一.偏序集的定义.
偏序集:定义一个偏序集是由一个集合
S
S
S与一个二元关系
≤
\leq
≤组成的二元组
O
=
(
S
,
≤
)
O=(S,\leq)
O=(S,≤),满足:
1.自反性:对于任意元素
x
∈
S
x\in S
x∈S,有
x
≤
x
x\leq x
x≤x.
2.传递性:对于任意元素
x
,
y
,
z
∈
S
x,y,z\in S
x,y,z∈S,若
x
≤
y
,
y
≤
z
x\leq y,y\leq z
x≤y,y≤z,则
x
≤
y
≤
z
x\leq y\leq z
x≤y≤z.
3.反对称性:对于任意元素
x
,
y
∈
S
x,y\in S
x,y∈S,若
x
≤
y
,
y
≤
x
x\leq y,y\leq x
x≤y,y≤x,则
x
=
y
x=y
x=y.
偏序关系:我们称一个偏序集 O = ( S , ≤ ) O=(S,\leq) O=(S,≤)中的偏序关系为二元关系 ≤ \leq ≤.
对于偏序集
O
=
(
S
,
≤
)
O=(S,\leq)
O=(S,≤),我们定义
x
∈
O
x\in O
x∈O表示
x
∈
S
x\in S
x∈S,
∣
O
∣
=
∣
S
∣
|O|=|S|
∣O∣=∣S∣.
二.偏序集上的链相关.
集合的链:称一个由集合 S S S中元素组成的集族 ( v 1 , v 2 , ⋯ , v n ) (v_1,v_2,\cdots,v_n) (v1,v2,⋯,vn)为 S S S的链当且仅当对于任意 i ≤ j i\leq j i≤j满足 v i ⊆ v j v_i\subseteq v_j vi⊆vj.
集合的反链:称一个由集合 S S S中元素组成的集族 ( v 1 , v 2 , ⋯ , v n ) (v_1,v_2,\cdots,v_n) (v1,v2,⋯,vn)为 S S S的反链当且仅当任意 i ≠ j i\neq j i=j满足 v i ⊈ v j v_i\nsubseteq v_j vi⊈vj.
相当于把 S S S的所有子集拎出来构成一个集族和二元关系 ⊆ \subseteq ⊆组成的偏序集上的概念.
sperner定理:集合 S S S的最长反链长度为 ( ∣ S ∣ ⌊ ∣ S ∣ 2 ⌋ ) \binom{|S|}{\left\lfloor\frac{|S|}{2}\right\rfloor} (⌊2∣S∣⌋∣S∣).
证明:
考虑对于集族中每一个元素 U U U,我们将 1 1 1到 ∣ S ∣ |S| ∣S∣的排列中属于这个 U U U的放到前面进行排列,不属于的放到后面排列,会得到 ∣ U ∣ ! ( ∣ S ∣ − ∣ U ∣ ) ! |U|!(|S|-|U|)! ∣U∣!(∣S∣−∣U∣)!个排列.
那么在一个反链中,任意两个元素 U , V U,V U,V, U U U按照上述方式生成的排列中不应该有与 V V V生成的排列相同的.
设大小为
i
i
i元素有
a
i
a_i
ai个,那么:
∑
i
=
0
∣
S
∣
a
i
∗
i
!
(
∣
S
∣
−
i
)
!
≤
n
!
∑
i
=
0
∣
S
∣
a
i
(
n
i
)
≤
1
∑
i
=
0
∣
S
∣
a
i
≤
(
n
⌊
n
2
⌋
)
\sum_{i=0}^{|S|}a_i*i!(|S|-i)!\leq n!\\ \sum_{i=0}^{|S|}\frac{a_i}{\binom{n}{i}}\leq 1\\ \sum_{i=0}^{|S|}a_i\leq \binom{n}{\left\lfloor\frac{n}{2}\right\rfloor}
i=0∑∣S∣ai∗i!(∣S∣−i)!≤n!i=0∑∣S∣(in)ai≤1i=0∑∣S∣ai≤(⌊2n⌋n)
证毕.
链:对于一个偏序集 O = ( S , ≤ ) O=(S,\leq) O=(S,≤),一个由 O O O中元素组成的非重序列 a i a_i ai满足 a i ≤ a i + 1 a_i\leq a_{i+1} ai≤ai+1称为 O O O的一条链.
反链:对于一个偏序集 O = ( S , ≤ ) O=(S,\leq) O=(S,≤),一个由 O O O中元素组成的集合满足集合中任意元素 x , y x,y x,y都不满足 x ≤ y x\leq y x≤y,那么这个集合称为 O O O的反链.
Dilworth定理1:对于一个偏序集 O = ( S , ≤ ) O=(S,\leq) O=(S,≤), O O O的最小反链划分等于 O O O的最长链长度.
证明:
首先,由于两个在最长链上的元素必然不能处于同一反链中,所以最小反链划分
≥
\geq
≥最长链长度.
之后,必然存在一个反链划分方式,使得每一次构造一个新的反链时,将所有极小元加入该反链中,数量为最长链长度.
证毕.
Dilworth定理2:对于一个偏序集 O = ( S , ≤ ) O=(S,\leq) O=(S,≤), O O O的最小链划分等于 O O O的最长反链长度.
证明与上面类似.
推论1:大小为 n m + 1 nm+1 nm+1的偏序集,要么有长度至少为 n + 1 n+1 n+1的链,要么有长度至少为 m + 1 m+1 m+1的反链.
根据上面的Dilworth定理不难证明.
推论2:长度为 n n n的数列,要么有长度至少为 n \sqrt{n} n的非严格上升子序列,要么有长度至少为 n \sqrt{n} n的非严格下降子序列.
根据推论1不难证明.
最小链覆盖可以利用二分图匹配来求,这里不再赘述.
三.偏序集上的容斥原理.
偏序集上的容斥原理:对于一个偏序集
O
=
(
S
,
≤
)
O=(S,\leq)
O=(S,≤)上的两个函数
f
,
g
f,g
f,g,我们希望找到一个二元函数
μ
(
x
,
y
)
\mu(x,y)
μ(x,y),使得:
f
(
x
)
=
∑
y
≤
x
g
(
y
)
⇔
g
(
x
)
=
∑
y
≤
x
μ
(
x
,
y
)
f
(
y
)
f(x)=\sum_{y\leq x}g(y)\Leftrightarrow g(x)=\sum_{y\leq x}\mu(x,y)f(y)
f(x)=y≤x∑g(y)⇔g(x)=y≤x∑μ(x,y)f(y)
事实上这个东西叫做偏序集上的Mobius反演.
偏序集上的容斥系数:我们称二元函数 μ ( x , y ) \mu(x,y) μ(x,y)为偏序集上容斥原理的容斥系数,也称作偏序集上的Mobius函数.
通过构造出偏序集上的
μ
\mu
μ函数,我们可以构造出很多东西,例如差分与前缀和的关系、广义容斥原理、Mobius反演等本质都是偏序集上的容斥原理.
四.差分与前缀和.
考虑一个偏序集 ( N , ≤ ) (N,\leq) (N,≤)的 μ \mu μ函数是怎么样的.
我们将这个偏序集的容斥原理式写出来:
f
(
x
)
=
∑
y
≤
x
g
(
y
)
⇔
g
(
x
)
=
∑
y
≤
x
μ
(
x
,
y
)
f
(
y
)
f(x)=\sum_{y\leq x}g(y)\Leftrightarrow g(x)=\sum_{y\leq x}\mu(x,y)f(y)
f(x)=y≤x∑g(y)⇔g(x)=y≤x∑μ(x,y)f(y)
将第二个式子带入第一个式子得到:
f
(
x
)
=
∑
y
≤
x
∑
z
≤
y
μ
(
y
,
z
)
f
(
z
)
=
∑
y
≤
x
f
(
y
)
∑
y
≤
z
≤
x
μ
(
z
,
y
)
f(x)=\sum_{y\leq x}\sum_{z\leq y}\mu(y,z)f(z)=\sum_{y\leq x}f(y)\sum_{y\leq z\leq x}\mu(z,y)
f(x)=y≤x∑z≤y∑μ(y,z)f(z)=y≤x∑f(y)y≤z≤x∑μ(z,y)
那么显然
μ
\mu
μ函数需要这样的性质:
∑
y
≤
z
≤
x
μ
(
z
,
y
)
=
[
x
=
y
]
\sum_{y\leq z\leq x}\mu(z,y)=[x=y]
y≤z≤x∑μ(z,y)=[x=y]
发现可以这样构造
μ
\mu
μ函数:
μ
(
i
,
i
)
=
1
μ
(
i
+
1
,
i
)
=
−
1
μ
(
i
+
2
,
i
)
=
μ
(
i
+
3
,
i
)
=
⋯
=
0
\mu(i,i)=1\\ \mu(i+1,i)=-1\\ \mu(i+2,i)=\mu(i+3,i)=\cdots=0
μ(i,i)=1μ(i+1,i)=−1μ(i+2,i)=μ(i+3,i)=⋯=0
再重新代回去得到:
f
(
x
)
=
∑
y
≤
x
g
(
y
)
⇔
g
(
x
)
=
f
(
x
)
−
f
(
x
−
1
)
f(x)=\sum_{y\leq x}g(y)\Leftrightarrow g(x)=f(x)-f(x-1)
f(x)=y≤x∑g(y)⇔g(x)=f(x)−f(x−1)
发现这玩意就是差分与前缀和的关系.
五.广义容斥原理.
我们构造一个排列中所有子集构成的集族 S S S,然后构造一个偏序集 G = ( S , ⊆ ) G=(S,\subseteq) G=(S,⊆).
先写出偏序集上的容斥原理:
f
(
S
1
)
=
∑
S
2
⊆
S
1
g
(
S
2
)
⇔
g
(
S
1
)
=
∑
S
2
⊆
S
1
μ
(
S
1
,
S
2
)
f
(
S
1
)
f(S_1)=\sum_{S_2\subseteq S_1}g(S_2)\Leftrightarrow g(S_1)=\sum_{S_2\subseteq S_1}\mu(S_1,S_2)f(S_1)
f(S1)=S2⊆S1∑g(S2)⇔g(S1)=S2⊆S1∑μ(S1,S2)f(S1)
将第二个式子带入第一个式子得到:
f
(
S
1
)
=
∑
S
2
⊆
S
1
∑
S
3
⊆
S
2
μ
(
S
2
,
S
3
)
f
(
S
3
)
=
∑
S
2
⊆
S
1
f
(
S
2
)
∑
S
2
⊆
S
3
⊆
S
1
μ
(
S
3
,
S
2
)
f(S_1)=\sum_{S_2\subseteq S_1}\sum_{S_3\subseteq S_2}\mu(S_2,S_3)f(S_3)=\sum_{S_2\subseteq S_1}f(S_2)\sum_{S_2\subseteq S_3\subseteq S_1}\mu(S_3,S_2)
f(S1)=S2⊆S1∑S3⊆S2∑μ(S2,S3)f(S3)=S2⊆S1∑f(S2)S2⊆S3⊆S1∑μ(S3,S2)
同样现在
μ
\mu
μ函数要有这样的性质:
∑
S
2
⊆
S
3
⊆
S
1
μ
(
S
3
,
S
2
)
=
[
S
1
=
S
2
]
\sum_{S2\subseteq S_3\subseteq S_1} \mu(S_3,S_2)=[S_1=S_2]
S2⊆S3⊆S1∑μ(S3,S2)=[S1=S2]
现在考虑把集合
S
2
S_2
S2去掉可以得到:
∑
S
3
⊆
S
1
−
S
2
μ
(
S
3
∪
S
2
,
S
2
)
=
[
S
1
−
S
2
=
∅
]
\sum_{S_3\subseteq S_1-S_2}\mu(S_3\cup S_2,S_2)=[S_1-S_2=\empty]
S3⊆S1−S2∑μ(S3∪S2,S2)=[S1−S2=∅]
考虑一个我们已经知道的式子:
∑
T
⊆
[
n
]
(
−
1
)
∣
T
∣
=
∑
i
=
0
n
(
−
1
)
i
(
n
i
)
=
[
n
=
0
]
\sum_{T\subseteq [n]}(-1)^{|T|}=\sum_{i=0}^{n}(-1)^{i}\binom{n}{i}=[n=0]
T⊆[n]∑(−1)∣T∣=i=0∑n(−1)i(in)=[n=0]
可以想到一个符合条件的构造方式为:
μ
(
S
1
,
S
2
)
=
(
−
1
)
∣
S
1
∣
−
∣
S
2
∣
\mu(S_1,S_2)=(-1)^{|S_1|-|S_2|}
μ(S1,S2)=(−1)∣S1∣−∣S2∣
代回去后得到:
f
(
S
1
)
=
∑
S
2
⊆
S
1
g
(
S
2
)
⇔
g
(
S
1
)
=
∑
S
2
⊆
S
1
(
−
1
)
∣
S
1
∣
−
∣
S
2
∣
f
(
S
1
)
f(S_1)=\sum_{S_2\subseteq S_1}g(S_2)\Leftrightarrow g(S_1)=\sum_{S_2\subseteq S_1}(-1)^{|S_1|-|S_2|}f(S_1)
f(S1)=S2⊆S1∑g(S2)⇔g(S1)=S2⊆S1∑(−1)∣S1∣−∣S2∣f(S1)
发现这个东西就是广义容斥原理.
六.二元组偏序集上的容斥原理.
定义一个二元组集合 S = { ( x , y ) ∣ x ∈ N , y ∈ N } S=\{(x,y)|x\in N,y\in N\} S={(x,y)∣x∈N,y∈N},其中 ( x 1 , y 1 ) ≤ ( x 2 , y 2 ) (x_1,y_1)\leq (x_2,y_2) (x1,y1)≤(x2,y2)等价于 x 1 ≤ x 2 ∧ y 1 ≤ y 2 x_1\leq x_2\wedge y_1\leq y_2 x1≤x2∧y1≤y2,构造一个偏序集 G = ( S , ≤ ) G=(S,\leq) G=(S,≤).
先写出偏序集上的容斥原理:
f
(
x
1
,
y
1
)
=
∑
x
2
≤
x
1
∧
y
2
≤
y
1
g
(
x
2
,
y
2
)
⇔
g
(
x
1
,
y
1
)
=
∑
x
2
≤
x
1
,
∧
y
2
≤
y
1
μ
(
x
1
,
y
1
,
x
2
,
y
2
)
f
(
x
2
,
y
2
)
f(x_1,y_1)=\sum_{x_2\leq x_1\wedge y_2\leq y_1}g(x_2,y_2)\Leftrightarrow g(x_1,y_1)=\sum_{x_2\leq x_1,\wedge y_2\leq y_1}\mu(x_1,y_1,x_2,y_2)f(x_2,y_2)
f(x1,y1)=x2≤x1∧y2≤y1∑g(x2,y2)⇔g(x1,y1)=x2≤x1,∧y2≤y1∑μ(x1,y1,x2,y2)f(x2,y2)
然后将第二个式子代入第一个式子中得到:
f
(
x
1
,
y
1
)
=
∑
x
2
≤
x
1
∧
y
2
≤
y
1
∑
x
3
≤
x
2
∧
y
3
≤
y
2
(
x
2
,
y
2
,
x
3
,
y
3
)
f
(
x
3
,
y
3
)
=
∑
x
2
≤
x
1
∧
y
2
≤
y
1
f
(
x
2
,
y
2
)
∑
x
2
≤
x
3
≤
x
1
∧
y
2
≤
y
3
≤
y
1
μ
(
x
3
,
y
3
,
x
2
,
y
2
)
f(x_1,y_1)=\sum_{x_2\leq x_1\wedge y_2\leq y_1}\sum_{x_3\leq x_2\wedge y_3\leq y_2}(x_2,y_2,x_3,y_3)f(x_3,y_3)=\sum_{x_2\leq x_1\wedge y_2\leq y_1}f(x_2,y_2)\sum_{x_2\leq x_3\leq x_1\wedge y_2\leq y_3\leq y_1}\mu(x_3,y_3,x_2,y_2)
f(x1,y1)=x2≤x1∧y2≤y1∑x3≤x2∧y3≤y2∑(x2,y2,x3,y3)f(x3,y3)=x2≤x1∧y2≤y1∑f(x2,y2)x2≤x3≤x1∧y2≤y3≤y1∑μ(x3,y3,x2,y2)
那么
μ
\mu
μ函数该有的性质应为:
∑
x
2
≤
x
3
≤
x
1
,
y
2
≤
y
3
≤
y
1
μ
(
x
3
,
y
3
,
x
2
,
y
2
)
=
[
x
1
=
x
2
∧
y
1
=
y
2
]
\sum_{x_2\leq x_3\leq x_1,y_2\leq y_3\leq y_1}\mu(x_3,y_3,x_2,y_2)=[x_1=x_2\wedge y_1=y_2]
x2≤x3≤x1,y2≤y3≤y1∑μ(x3,y3,x2,y2)=[x1=x2∧y1=y2]
考虑将
μ
\mu
μ函数拆成两份,得到:
(
∑
x
2
≤
x
3
≤
x
1
μ
1
(
x
3
,
x
2
)
)
(
∑
y
2
≤
y
3
≤
y
1
μ
2
(
y
3
,
y
2
)
)
=
[
x
1
=
x
2
]
∗
[
y
1
=
y
2
]
\left(\sum_{x_2\leq x_3\leq x_1} \mu_1(x_3,x_2)\right)\left(\sum_{y_2\leq y_3\leq y_1}\mu_2(y_3,y_2)\right)=[x_1=x_2]*[y_1=y_2]\\
(x2≤x3≤x1∑μ1(x3,x2))(y2≤y3≤y1∑μ2(y3,y2))=[x1=x2]∗[y1=y2]
那么现在就只需要有:
∑
x
2
≤
x
3
≤
x
1
μ
1
(
x
3
,
x
2
)
=
[
x
1
=
x
2
]
∑
y
2
≤
y
3
≤
y
1
μ
2
(
y
3
,
y
2
)
=
[
y
1
=
y
2
]
\sum_{x_2\leq x_3\leq x_1} \mu_1(x_3,x_2)=[x_1=x_2]\\ \sum_{y_2\leq y_3\leq y_1} \mu_2(y_3,y_2)=[y_1=y_2]
x2≤x3≤x1∑μ1(x3,x2)=[x1=x2]y2≤y3≤y1∑μ2(y3,y2)=[y1=y2]
发现这两个式子均可以用上面前缀和与差分的方法构造.
然后就可以构造
μ
(
x
1
,
y
1
,
x
2
,
y
2
)
=
μ
1
(
x
1
,
x
2
)
μ
2
(
y
1
,
y
2
)
\mu(x_1,y_1,x_2,y_2)=\mu_1(x_1,x_2)\mu_2(y_1,y_2)
μ(x1,y1,x2,y2)=μ1(x1,x2)μ2(y1,y2).
七.Mobius反演.
考虑构造偏序集 O = ( N + , ∣ ) O=(N_+,|) O=(N+,∣)上的 μ \mu μ函数.
先把容斥式子写出来:
f
(
x
)
=
∑
y
∣
x
g
(
y
)
⇔
g
(
x
)
=
∑
y
∣
x
μ
(
x
,
y
)
f
(
y
)
f(x)=\sum_{y|x}g(y)\Leftrightarrow g(x)=\sum_{y|x}\mu(x,y)f(y)
f(x)=y∣x∑g(y)⇔g(x)=y∣x∑μ(x,y)f(y)
把第二个式子代入第一个式子中:
f
(
x
)
=
∑
y
∣
x
∑
z
∣
y
μ
(
y
,
z
)
f
(
z
)
=
∑
y
∣
x
f
(
y
)
∑
y
∣
z
∣
x
μ
(
z
,
y
)
f(x)=\sum_{y|x}\sum_{z|y}\mu(y,z)f(z)=\sum_{y|x}f(y)\sum_{y|z|x}\mu(z,y)
f(x)=y∣x∑z∣y∑μ(y,z)f(z)=y∣x∑f(y)y∣z∣x∑μ(z,y)
然后得到
μ
\mu
μ函数该有的性质:
∑
y
∣
z
∣
x
μ
(
z
,
y
)
=
[
x
=
y
]
\sum_{y|z|x}\mu(z,y)=[x=y]
y∣z∣x∑μ(z,y)=[x=y]
根据上面二元组的方法,我们可以将 n n n唯一分解成几个质因数的乘积形式,并用乘积的数量拆成若干个偏序集 ( c 2 , ≤ ) , ( c 3 , ≤ ) , ⋯ (c_2,\leq),(c_3,\leq),\cdots (c2,≤),(c3,≤),⋯的乘积,然后对于每一个 ( c p , ≤ ) (c_p,\leq) (cp,≤),我们定义它的容斥系数为 μ p \mu_p μp.
接下来我们用
P
P
P表示素数集,用
c
p
(
x
)
c_{p}(x)
cp(x)表示
x
x
x唯一分解后
p
p
p的数量,那么有:
∏
p
∈
P
∑
c
p
(
y
)
≤
c
p
(
z
)
≤
c
p
(
x
)
μ
p
(
c
p
(
z
)
,
c
p
(
y
)
)
=
∏
p
∈
P
[
c
p
(
x
)
=
c
p
(
y
)
]
\prod_{p\in P}\sum_{c_p(y)\leq c_{p}(z)\leq c_{p}(x)}\mu_p(c_p(z),c_p(y))=\prod_{p\in P}[c_p(x)=c_p(y)]
p∈P∏cp(y)≤cp(z)≤cp(x)∑μp(cp(z),cp(y))=p∈P∏[cp(x)=cp(y)]
对于其中每一个等式:
∑
c
p
(
y
)
≤
c
p
(
z
)
≤
c
p
(
x
)
μ
p
(
c
p
(
z
)
,
c
p
(
y
)
)
=
[
c
p
(
x
)
=
c
p
(
y
)
]
\sum_{c_p(y)\leq c_{p}(z)\leq c_{p}(x)}\mu_p(c_p(z),c_p(y))=[c_p(x)=c_p(y)]
cp(y)≤cp(z)≤cp(x)∑μp(cp(z),cp(y))=[cp(x)=cp(y)]
我们可以通过与上面差分与前缀和类似的方式构造出:
μ
p
(
c
p
(
x
)
,
c
p
(
x
)
)
=
1
μ
p
(
c
p
(
x
)
+
1
,
c
p
(
x
)
)
=
−
1
μ
p
(
c
p
(
x
)
+
2
,
c
p
(
x
)
)
=
μ
p
(
c
p
(
x
)
+
3
,
c
p
(
x
)
)
=
⋯
=
0
\mu_p(c_p(x),c_p(x))=1\\ \mu_p(c_p(x)+1,c_p(x))=-1\\ \mu_p(c_p(x)+2,c_p(x))=\mu_p(c_p(x)+3,c_p(x))=\cdots=0
μp(cp(x),cp(x))=1μp(cp(x)+1,cp(x))=−1μp(cp(x)+2,cp(x))=μp(cp(x)+3,cp(x))=⋯=0
然后我们构造容斥系数
μ
′
\mu'
μ′满足:
μ
p
′
(
x
,
y
)
=
μ
p
(
c
p
(
x
)
,
c
p
(
y
)
)
=
{
1
c
p
(
x
)
−
c
p
(
y
)
=
0
−
1
c
p
(
x
)
−
c
p
(
y
)
=
1
0
c
p
(
x
)
−
c
p
(
y
)
>
1
\mu'_p(x,y)=\mu_p(c_p(x),c_p(y))= \left\{\begin{matrix} 1&c_p(x)-c_p(y)=0\\ -1&c_p(x)-c_p(y)=1\\ 0&c_p(x)-c_p(y)>1 \end{matrix}\right.
μp′(x,y)=μp(cp(x),cp(y))=⎩⎨⎧1−10cp(x)−cp(y)=0cp(x)−cp(y)=1cp(x)−cp(y)>1
那么对于原来的
μ
\mu
μ函数就有:
μ
(
x
,
y
)
=
∏
p
∈
P
μ
p
′
(
x
,
y
)
\mu(x,y)=\prod_{p\in P}\mu'_p(x,y)
μ(x,y)=p∈P∏μp′(x,y)
然后我们还可以发现一条性质,即:
μ
(
x
,
y
)
=
μ
(
x
y
,
1
)
\mu(x,y)=\mu\left(\frac{x}{y},1\right)
μ(x,y)=μ(yx,1)
所以我们把
μ
(
x
,
y
)
\mu(x,y)
μ(x,y)简写成
μ
(
x
y
)
\mu(\frac{x}{y})
μ(yx),代回原来的式子中就有:
f
(
x
)
=
∑
y
∣
x
g
(
x
)
⇔
g
(
x
)
=
∑
y
∣
x
f
(
x
)
μ
(
x
y
)
f(x)=\sum_{y|x}g(x)\Leftrightarrow g(x)=\sum_{y|x}f(x)\mu\left(\frac{x}{y}\right)
f(x)=y∣x∑g(x)⇔g(x)=y∣x∑f(x)μ(yx)
这个式子即为数论中的Mobius反演.