裴蜀等式——凑邮资问题

从一道“数学归纳法”例题说起

 题目:当n≥17时,用面值4元和面值7元的邮票可支付任何n元邮资。即对于任意正整数n≥17,存在非负整数a,b,使得4a+7b=n

证明:(归纳法)

设P(n)表示“可以用面值4元和7元的邮票支付n元邮资”,令Q(n)=P(n)^P(n+1)^P(n+2)^P(n+3),则

P(18)=2*7+4,P(19)=3*4+7,P(20)=5*4,P(21)=3*7,于是Q(18)为真。

假设对于k≥18,有Q(k)=P(k)^P(k+1)^P(k+2)^P(k+3)为真

则Q(k)=P(k+1)^P(k+2)^P(k+3)^P(k+4)也为真,因为P(k)成立,选用面值为4的邮票,P(k+4)也成立。

 

更一般的情况

令a和b是正整数,不失一般性地假设 gcd(a,b)=1 。则存在 n ,使得对所有的正整数 k≥n, k元的邮资都可以用 a 元的邮票和 b 元的邮票凑齐。

也即可以找到非负整数 s 和 t 使得 sa+rt=k ——这就是裴蜀等式

定理1 对于不全为0的整数 x, yd ,方程 sx+ty=d 存在整数解 st 当且仅当 GCD(x, y)|d 。方程 sx+ty=d 称作裴蜀(Bezout)等式贝祖等式

对于裴蜀等式的解,有如下一般性结果:

定理2 假设 x, yd 是不全为0的整数, s_0t_0 是方程 sx+ty=d 的一组整数解,则方程 sx+ty=d 的所有解为: \left\{ \begin{matrix} s={{s}_{0}}+\frac{y}{\text{GCD}\left( x,y \right)}\times k \\ t={{t}_{0}}-\frac{x}{\text{GCD}\left( x,y \right)}\times k \\ \end{matrix} \right. ,其中 k 是整数。

证明:

“构成解”很容易验证。反过来,假设 s_1t_1 是方程 sx+ty=d 的一组整数解,则有 (s_1-s_0)x=-(t_1-t_0)y

于是 \[\left( {{s}_{0}}-{{s}_{1}} \right)\frac{x}{\text{GCD}\left( x,y \right)}=-\left( {{t}_{0}}-{{t}_{1}} \right)\frac{y}{\text{GCD}\left( x,y \right)}\] ,由于 \frac{x}{\text{GCD}\left( x,y \right)}\frac{y}{\text{GCD}\left( x,y \right)} 互素,有 \[k={\left( {{t}_{0}}-{{t}_{1}} \right)}/{\frac{x}{\text{GCD}\left( x,y \right)}}\;\] ,即得

推论:假设整数 xy 互素,则存在整数 s_0>0t_0<0s_1<0t_1>0 使得 s_0x+t_0y=1s_1x+t_1y=1

 

我们反过来思考,假设a,b已知,且存在N,使得任意的n>N都能由a,b线性表示,求N的最小值。

 

面值的下界

定理:ab 是互素的正整数,则当 n>ab-a-b 时,方程 ax+by=n 均有非负整数解,而 ax+by=ab-a-b 没有非负整数解。

证明:

假设 n>ab-a-b ,方程 ax+by=n 的所有整数解为 x=x_0+bty=y_0-at ,其中 t\in\mathbb{Z} 。取 t=t_0 ,使得 0\leq x_0+bt_0\leq b-1 ,则由 a(x_0+bt_0)+b(y_0-at_0)=n>ab-a-b ,有 b(y_0-at_0)>ab-a-b-a(b-1)= -b ,从而 y_0-at_0>-1 ,即 y_0-at_0\geq0 。于是 (x_0+bt_0, y_0-at_0) 就是 ax+by=n 的一个非负整数解。

另一方面,若非负整数 xy 使得 ax+by=ab-a-b ,则 a(x+1)+b(y+1)=ab 。于是 b|a(x+1) ,由 GCD(a, b)=1b|x+1 ,从而 x+1\geq b ;同样可知 y+1\geq a 。因此 ab=a(x+1)+b(y+1)\geq ab+ab=2ab ,导致矛盾,所以 ax+by=ab-a-b 不存在非负整数解。

 

该定理表明,如果 ab 是互素的正整数,则 N=ab-a-b 具有这样的性质: N 元邮资无法用 a 元的邮票和 b 元的邮票凑齐;而对于每个大于 N 的正整数 kk 元的邮资都可以用 a 元的邮票和 b 元的邮票凑齐。

例如:

a=7, b=4 时, N=7\times4-7-4=17。这也对应了最初的“数学归纳法例题”。

 

参考链接:

1、中国大学mooc  刘铎  离散数学

2、https://zhuanlan.zhihu.com/p/32504576

 

posted @ 2018-12-17 20:22  Rogn  阅读(928)  评论(0编辑  收藏  举报