P3768简单的数学题——从莫比乌斯反演到欧拉反演

本文探讨了一个复杂的数学求和问题,即求∑i=1n∑j=1nijgcd(i,j)的值,并给出了详细的解题过程。通过欧拉反演和杜教筛等技巧,最终实现了高效求解。

Description

∑i=1n∑j=1nijgcd⁡(i,,j)\sum_{i=1}^n \sum_{j=1}^n ij \gcd(i,,j)i=1nj=1nijgcd(i,,j)的值。

请将答案对P(5×108≤P≤1.1×109)P(5×10^8≤P≤1.1×10^9)P(5×108P1.1×109)取模。

Solution

∑i=1n∑j=1nijgcd⁡(i,j)\sum_{i=1}^n \sum_{j=1}^n ij \gcd(i,j)i=1nj=1nijgcd(i,j)

=∑k=1nk∑i=1n∑j=1nij[gcd⁡(i,j)=k]=\sum_{k=1}^n k \sum_{i=1}^n \sum_{j=1}^n ij [\gcd(i,j)=k]=k=1nki=1nj=1nij[gcd(i,j)=k]

=∑k=1nk3∑i=1⌊nk⌋∑j=1⌊nk⌋ij[gcd⁡(i,j)=1]=\sum_{k=1}^n k^3 \sum_{i=1}^{\lfloor \frac n k \rfloor} \sum_{j=1}^{\lfloor \frac n k \rfloor} ij [\gcd(i,j)=1]=k=1nk3i=1knj=1knij[gcd(i,j)=1]

第二个∑\sum前面的系数为什么是k3k^3k3呢?因为,后面所有的ijijij都被减小了kkk倍(因此变成了[gcd⁡(i,j)]=1[\gcd(i,j)]=1[gcd(i,j)]=1),以及它原来的系数kkk,所以新系数应该是k×k×k=k3k×k×k=k^3k×k×k=k3

继续推式子:

=∑k=1nk3∑i=1⌊nk⌋∑j=1⌊nk⌋ij[gcd⁡(i,j)=1]=\sum_{k=1}^n k^3 \sum_{i=1}^{\lfloor \frac n k \rfloor} \sum_{j=1}^{\lfloor \frac n k \rfloor} ij [\gcd(i,j)=1]=k=1nk3i=1knj=1knij[gcd(i,j)=1]

=∑k=1nk3∑i=1⌊nk⌋i∑j=1⌊nk⌋j[gcd⁡(i,j)=1]=\sum_{k=1}^n k^3 \sum_{i=1}^{\lfloor \frac n k \rfloor} i \sum_{j=1}^{\lfloor \frac n k \rfloor} j [\gcd(i,j)=1]=k=1nk3i=1knij=1knj[gcd(i,j)=1]

可以发现,第三个∑\sum实际要计算所有不大于iii且与iii互质的数之和。根据gcd⁡(i,j)=gcd⁡(i,i−j)\gcd(i,j)=\gcd(i,i-j)gcd(i,j)=gcd(i,ij),可以发现,与iii互质的数能够形成和为nnnφn2\frac {\varphi n} 22φn对。所以这些数的和为nφn2\frac {n\varphi n} 22nφn

带入,得

=∑k=1nk3 2∑i=1⌊nk⌋i×i∗φ(i)2=\sum_{k=1}^n k^3\ 2\sum_{i=1}^{\lfloor \frac n k \rfloor} i×\frac {i*\varphi(i)} 2=k=1nk3 2i=1kni×2iφ(i)

之所以这里要乘上一个222,是因为(3,5)(5,3)(3,5)(5,3)(3,5)(5,3)是要被算222次的,但实则只被算了111次。我们抵消掉里面的那个222,可以得到:

=∑k=1nk3 ∑i=1⌊nk⌋i2∗φ(i)=\sum_{k=1}^n k^3\ \sum_{i=1}^{\lfloor \frac n k \rfloor} {i^2}*\varphi(i)=k=1nk3 i=1kni2φ(i)

于是,我们O(n)O(n)O(n)处理出i2×φ(i)i^2×\varphi(i)i2×φ(i)的前缀和,然后做一遍整除分块计算此式即可。

总时间复杂度O(n)O(n)O(n),无法通过本题。


可以发现,第二个∑\sum里面是一个前缀和的形式……是否能用杜教筛优化呢?
答案是可以的。设第一个函数为f(x)=x2φ(x)f(x)=x^2 \varphi(x)f(x)=x2φ(x),第二个函数为g(x)g(x)g(x),考虑它们卷积的形式

∑x∣df(x)g(dx)\sum_{x|d} f(x) g(\frac d x)xdf(x)g(xd)

由于f(x)=x2φ(x)f(x)=x^2 \varphi(x)f(x)=x2φ(x),其中的那个x2x^2x2看起来很难看,我们尝试把它消掉。令g(x)=x2g(x)=x^2g(x)=x2即可。

∑x∣df(x)g(dx)\sum_{x|d} f(x) g(\frac d x)xdf(x)g(xd)

=∑x∣dx2φ(x)(dx)2=\sum_{x|d} x^2 \varphi(x) (\frac d x)^2=xdx2φ(x)(xd)2

=n2∑x∣dφ(x)=n^2 \sum_{x|d} \varphi(x)=n2xdφ(x)

由于φ∗I=id\varphi*I=idφI=id,这个式子可以被进一步简写为n3n^3n3

根据杜教筛的套路,我们只需要快速计算f×gf×gf×g的前缀和以及ggg的前缀和即可快速计算fff的前缀和。前者相当于三次方和,后者相当于平方和,可以套用下面的公式进行计算:

∑i=1ni2=i(i+1)(2i+1)6\sum_{i=1}^n i^2=\frac {i(i+1)(2i+1)} 6i=1ni2=6i(i+1)(2i+1)
∑i=1ni3=(i2(i+1)2)4\sum_{i=1}^n i^3=\frac {(i^2(i+1)^2)} 4i=1ni3=4(i2(i+1)2)

通过线性筛筛出前2n232n^{\frac 2 3}2n323n233n^{\frac 2 3}3n32个答案时复杂度最优,常数最小。

总时间复杂度O(n23)O(n^{\frac 2 3})O(n32)

Summary

可以说每一步都是套路。

首先,我们使用了欧拉反演,将式子化为了∑k=1nk3 ∑i=1⌊nk⌋i2∗φ(i)\sum_{k=1}^n k^3\ \sum_{i=1}^{\lfloor \frac n k \rfloor} {i^2}*\varphi(i)k=1nk3 i=1kni2φ(i);然后,我们成功构造出了ggg函数,使得杜教筛有了用武之地。

有时,莫比乌斯反演或许很可爱,但是转变一下思想,使用欧拉反演,也许式子会被简化得更美妙。

源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 《C++ Primer》作为C++编程领域中的一部权威著作,主要服务于初学者和经验丰富的开发者,致力于帮助他们深入掌握C++的核心知识。 第一章通常会详细讲解C++语言的基础概念和语法结构,包括变量的使用、数据类型的分类、常量的定义、运算符的应用以及基础的输入输出操作。 接下来,我们将对这一章中的核心知识点和可能的习题解答进行深入分析。 ### 1. 变量与数据类型在C++编程中,变量被视为存储数据的媒介。 每一个变量都必须预先声明其数据类型,常见的数据类型有整型(int)、浮点型(float)、双精度浮点型(double)以及字符型(char)。 例如:```cppint age = 25; // 声明一个整型变量age并赋予其初始值25float weight = 70.5f; // 声明一个浮点型变量weight并赋予其初始值70.5char grade = A; // 声明一个字符型变量grade并赋予其初始值A```### 2. 常量与字面量常量指的是不可更改的值,可以通过`const`关键字进行声明。 例如:```cppconst int MAX_SIZE = 100; // 声明一个整型常量MAX_SIZE,其值为100```字面量是指程序中直接书写的值,如`42`、`3.14`或`"Hello"`。 ### 3. 运算符C++提供了多种运算符,涵盖了算术运算符(+,-,*,/,%)、比较运算符(==,!=,<,>,<=,>=)、逻辑运算符(&&,||,!)以及赋值运算符(=,+=,-=,*=,/=,%=)等。 ### 4. 输入与输出在C++中,使用`std::cin`来实现输...
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农作物叶子健康与疾病实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:农作物叶子健康与疾病实例分割数据集 图片数量: - 训练集:7,446张图片 - 验证集:970张图片 - 测试集:182张图片 - 总计:8,598张图片 分类类别: - Apple Healthy(健康苹果叶) - Apple Rust Leaf(苹果锈病叶) - Apple Scab Leaf(苹果黑星病叶) - BellPepper Healthy(健康甜椒叶) - BellPepper Leaf Spot(甜椒叶斑病) - Corn Gray Leaf Spot(玉米灰斑病) - Corn Leaf Blight(玉米叶枯病) - Corn Rust Leaf(玉米锈病叶) - Grape Black Rot(葡萄黑腐病) - Grape Healthy(健康葡萄叶) - Squash Powdery Leaf(南瓜白粉病叶) - Tomato Bacterial Spot(番茄细菌性斑点病) - Tomato Healthy(健康番茄叶) - Tomato Septoria(番茄斑枯病) 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形标注,适用于实例分割任务。 数据格式:图片来源于农业图像数据库,细节清晰。 二、适用场景 农业植物疾病AI检测系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别植物叶子疾病区域并分类的AI模型,辅助农民快速诊断和治理。 精准农业应用研发:集成至农业智能管理系统中,提供实时疾病识别功能,为农作物健康管理提供决策支持。 学术研究与创新:支持农业科学与人工智能交叉领域的研究,助力发表高水平农业AI论文。 农业教育与培训:数据集可用于农业院校或培训机构,作为学生学习植物疾病分类和诊断的重要资源。 三、数据集优势 精准标注与多样性:每张图片均经过准确标注,确保疾病区域分割精确。包
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