• 具体数学-第二章-和式


    读《具体数学》

    简要笔记

    2.1记号

    $sum_{k=1}^{n}a_{}^{k}$ 

    其中ak是被加数,k介于下限1和上限n之间

    $sum_{k=1}^{pi(N)} frac{1}{p}$

    其中pk表示第K个素数,$pi(N)$表示<=N的素数的个数

    这个和式指出了接近N的随机整数平均而言约有多少个素因子,对于大的N,其值近似等于ln ln N+M

    其中M约为0.261 497 212 847 642 783 755 426 838 608 695 859 051 566 6

    2.2和式和递归式

    对于一个递归式

    $ R_{0}=alpha $ 

    $ R_{n} = R_{n-1} + eta + gamma n $   n>0

    通解

    $R_{n} = Aleft ( n ight )alpha  + Bleft ( n ight )eta + cleft ( n ight )gamma$

    求解方法:使用成套方法,用简单函数代替Rn,求得$alpha $ $eta$ $gamma$

    利用待定系数法,计算出R0  R1  R2 三个方程解三个未知数,解出$alpha $ $eta$ $gamma$ 便可得到答案

    anTn = bnTn-1+cn

    事实上我们可以把任何形式的anTn = bnTn-1+cn转化为和式

    只要我们找到一个实当的求和因子s来乘以两边:

    snanTn = snbnTn-1+sncn

    恰当选择sn使得

    snbn=sn-1an-1

    这样的话就得到新的和式-递归式

    Sn-1=Sn-1+sncn

    从而

    $S_{n}=s_{0}a_{0}T_{0}+sum_{k=1}^{n}s_{k}c_{k}$

    那么其实,Tn答案的解就是

    $T_{n}= frac{1}{s_{n}a_{n}}(s_{0}a_{0}T_{0}+sum_{k=1}^{n}s_{k}c)$

    那么如何求解Sn?

    利用sn=sn-1an-1/bn把上下展开

    $s_{n}=frac{a_{n-1}a_{n-2}cdots a_{1}}{b_{n}b_{n-1}cdots b_{2}}$

    调和数:

    $H_{n}=1+frac{1}{2}+cdots+frac{1}{n}=sum_{k=1}^{n}frac{1}{k}$

    2.3 和式的处理

    三条法则

    分配律$sum_{kin K}ca_{k}=csum_{kin K}a_{k}$

    结合律$sum_{kin K}left ( a_{k}+b_{k} ight )=sum_{kin K}a_{k}+sum_{kin K}b_{k}$

    交换律$sum_{k in K}a_{k}=sum_{pleft (k ight)in K}a_{p{left ( k ight )}}$

    需要注意的是,一般的交换律中的函数p(k),都是假设所有整数的排列,即对于每一个整数n都恰好存在一个整数k,使得p(k)=n,否则可能错误。

    扰动法

    扰动法基本公式$sum_{k in K}a_{k}+sum_{k in K'}a_{k'}=sum_{k in Kcap K'}a_{k}+sum_{k in Kcup K'}a_{k}$

    把一项分出去的运算,便是扰动法,它可以用来封闭形式来计算和式

    步骤:从未知的和式开始,并记录它的Sn

    $S_{n}=sum_{0leq kleq n}a_{k}$

    然后通过把它的最后一项和第一项分离出来,用两种方法改写Sn+1

    $S_{n}+a_{n+1}=sum_{0leq kleq n+1}a_{k}=a_{0}+sum_{1leq kleq n+1}a_{k}$

               $=a_{0}+sum_{1leq k+1leq n+1}a_{k+1}$

               $=a_{0}+sum_{0leq kleq n}a_{k+1}$

    然后对最后的那个和式子进行相应处理,用Sn表示出来,从而建立Sn的方程。

    当然求解不仅限于这一种方法,求导,错位相减,等初等技巧,也是求解和式的好方法。

    2.4 多重和式

    如果P(j,k)是jk的一种性质,所有使得p(j,k)为真的项ai,k之和可以用这两种表示

    $sum _{Pleft ( j,k ight )}a_{j,k}=sum _{j,k}a_{j,k}[P(j,k)]$

    有如下公式

    $sum _{Pleft ( j,k ight )}a_{j,k}=sum _{j} sum _{k}a_{j,k}[P(j,k)]=sum _{k} sum _{j}a_{j,k}[P(j,k)]$

    适当选择求和次序,使得问题简化

    一般的分配律:

    $sum_{jin J,kin K}a_jb_k=(sum_{jin J}a_{j})(sum_{kin K}b_{k})$

    切比雪夫单调不等式:

    $(sum_{k=1}^{n}a_{k})(sum_{k=1}^{n}b_{k})leq nsum _{k=1}^{n}a_{k}b_{k}$ 其中a1<=...<=an 且 b1<=...<=bn 

    $(sum_{k=1}^{n}a_{k})(sum_{k=1}^{n}b_{k})geq nsum _{k=1}^{n}a_{k}b_{k}$ 其种a1<=...<=an

    且 b1>=...>=bn

    积分形式

    $(int _{a}^{b}f(x)dx)(int _{a}^{b}g(x)dx)leq (b-a)(int _a^bf(x)g(x)dx)$

    $sum _{0leq k< n}H_{k}=nH_n-n$

    有不懂欢迎咨询 QQ:1326487164(添加时记得备注)
  • 相关阅读:
    《Java程序设计》第七次学习总结
    《Java程序设计》第六次学习总结
    实验二:Java面向对象程序设计
    《信息安全系统设计基础》第二次学习总结
    《信息安全系统设计基础+Linux 内核分析》第一次学习总结
    《Java程序设计》第五次学习总结
    《Java程序设计》第四次学习总结
    《Java程序设计》第三次学习总结
    next_permutation 函数
    POJ 3268 (dijkstra算法)
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/bluefly-hrbust/p/10393550.html
Copyright © 2020-2023  润新知