зато можно доказать, что величина
![$M[|X|]$ $M[|X|]$](https://dxdy-01.korotkov.co.uk/f/0/b/2/0b2d53e68ab4adab2f6bf2ec3eb2b7b682.png)
будет наименьшей именно в случае симметричного блуждания. Т.е. в общем случае
![$M[|X|]$ $M[|X|]$](https://dxdy-01.korotkov.co.uk/f/0/b/2/0b2d53e68ab4adab2f6bf2ec3eb2b7b682.png)
всегда находится где-то между

и

.