[数论]中国剩余定理

线性同余方程

给定三个整数 a , b , m a,b,m a,b,m,求一个整数 x x x使得 a ∗ x ≡ b ( m o d   m ) a*x\equiv b(mod \ m) axb(mod m)(有可能无解),其中未知数指数为1,则称此同余式为一次同余方程或线性同余方程

∵ a ∗ x ≡ b ( m o d   m ) \because a*x\equiv b(mod \ m) axb(mod m)

∴ a ∗ m − b 是 m 的 倍 数 \therefore a*m-b是m的倍数 ambm,设为 − y -y y倍。

原式得: a ∗ m + m ∗ y = b a*m+m*y=b am+my=b

由扩欧得,此方程当且当 g c d ( a , m ) ∣ b gcd(a,m)|b gcd(a,m)b时有解。

当有解时,用欧几里德算法求出一组解 x 0 , y 0 x_0,y_0 x0,y0,满足 a ∗ x 0 + m ∗ y 0 = g c d ( a , m ) a*x_0+m*y_0=gcd(a,m) ax0+my0=gcd(a,m)时, x = x 0 ∗ b / g c d ( a , m ) x=x_0*b/gcd(a,m) x=x0b/gcd(a,m),可求出一组特解

方程的特解就是所有模数 m / g c d ( a , m ) m/gcd(a,m) m/gcd(a,m) x x x同余的整数解

题目

给出你n个同余式,求解一个x满足一下同余式。

{ x ≡ a 1 ( m o d   m 1 ) x ≡ a 2 ( m o d   m 2 ) . . . . . . x ≡ a n ( m o d   m n ) \begin{cases}x\equiv a_1(mod\ m_1)\\x\equiv a_2(mod\ m_2)\\......\\x\equiv a_n(mod\ m_n)\end{cases} xa1(mod m1)xa2(mod m2)......xan(mod mn)

其中 m 1 , m 2 . . . m n m_1,m_2...m_n m1,m2...mn为两两互质的整数。

方法

m = ∏ i = 1 n m i m=\prod_{i=1}^{n} m_i m=i=1nmi, M i = m / m i M_i=m/m_i Mi=m/mi,是除 m i m_i mi以外所有模数的倍数, t i t_i ti是同余方程 M i t i ≡ 1 ( m o d   m i ) M_it_i\equiv1(mod\ m_i) Miti1(mod mi),

所以对于所有不等于 i i i的常数 k k k, a i M i t i ≡ 0 ( m o d   m k ) a_iM_it_i\equiv 0(mod\ m_k) aiMiti0(mod mk),代入 x = ∑ i = 1 n a i M i t i x=\sum_{i=1}^{n}a_iM_it_i x=i=1naiMiti

附言

以上便是模数两两互质的线性同余方程的一组特解,通解可表示为 x + k ∗ m ( k ∈ Z ) x+k*m(k\in Z) x+km(kZ),在题目要求我们求出最小解时, ( x + m ) (x+m) (x+m)% m m m.

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中国剩余定理都学了,不来学学扩中吗

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
### 关于中国剩余定理的 Python 实现 中国剩余定理是一种用于解决一元线性同余方程组的方法,其核心在于通过特定的计算方式找到满足一组模数条件的整数值。以下是基于该理论的一个典型实现。 #### 1. 理论背景 中国剩余定理的核心思想是:如果给定的一系列模数两两互质,则可以通过构造一种特殊形式的解来得到最终的结果[^2]。具体来说,对于形如 \(x \equiv a_i (\text{mod } m_i)\) 的同余方程组,其中所有的 \(m_i\) 是两两互质的正整数,那么存在唯一的小于积 \(M = m_1 \cdot m_2 \cdots m_k\) 的解。 #### 2. Python 实现代码 下面是一个典型的 Python 实现: ```python from functools import reduce def chinese_remainder_theorem(moduli, remainders): """ 使用中国剩余定理求解同余方程组。 参数: moduli (list): 同余方程组中的模数组成的列表。 remainders (list): 对应的余数组成的列表。 返回: int: 满足所有同余关系的最小非负整数解。 """ total = 0 prod = reduce(lambda a, b: a * b, moduli) for n_i, a_i in zip(moduli, remainders): p = prod // n_i inv = pow(p, -1, n_i) total += a_i * inv * p return total % prod # 测试数据 if __name__ == "__main__": moduli = [3, 5, 7] remainders = [2, 3, 2] result = chinese_remainder_theorem(moduli, remainders) print(f"满足条件的最小非负整数解为: {result}") ``` 上述代码实现了中国剩余定理的基本逻辑,并利用 `pow` 函数高效地计算乘法逆元[^4]。 #### 3. 进一步解释 - **输入参数**: - `moduli`: 表示一系列模数,它们应当两两互质。 - `remainders`: 表示对应的余数序列。 - **函数功能**: 计算并返回一个满足所有同余条件的最小非负整数解。 - **关键操作**: 利用了扩展欧几里得算法隐含的功能(即通过 `pow(base, exp, mod)` 来快速获取乘法逆元),这是现代编程语言中常见的优化手段之一[^3]。 --- ###
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