Mobius 莫比乌斯

Mobius函数:

u(n)={1n=10n分解质因数后有指数>1(−1)kk个指数为1的质因子 u(n)=\left\{ \begin{array}{rcl} 1 & & n=1\\ 0 & & n分解质因数后有指数>1\\ (-1)^k & &k个指数为1的质因子\\ \end{array} \right. u(n)=10(1)kn=1n>1k1

性质:
∑d∣nμ(d)={1n=10n≠1 ∑_{d∣n}μ(d)=\left\{ \begin{array}{rcl} 1 & & n=1\\ 0 & & n\neq1\\ \end{array} \right. dnμ(d)={10n=1n=1

证明:
如果n=1,则定理明显成立如果n>1设n=p1k1p2k2p3k3⋯pmkmd为其中一部分d的每个质因子指数为1时才有贡献,否则μ(d)=0设d中有r个质因子μ(d)=(−1)r,这样的d的个数为Cmr​∑r=0m(−1)rCmr=​∑r=0mCmr(−1)r∗1m−r=(−1+1)m(根据二项式定理)证毕如果n=1,则定理明显成立\\ 如果n>1\\ 设 n=p_1^{k_1}p_2^{k_2}p_3^{k_3}⋯p_m^{k_m}\\ d为其中一部分\\ d 的每个质因子指数为1时才有贡献,否则 μ(d)=0\\ 设d中有r个质因子\\ μ(d)=(−1)^r ,这样的d的个数为 C_m^r​\\ ∑_{r=0}^m(-1)^rC_m^r=​∑_{r=0}^mC_m^r(-1)^r*1^{m-r}=(-1+1)^m\\(根据二项式定理)证毕n=1,n>1n=p1k1p2k2p3k3pmkmdd1μ(d)=0drμ(d)=(1)rdCmrr=0m(1)rCmr=r=0mCmr(1)r1mr=(1+1)m()

欧拉线性筛求莫比乌斯函数

void get(int n){
    mu[1]=1;
    for(int i=2;i<=n;i++){
        if(!vis[i]){//i为质数
            mu[i]=-1;prim[++cnt]=i;
        }
        for(int j=1;j<=cnt&&i*prim[j]<=n;j++)
        {
            vis[i*prim[j]]=1;
            if(i%prim[j]==0)break;//最小质因子
            else mu[i*prim[j]]=-mu[i];
        }
    }
}

反演:

若有f(n)=∑d∣ng(d)若有f(n)=∑_{d∣n}g(d)\\ f(n)=dng(d)则有g(n)=∑d∣n​μ(d​)f(nd)则有g(n)=∑_{d∣n}​μ(d​)f(\frac{n}{d})g(n)=dnμ(d)f(dn)
证明:
∑d∣n​μ(d​)f(nd)=∑d∣n​μ(d​)∑k∣ndg(k)∑_{d∣n}​μ(d​)f(\frac{n}{d})=∑_{d∣n}​μ(d​)∑_{k∣\frac{n}{d}}g(k)\\ dnμ(d)f(dn)=dnμ(d)kdng(k)恒等变形恒等变形\\ ∑d∣n​μ(d​)∑k∣ndg(k)=∑k∣n​g(k)∑d∣nkμ(d)∑_{d∣n}​μ(d​)∑_{k∣\frac{n}{d}}g(k)=∑_{k∣n}​g(k)∑_{d∣\frac{n}{k}}μ(d)\\ dnμ(d)kdng(k)=kng(k)dknμ(d)由莫比乌斯函数的性质得仅在k=n时有意义由莫比乌斯函数的性质得仅在k=n时有意义\\ k=n∑k∣n​g(k)∑d∣nkμ(d)=g(n)∑_{k∣n}​g(k)∑_{d∣\frac{n}{k}}μ(d)=g(n)kng(k)dknμ(d)=g(n)

反演2:
若有f(n)=∑n∣dg(d)若有f(n)=∑_{n∣d}g(d)\\ f(n)=ndg(d)则有g(n)=∑n∣d​μ(dn​)f(d)则有g(n)=∑_{n∣d}​μ(\frac{d}{n}​)f(d)g(n)=ndμ(nd)f(d)

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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