\(\newcommand{\eps}{\epsilon} \newcommand{\tO}{\widetilde O} \newcommand{\d}{\mathrm d} \newcommand{\hphi}{\widehat \phi} \newcommand{\hPhi}{\widehat \Phi}\)
前一段时间某群里有人发了一个链接,说的是有人又整出一个新的算 \(M(x) = \sum\limits_{n=1}^x \mu(n)\) 的算法了,时间复杂度 \(\tO(x^{3/5})\),空间复杂度 \(\tO(x^{3/10})\)。然后有人提到目前最快的算 \(M(x)\) 的算法是用解析数论的方法,和 \(\pi(x)\) 类似,时间复杂度 \(\tO(x^{1/2})\),空间复杂度 \(\tO(x^{1/4})\) 。那几篇论文都是针对 \(\pi(x)\),然后说可以拓展到 \(M(x)\),我一时兴起就去学习了一下,整一点理性愉悦的东西。
在这个过程中,我读了好几篇 paper,有几篇没读懂,这里差不多就是对那几篇 paper 的 survey 吧……由于这个领域属于 analytic number theory,而我不懂复分析,所以……几乎所有核心定理的证明我都看不懂……所以由于个人能力原因,文章中可能存在不严谨的地方或者错误,大家意思意思一下吧 →_→
由于内容比较多,所以我可能会拆成好几篇文章来写(又可以水了呢 →_→)。