省选的数论

1.\(n=\sum_{d|n}\phi(d)\)的证明:
\(d\)\(\phi(d)\)个与之互质的数,分别是\(p1,p2\cdots\)\(a=\frac n d\times p_x\)满足\(gcd(a,n)=\frac n d\)且能够取遍每一个\(gcd(x,n)=\frac n d\)的数,显然每个数只有一中固定表示法,且一定会被取到,证毕。

2.二次探测定理的疑惑的证明:
\(x^2-1=(x+1)(x-1)\)\(p\)的倍数,当\(p\)是质数,那么\(p\)不可分割,p这个因子要么在\((x+1)\)中,要么在\((x-1)\)中,即\(x=\pm1\),而如果\(p\)不是质数那么\(p\)可能分散在两部分中,于是x可能等于其他值,证毕。

3.约数函数有关:
约数和的求法:线性筛。例子
约数个数和的求法:线性筛。

约数个数和的性质:
\(1.\) \[\sigma(i\times j)=\sum_{x|i}\sum_{y|j} [gcd(x,y)=1]\]
证明:对于\(i\times j\)的一个约数,如果某一个质因子次数\(c_z\)大于\(c_i\)的那就令\(c_x=0\)\(c_y\)\(c_z-c_i\),否则\(c_x\)\(c_z\)\(c_y=0\)这样可以使约数与互质的\(x,y\)一一对应。
\(2.\) \[\sum_{i=1}^n \lfloor \frac n i\rfloor=\sum_{i=1}^n \sigma(i)\]
(算每个数作为约数的贡献)

4.欧拉函数:
\[\varphi(n)=n\times \prod_{p|n}\frac{p-1}{p}\]
\[\varphi(p^k)=p^k-p^{k-1}\]
\[\gcd(m,n)=1,\varphi(m\times n)=\varphi(m)\times \varphi(n)\]
\[\sum_{\gcd(i,n)=1}i=\frac{\varphi(n)\times n}{2}\]
\[\sum_{d|n}\varphi(d)=n\]

5.自适应辛普森法:
用来求积分。
对于二次函数\(f(x),\int_a^b f(x)dx=\frac{[f(a)+f(b)+4\times f(\frac{a+b}{2})]\times (b-a)}{6}\)
然后把所求函数近似看成一段段二次函数,如果把\([l,r]\)看成二次函数的结果与把\([l,mid][mid+1,r]\)分别看成二次函数的结果相同,那我们就取近似值,否则二分。

4.狄利克雷卷积&杜教筛:
\(1.\)狄利克雷卷积:
\[(f*~g)(i)=\sum_{d|i}g(d)\times f(\frac i d)\]
\(2.\)由上式推导可得:\(\sum_{i=1}^n(f*~g)(i)\)
\[=\sum_{i=1}^n\sum_{d|i}g(d)\times f(\frac i d)\]
\[=\sum_{d=1}^n\sum_{i=1}^{\lfloor \frac n d\rfloor}g(d)\times f(i)\]
\[=\sum_{d=1}^n g(d)\sum_{i=1}^{\lfloor \frac n d\rfloor}\times f(i)\]
\[=\sum_{d=1}^n g(d)S_f(\lfloor \frac n d \rfloor)\]
\(3.\)由此可得:\(g(1)S_f(n)=\)
\[=\sum_{d=1}^ng(d)S(\lfloor \frac n d \rfloor)-\sum_{d=2}^ng(d)S_f(\lfloor \frac n d \rfloor)\]
\[=\sum_{i=1}^n(f*~g)(i)-\sum_{d=2}^ng(d)S_f(\lfloor \frac n d \rfloor)\]
\(4.\)求函数\(f(x)\)的前缀和,只需构造出函数\(g(x)\)使得\(S_g(x)\)\((f*~g)\)都好求即可利用递归和整除分块\(O(n^{\frac 3 4})\)求出\(S_f(n)\)
\(5.\)优化:

  • 线性筛出\(1-n^{\frac 2 3}\)使复杂度若递归参数小于\(n^{\frac 2 3}\)则返回预处理的值,是复杂度降到\(O(n^{\frac 2 3})\)
  • \(Hash\_table\)记忆化已经求出的值,需要开到\(T\times \frac n N\)

\(6.\)常见函数:
\[(\mu*~I)(x)=e(x)\]
\[(\varphi*~I)(x)=id(x)\]
\[(\mu*~id)(x)=\varphi(x)\]

\(mod\)质数意义下\(1\)~\(n-1\)逆元互不相同。

转载于:https://www.cnblogs.com/Smeow/p/10582561.html

【资源说明】 1.项目代码功能经验证ok,确保稳定可靠运行。欢迎下载使用!在使用过程中,如有问题或建议,请及时私信沟通。 2.主要针对各个计算机相关专业,包括计科、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网等领域的在校学生、专业教师或企业员工使用。 3.项目具有丰富的拓展空间,不仅可作为入门进阶,也可直接作为毕设、课程设计、大作业、初期项目立项演示等用途。 4.当然也鼓励大家基于此进行二次开发。 5.期待你能在项目中找到乐趣和灵感,也欢迎你的分享和反馈! 本文介绍了基于QEM(Quadric Error Metrics,二次误差度量)的优化网格简化算法的C和C++实现源码及其相关文档。这一算法主要应用于计算机图形学领域,用于优化三维模型的多边形数量,使之在保持原有模型特征的前提下实现简化。简化的目的是为了提高渲染速度,减少计算资源消耗,以及便于网络传输等。 本项目的核心是网格简化算法的实现,而QEM作为该算法的核心,是一种衡量简化误差的数学方法。通过计算每个顶点的二次误差矩阵来评估简化操作的误差,并以此来指导网格简化过程。QEM算法因其高效性和准确性在计算机图形学中广泛应用,尤其在实时渲染和三维打印领域。 项目代码包含C和C++两种语言版本,这意味着它可以在多种开发环境中运行,增加了其适用范围。对于计算机相关专业的学生、教师和行业从业者来说,这个项目提供了丰富的学习和实践机会。无论是作为学习编程的入门材料,还是作为深入研究计算机图形学的项目,该项目都具有实用价值。 此外,项目包含的论文文档为理解网格简化算法提供了理论基础。论文详细介绍了QEM算法的原理、实施步骤以及与其他算法的对比分析。这不仅有助于加深对算法的理解,也为那些希望将算法应用于自己研究领域的人员提供了参考资料。 资源说明文档强调了项目的稳定性和可靠性,并鼓励用户在使用过程中提出问题或建议,以便不断地优化和完善项目。文档还提醒用户注意查看,以获取使用该项目的所有必要信息。 项目的文件名称列表中包含了加水印的论文文档、资源说明文件和实际的项目代码目录,后者位于名为Mesh-Simplification-master的目录下。用户可以将这些资源用于多种教学和研究目的,包括课程设计、毕业设计、项目立项演示等。 这个项目是一个宝贵的资源,它不仅提供了一个成熟的技术实现,而且为进一步的研究和学习提供了坚实的基础。它鼓励用户探索和扩展,以期在计算机图形学领域中取得更深入的研究成果。
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