Deje $T$ denotar la primera hora de regreso a $0$. La generación de la función $E_0(s^T)$ $T$ para el paseo aleatorio de partida en $0$ es tal que $$E_0(s^T)=sE_1(s^T),$$ where $E_1(s^T)$ is the generating function of $T$ for the random walk starting at $1$. By the same first-step argument, $$E_1(s^T)=\frac12s(1+E_2(s^T)),$$ where $E_2(s^T)$ is the generating function of $T$ for the random walk starting at $2$. By the Markov property, $$E_2(s^T)=E_1(s^T)^2.$$ Solving this system in $E_0(s^T)$, $E_1(s^T)$ and $E_2(s^T)$ yields $$E_0(s^T)=1-\sqrt{1-s^2}.$$ Thus, the generating function of the $k$th return to $0$ starting from $0$ is $$E_0(s^T)^k=\left(1-\sqrt{1-s^2}\right)^k.$$
Estas funciones tienen la serie de expansiones en potencias de $s^2$. La probabilidad de que el $k$th regresar a $0$ se produce después de exactamente $2N$ pasos es el coeficiente de $s^{2N}$$E_0(s^T)^k$, es decir,
$$
(-1)^N\sum_{i=1}^k(-1)^i{k\elegir i}{e/2\elegir N}.
$$