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更大、更光滑函数的Shiu定理

计算机视觉与模式识别 2025-08-26 v1 机器学习

摘要

本文拓展了Shiu的 Brun-Titchmarsh 定理,允许更大或光滑支持的函数。具体而言,设 ff 为非负乘性函数。若存在 β<1\beta<1 使得 f(pl)(loglogx)lβf(p^l)\ll (\log\log x)^{l\beta} 对每个素数 pp 和每个 l>1l>1 成立,且若 f(n)max{nϵ,(logx)ϵ}f(n)\ll \max\{n^\epsilon,(\log x)^\epsilon\} 对每个 ϵ>0\epsilon>0 成立,则有 xnx+yna(modk)f(n)yϕ(k)(logx)1ϵ0exp(pxpkf(p)p)\sum_{\substack{x\leq n\leq x+y \\ n\equiv a\pmod k}}f(n)\ll \frac{y}{\phi(k)(\log x)^{1-\epsilon_0}}\exp\left(\sum_{\substack{p\leq x \\ p\nmid k}}\frac{f(p)}{p}\right) 对每个 ϵ0>0\epsilon_0>0 成立,其中 xxyykk 如同Shiu原文中那样,且 (a,k)=1(a,k)=1。此外,我们证明若 ffQQ-光滑支持函数,则存在常数 CC 使得 \sum_{\substack{x\leq n\leq x+y \\ n\equiv a\pmod k}}f(n)\ll \frac{y}{\phi(k)(\log x)^{1-\epsilon_0}}\exp\left(\\sum_{\\substack{p\leq x \\ p\nmid k}}\\frac{f(p)}{p}\\right)\\rho(u)^C, 其中 u=fraclogxlogQu=\\frac{\\log x}{\\log Q}ρ\rho 为 Dickman-de Bruijn 函数,CC 取决于我们选择 f(pl)A1lf(p^l)\leq A_1^l 还是 f(pl)(loglogx)lβf(p^l)\ll (\log\log x)^{l\beta}。我们还给出关于除数函数到大幂次以及光滑数在短区间的应用。

关键词

引用

@article{arxiv.2508.17216,
  title  = {Deep Learning with Self-Attention and Enhanced Preprocessing for Precise Diagnosis of Acute Lymphoblastic Leukemia from Bone Marrow Smears in Hemato-Oncology},
  author = {Md. Maruf and Md. Mahbubul Haque and Bishowjit Paul},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2508.17216},
  year   = {2025}
}

备注

26 pages, 15 figures, 8 tables. VGG19+MHSA with Focal Loss; test accuracy 99.25%