1. 程式人生 > >自然數冪和 伯努利數

自然數冪和 伯努利數

假設我們現在要求
G(N,k)=N1i=0ik
N1018,k105
998244353

通常的思路是直接列舉i,但此時的N非常大,所以我們只能考慮轉化問題。

為了解決這題,我們先引入一個量——-伯努利數Bi

其定義為
B0=1
ni=0Cin+1Bi=0n>0

也可以用冪級母函式來表示

xex1=i0Bixii!

我們再定義一個多項式Bn(t)

Bn(t)=k=0n1BktnkCkn

我們還有

Bn(t+1)Bn(t)=k=0n1Bk(t+1)nktnkCkn
=k=0n1Bk(i=0nk1Cinkti)
Ckn

=k=0n1Bk(i=0nk1CinktiCkn)
=k=0n1Bk(i=0nk1CknitiCin)
=i=0n1Cintik=0n1

相關推薦

自然數

假設我們現在要求 G(N,k)=∑N−1i=0ik N≤1018,k≤105 結果對998244353取模 通常的思路是直接列舉i,但此時的N非常大,所以我們只能考慮轉化問題。 為了解決這題,我們先引入一個量——-伯努利數Bi 其定義為 B0=1

自然數

ots 第一次 伯努利數 pos display 自然數冪和 關系 次數 我們 數學上,伯努利數 \(B_n\)的第一次發現與下述數列和的公式有關:\[\sum_{k=1} ^ {n} k ^ m = 1 ^ m + 2 ^ m + 3 ^ m + \dots + n ^

的應用

def type cst gis sin spa image algorithm src 51nod1228 http://www.51nod.com/onlineJudge/questionCode.html#!problemId=1228 #inclu

lan gpo -i n+1 n! ips http tail class 定義:$\frac{t}{e^t-1}=\sum_{i=0}^\infty \frac{B_n}{n!}t^i$,可將定義式進行泰勒展開,再用多項式求逆求出前n項。 遞推式:$B_n=-\frac{

自然數 斯特林

2018 UPD: 其實第二類斯特林數做自然數冪和更簡單,這裡簡單寫一下: 由一個基本式子出發 nk=∑i=0k{ki}[n]i 考慮對n求和 Ans=∑i=0nik=∑i=0n∑j=0k{kj}[i]j =∑j=0k{kj}∑i=0n[i]j =

HDU 6340 2018HDU多校賽 第四場 Delightful Formulas(莫比烏斯反演++NTT+積性)

大致題意:給你k和m,還有n分解質因子之後的質因子及其對應的指數,讓你求 。 首先,這種含有gcd的式子,第一步肯定是進行莫比烏斯反演,這裡由於前面好幾篇都由類似的反演形式,所以我就不展開了,直接就得出反演之後的結果:              

[51nod 1258] [] [多項式求逆] [任意模NTT] 序列求和 V4

上次做一套模擬賽的時候,其中需要求自然數k次冪和,然後我只會n^2的…我記得n^2有20分,nlogn求可以爆到90分…… ——鏼鏼鏼2015年國家集訓隊論文 大概就這樣多項式求個逆,求出生成函式就可以了 這樣是O(nlogn),但這道題模數不是滿

51nod 1228 ( + 組合數學)

題目: 求這個∑i=1nik 題目給你 n , k。 分析: 伯努利數於冪數和的關係: 伯努利數: 這麼多性質可以直接寫了 Code: import java.util.Scanner; public class Main {

問題:設T(n,k)=nkT(n,k)=nk,S(n,k)=∑ni=1T(i)S(n,k)=∑i=1nT(i)。給出n和k,求S(n)。 例如k=2,n=5,S(n,k)=12+22+32+42+52

(Bernoulli)——學習筆記

伯努利數( BernoulliBernoulli ) B0=1B1=−12B2=16B3=0B4=130...B0=1B1=−12B2=16B3=0B4=130... 可以從下式得到: B0

HDU 6439 2018CCPC網路賽 Congruence equationI(杜教篩 + 莫比烏斯反演 +

大致題意:給你一個長度為k的序列a。對於序列c,當 時,;當時,取[0,m)中任意一個數字。令 表示滿足 的序列c的方案數。現在讓你求 。 首先,根據裴蜀定理,滿足的條件是,那麼我們不妨分為兩種情況處理。對於的數字,假設他們的gcd為g,那麼剩下的

洛谷3711:倉鼠的數學題(NTT+

題面 題意:給出a陣列,求 ∑nk=0Sk(x)ak 所表示多項式的每一項係數。 額,直接將伯努利數帶進S裡,得 =∑k=0nakk+1∑g=0kCgk+1Bgxk+1−g=∑k=0nakk!∑g=0nBgg!xk+1−g(k+1−g)! 設c=k+

分佈、二項分佈、Beta分佈、多項分佈Dirichlet分佈與他們之間的關係,以及在LDA中的應用

  在看LDA的時候,遇到的數學公式分佈有些多,因此在這裡總結一下思路。 一、伯努利試驗、伯努利過程與伯努利分佈 先說一下什麼是伯努利試驗: 維基百科伯努利試驗中: 伯努利試驗(Bernoulli trial)是隻有兩種可能結果的單次隨機試驗。 即:對於一個隨機變數而言,P(X

分佈高斯分佈下的最大似然估計

最大似然估計: 由於每一個樣本是否出現都對應著一定的概率,而且一般來說這些樣本的出現都不那麼偶然,因此我們希望這個概率分佈的引數能夠以最高的概率產生這些樣本。如果觀察到的資料為D1 , D2 , D3 ,…, DN ,那麼極大似然的目標如下: 通常上面這個概率的計算並不容易。

大數定理(揭示了頻率概率的關係)

       在概率的公理化體系中, 定義了概率, 而且, 在這個定義中, 概率和可能行(頻率)沒有任何毛關係。那概率怎麼就經常和生活中的可能性(頻率)就扯上了關係呢? 概率的公理化定義可沒揭示這個原理。        揭示概率與頻率關係的是伯努利大數定律, 從此,概率與可

第一類斯特林自然數學習小記

目標 求∑i=0nik 前置技能 第一類斯特林數 第一類斯特林數s(n,m)定義為有n個人,編號分別為1-n,排成m個迴圈排列的方案數。 遞推式:s(n,m)=s(n−1,m−1)+(n−

模型的極大似然估計貝葉斯估計

  定義隨機變數A為一次伯努利試驗的結果,AAA的取值為[0,1],概率分佈為P(A)P(A)P(A):P(A=1)=θP(A=0)=1−θP(A=1)=\theta\\P(A=0)=1-\thetaP(A=1)=θP(A=0)=1−θ下面分別使用極大似然估計和

錯裝信封問題

格式 不同 body 算法 所有 情況 輸入格式 blog 復制 題目描述 某人寫了n封信和n個信封,如果所有的信都裝錯了信封。求所有信都裝錯信封共有多少種不同情況。 輸入輸出格式 輸入格式: 一個信封數n(n<=20) 輸出格式: 一個整數,代表有多少種情況

分布

ipy ber ima import 樣本 .sh AR div ylabel #coding:utf-8 from scipy.stats import binom import matplotlib.pyplot as plt import numpy a

Codeforces 622F The Sum of the k-th Powers ( 自然數、拉格朗日插值法 )

n-1 power HERE sig class text name while pow 題目鏈接 題意 : 就是讓你求個自然數冪和、最高次可達 1e6 、求和上限是 1e9 分析 : 題目給出了最高次 k = 1、2、3 時候的自然數冪和求和公式 可以發現求和公式的