「Comet OJ Contest #8 E」神奇函数【积性函数】

本文深入探讨了一种神奇函数的数学特性,将其转化为易于理解的形式,并利用欧拉函数的性质进行进一步分析。通过数学推导,得出了计算该函数的有效方法,并提供了使用C++实现的代码示例。

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神奇函数

在这里插入图片描述

题意

  • 就是求上面那个式子 233 233 233

题解

  • 第一次写这种看上去像积性函数的题目,简单记录一下
  • 首先考虑把那个递推的式子转化成容易理解的式子,从 x x x往前每次除以一个最小的质因子的平方或者这个最小质因子,很容易发现这样一个规律,如果将 x x x表示为
    x = p 1 t 1 × p 2 t 2 × p 3 t 3 × . . . × p n t n x=p_1^{t_1}\times p_2^{t_2} \times p_3^{t_3}\times ...\times p_n^{t_n} x=p1t1×p2t2×p3t3×...×pntn
    那么
    f ( x ) = p 1 t 1 2 × p 2 t 2 2 × p 3 t 3 2 × . . . × p n t n 2 f(x)=p_1^{\frac{t_1}{2}}\times p_2^{\frac{t_2}{2}} \times p_3^{\frac{t_3}{2}}\times ...\times p_n^{\frac{t_n}{2}} f(x)=p12t1×p22t2×p32t3×...×pn2tn
    然后有欧拉函数的性质可知
    n = ∑ d ∣ n p h i ( d ) n=\sum_{d|n}phi(d) n=dnphi(d)
    n n n换成 f ( x ) f(x) f(x)
    f ( x ) = ∑ d ∣ f ( x ) p h i ( d ) f(x)=\sum_{d|f(x)}{phi(d)} f(x)=df(x)phi(d)
    右边有个 f ( x ) f(x) f(x)考虑换成 n n n
    f ( x ) = ∑ d 2 ∣ n p h i ( d ) f(x)=\sum_{d^2|n}{phi(d)} f(x)=d2nphi(d)
    所以题目需要求的

∑ i = 1 n f [ i ] = ∑ i = 1 n ∑ d 2 ∣ i p h i [ d ] = ∑ d = 1 d 2 ≤ n ∑ i = 1 n d 2 p h i [ d ] = ∑ d = 1 d 2 ≤ n n d 2 p h i [ d ] \sum_{i=1}^{n}{f[i]}=\sum_{i=1}^{n}{\sum_{d^2|i}^{}{phi[d]}} =\sum_{d=1}^{d^2\leq n}{\sum_{i=1}^{\frac{n}{d^2}}{phi[d]}}= \sum_{d=1}^{d^2\leq n}{\frac{n}{d^2}phi[d]} i=1nf[i]=i=1nd2iphi[d]=d=1d2ni=1d2nphi[d]=d=1d2nd2nphi[d]
线筛欧拉函数然后 O ( n ) O(\sqrt{n}) O(n )统计答案即可

代码

#include<bits/stdc++.h>

using namespace std;
const int maxn=5e6;

long long n;  
int phi[maxn+10],prime[maxn+10],tot,ans;    
bool mark[maxn+10];  

void getphi()    
{    
   phi[1]=1;    
   for(int i=2;i<=maxn;i++)
   {    
       if(!mark[i]) {    
            prime[++tot]=i;
            phi[i]=i-1;
       }    
       for(int j=1;j<=tot;j++){    
          if(i*prime[j]>maxn)  break;    
          mark[i*prime[j]]=1;
          if(i%prime[j]==0){
             phi[i*prime[j]]=phi[i]*prime[j];break;    
          }    
          else  phi[i*prime[j]]=phi[i]*(prime[j]-1);
       }    
   }    
}

int main()
{
    getphi();
    int t;scanf("%d",&t);
    while(t--) {
        scanf("%lld",&n);long long ans=0;
        for(long long i=1;i*i<=n;i++) ans+=(n/(i*i))*phi[i];
        printf("%lld\n",ans);
    }
}
内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的跨尺度注意力机制(CSA)结合Transformer编码器的多变量时间序列预测项目。项目旨在精准捕捉多尺度时间序列特征,提升多变量时间序列的预测能,降低模型计算复杂度与训练时间,增强模型的解释和可视化能力。通过跨尺度注意力机制,模型可以同时捕获局部细节和全局趋势,显著提升预测精度和泛化能力。文档还探讨了项目面临的挑战,如多尺度特征融合、多变量复杂依赖关系、计算资源瓶颈等问题,并提出了相应的解决方案。此外,项目模型架构包括跨尺度注意力机制模块、Transformer编码器层和输出预测层,文档最后提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB和深度学习的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①需要处理多变量、多尺度时间序列数据的研究和应用场景,如金融市场分析、气象预测、工业设备监控、交通流量预测等;②希望深入了解跨尺度注意力机制和Transformer编码器在时间序列预测中的应用;③希望通过MATLAB实现高效的多变量时间序列预测模型,提升预测精度和模型解释。 其他说明:此项目不仅提供了一种新的技术路径来处理复杂的时间序列数据,还推动了多领域多变量时间序列应用的创新。文档中的代码示例和详细的模型描述有助于读者快速理解和复现该项目,促进学术和技术交流。建议读者在实践中结合自己的数据集进行调试和优化,以达到最佳的预测效果。
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