进阶数论第二弹:狄利克雷卷积和莫比乌斯反演

本文详细介绍了数论中的狄利克雷卷积及其应用,如推导数学公式和杜教筛。接着讲解了莫比乌斯反演,包括其公式证明,并通过实例展示如何进行反演。此外,还提到了欧拉反演和一些常见的莫比乌斯反演模板,讨论了如何优化计算过程。

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1.狄利克雷卷积

定义:对于两个数论函数 f , g f,g f,g,定义它们的卷积为h

h = f × g = ∑ d ∣ n f ( d ) g ( n d ) h=f\times g =\sum_{d|n}f(d)g(\frac{n}{d}) h=f×g=dnf(d)g(dn)

其中, × \times ×是新运算“卷积”,而不是乘号。

应用:利用它,我们可以推式子(废话)和杜教筛

例如:

∑ d ∣ n φ ( d ) = ∑ d ∣ n φ ( d ) ∗ I ( n d ) = ( φ × I ) ( n ) = n = i d ( n ) \sum_{d|n}\varphi(d)=\sum_{d|n}\varphi(d)*I(\frac{n}{d})=(\varphi\times I)(n)=n=id(n) dnφ(d)=dnφ(d)I(dn)=φ×I(n)=n=id(n)
所以
φ × I = i d \varphi \times I=id φ×I=id

2.莫比乌斯反演

莫比乌斯反演公式如下: F ( n ) = ∑ d ∣ n f ( d )    ⟺    f ( n ) = ∑ d ∣ n μ ( d ) F ( n d ) \begin{aligned} \text{莫比乌斯反演公式如下:}\\ &F(n)=\sum_{d|n}{f(d)}\\ \iff &f(n)=\sum_{d|n}{\mu(d)F(\frac{n}{d})} \end{aligned} 莫比乌斯反演公式如下:F(n)=dnf(d)f(n)=dnμ(d)F(dn)

其中 μ ( d ) \color{red}{\mu(d)} μ(d)是莫比乌斯函数,它的定义如下:
μ ( d ) = { 1 d = 1 ( − 1 ) k d = p 1 p 2 p 3 ⋯ p k 0 其他情况 \mu(d) = \begin{cases} 1 &d=1\\ (-1)^{k} &d=p_1p_2p_3\cdots p_k \\ 0 & \text{其他情况} \end{cases} μ(d)=1(1)k0d=1d=p1p2p3pk其他情况

由定义可知, μ ( d ) \mu(d) μ(d)有一个 很重要 \color{red}{\text{很重要}} 很重要的性质:
$$
\sum_{d|n}{\mu(d)}=

\begin{cases}
1 &d=1\
0 &d>1\
\end{cases}
$$

用狄利克雷卷积可表示为:

μ ∗ I = ϵ \mu*I=\epsilon μI=ϵ

那么,我们就可以来证明一下莫比乌斯反演公式
∑ d ∣ n μ ( d ) F ( n d )    ⟺    ∑ d ∣ n μ ( d ) ∑ k ∣ n d f ( k )    ⟺    ∑ k ∣ n f ( k ) ∑ k ∣ n d μ ( d )    ⟺    ∑ k ∣ n f ( k ) ∑ d ∣ n k μ ( d )    ⟺    ∑ k ∣ n f ( k ) [ n k = 1 ]    ⟺    ∑ k ∣ n f ( k ) [ n = k ]    ⟺    f ( n ) \begin{aligned} &\sum_{d|n}{\mu(d)F(\frac{n}{d})}\\ \iff &\sum_{d|n}{\mu(d)\sum_{k|{\frac{n}{d}}}f(k)}\\ \iff &\sum_{k|n}{f(k)\sum_{k|{\frac{n}{d}}}\mu(d)}\\ \iff &\sum_{k|n}{f(k)\sum_{d|{\frac{n}{k}}}\mu(d)}\\ \iff &\sum_{k|n}{f(k)[\frac{n}{k}=1]}\\ \iff &\sum_{k|n}{f(k)[n=k]}\\ \iff &f(n) \end{aligned}

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