关于莫比乌斯的两三事(持续更新)

从初识莫比乌斯反演,就陆陆续续地看了一些博客,每次都懂得差不多(可能没有频繁遇见相关题目吧),都没有一口气搞完,今天记录一下。希望无论是以后又忘记了的我,还是没有没有接触过的人,看了这篇博客有一些帮助。

莫比乌斯函数

莫比乌斯函数对于小白来说,怎么得出来的,我觉得没必要搞清楚,了解就行。
莫比乌斯函数 μ ( x ) \mu(x) μ(x)定义是这样子的:
(1)当 x = 1 x = 1 x=1时, μ ( x ) = 1 \mu(x) = 1 μ(x)=1.
(2)当 x x x中任何质因数的次数都为1, μ ( x ) = ( − 1 ) k , k \mu(x) = (-1)^k,k μ(x)=(1)k,k是质因数的个数.
(3)当 x x x中存在一个质因数的次数大于1, μ ( x ) = 0 \mu(x) = 0 μ(x)=0.
语言抽象就看公式。
x x x质因数分解, x = p 1 m 1 × p 2 m 2 × . . . . × p n m n x = {p_{1}}^{m_{1}} \times{p_{2}}^{m_{2}}\times....\times{p_{n}}^{m_{n}} x=p1m1×p2m2×....×pnmn

(1) μ ( x ) = { 1 x = 1 ( − 1 ) k ∀ m i ∈ { 1 } , k = ∑ i = 1 n m i ( 换 句 话 说 k = n ) 0 x ∈ o t h e r   c a s e s \mu(x)=\begin{cases} 1 & x=1\\ (-1)^k & \forall m_{i} \in \{1\},k = \sum_{{i =1}}^n m_{i} (换句话说k=n)\\ 0 & x\in other\ cases \end{cases}\tag{1} μ(x)=1(1)k0x=1mi{1},k=i=1nmi(k=n)xother cases(1)
不需要搞清楚它怎么来的,因为它的条件较为简单,而且它只是一个工具。

现在我们已经有了莫比乌斯函数 μ ( x ) \mu(x) μ(x),就可以进行莫比乌斯反演。

莫比乌斯反演

啥时候用莫比乌斯反演

我们有一个函数 f ( x ) f(x) f(x),我们不方便求他的一个函数值 f ( n ) f(n) f(n)时,莫比乌斯反演就提供了一种方向。

啥是莫比乌斯反演

我们定义一个函数 g ( x ) g(x) g(x)
如果 g ( n ) = ∑ d ∣ n f ( d ) g(n) = \sum_{d|n}f(d) g(n)=dnf(d)
可以得到 f ( n ) = ∑ d ∣ n μ ( d ) g ( n d ) f(n) = \sum_{d|n}\mu(d)g(\frac{n}{d}) f(n)=dnμ(d)g(dn)
如果 g ( n ) = ∑ n ∣ d f ( d ) g(n)=\sum_{n|d}f(d) g(n)=ndf(d)
可以得到 f ( n ) = ∑ n ∣ d μ ( d n ) g ( d ) f(n) = \sum_{n|d}\mu(\frac{d}{n})g(d) f(n)=ndμ(nd)g(d)
这便是反演的重要两个的公式。

证明:
由于函数 μ ( x ) \mu(x) μ(x)的性质,所有 n n n的因数中质因数的次数大于2的都为0.
等式左边就剩下
g ( n ) − g ( n p 1 ) − g ( n p 2 ) . . . + g ( n p 1 p 2 ) + g ( n p 1 p 3 ) . . . + μ ( p 1 p 2 . . . p n ) g ( n p 1 p 2 . . . p n ) g(n) - g(\frac{n}{p_{1}}) - g(\frac{n}{p_{2}})...+g(\frac{n}{p_{1}p_{2}})+g(\frac{n}{p_{1}p_{3}})...+\mu(p_{1}p_{2}...p_{n})g(\frac{n}{p_{1}p_{2}...p_{n}}) g(n)g(p1n)g(p2n)...+g(p1p2n)+g(p1p3n)...+μ(p1p2...pn)g(p1p2...pnn)
对于 g ( n p 1 ) g(\frac{n}{p_{1}}) g(p1n),由于减少了一个 p 1 p_{1} p1,含有 p 1 m 1 p_{1}^{m_{1}} p1m1的项全部消失了。
所以 g ( n p 1 ) = g ( n ) − f ( p 1 m 1 ) − f ( p 1 m 1 p 2 ) − . . . . − f ( p 1 m 1 p 2 m 2 ) . . . − f ( n ) g(\frac{n}{p_{1}}) = g(n) - f(p_{1}^{m_{1}}) -f(p_{1}^{m_{1}}p_{2})-....-f(p_{1}^{m_{1}}p_{2}^{m_{2}})...-f(n) g(p1n)=g(n)f(p1m1)f(p1m1p2)....f(p1m1p2m2)...f(n)
同理 g ( n p 2 ) = g ( n ) − f ( p 2 m 2 ) − f ( p 2 m 2 p 1 ) − . . . . − f ( p 2 m 2 p 1 m 1 ) . . . − f ( n ) g(\frac{n}{p_{2}}) = g(n) - f(p_{2}^{m_{2}}) -f(p_{2}^{m_{2}}p_{1})-....-f(p_{2}^{m_{2}}p_{1}^{m_{1}})...-f(n) g(p2n)=g(n)f(p2m2)f(p2m2p1)....f(p2m2p1m1)...f(n)
你可以观察到其中一些项重复了,例如 f ( p 1 m 1 p 2 m 2 ) f(p_{1}^{m_{1}}p_{2}^{m_{2}}) f(p1m1p2m2),但是这种项在后面会消去, g ( n p 1 n p 2 ) g(\frac{n}{p_{1}}\frac{n}{p_{2}}) g(p1np2n)就会出现和 g ( n p 1 ) g(\frac{n}{p_{1}}) g(p1n)符号相反的项 f ( p 1 m 1 p 2 m 2 ) f(p_{1}^{m_{1}}p_{2}^{m_{2}}) f(p1m1p2m2)。你可以忽略细节,整体上地看做 g ( n ) − g ( n p 1 ) − g ( n p 2 ) . . . + g ( n p 1 p 2 ) + g ( n p 1 p 3 ) . . . + μ ( p 1 p 2 . . . p n ) g ( n p 1 p 2 . . . p n ) = g ( n ) − [ g ( n ) − f ( n ) ] = f ( n ) g(n) - g(\frac{n}{p_{1}}) - g(\frac{n}{p_{2}})...+g(\frac{n}{p_{1}p_{2}})+g(\frac{n}{p_{1}p_{3}})...+\mu(p_{1}p_{2}...p_{n})g(\frac{n}{p_{1}p_{2}...p_{n}}) = g(n) - [g(n) - f(n)] = f(n) g(n)g(p1n)g(p2n)...+g(p1p2n)+g(p1p3n)...+μ(p1p2...pn)g(p1p2...pnn)=g(n)[g(n)f(n)]=f(n)
这是利于小白理解的版本。

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(由于本蒟蒻没有任何数论基础全靠自己查资料理解的,可能写得不太好,但我会把我之前不好理解的东西尽可能讲清楚)

想比较清楚地搞懂,如果要我们还得引入一个东西叫狄利克雷卷积
定义卷积操作为*,对于两个函数 f ( x ) , g ( x ) f(x),g(x) f(x),g(x),卷积操作:
( f ∗ g ) ( x ) = ∑ i ∗ j = n f ( i ) g ( j ) (f*g)(x) = \sum_{i*j = n} f(i)g(j) (fg)(x)=ij=nf(i)g(j)或者写作 ( f ∗ g ) ( x ) = ∑ d ∣ x f ( d ) g ( x d ) (f*g)(x) = \sum_{d|x} f(d)g(\frac{x}{d}) (fg)(x)=dxf(d)g(dx)
性质
交换律 f ∗ g = g ∗ f f∗g=g∗f fg=gf
结合律 f ∗ g ∗ h = f ∗ ( g ∗ h ) f∗g∗h=f∗(g∗h) fgh=f(gh)
加法分配率 f ∗ ( g + h ) = f ∗ g + f ∗ h f∗(g+h)=f∗g+f∗h f(g+h)=fg+fh

那么证明来了:

(1)重新认识莫比乌斯函数
积性函数

如果函数 f f f满足 f ( p × q ) = f ( p ) × f ( q ) ( p , q 为 质 数 ) f(p\times q)=f(p)\times f(q)(p,q为质数) f(p×q)=f(p)×f(q)(p,q)的函数积性函数 p , q p,q p,q为任意数都成立时,函数为完全积性函数,这是积性函数和完全积性函数的定义。
先记住这个,后面有用。

我们拥有狄利克雷卷积之后会发现有一个卷积单位元 I ( n ) I(n) I(n):
我们知道“x操作”单位元是,任意一个可进行“x操作”的元素 Ψ \Psi Ψ(可以是函数)与“x操作”单位元进行“x操作”都会得到 Ψ \Psi Ψ
I ( n ) I(n) I(n)有性质, ( I ∗ f ) ( n ) = f ( n ) (I*f)(n) = f(n) (If)(n)=f(n),展开有 f ( n ) = ∑ d ∣ n I ( d ) f ( n d ) f(n)=\sum_{d|n}I(d)f(\frac{n}{d}) f(n)=dnI(d)f(dn)。显然的 I ( n ) I(n) I(n)是一个分段函数:
I ( n ) = { 1 n = 1 0 n > 1 I(n)=\begin{cases} 1 & n=1\\ 0 & n >1 \end{cases} I(n)={10n=1n>1
大佬们都这么 I ( n ) = [ n = 1 ] I(n)=[n=1] I(n)=[n=1]我是真的看半天看不懂。

有了卷积单位元后,我们再来说道说道卷积逆元。顾名思义,就卷积操作下的逆元。卷积操作的逆元与乘法逆元不同,乘法逆元 a × b = 1 a\times b = 1 a×b=1,那么 b b b就是 a a a的乘法逆元。卷积逆元 ( f ∗ p ) ( n ) = I ( n ) (f*p)(n) = I(n) (fp)(n)=I(n), p p p f f f的逆元,我们定义的 f f f卷积逆元为 f − 1 f^{-1} f1,请记住,积性函数的卷积逆元也是积性函数

逆元 f − 1 f^{-1} f1的求法我们来推一下:
(1) n = 1 , f − 1 ( 1 ) = 1 f ( 1 ) n=1,f^{-1}(1) = \frac{1}{f(1)} n=1,f1(1)=f(1)1
(2) n > 1 n>1 n>1, ( f ∗ f − 1 ) ( n ) = I ( n ) = 0 (f*f^{-1})(n) = I(n) = 0 (ff1)(n)=I(n)=0 ⇒ \Rightarrow f ( 1 ) × f − 1 ( n ) = − ∑ d ∣ n f − 1 ( d ) f ( n d ) ( d ≠ n ) f(1)\times f^{-1}(n) =- \sum_{d|n}f^{-1}(d)f(\frac{n}{d})(d\neq n) f(1)×f1(n)=dnf1(d)f(dn)(d̸=n) ⇒ \Rightarrow f − 1 ( n ) = − ∑ d ∣ n , d ≠ n f − 1 ( d ) f ( n d ) f ( 1 ) f^{-1}(n) = \frac{- \sum_{d|n,d\neq n}f^{-1}(d)f(\frac{n}{d})}{f(1)} f1(n)=f(1)dn,d̸=nf1(d)f(dn)

我们来看看一个特殊的常数函数 ξ ( n ) ξ(n) ξ(n), ξ ( n ) = 1 ξ(n) = 1 ξ(n)=1,显然,这是一个完全积性函数,那么也就是说 ξ − 1 ξ^{-1} ξ1是一个积性函数
我们来看一看它的卷积逆元 ξ − 1 ξ^{-1} ξ1是怎样的形式:
( ξ ∗ ξ − 1 ) ( n ) = I ( n ) (ξ*ξ^{-1})(n) = I(n) (ξξ1)(n)=I(n)
展开得到 ξ ( 1 ) × ξ − 1 ( 1 ) = 1 ( n = 1 ) ξ(1)\times ξ^{-1}(1) = 1(n = 1) ξ(1)×ξ1(1)=1(n=1) ∑ d ∣ n t ( d ) ξ ( d n ) = 0 ( n > 1 ) \sum_{d|n}t(d)ξ(\frac{d}{n}) = 0(n>1) dnt(d)ξ(nd)=0(n>1)

显然了 ξ − 1 ( 1 ) = 1 ( n = 1 ) ξ^{-1}(1) = 1(n=1) ξ1(1)=1(n=1).
n > 1 n > 1 n>1利用逆元公式 ξ − 1 ( n ) = − ∑ d ∣ n , d ≠ n ξ − 1 ( d ) ξ ( n d ) ξ ( 1 ) = − ∑ d ∣ n , d ≠ n ξ − 1 ( d ) ξ ( n d ) ξ^{-1}(n) = \frac{- \sum_{d|n,d\neq n}ξ^{-1}(d)ξ(\frac{n}{d})}{ξ(1)}=- \sum_{d|n,d\neq n}ξ^{-1}(d)ξ(\frac{n}{d}) ξ1(n)=ξ(1)dn,d̸=nξ1(d)ξ(dn)=dn,d̸=nξ1(d)ξ(dn)

如果r为质数,
ξ − 1 ( r ) = − ξ ( r ) × ξ − 1 ( 1 ) ξ ( 1 ) = − ( 1 × 1 1 ) = − 1 ξ^{-1}(r) = -\frac{ξ(r)\times ξ^{-1}(1)}{ξ(1)} = -(\frac{1\times 1}{1})=-1 ξ1(r)=ξ(1)ξ(r)×ξ1(1)=(11×1)=1
ξ − 1 ( r 2 ) = − ξ ( r 2 ) × ξ − 1 ( 1 ) + ξ ( r ) × ξ − 1 ( r ) ξ ( 1 ) = − ( 1 × 1 + 1 × ( − 1 ) 1 ) = 0 ξ^{-1}(r^{2}) = -\frac{ξ(r^{2})\times ξ^{-1}(1)+ξ(r)\times ξ^{-1}(r)}{ξ(1)} =-(\frac{1\times1+1\times(-1)}{1})=0 ξ1(r2)=ξ(1)ξ(r2)×ξ1(1)+ξ(r)×ξ1(r)=(11×1+1×(1))=0
ξ − 1 ( r 3 ) = − ξ ( r 3 ) × ξ − 1 ( 1 ) + ξ ( r 2 ) × ξ − 1 ( r ) + ξ ( r ) × ξ − 1 ( r 2 ) ξ ( 1 ) = − ( 1 × 1 + 1 × ( − 1 ) + 1 × 0 1 ) = 0 ξ^{-1}(r^3)=-\frac{ξ(r^{3})\times ξ^{-1}(1)+ξ(r^2)\times ξ^{-1}(r)+ξ(r)\times ξ^{-1}(r^2)}{ξ(1)} =-(\frac{1\times1+1\times(-1)+1\times0}{1}) = 0 ξ1(r3)=ξ(1)ξ(r3)×ξ1(1)+ξ(r2)×ξ1(r)+ξ(r)×ξ1(r2)=(11×1+1×(1)+1×0)=0
                                           ⋮ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \vdots                                           
                                           ⋮ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \vdots                                           

观察可知,当r的次数大于等2时,最公式代换必然分子是 1 × 1 + 1 × ( − 1 ) + 0 , ⋅ ⋅ ⋅ , 0 ⎵ r − 2 = 0 1\times 1+1\times(-1)+\underbrace{0,\cdot\cdot\cdot,0}_{r-2}=0 1×1+1×(1)+r2 0,,0=0
由于 ξ − 1 ξ^{-1} ξ1的积性,在 ξ − 1 ( n ) ξ^{-1}(n) ξ1(n) n n n是可以分解为 k k k个互异质数时, ξ − 1 ( n ) = ( − 1 ) k ξ^{-1}(n)=(-1)^k ξ1(n)=(1)k,否则
ξ − 1 ( n ) = 0 ξ^{-1}(n)=0 ξ1(n)=0
写成函数表达式
ξ − 1 ( n ) = { 1 n = 1 ( − 1 ) k n = p 1 m 1 × p 2 m 2 × . . . . × p n m n , ∀ m i = 1 0 o h e r w i s e ξ^{-1}(n)=\begin{cases} 1 & n=1\\(-1)^k & n = {p_{1}}^{m_{1}} \times{p_{2}}^{m_{2}}\times....\times{p_{n}}^{m_{n}},\forall m_{i}=1\\0 &oherwise \end{cases} ξ1(n)=1(1)k0n=1n=p1m1×p2m2×....×pnmn,mi=1oherwise
是不是很眼熟?
ξ − 1 ξ^{-1} ξ1就是莫比乌斯函数 μ \mu μ,其实莫比乌斯函数就是 ξ ( n ) = 1 ξ(n) = 1 ξ(n)=1的卷积逆元

那么证明正式开始
联立

{ g = f ∗ ξ f ∗ I = f I = μ ∗ ξ \begin{cases}g = f*ξ & \\ f*I=f\\ I = \mu*ξ \end{cases} g=fξfI=fI=μξ
f = μ ∗ g f =\mu*g f=μg
证毕
g ( n ) = ∑ d ∣ n f ( d ) g(n) = \sum_{d|n}f(d) g(n)=dnf(d)时, f = μ ∗ g f =\mu*g f=μg展开为: f ( n ) = ∑ d ∣ n μ ( d ) g ( n d ) f(n) = \sum_{d|n}\mu(d)g(\frac{n}{d}) f(n)=dnμ(d)g(dn)
g ( n ) = ∑ n ∣ d f ( d ) g(n) = \sum_{n|d}f(d) g(n)=ndf(d)时, f = μ ∗ g f =\mu*g f=μg展开为: f ( n ) = ∑ n ∣ d μ ( d n ) g ( d ) f(n) = \sum_{n|d}\mu(\frac{d}{n})g(d) f(n)=ndμ(nd)g(d)
完全一致!!!
代码日后自己追加(艾玛,手动敲公式累死我了)

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