数论题中(杜教筛)交换求和符号

本文探讨了数论题目中涉及交换求和符号的问题,通过方阵、下三角和约数倍数的例子详细解释了如何进行转换。在矩阵转置的视角下,分析了约数倍数情况下的求和交换,特别是在杜教筛算法中的应用,并验证了变换后的等式正确性。


狄利克雷卷积 以及 杜教筛学习笔记
突然对交换求和符号有了新的理解了,用矩阵转置的思路就很好理解,外层循环相当于枚举行,内层枚举列,交换次序就是先枚举列,再枚举行

方阵

正常的就是 ∑ i = 1 n ∑ j = 1 n f ( i , j ) = ∑ j = 1 n ∑ i = 1 n f ( i , j ) \sum_{i=1}^n \sum_{j=1}^nf(i,j)=\sum_{j=1}^n \sum_{i=1}^nf(i,j) i=1nj=1nf(i,j)=j=1ni=1nf(i,j)

再写成习惯的i在外面,j在里面,相当于换哈元 = ∑ i = 1 n ∑ j = 1 n f ( j , i ) =\sum_{i=1}^n \sum_{j=1}^nf(j,i) =i=1nj=1nf(j,i)
相当于原来元素 f ( i , j ) f(i,j) f(i,j)的位置变成了 f ( j , i ) f(j,i) f(j,i)

下三角

∑ i = 1 n ∑ j = i n f ( i , j ) = ∑ j = 1 n ∑ j = i n f ( i , j ) \sum_{i=1}^n \sum_{j=i}^nf(i,j)=\sum_{j=1}^n \sum_{j=i}^nf(i,j) i=1nj=inf(i,j)=j=1nj=i

适合初学者研究的计算机科学与技术论文论可以从实践和基础理论改进方面入手。以下是一些推荐: ### 开发类 - 基于Web的在线教育平台开发:这类论有较多的参考案例,技术相对成熟,初学者可以从需求分析、功能设计、数据库设计到前端页面搭建和后端功能实现逐步完成,能全面锻炼开发能力。 - 移动端健康管理应用的设计与实现:贴近生活,需求明确,初学者可以较容易地理解业务逻辑,使用常见的移动开发框架进行开发,如Android的Java或Kotlin开发、iOS的Swift开发等。 ### 系统设计类 - 关系型数据库的性能优化方案研究:可以从常见的数据库如MySQL入手,学习数据库的基本操作和原理,通过索引优化、查询优化等方法进行性能优化研究,理论和实践结合较为紧密。 - 微服务架构在电商系统中的设计与应用:微服务是当前流行的架构模式,电商系统也是比较常见的应用场景。初学者可以学习微服务的基本概念和架构思想,通过简单的电商业务模块进行实践。 ### 算法改进类 - 遗传算法在旅行商问中的优化实现:旅行商问是经典的算法问,遗传算法也是常见的优化算法。初学者可以学习算法的基本原理,通过代码实现并对算法进行改进和优化,加深对算法的理解。 - 搜索算法在大规模数据检索中的性能提升研究:可以从常见的搜索算法如二分搜索、哈希搜索等入手,研究在大规模数据场景下如何提高搜索效率,涉及到数据结构和算法的基础知识。 ```python # 以下是一个简单的二分搜索算法示例 def binary_search(arr, target): left, right = 0, len(arr) - 1 while left <= right: mid = (left + right) // 2 if arr[mid] == target: return mid elif arr[mid] < target: left = mid + 1 else: right = mid - 1 return -1 arr = [1, 3, 5, 7, 9] target = 5 result = binary_search(arr, target) print(result) ```
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