伯努利数 仓鼠的数学题

题面
B i B_i Bi 为伯努利数的第 i i i 项。伯努利数有许多定义方法,这里定义 ∑ i = 0 B i i ! x i = x 1 − e − x \sum_{i=0}\frac{B_i}{i!}x^i=\frac{x}{1-e^{-x}} i=0i!Bixi=1exx。设 G n ( x ) = ∑ i = 0 S i ( n ) n ! x i G_n(x)=\sum_{i=0}\frac{S_i(n)}{n!}x^i Gn(x)=i=0n!Si(n)xi,带入 S i ( n ) S_i(n) Si(n) 得到:
G n ( x ) = ∑ i = 0 ∑ j = 0 n ( j x ) i i ! G_n(x)=\sum_{i=0}\sum_{j=0}^n\frac{(jx)^i}{i!} Gn(x)=i=0j=0ni!(jx)i
利用 e x e^x ex 的泰勒展开:
G n ( x ) = ∑ i = 0 n e i x G_n(x)=\sum_{i=0}^n e^{ix} Gn(x)=i=0neix
利用等比数列求和公式:
G n ( x ) = ∑ i = 0 n e − x − e n x e − x − 1 G_n(x)=\sum_{i=0}^n\frac{e^{-x}-e^{nx}}{e^{-x}-1} Gn(x)=i=0nex1exenx
根据伯努利数的定义:
G n ( x ) = 1 − ∑ i = 0 B i i ! x i − 1 ( 1 − e ( n + 1 ) x ) G_n(x)=1-\sum_{i=0}\frac{B_i}{i!}x^{i-1}(1-e^{(n+1)x}) Gn(x)=1i=0i!Bixi1(1e(n+1)x)
再次泰勒展开:
G n ( x ) = 1 + ∑ i = 0 B i i ! x i − 1 ∑ j = 1 ( n x ) j j ! G_n(x)=1+\sum_{i=0}\frac{B_i}{i!}x^{i-1}\sum_{j=1}\frac{(nx)^j}{j!} Gn(x)=1+i=0i!Bixi1j=1j!(nx)j
做多项式乘法:
G n ( x ) = 1 + ∑ i = 0 ∑ j = 0 i B j n p + 1 − j j ! ( i + 1 − j ) ! x i G_n(x)=1+\sum_{i=0}\sum_{j=0}^i \frac{B_j n^{p+1-j}}{j!(i+1-j)!} x^i Gn(x)=1+i=0j=0ij!(i+1j)!Bjnp+1jxi
阶乘转化为组合数:
G n ( x ) = 1 + ∑ i = 0 x i i ! 1 p + 1 ∑ j = 0 i ( p + 1 j ) B j n p + 1 − j G_n(x)=1+\sum_{i=0}\frac{x^i}{i!}\frac{1}{p+1}\sum_{j=0}^i \binom{p+1}{j}B_j n^{p+1-j} Gn(x)=1+i=0i!xip+11j=0i(jp+1)Bjnp+1j
代回原式:
∑ i = 0 n i j = [ j = 0 ] + 1 j + 1 ∑ k = 0 j ( p + 1 j ) B j n p + 1 − j \sum_{i=0}^n i^j=[j=0]+\frac{1}{j+1}\sum_{k=0}^j \binom{p+1}{j}B_j n^{p+1-j} i=0nij=[j=0]+j+11k=0j(jp+1)Bjnp+1j
因此伯努利数可以用于求自然数幂和。
回归原题:
c i = ∑ j = i − 1 n a j j + 1 ( j + 1 j + 1 − i ) B j + 1 − i c_i=\sum_{j=i-1}^n\frac{a_j}{j+1}\binom{j+1}{j+1-i}B_{j+1-i} ci=j=i1nj+1aj(j+1ij+1)Bj+1i
拆掉组合数:
c i i ! = ∑ j = i − 1 n a j j ! B j + 1 − i ( j + 1 − i ) ! c_i i!=\sum_{j=i-1}^n\frac{a_j j! B_{j+1-i}}{(j+1-i)!} cii!=j=i1n(j+1i)!ajj!Bj+1i
显然可以多项式卷积求出 c c c,其中 c 0 c_0 c0 需要特殊处理,即 c 0 = a 0 c_0=a_0 c0=a0
根据伯努利数的生成函数,可以利用多项式求逆求出。
时间复杂度 O ( n log ⁡ 2 n ) O(n \log_2n) O(nlog2n),空间复杂度 O ( n ) O(n) O(n)

#include<stdio.h>
#define R register int
#define L long long
#define I inline
#define N 524288
#define M 250003
#define P 998244353
int a[N],b[N],c[N],fac[M],invf[M];
I void Swap(int&x,int&y){
	int tem=x;
	x=y;
	y=tem;
}
I int Add(int x,int y){
	x+=y;
	if(x<0){
		return x+P;
	}
	return x>=P?x-P:x;
}
I int PowMod(int x,int y){
	int s=1;
	while(y!=0){
		if((y&1)==1){
			s=(L)s*x%P;
		}
		x=(L)x*x%P;
		y>>=1;
	}
	return s;
}
I void NTT(int*A,const int len,const short type){
	int tem=0;
	for(R i=0;i!=len;i++){
		if(i<tem){
			Swap(A[i],A[tem]);
		}
		R j=len;
		do{
			j>>=1;
			tem^=j;
		}while(tem<j);
	}
	static int w[N];
	w[0]=1;
	for(R i=1;i!=len;i<<=1){
		tem=i<<1;
		int omg=PowMod(3,P-1+(P-1)*type/tem);
		for(R j=1;j!=i;j++){
			w[j]=(L)w[j-1]*omg%P;
		}
		for(R j=0;j!=len;j+=tem){
			for(R k=j;k!=i+j;k++){
				int t1=A[k],t2=(L)A[i+k]*w[k-j]%P;
				A[k]=Add(t1,t2);
				A[i+k]=Add(t1,-t2);
			}
		}
	}
	if(type==-1){
		tem=PowMod(len,P-2);
		for(R i=0;i!=len;i++){
			A[i]=(L)A[i]*tem%P;
		}
	}
}
I void PolyInverse(int*A,int*B,const int len){
	static int tem[N];
	B[0]=PowMod(A[0],P-2);
	for(R i=1;i!=len;i<<=1){
		int p=i<<2;
		NTT(B,p,1);
		for(R j=0;j!=i<<1;j++){
			tem[j]=A[j];
		}
		NTT(tem,p,1);
		for(R j=0;j!=p;j++){
			B[j]=(L)B[j]*(P+2-(L)tem[j]*B[j]%P)%P;
		}
		NTT(B,p,-1);
		for(R j=i<<1;j!=p;j++){
			B[j]=tem[j]=0;
		}
	}
	for(R i=0;i!=len<<1;i++){
		tem[i]=0;
	}
}
int main(){
	fac[0]=1;
	int n,x,len=1;
	scanf("%d",&n);
	for(R i=1;i!=n+3;i++){
		fac[i]=(L)fac[i-1]*i%P;
	}
	for(R i=0;i<=n;i++){
		scanf("%d",&x);
		a[n-i]=(L)x*fac[i]%P;
	}
	printf("%d",a[n]);
	n+=2;
	invf[n]=PowMod(fac[n],P-2);
	for(R i=n;i!=0;i--){
		invf[i-1]=(L)invf[i]*i%P;
	}
	while(len<n){
		len<<=1;
	}
	for(R i=0;i<=n;i++){
		c[i]=invf[i+1];
		if((i&1)==1){
			c[i]=P-c[i];
		}
	}
	PolyInverse(c,b,len);
	len<<=1;
	NTT(a,len,1);
	NTT(b,len,1);
	for(R i=0;i!=len;i++){
		a[i]=(L)a[i]*b[i]%P;
	}
	NTT(a,len,-1);
	for(R i=1;i!=n;i++){
		printf(" %d",(L)invf[i]*a[n-i-1]%P);
	}
	return 0;
}
<think>好的,我现在需要处理用户关于伯努利数学定义与计算方法的问题。首先,我得确认自己对这个概念的理解是否正确。伯努利是在数学中用于分析中的特殊序列,我记得它们出现在泰勒展开式里,比如黎曼ζ函或者三角函的部分展开。但具体的定义可能需要进一步确认。用户可能希望得到明确的数学定义几种不同的计算方法。我需要先回忆伯努利的生成函,通常是用指生成函来定义的,可能是通过某个分式展开得到的。比如,生成函可能是t/(e^t-1),然后展开成,系就是伯努利B_n。不过具体的公式可能需要查阅准确的定义,避免错误。 接下来是计算方法。常见的可能有递归公式、显式公式,或者与其他数学对象的关系。比如递归公式的话,可能需要用到组合或者递推关系。另外,伯努利分为常规的“第一伯努利”不同的定义,有时候B_1是-1/2,有时候可能不同,这需要注意区分。我还需要考虑用户是否需要具体的计算步骤或示例,比如用递归方法计算前几个伯努利。例如,B0=1,B1=-1/2,B2=1/6,B3=0,B4=-1/30等,这些初始值是否正确?可能需要验证。 另外,是否有其他的计算方法,比如通过黎曼ζ函的负奇值,或者欧拉-麦克劳林公式中的系?或者通过生成函的泰勒展开系直接计算?这些不同的方法可能需要分别解释,并指出它们的适用场景。 同时,用户可能对伯努利的应用感兴趣,但问题主要集中在定义计算,所以应用部分可能不需要深入,但如果有相关的方法可以提及,比如在公式中的应用。 现在需要调用网络搜索工具来确认这些信息是否正确,补充可能遗漏的方法,并确保递归公式其他公式的准确性。例如,递归公式是否正确,是否涉及到组合,或者是否有显式的闭式表达式,如使用双曲函的展开式或者别的数学工具。还需要注意格式要,比如数学公式必须用$或$$包裹,代码部分用三个反引号并指定语言类型。例如,如果给出计算伯努利的Python代码,需要用正确的语法格式,并且代码要准确有效。在整合信息时,要分步骤或方法,每个方法之间换行,避免使用第一人称步骤性词汇。同时,确保引用来源的信息分散在回答中,而不是集中在末尾。最后,生成相关问题时要基于用户的原始问题回答内容,比如可能涉及应用、与其他列的关系、历史背景等。需要至少三个相关问题,用字列表,并严格遵循格式要。现在,我需要检查是否有遗漏的关键点,比如伯努利的递推公式是否准确,生成函的正确形式,以及不同的计算方法是否有明确的步骤。此外,确保回答中没有使用被禁止的词汇,结构清晰,符合用户的要。</think>伯努利分析中的重要列,其数学定义可通过生成函描述: $$ \frac{t}{e^t - 1} = \sum_{n=0}^{\infty} B_n \frac{t^n}{n!} $$ 其中 $B_n$ 表示第 $n$ 个伯努利,$B_0 = 1$,$B_1 = -\frac{1}{2}$,后续值交替出现零与非零项。 **计算方法** **递归公式** 通过组合递推计算: $$ \sum_{k=0}^n \binom{n+1}{k} B_k = 0 \quad (n \geq 1) $$ 例如计算 $B_2$: $$ \binom{3}{0}B_0 + \binom{3}{1}B_1 + \binom{3}{2}B_2 = 0 \Rightarrow 1 + 3(-\frac{1}{2}) + 3B_2 = 0 \Rightarrow B_2 = \frac{1}{6} $$ **显式公式** 利用双曲余切函展开: $$ \frac{t}{2} \coth\left( \frac{t}{2} \right) = \sum_{n=0}^\infty B_{2n} \frac{t^{2n}}{(2n)!} $$ 适用于计算偶伯努利,如 $B_4 = -\frac{1}{30}$。 **代码实现** ```python from sympy import bernoulli def calculate_bernoulli(n): return bernoulli(n) # 计算前6项 for i in range(6): print(f"B_{i} = {calculate_bernoulli(i)}") ``` 该代码使用符号计算库SymPy直接输出结果,避免手动递归计算误差。 **值特性** - 奇项 $B_{2n+1} = 0$($n \geq 1$) - 偶项符号交替变化 - 与黎曼ζ函关系:$ \zeta(-n) = -\frac{B_{n+1}}{n+1} \quad (n \geq 1) $
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