Sigma Function 数学 因子求和

本文探讨了数论中的Sigma函数,介绍了其定义及计算方法,特别关注于寻找那些Sigma值为偶数的整数数量。文章提供了一种有效算法,用于解决在大范围内寻找满足条件的数的问题。

Sigma function is an interesting function in Number Theory. It is denoted by the Greek letter Sigma (σ). This function actually denotes the sum of all divisors of a number. For example σ(24) = 1+2+3+4+6+8+12+24=60. Sigma of small numbers is easy to find but for large numbers it is very difficult to find in a straight forward way. But mathematicians have discovered a formula to find sigma. If the prime power decomposition of an integer is

 

Then we can write,

 

For some n the value of σ(n) is odd and for others it is even. Given a value n, you will have to find how many integers from 1 to n have even value of σ.

Input

Input starts with an integer T (≤ 100), denoting the number of test cases.

Each case starts with a line containing an integer n (1 ≤ n ≤ 1012).

Output

For each case, print the case number and the result.

Sample Input

4

3

10

100

1000

Sample Output

Case 1: 1

Case 2: 5

Case 3: 83

Case 4: 947

 

 

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<sstream>
#include<algorithm>
#include<queue>
#include<vector>
#include<cmath>
#include<map>
#include<stack>
#include<set>
#include<fstream>
#include<memory>
#include<list>
#include<string>
using namespace std;
typedef long long LL;
typedef unsigned long long ULL;
#define MAXN  1000010
#define LLL 1000000000
#define INF 1000000009
/*
给一个公式,将一个数表示为所有素因子等比数列 求前e个 的乘积
求小于n的数中为奇数的个数
数据很大不能打表。。
当p为偶数 ,p的次方为偶数,加上p的0次方 最后得出奇数不成立
当P为奇数,P的次方为奇数,要有偶数个奇数相加才能得出偶数,要求e为奇数
当所有的 p和e中总是存在任何一个不为奇数的时候,结果为奇数
e为偶数 平方数  后面乘某些数 后面的数字是2的几次方的时候仍然成立 (2是唯一的素偶数)
所有个数为 平方数||2*平方数
*/
int main()
{
    LL T,n;
    scanf("%lld", &T);
    for(LL cas=1;cas<=T;cas++)
    {
        scanf("%lld", &n);
        LL t1 = sqrt(n*1.0);
        LL t2 = sqrt(n*0.5);
        printf("Case %lld: %lld\n",cas, n - t1 - t2);
    }
    return 0;
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/joeylee97/p/6829730.html

考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度”展开,重点研究在碳交易机制下如何实现综合能源系统的低碳化与经济性协同优化。通过构建包含风电、光伏、储能、柔性负荷等多种能源形式的系统模型,结合碳交易成本与能源调度成本,提出优化调度策略,以降低碳排放并提升系统运行经济性。文中采用Matlab进行仿真代码实现,验证了所提模型在平衡能源供需、平抑可再生能源波动、引导柔性负荷参与调度等方面的有效性,为低碳能源系统的设计与运行提供了技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统背景,熟悉Matlab编程,从事能源优化、低碳调度、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究碳交易机制对综合能源系统调度决策的影响;②实现柔性负荷在削峰填谷、促进可再生能源消纳中的作用;③掌握基于Matlab的能源系统建模与优化求解方法;④为实际综合能源项目提供低碳经济调度方案参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建与求解过程,重点关注目标函数设计、约束条件设置及碳交易成本的量化方式,可进一步扩展至多能互补、需求响应等场景进行二次开发与仿真验证。
### BP成像的数学原理 BP(Back Projection,后向投影)成像是一种广泛应用于雷达、医学影像等领域的重要技术。其核心思想在于通过将接收到的数据逆向映射回物体空间来重建图像。 #### 后向投影基本概念 对于每一个测量角度θ_i,在该方向上获得的距离数据r(θ_i),可以看作是从目标反射回来的信息。假设目标位于(x,y)位置,则有: \[ r(\theta_i)=\sqrt{(x-x_0)^2+(y-y_0)^2} \] 其中\( (x_0, y_0) \)表示传感器的位置坐标[^1]。 为了得到完整的二维图像,需要遍历所有可能的角度,并对每个像素点执行积分操作,即将来自不同视角下的强度累加起来作为最终灰度值。这一过程可以用下述公式表达: \[ I(x,y)=\int_{-\pi/2}^{+\pi/2}\sigma(r,\theta)d\theta \] 这里 \( \sigma(r,\theta) \) 表示沿特定路径上的散射系数或反射率分布函数[^2]。 #### 数学推导细节 考虑到实际应用中的离散化情况,上述连续形式需转换为适合计算机处理的形式。设总共有N个采样角,则可近似写为求和运算: \[ I(x,y)\approx\sum_{i=1}^N w_i\cdot\sigma[r(\theta_i),\theta_i]\Delta\theta \] 权重因子w_i取决于具体的几何配置以及所采用的具体算法变体;而Δθ则是相邻两次扫描之间的间隔大小。当增加采样的密度时,即让 Δθ 趋于零,就能更精确地逼近理想状态下的积分结果[^3]。 在具体实施过程中,还需要考虑诸如噪声抑制、边界效应修正等因素的影响,这些都会影响到最终成像的质量。因此,在实践中往往会对原始公式做出适当调整优化,以适应不同的应用场景需求。 ```matlab % MATLAB伪代码展示简单的BP算法实现框架 function img = back_projection(data) % 初始化参数设置... for each angle theta in data do for each pixel position (x,y) do distance = sqrt((x - sensor_x(theta))^2 + (y - sensor_y(theta))^2); intensity = get_intensity_from_data(distance, theta); accumulate_intensity_to_image(img, x, y, intensity); end end end ```
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