Loading docs/math/mobius.md +13 −13 Original line number Diff line number Diff line Loading @@ -7,11 +7,11 @@ ## 积性函数 ## #### 定义 #### ### 定义 ###   若 $\gcd(x,y)=1$ 且 $f(xy)=f(x)f(y)$,则 $f(n)$ 为积性函数。 #### 性质 #### ### 性质 ###   若 $f(x)$ 和 $g(x)$ 均为积性函数,则以下函数也为积性函数: $$ Loading @@ -23,7 +23,7 @@ h(x)&=\sum_{d|x}f(d)g(\frac{x}{d}) \end{align*} $$ #### 例子 #### ### 例子 ### $$ \qquad\begin{array} \text{约数个数函数}&d(n)=\displaystyle\sum_{d|n}1\\ Loading @@ -43,16 +43,16 @@ $$ ## Dirichlet 卷积 ## #### 定义 #### ### 定义 ###   定义两个数论函数 $f,g$ 的 $\text{Dirichlet}$ 卷积为$$(f*g)(n)=\sum_{d|n}f(d)g(\frac{n}{d})$$ #### 性质 #### ### 性质 ###   $\text{Dirichlet}$ 卷积满足交换律和结合律。   其中 $\epsilon$ 为 $\text{Dirichlet}$ 卷积的单位元(任何函数卷 $\epsilon$ 都为其本身) #### 例子 #### ### 例子 ### $$ \begin{align*} \epsilon=\mu*1&\Leftrightarrow\epsilon(n)=\sum_{d|n}\mu(d)\\ Loading @@ -66,11 +66,11 @@ $$ ## 莫比乌斯函数 ## #### 定义 #### ### 定义 ###   $\mu$ 为莫比乌斯函数 #### 性质 #### ### 性质 ###   莫比乌斯函数不但是积性函数,还有如下性质: $$ Loading @@ -82,7 +82,7 @@ $$ \end{cases} $$ #### 证明 #### ### 证明 ### $$ \epsilon(n)= \begin{cases} Loading @@ -96,7 +96,7 @@ $$   那么 $\displaystyle\sum_{d|n}\mu(d)=\sum_{d|n'}\mu(d)=\sum_{i=0}^k C_k^i\cdot(-1)^k$   根据二项式定理,易知该式子的值在 $k=0$ 即 $n=1$ 时值为 $1$ 否则为 $0$,这也同时证明了 $\sum_{d|n}\mu(d)=[n=1]$ #### 线性筛 #### ### 线性筛 ###   由于 $\mu$ 函数为积性函数,因此可以线性筛莫比乌斯函数(线性筛基本可以求所有的积性函数,尽管方法不尽相同)。   **代码**: Loading @@ -117,7 +117,7 @@ void getMu() { } ``` #### 拓展 #### ### 拓展 ###   证明 $$\varphi*1=\text{ID}\text{(ID 函数即 } f(x)=x\text{)}$$ Loading @@ -140,7 +140,7 @@ $$ ## 莫比乌斯反演 ## #### 公式 #### ### 公式 ###   设 $f(n),g(n)$ 为两个数论函数。   如果有 Loading @@ -149,7 +149,7 @@ $$f(n)=\sum_{d|n}g(d)$$   那么有 $$g(n)=\sum_{d|n}\mu(d)f(\frac{n}{d})$$ #### 证明 #### ### 证明 ### - **暴力计算**: Loading Loading
docs/math/mobius.md +13 −13 Original line number Diff line number Diff line Loading @@ -7,11 +7,11 @@ ## 积性函数 ## #### 定义 #### ### 定义 ###   若 $\gcd(x,y)=1$ 且 $f(xy)=f(x)f(y)$,则 $f(n)$ 为积性函数。 #### 性质 #### ### 性质 ###   若 $f(x)$ 和 $g(x)$ 均为积性函数,则以下函数也为积性函数: $$ Loading @@ -23,7 +23,7 @@ h(x)&=\sum_{d|x}f(d)g(\frac{x}{d}) \end{align*} $$ #### 例子 #### ### 例子 ### $$ \qquad\begin{array} \text{约数个数函数}&d(n)=\displaystyle\sum_{d|n}1\\ Loading @@ -43,16 +43,16 @@ $$ ## Dirichlet 卷积 ## #### 定义 #### ### 定义 ###   定义两个数论函数 $f,g$ 的 $\text{Dirichlet}$ 卷积为$$(f*g)(n)=\sum_{d|n}f(d)g(\frac{n}{d})$$ #### 性质 #### ### 性质 ###   $\text{Dirichlet}$ 卷积满足交换律和结合律。   其中 $\epsilon$ 为 $\text{Dirichlet}$ 卷积的单位元(任何函数卷 $\epsilon$ 都为其本身) #### 例子 #### ### 例子 ### $$ \begin{align*} \epsilon=\mu*1&\Leftrightarrow\epsilon(n)=\sum_{d|n}\mu(d)\\ Loading @@ -66,11 +66,11 @@ $$ ## 莫比乌斯函数 ## #### 定义 #### ### 定义 ###   $\mu$ 为莫比乌斯函数 #### 性质 #### ### 性质 ###   莫比乌斯函数不但是积性函数,还有如下性质: $$ Loading @@ -82,7 +82,7 @@ $$ \end{cases} $$ #### 证明 #### ### 证明 ### $$ \epsilon(n)= \begin{cases} Loading @@ -96,7 +96,7 @@ $$   那么 $\displaystyle\sum_{d|n}\mu(d)=\sum_{d|n'}\mu(d)=\sum_{i=0}^k C_k^i\cdot(-1)^k$   根据二项式定理,易知该式子的值在 $k=0$ 即 $n=1$ 时值为 $1$ 否则为 $0$,这也同时证明了 $\sum_{d|n}\mu(d)=[n=1]$ #### 线性筛 #### ### 线性筛 ###   由于 $\mu$ 函数为积性函数,因此可以线性筛莫比乌斯函数(线性筛基本可以求所有的积性函数,尽管方法不尽相同)。   **代码**: Loading @@ -117,7 +117,7 @@ void getMu() { } ``` #### 拓展 #### ### 拓展 ###   证明 $$\varphi*1=\text{ID}\text{(ID 函数即 } f(x)=x\text{)}$$ Loading @@ -140,7 +140,7 @@ $$ ## 莫比乌斯反演 ## #### 公式 #### ### 公式 ###   设 $f(n),g(n)$ 为两个数论函数。   如果有 Loading @@ -149,7 +149,7 @@ $$f(n)=\sum_{d|n}g(d)$$   那么有 $$g(n)=\sum_{d|n}\mu(d)f(\frac{n}{d})$$ #### 证明 #### ### 证明 ### - **暴力计算**: Loading