莫比乌斯函数的定义如下:
对于任意正整数 n n n有
∑ d ∣ n μ ( d ) = { 1 ( n = 1 ) 0 ( n > 1 ) \sum_{d|n}\mu(d)=\left\{ \begin{array}{} 1 & (n=1)\\ 0 & (n>1)\\ \end{array} \right. d∣n∑μ(d)={10(n=1)(n>1)
证明:
当 n = 1 n=1 n=1时显然
当 n > 1 n>1 n>1时
首先将 n n n分解成 n = p 1 a 1 p 2 a 2 ⋯ p k a k n=p_1^{a_1} p_2^{a_2}\cdots p_k^{a_k} n=p1a1p2a2⋯pkak
因为在 n n n中的所有因子 d d d中,只有 μ ( d ) \mu(d) μ(d)不为零的才会计算到答案里,所以说我们设 r = p 1 p 2 ⋯ p r r=p_1p_2\cdots p_r r=p1p2⋯pr
此时有
∑ d ∣ n μ ( d ) = C k 0 − C k 1 + C k 2 + ⋯ + ( − 1 ) k C k k = ∑ i = 0 k ( − 1 ) i ⋅ C k i \sum_{d|n}\mu(d)=C^0_k-C^1_k+C^2_k+\cdots+(-1)^kC^k_k=\sum_{i=0}^{k}(-1)^i\cdot C^i_k d∣n∑μ(d)=Ck0−Ck1+Ck2+⋯+(−1)kCkk=i=0∑k(−1)i⋅Cki
由二项式定理得
( x + y ) n = ∑ i = 0 n C n i ⋅ x i ⋅ y n − i (x+y)^n=\sum_{i=0}^n C^i_n\cdot x^i\cdot y^{n-i} (x+y)n=i=0∑nCni⋅xi⋅yn−i
当 x = 1 , y = − 1 x=1,y=-1 x=1,y=−1时
∑ i = 0 n C n i ⋅ ( − 1 ) i = ∑ i = 0 n C n i ⋅ ( − 1 ) i ⋅ 1 n − i = ( − 1 + 1 ) n = 0 \sum^{n}_{i=0}C^i_n\cdot(-1)^i=\sum_{i=0}^nC_n^i\cdot (-1)^i\cdot 1^{n-i}=(-1+1)^n=0 i=0∑nCni⋅(−1)i=i=0∑nCni⋅(−1)i⋅1n−i=(−1+1)n=0
得证
因为莫比乌斯函数是积性函数,所以求莫比乌斯函数可以用线性筛来求。
我们设
F ( n ) = ∑ d ∣ n f ( d ) F(n)=\sum_{d|n} f(d) F(n)=d∣n∑f(d)
此时就有
f ( n ) = ∑ d ∣ n μ ( d ) ⋅ F ( n d ) f(n)=\sum_{d|n}\mu(d)\cdot F(\dfrac{n}{d})\\ f(n)=d∣n∑μ(d)⋅F(dn)
这时的式子就是一个狄利克雷卷积,关于狄利克雷卷积,可以看看我的另一篇博客。
f ( n ) = ∑ d ∣ n μ ( d ) ⋅ F ( n d ) f(n)=\sum_{d|n}\mu(d)\cdot F(\dfrac{n}{d}) f(n)=d∣n∑μ(d)⋅F(dn)
我们来看看怎样证明莫比乌斯反演中的第一个式子。
首先我们将 F ( n d ) F(\dfrac{n}{d}) F(dn)代入式子
∑ d ∣ n μ ( d ) ⋅ F ( n d ) = ∑ d ∣ n μ ( d ) ∑ k ∣ n d f ( k ) \sum_{d|n}\mu(d)\cdot F(\dfrac{n}{d})=\sum_{d|n}\mu(d)\sum_{k|\frac{n}{d}}f(k) d∣n∑μ(d)⋅F(dn)=d∣n∑μ(d)k∣dn∑f(k)
通过和式的变换,我们可以得出
∑ d ∣ n μ ( d ) ∑ k ∣ n d f ( k ) = ∑ k ∣ n f ( k ) ∑ d ∣ n k μ ( d ) \sum_{d|n}\mu(d)\sum_{k|\frac{n}{d}}f(k)=\sum_{k|n}f(k)\sum_{d|\frac{n}{k}}\mu(d) d∣n∑μ(d)k∣dn∑f(k)=k∣n∑f(k)d∣kn∑μ(d)
因为
∑ d ∣ n μ ( d ) = { 1 ( n = 1 ) 0 ( n > 1 ) \sum_{d|n}\mu(d)=\left\{ \begin{array}{} 1 & (n=1)\\ 0 & (n>1)\\ \end{array} \right. d∣n∑μ(d)={10(n=1)(n>1)
所以只有在 k n = 1 \frac{k}{n}=1 nk=1时, ∑ d ∣ n k μ ( d ) = 1 \sum_{d|\frac{n}{k}}\mu(d)=1 ∑d∣knμ(d)=1,其余时为零,故
∑ k ∣ n f ( k ) ∑ d ∣ n k μ ( d ) = f ( n ) \sum_{k|n}f(k)\sum_{d|\frac{n}{k}}\mu(d)=f(n) k∣n∑f(k)d∣kn∑μ(d)=f(n)
得证
我们设
F ( n ) = ∑ n ∣ d f ( d ) F(n)=\sum_{n|d} f(d) F(n)=n∣d∑f(d)
此时就有
f ( n ) = ∑ n ∣ d μ ( d n ) ⋅ F ( d ) f(n)=\sum_{n|d}\mu(\frac dn)\cdot F(d)\\ f(n)=n∣d∑μ(nd)⋅F(d)
这一种在推导过程中更常用。
第二个公式和第一个公式乍一看没什么不同,但仔细多看几遍,会发现,你枚举的 d d d是 n n n的倍数,而形式一中 n n n是 d d d的倍数。
其实我第一眼看上去,也觉得不可思议,倍数不是有无限个吗?为什么还能成立呢?接下来我们在来证明一下。
首先将 F ( d ) F(d) F(d)代入
∑ n ∣ d μ ( d n ) ⋅ F ( d ) = ∑ n ∣ d μ ( d n ) ∑ d ∣ k f ( k ) \sum_{n|d}\mu(\dfrac{d}{n})\cdot F(d)=\sum_{n|d}\mu(\dfrac{d}{n})\sum_{d|k}f(k) n∣d∑μ(nd)⋅F(d)=n∣d∑μ(nd)d∣k∑f(k)
然后经过和式的变换,有
∑ n ∣ d μ ( d n ) ∑ d ∣ k f ( k ) = ∑ n ∣ k f ( k ) ∑ d ∣ k n μ ( d ) \sum_{n|d}\mu(\dfrac{d}{n})\sum_{d|k}f(k)=\sum_{n|k}f(k)\sum_{d|\frac{k}{n}}\mu(d) n∣d∑μ(nd)d∣k∑f(k)=n∣k∑f(k)d∣nk∑μ(d)
因为
∑ d ∣ n μ ( d ) = { 1 ( n = 1 ) 0 ( n > 1 ) \sum_{d|n}\mu(d)=\left\{ \begin{array}{} 1 & (n=1)\\ 0 & (n>1)\\ \end{array} \right. d∣n∑μ(d)={10(n=1)(n>1)
所以只有在 k n = 1 \frac{k}{n}=1 nk=1时, ∑ d ∣ k n μ ( d ) = 1 \sum_{d|\frac{k}{n}}\mu(d)=1 ∑d∣nkμ(d)=1,其余时为零,故
∑ n ∣ k f ( k ) ∑ d ∣ k n μ ( d ) = f ( n ) \sum_{n|k}f(k)\sum_{d|\frac{k}{n}}\mu(d)=f(n) n∣k∑f(k)d∣nk∑μ(d)=f(n)
得证
求证:
∑ d ∣ n μ ( d ) ⋅ n d = ϕ ( n ) \sum_{d|n}\mu(d)\cdot\frac{n}{d}=\phi(n) d∣n∑μ(d)⋅dn=ϕ(n)
我们先把原式化成如下式子:
∑ d ∣ n μ ( n d ) ⋅ I d ( d ) = ϕ ( n ) \sum_{d|n}\mu(\frac {n}{d})\cdot Id(d)=\phi(n) d∣n∑μ(dn)⋅Id(d)=ϕ(n)
然后我们将它进行反演。
I d ( n ) = ∑ d ∣ n ϕ ( d ) Id(n)=\sum_{d|n}\phi(d) Id(n)=d∣n∑ϕ(d)
即
n = ∑ d ∣ n ϕ ( d ) n=\sum_{d|n}\phi(d) n=d∣n∑ϕ(d)
我们设 f ( n ) = ∑ d ∣ n ϕ ( d ) f(n) = \sum_{d|n}\phi(d) f(n)=∑d∣nϕ(d) ,因为 ϕ \phi ϕ 是一个积性函数,所以 f ( n ) f(n) f(n) 也是一个积性函数。
于是我们将 n n n 分解为 p 1 a 1 ⋅ p 2 a 2 ⋯ p k a k p_1^{a_1}\cdot p_2^{a_2}\cdots p_k^{a_k} p1a1⋅p2a2⋯pkak 的形式,其中 p p p 是互异质数。
接下来我们就可以得到:
f ( n ) = f ( p 1 a 1 ) ⋅ f ( p 2 a 2 ) ⋯ f ( p k a k ) f(n)=f(p_1^{a_1})\cdot f(p_2^{a_2}) \cdots f(p_k^{a_k}) f(n)=f(p1a1)⋅f(p2a2)⋯f(pkak)
又因为
f ( p i a i ) = ∑ d ∣ n p h i ( d ) = ϕ ( 1 ) + ϕ ( p i ) + ϕ ( p i 2 ) + ⋯ + ϕ ( p i a i ) = 1 + ( p − 1 ) + ( p 2 − p ) + ⋯ + ( p k − p k − 1 ) = p k \begin{aligned} f(p_i^{a_i}) &= \sum_{d|n} phi(d) \\ &= \phi(1) + \phi(p_i) + \phi(p_i^2)+\cdots+\phi(p_i^{a_i})\\ &=1+(p-1)+(p^2-p)+\cdots+(p^k-p^{k-1})\\ &=p^k \end{aligned} f(piai)=d∣n∑phi(d)=ϕ(1)+ϕ(pi)+ϕ(pi2)+⋯+ϕ(piai)=1+(p−1)+(p2−p)+⋯+(pk−pk−1)=pk
所以
f ( n ) = f ( p 1 a 1 ) ⋅ f ( p 2 a 2 ) ⋯ f ( p k a k ) = p 1 a 1 ⋅ p 2 a 2 ⋯ p k a k = n f(n)=f(p_1^{a_1})\cdot f(p_2^{a_2}) \cdots f(p_k^{a_k})=p_1^{a_1}\cdot p_2^{a_2}\cdots p_k^{a_k}=n f(n)=f(p1a1)⋅f(p2a2)⋯f(pkak)=p1a1⋅p2a2⋯pkak=n
即 n = ∑ d ∣ n ϕ ( d ) n=\sum_{d|n}\phi(d) n=∑d∣nϕ(d) 。