阿特勒·塞尔伯格
在数论 中,塞尔伯格筛法 (Selberg sieve)是一个用以估计满足特定条件的“筛选过的”正整数 集大小的技巧,而这些条件一般都以同馀 表示。这筛法由阿特勒·塞尔伯格 于1940年代发展。
在筛法 的术语中,塞尔伯格筛法是一种“组合筛法”,也就是一种透过小心应用容斥原理 进行“筛选”的筛法。在此筛法中,塞尔伯格以一组针对问题最佳化的权重取代默比乌斯函数 ,而这可给出“筛选过的”的集合大小的上界。
设
A
{\displaystyle A}
为不大于
x
{\displaystyle x}
的正整数的集合,并假定
P
{\displaystyle P}
为质数的集合,然后设
A
p
{\displaystyle A_{p}}
是
A
{\displaystyle A}
中可为
P
{\displaystyle P}
中的质数
p
{\displaystyle p}
整除的数组成的集合;此外,可设
d
{\displaystyle d}
为
P
{\displaystyle P}
中的不同质数的乘积,在这种状况下,可相应地定义
A
d
{\displaystyle A_{d}}
为
A
{\displaystyle A}
中可被
d
{\displaystyle d}
整除的数的集合,并定义
A
1
{\displaystyle A_{1}}
为
A
{\displaystyle A}
本身。
设
z
{\displaystyle z}
为任意实数,而
P
(
z
)
{\displaystyle P(z)}
为
P
{\displaystyle P}
中不大于
z
{\displaystyle z}
的质数的乘积,那这筛法的目标就是估计下式:
S
(
A
,
P
,
z
)
=
|
A
∖
⋃
p
∣
P
(
z
)
A
p
|
.
{\displaystyle S(A,P,z)=\left\vert A\setminus \bigcup _{p\mid P(z)}A_{p}\right\vert .}
我们可以假定说
|
A
d
|
{\displaystyle \left|A_{d}\right|}
可由下式估计:
|
A
d
|
=
1
f
(
d
)
X
+
R
d
.
{\displaystyle \left\vert A_{d}\right\vert ={\frac {1}{f(d)}}X+R_{d}.}
其中
f
{\displaystyle f}
是一个积性函数 、
X
{\displaystyle X}
是
A
{\displaystyle A}
的元素个数。
另外,设
g
{\displaystyle g}
是个由对
f
{\displaystyle f}
进行默比乌斯反演 所得到的函数,也就是说,
g
(
n
)
=
∑
d
∣
n
μ
(
d
)
f
(
n
/
d
)
{\displaystyle g(n)=\sum _{d\mid n}\mu (d)f(n/d)}
且
f
(
n
)
=
∑
d
∣
n
g
(
d
)
{\displaystyle f(n)=\sum _{d\mid n}g(d)}
,其中
μ
{\displaystyle \mu }
是默比乌斯函数 。
在这种状况下,设
V
(
z
)
=
∑
d
<
z
d
∣
P
(
z
)
1
g
(
d
)
.
{\displaystyle V(z)=\sum _{\begin{smallmatrix}d<z\\d\mid P(z)\end{smallmatrix}}{\frac {1}{g(d)}}.}
,就可得下列关系式:
S
(
A
,
P
,
z
)
≤
X
V
(
z
)
+
O
(
∑
d
1
,
d
2
<
z
d
1
,
d
2
∣
P
(
z
)
|
R
[
d
1
,
d
2
]
|
)
{\displaystyle S(A,P,z)\leq {\frac {X}{V(z)}}+O\left({\sum _{\begin{smallmatrix}d_{1},d_{2}<z\\d_{1},d_{2}\mid P(z)\end{smallmatrix}}\left\vert R_{[d_{1},d_{2}]}\right\vert }\right)}
其中
[
d
1
,
d
2
]
{\displaystyle [d_{1},d_{2}]}
是
d
1
{\displaystyle d_{1}}
及
d
2
{\displaystyle d_{2}}
的最小公倍数 。
此外,
V
(
z
)
{\displaystyle V(z)}
的数值可由下式估计:
V
(
z
)
≥
∑
d
≤
z
1
f
(
d
)
.
{\displaystyle V(z)\geq \sum _{d\leq z}{\frac {1}{f(d)}}.\,}
算数数列中的质数 相关问题上的布朗-第区马许定理 。
不大于
x
{\displaystyle x}
且与欧拉函数
φ
(
n
)
{\displaystyle \varphi (n)}
互质的
n
{\displaystyle n}
的数量,与
e
−
γ
log
log
log
(
x
)
{\displaystyle {\frac {e^{-\gamma }}{\log {\log {\log {(x)}}}}}}
呈现非病态的(asymptotic)关系。
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