学习总结-莫比乌斯反演

(〇)前置知识

1.数论的基础知识(关于质数,约数)

2.二项式定理

3.数论分块*

4.积性函数*

5.\(Dirichlet\)卷积*

6.莫比乌斯函数*

注:带"*"号的本文会具体阐述

(一)数论分块

引理1:

\[\forall a,b,c\in \mathbb{Z},\lfloor{\dfrac{a}{bc}}\rfloor=\lfloor \dfrac{\lfloor\frac{a}{b}\rfloor}{c}\rfloor \]

这个公式比较容易理解,不详细阐述了。

略证一下:

\(\dfrac{a}{b}=\lfloor\dfrac{a}{b}\rfloor+r(0\leq r<1)\)

\(\lfloor\dfrac{a}{bc}\rfloor=\lfloor\dfrac{a}{b}\cdot\dfrac{1}{c}\rfloor=\lfloor\dfrac{\lfloor\frac{a}{b}\rfloor}{c}+\dfrac{r}{c}\rfloor=\lfloor\dfrac{\lfloor\frac{a}{b}\rfloor}{c}\rfloor\)

引理2:

\[\forall n\in\mathbb{N_+},|\{ \lfloor\dfrac{n}{d}\rfloor|d\in\mathbb{N_+},d\leq n\}|\leq\lfloor 2 \sqrt{n}\rfloor \]

这个引理描述了\(\lfloor \dfrac{n}{d}\rfloor\)的解的集合大小不会超过\(2\sqrt{n}\)

容易证明。

由此,我们可以得到一个算法:数论分块

先来看这样的一个问题:求\(\sum\limits_{i=1}^{n} \lfloor\dfrac{n}{i}\rfloor\)

如果我们枚举每个\(i\),那么显然时间复杂度是\(\Theta(n)\),有没有更快的算法?

根据引理2我们可以知道,对于所有\(\lfloor\dfrac{n}{i}\rfloor\),至多只有\(2\sqrt{n}\)个不同的解。

直观感受一下:

不难发现,\(\lfloor\dfrac{n}{i}\rfloor\)的值是一段一段的(在一个连续的区间内),而这个区间的右端点恰好是\(\lfloor\dfrac{n}{\lfloor\frac{n}{i}\rfloor}\rfloor\)的值。

证明略。代码如下:

for(int l = 1, r; l <= n; l = r+1){
	r = n/(n/l);
	f(l, r);
}

[拓展]二维数论分块

什么是二维数论分块?

举个例子,如果我们要在求\(\lfloor\dfrac{n}{i}\rfloor\)的同时求出\(\lfloor\dfrac{m}{i}\rfloor\),这时就需要用到二维数论分块。

代码实现很简单只需要加上一行:

for(int l=1, r; l <= min(n, m); l = r+1){
	r = min(n/(n/l), m/(m/l));
	f(l, r);
}

(二)积性函数

定义

若函数\(f(n)\)满足\(f(1)=1\)\(\forall x,y\in \mathbb{N_+},\gcd(x,y)=1\)都有\(f(xy)=f(x)f(y)\),则\(f(n)\)积性函数

若函数\(f(n)\)满足\(f(1)=1\)\(\forall x,y\in\mathbb{N_+}\)都有\(f(xy)=f(x)f(y)\),则\(f(x)\)完全积性函数

性质

\(f(x)\)\(g(x)\)均为积性函数,则以下函数也为积性函数。

\[h(x)=f(x^p) \]

\[h(x)=f^p(x) \]

\[h(x)=f(x)g(x) \]

\[h(x)=\sum\limits_{d|x}f(d)g(\dfrac{x}{d}) \]

\(x= \prod p_{i}^{k_i}\)其中\(p_i\)是质数

\(F(x)\)为积性函数,则有\(F(x)=\prod F(p_i^{k_i})\)

\(F(x)\)为完全积性函数,则有\(F(x)=\prod F(p_i)^{k_i}\)

举例

单位函数:\(\varepsilon=[n=1]\)(完全积性函数)

恒等函数:\(\operatorname{id}_k(n)=n^k\)其中\(\operatorname{id}_1(n)\)简记作\(\operatorname{id}(n)\)(完全积性函数)

常数函数:\(\operatorname{1}(n)=1\)(完全积性函数)

除数函数:\(\sigma_k(n)=\sum\limits_{d|n}d^k\)(积性函数)

欧拉函数:\(\varphi(n)=\sum\limits_{i=1}^{n}[\gcd(i,n)=1]\)(积性函数)

(三)\(Dirichlet\)卷积

又称“狄利克雷卷积”。

定义

定义两个数论函数\(f,g\)\(Dirichlet\)卷积为:

\[(f*g)(n)=\sum\limits_{d|n} f(d)g(\dfrac{n}{d}) \]

性质

\(Dirichlet\)卷积满足一下运算规律:

1.交换律:\(f*g=g*f\)

2.结合律:\((f*g)*h=f*(g*h)\)

3.分配律:\(f*(g+h)=f*g+f*h\)

4.\(f*\varepsilon=f\)其中\(\varepsilon\)\(Dirichlet\)卷积的单位元

例子(公式)

\[\varepsilon=\mu*1\iff \varepsilon(n)=\sum \limits_{d|n}\mu(d) \]

\[d=1*1\iff d(n)=\sum\limits_{d|n}1 \]

\[\sigma = \operatorname{id}*1\iff \sigma(n)=\sum\limits_{d|n}d \]

\[\varphi=\mu*\operatorname{id}\iff \varphi (n)=\sum\limits_{d|n}d\cdot\mu(\dfrac{n}{d}) \]

(四)莫比乌斯函数

定义

\(\mu\)为莫比乌斯函数,定义为

\[\mu(n)=\begin{cases}1&n=1\\0&\exists p>1:p^2|n\\(-1)^{\omega(n)}&otherwise\end{cases} \]

其中\(\omega(n)\)表示\(n\)的本质不同质因子个数,它也是一个积性函数。

性质(敲黑板)

除了积性函数的性质以外,莫比乌斯函数还有如下性质

\[\sum\limits_{d|n}\mu(d)=\begin{cases}1&n=1\\0&n\not=1\end{cases} \]

\[\sum\limits_{d|n}\mu(d)=\varepsilon(n),\mu*1=\varepsilon \]

证明:

\(n=\prod\limits_{i=1}^{k}p_i^{c_i},n'=\prod\limits_{i=1}^kp_i\)

那么\(\sum\limits_{d|n}^k\mu(d)=\sum\limits_{d|n'}^k\mu(d)\)

(解释:因为由莫比乌斯函数的定义可知,当\(c_i>1\)时,\(\mu(p^{c_i})=0\))

\(\sum\limits_{d|n'}=\mu(d)=\sum\limits_{i=0}^kC_k^i\cdot(-1)^i\)

(解释:因为\(n'\)的因子全是由质数\(p_i\)组成的,所以在\(n'\)\(k\)个质因子中选出\(i\)个可以组合成\(n'\)的所有因子,然后根据选出的质因子个数判断符号是正是负)

(\(ps\):到了这一步有没有发现很像某个定理)

根据二项式定理:

\[(a+b)^n=\sum\limits_{i=0}^n\dbinom{k}{i}a^{n-i}b^i \]

得:

\(\sum\limits_{i=0}^{k}C^i_k\cdot(-1)^i=\sum\limits_{i=0}^{k}\dbinom{k}{i}\times1^{n-i}\times(-1)^i=(1-1)^k=0^k\)

该式子的值在\(k=0\)时即\(n=1\)时值为\(1\),否则为\(0\)。所以,

\(\sum\limits_{d|1}^n\mu(d)=[n=1]=\varepsilon(n),\mu*1=\varepsilon\)

线性筛

问题来了,知道了性质,如何求莫比乌斯函数?

使用线性筛。线性筛基本可以求所有的积性函数,莫比乌斯函数也在其中。

代码:

	mu[1] = 1;
	for(int i=2; i<=N; i++){
		if(!vis[i]) prime[++cnt] = i, mu[i] = -1;//找出素数,素数的莫比乌斯函数值为-1 
		for(int j=1; j<=cnt and i*prime[j] <= N; j++){
			vis[i*prime[j]] = true;//标记以当前素数为最小质因子的合数 
			if(i%prime[j] == 0){
				mu[i*prime[j]] = 0;//如果该合数由两个相同的质因子,莫比乌斯函数值为0 
				break;
			}
			mu[i*prime[j]] = -mu[i]; 
		}
	}

(五)莫比乌斯反演

\(f(n),g(n)\)为两个数论函数,

如果有\(f(n)=\sum\limits_{d|n}g(d)\),那么有\(g(n)=\sum\limits_{d|n}\mu(d)\cdot f(\dfrac{n}{d})\)

如果有\(f(n)=\sum\limits_{n|d}g(d)\),那么有\(g(n) = \sum\limits_{d|n}\mu(\dfrac{d}{n})\cdot f(d)\)

换一种更加简洁的写法,狄利克雷卷积:

\(f=g*1\iff f*\mu=g\)

另外几个常用公式

\(\varepsilon=\mu*1\iff [x=1]=\sum\limits_{d|n}\mu(d)\)

\(\varphi*1=\operatorname{id}\iff \varphi=\operatorname{id}*\mu\)

好了,公式看了这么多,来做几组练习。

练习(练习中设\(N\leq M\))

1.求\(\sum\limits_{i=1}^N\sum\limits_{j=1}^{M}[\gcd(i,j)=1]\)

解:原式\(=\sum\limits_{i=1}^{N}\sum\limits_{j=1}^{M}\varepsilon(\gcd(i,j))\\=\sum\limits_{i=1}^{N}\sum\limits_{j=1}^{M}\sum\limits_{d|(i,j)}\mu(d)\\=\sum\limits_{d=1}^{N}\mu(d)\cdot\sum\limits_{i=1}^{\lfloor\frac{N}{d}\rfloor}\sum\limits_{j=1}^{\lfloor\frac{M}{d}\rfloor}1\\=\sum\limits_{d=1}^{N}\mu(d)\lfloor\dfrac{N}{d}\rfloor\lfloor\dfrac{M}{d}\rfloor\)

2.求\(\sum\limits_{i=1}^{N}\sum\limits_{j=1}^{M}[\gcd(i,j)=k]\)

解:原式\(=\sum\limits_{i=1}^{\lfloor\frac{N}{k}\rfloor}\sum\limits_{j=1}^{\lfloor\frac{M}{k}\rfloor}[\gcd(i,j)=1]\)

然后用与练习1一样的方式求解即可。

3.求\(\sum\limits_{i=1}^{N}\sum\limits_{j=1}^{M}\operatorname{lcm}(i,j)\)

解:原式\(=\sum\limits_{i=1}^{N}\sum\limits_{j=1}^{M}\dfrac{ij}{\gcd(i,j)}\\=\sum\limits_{d=1}^{N}\sum\limits_{i=1}^{N}\sum\limits_{j=1}^{M}[\gcd(i,j)=d]\dfrac{ij}{d}\\=\sum\limits_{d=1}^{N}d\sum\limits_{i=1}^{\lfloor\frac{N}{d}\rfloor}\sum\limits_{j=1}^{\lfloor\frac{M}{d}\rfloor}ij[\gcd(i,j)=1]\\=\sum\limits_{d=1}^{N}d\sum\limits_{i=1}^{\lfloor\frac{N}{d}\rfloor}\sum\limits_{j=1}^{\lfloor\frac{M}{d}\rfloor}ij\sum\limits_{x|(i,j)}\mu(x)\\=\sum\limits_{d=1}^{N}d\sum\limits_{x=1}^{\lfloor\frac{N}{d}\rfloor}\mu(x)x^2\sum\limits_{i=1}^{\lfloor\frac{N}{dx}\rfloor}\sum\limits_{j=1}^{\lfloor\frac{M}{dx}\rfloor}ij\\=\sum\limits_{d=1}^{N}d\sum\limits_{x=1}^{\lfloor\frac{N}{d}\rfloor}\mu(x)x^2\dfrac{\lfloor\frac{N}{dx}\rfloor(\lfloor\frac{N}{dx}\rfloor+1)\lfloor\frac{M}{dx}\rfloor(\lfloor\frac{M}{dx}\rfloor+1)}{4}\)

真不容易~

留坑待补。

参考资料OIWiki(https://oi-wiki.org/math/mobius/)

posted @ 2020-08-21 21:03  __allenge  阅读(404)  评论(0编辑  收藏  举报