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$\开始组$

美元$是除法的最大无平方整数n美元$.然后$$r=\operatorname{rad}(n)=\prod_{\substack{p\midn\\p\text{prime}}p$$ 美元$被称为n美元$或无平方内核。也看到了“核心”一词。对于给定的平方自由美元$和整数x美元$,我的问题是有多少个整数$n\leq x(元\leq x)$存在这样的情况$\operatorname{rad}(n)=r$。例如r=15美元$、和x美元=100$,然后$15,45,75$是唯一的$3$这样的整数。我还没有在文献中找到任何公式或算法,对于泛型美元$x美元$.

$\端组$

2个答案2

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$\开始组$

总的来说,我认为这很难。但是,您可以查看以下算法:

因子美元$将素数转换为:$r=p_1\cdot p_k$.
请注意$\text{rad}(n)=当n=p_1^{a_1}\cdots p_k^{a_k}$对于某些整数$a_i$.

要确定$(a_1,\点,a_k)$使得$n\leq x(元\leq x)$我们可以数一数解决方案$(a_1,\点,a_k)$属于$a_1\log(p_1)+\dots+a_k\log(p_k)\leq\log(x)$.

如果美元$是素数,则可以非常有效地确定解的数目。如果美元$不是质数($k>1$),那么这就更难了。

通过循环遍历$a_i$并且通过提前停止,如果$a_1\log(p_1)+\dots+a_k\log(p_k)$超过$\log(x)$.

另一种方法是注意向量$v_i=(0,\dots,\log(a_i),\dotes,0)$对于$1\leq 1\leq k美元$跨越格子。
我们要求凸集内的格点数量由$a_1\log(p_1)+\dots+a_k\log$.
这样也许可以找到更有效的算法。

$\端组$
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$\开始组$

可以根据枚举和计数平滑整数作者:D.J.伯恩斯坦。

我们会数数字,这样$\text{rad}(n)\mid r$,因为$$\#\{n\midn\leqslatex,\text{rad}$$

$r=p_1p_2\cdots p_k$.按照纸面符号,让美元(x,S)$--是一组数字,它们是不同元素的乘积美元$和是$\leq斜面x$、和$\Psi(x,S)=\lvert P(x,S)\rvert$.

显然,您正在寻找$\Psi(x,S)$,其中$S=\{p_i^{2^t}\midt\in\mathbb{Z}\}\cap[1,x]$.

你可以列举美元(x,S)$直接由算法2在线性的结果集时间,但它可以很大。你也可以使用算法3,但我建议使用不同的计数方法$\Psi(x,S)$在里面$O(\Psi(\sqrt{x},S))$时间。

首先,列举$P(\sqrt{x},S)$在里面$O(\Psi(\sqrt{x},S))$时间使用算法2。

然后介绍$f(n,i)$--有根号的数字$p_1\cdot p_i$和小于或等于亿美元$。可能会看到明显的复发$f(n,i)=\sum\limits_{t=0}^\infty f\left(\Bigl\lfloor\frac{n}{p_i^t}\Bigr\rfloor,i-1\right)$.

因为$\lfloor\frac{\lfloor \frac{x}{a}\rfloor}{b}\rffloor=\floor\frac{x}}{ab}\rfooor$,我们需要计算的唯一状态是形式$\lfloor\压裂{x}{a}\rfloor$.但如果$\lfloor\frac{x}{a}\rfloor<\sqrt{x}$我们可以计算$f美元$直接无重复,因为之前的所有数字$\sqrt{x}$已枚举。也是每个州$\lfloor\frac{x}{a}\rfloor>\sqrt{x}$对应于一个数字$a<\sqrt{x}$具有$\text{rad}(a)\mid r$,所以有$O(\Psi(\sqrt{x},S))$这样的状态。

也就是说,你可以计算$\Psi(x,S)=f\left(\lfloor x \rfloor,k\right)$在期望的时间内使用递归和预先计算的数字,可能由于解释不准确而产生一些对数因子。


论文中的算法3假装有效$O(\sqrt{\Psi(x,S)})$,但它需要适当的分区美元$,它的存在是任意的美元$这是一个很难回答的问题。从晶格参数$\Psi(x,S)\sim\frac{1}{k!}\prod\limits_{i=1}^{k}\frac}\log x}{\log p}$用于固定美元$$x\到\英寸$,所以一般来说$\sqrt{\Psi(x,S)}\ll\Psi$作为$x\到\英寸$.

但事实上证明这种复杂性是困难的$\Psi(x,S)$很粗糙(自己试试看$x\约10^{18}$对一些人来说美元$),所以在实践中,我的方法应该更好。

$\端组$

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