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奥数数论 结合整除、同余与丢番图技巧解决数论谜题的竞赛方法。
直观 2整除100!多少次? 100 ! 100! 100 ! (即 1 × 2 × 3 × ⋯ × 100 1\times 2\times 3\times\cdots\times 100 1 × 2 × 3 × ⋯ × 100 )末尾有多少个0?数出隐藏在一百个数乘积中的每个因子 10 10 10 ,若硬算看似绝望,但有一个一行的技巧:每个末尾的0都来自一个因子 5 5 5 与一个因子 2 2 2 配对(而 2 2 2 要丰富得多),所以只需数出 5 5 5 整除 100 ! 100! 100 ! 多少次。每个不超过 100 100 100 的 5 5 5 的倍数都贡献至少一个因子 5 5 5 (20 20 20 个),每个 25 25 25 的倍数再多贡献一个(4 4 4 个),每个 125 125 125 的倍数还会再多贡献一个(≤ 100 \le 100 ≤ 100 以内没有),得到 20 + 4 = 24 20+4=24 20 + 4 = 24 个末尾的0。这个计数技巧——求出一个素数整除阶乘或巨大乘积的精确幂次——正是通往奥数数论的入口:用几行算术取代看似不可能的情形计数,给出精确、机械的规则。
模 m = 13 m = 13 m = 13 的乘法结构:追踪轨道与 p p p 进赋值 ν p ( a n − b n ) \nu_p(a^n - b^n) ν p ( a n − b n ) 将奥数整除问题转化为模算术。 中学 p p p 进赋值与勒让德公式定义: p p p 进赋值
对素数 p p p 与非零整数 n n n ,**p p p 进赋值** v p ( n ) v_p(n) v p ( n ) 是使 p k ∣ n p^k \mid n p k ∣ n 成立的最大指数 k k k ,即 n = p v p ( n ) ⋅ m n = p^{v_p(n)} \cdot m n = p v p ( n ) ⋅ m 且 p ∤ m p \nmid m p ∤ m 。它通过 v p ( a b ) = v p ( a ) + v p ( b ) v_p(ab) = v_p(a)+v_p(b) v p ( ab ) = v p ( a ) + v p ( b ) 扩展到乘积,把乘法变成加法,恰似限定于单个素数的对数。
v p ( n ! ) = ∑ i = 1 ∞ ⌊ n p i ⌋ v_p(n!) = \sum_{i=1}^{\infty} \left\lfloor \frac{n}{p^i} \right\rfloor v p ( n !) = i = 1 ∑ ∞ ⌊ p i n ⌋ 这就是勒让德公式 :它对每个幂 p i p^i p i 计数 { 1 , … , n } \{1,\dots,n\} { 1 , … , n } 中 p i p^i p i 的倍数个数,并对所有 i i i 求和,从而对 n ! n! n ! 中隐藏的每个因子 p p p 在其存活的每一层恰好计数一次。实际上该和是有限的,因为一旦 p i > n p^i > n p i > n 就有 ⌊ n / p i ⌋ = 0 \lfloor n/p^i\rfloor = 0 ⌊ n / p i ⌋ = 0 。一个有用的改写是 v p ( n ! ) = n − s p ( n ) p − 1 v_p(n!) = \frac{n - s_p(n)}{p-1} v p ( n !) = p − 1 n − s p ( n ) ,其中 s p ( n ) s_p(n) s p ( n ) 是 n n n 用 p p p 进制表示时各位数字之和。
v p ( n ! ) = n − s p ( n ) p − 1 v_p(n!) = \frac{n - s_p(n)}{p-1} v p ( n !) = p − 1 n − s p ( n ) 选用哪种工具 工具 最适用场景 勒让德公式 整除 n ! n! n ! 或二项系数的素数精确幂次 升幂引理 当 p ∣ a ∓ b p \mid a\mp b p ∣ a ∓ b 时的 v p ( a n ± b n ) v_p(a^n \pm b^n) v p ( a n ± b n ) 韦达跳跃 在二次代换下对称的丢番图方程 模 n n n 同余 排除解、周期性论证
大学 完整证明:勒让德公式与升幂引理 对素数 p p p 与正整数 n n n ,v p ( n ! ) = ∑ i = 1 ∞ ⌊ n p i ⌋ v_p(n!) = \sum_{i=1}^{\infty} \left\lfloor \frac{n}{p^i} \right\rfloor v p ( n !) = ∑ i = 1 ∞ ⌊ p i n ⌋ 。
为什么成立? 勒让德公式是计算阶乘与二项系数精确素数幂整除性的标准工具,与库默尔定理结合可精确解释哪些二项系数能被给定素数整除。
证明 **第1步:将 v p ( n ! ) v_p(n!) v p ( n !) 写成对各因子的求和。** 由定义 n ! = 1 ⋅ 2 ⋯ n n! = 1\cdot 2\cdots n n ! = 1 ⋅ 2 ⋯ n ,故 v p ( n ! ) = ∑ k = 1 n v p ( k ) v_p(n!) = \sum_{k=1}^{n} v_p(k) v p ( n !) = ∑ k = 1 n v p ( k ) ,即从 1 1 1 到 n n n 每个整数的 p p p 进赋值之和。
**第2步:将每个 v p ( k ) v_p(k) v p ( k ) 改写为计数。** 对每个 k k k ,v p ( k ) = ∑ i = 1 ∞ [ p i ∣ k ] v_p(k) = \sum_{i=1}^{\infty} [p^i \mid k] v p ( k ) = ∑ i = 1 ∞ [ p i ∣ k ] (用艾弗森记号,真为 1 1 1 ,假为 0 0 0 ),因为 k k k 恰好对 v p ( k ) v_p(k) v p ( k ) 个 i i i 值(即 i = 1 , … , v p ( k ) i=1,\dots,v_p(k) i = 1 , … , v p ( k ) )能被 p i p^i p i 整除。
第3步:交换求和顺序。 代入得 v p ( n ! ) = ∑ k = 1 n ∑ i = 1 ∞ [ p i ∣ k ] = ∑ i = 1 ∞ ∑ k = 1 n [ p i ∣ k ] v_p(n!) = \sum_{k=1}^n \sum_{i=1}^{\infty} [p^i \mid k] = \sum_{i=1}^{\infty} \sum_{k=1}^n [p^i \mid k] v p ( n !) = ∑ k = 1 n ∑ i = 1 ∞ [ p i ∣ k ] = ∑ i = 1 ∞ ∑ k = 1 n [ p i ∣ k ] ,交换(有限从而合理的)双重求和。
**第4步:直接计数 p i p^i p i 的倍数。** 内层和 ∑ k = 1 n [ p i ∣ k ] \sum_{k=1}^n [p^i \mid k] ∑ k = 1 n [ p i ∣ k ] 计数 1 1 1 到 n n n 中有多少整数是 p i p^i p i 的倍数,恰为 ⌊ n p i ⌋ \left\lfloor \frac{n}{p^i} \right\rfloor ⌊ p i n ⌋ (这些倍数为 p i , 2 p i , … , ⌊ n / p i ⌋ ⋅ p i p^i, 2p^i, \dots, \lfloor n/p^i\rfloor \cdot p^i p i , 2 p i , … , ⌊ n / p i ⌋ ⋅ p i )。
第5步:结论。 代回得 v p ( n ! ) = ∑ i = 1 ∞ ⌊ n p i ⌋ v_p(n!) = \sum_{i=1}^{\infty} \left\lfloor \frac{n}{p^i} \right\rfloor v p ( n !) = ∑ i = 1 ∞ ⌊ p i n ⌋ ,由于一旦 p i > n p^i > n p i > n 就有 ⌊ n / p i ⌋ = 0 \lfloor n/p^i \rfloor = 0 ⌊ n / p i ⌋ = 0 ,故该和有限,证明完成。
设 p p p 为奇素数,a , b a,b a , b 为满足 p ∣ a − b p \mid a-b p ∣ a − b 且 p ∤ a p \nmid a p ∤ a 、p ∤ b p \nmid b p ∤ b 的整数。则对每个正整数 n n n :v p ( a n − b n ) = v p ( a − b ) + v p ( n ) v_p(a^n - b^n) = v_p(a-b) + v_p(n) v p ( a n − b n ) = v p ( a − b ) + v p ( n ) 。
为什么成立? 升幂引理把关于高次幂之差整除性的难题变成关于赋值的简单算术,是解决要求整除 a n − b n a^n-b^n a n − b n 之类表达式的最大素数幂次,或证明该表达式永不(或总是)被某个素数幂整除的奥数问题的最快方法之一。
证明 **第1步:利用乘性归结到 n = p n=p n = p 的情形。** 写 n = p v p ( n ) ⋅ m n = p^{v_p(n)} \cdot m n = p v p ( n ) ⋅ m ,其中 p ∤ m p \nmid m p ∤ m 。将下面证明的 n = p n=p n = p 情形反复应用于 a m , b m a^m, b^m a m , b m (代替 a , b a,b a , b ),可得 v p ( a n − b n ) = v p ( ( a m ) p v p ( n ) − ( b m ) p v p ( n ) ) = v p ( a m − b m ) + v p ( n ) v_p(a^n-b^n) = v_p((a^m)^{p^{v_p(n)}} - (b^m)^{p^{v_p(n)}}) = v_p(a^m-b^m) + v_p(n) v p ( a n − b n ) = v p (( a m ) p v p ( n ) − ( b m ) p v p ( n ) ) = v p ( a m − b m ) + v p ( n ) ,故只需证明当 p ∤ m p \nmid m p ∤ m 时 v p ( a m − b m ) = v p ( a − b ) v_p(a^m - b^m) = v_p(a-b) v p ( a m − b m ) = v p ( a − b ) ,以及证明基础步骤 v p ( a p − b p ) = v p ( a − b ) + 1 v_p(a^p-b^p) = v_p(a-b)+1 v p ( a p − b p ) = v p ( a − b ) + 1 。
第2步:用因式分解证明基础步骤。 分解 a p − b p = ( a − b ) ( a p − 1 + a p − 2 b + ⋯ + b p − 1 ) a^p - b^p = (a-b)(a^{p-1}+a^{p-2}b+\cdots+b^{p-1}) a p − b p = ( a − b ) ( a p − 1 + a p − 2 b + ⋯ + b p − 1 ) 。需证第二个因子 S = ∑ j = 0 p − 1 a p − 1 − j b j S = \sum_{j=0}^{p-1} a^{p-1-j}b^j S = ∑ j = 0 p − 1 a p − 1 − j b j 满足 v p ( S ) = 1 v_p(S) = 1 v p ( S ) = 1 。
**第3步:证明 p ∣ S p \mid S p ∣ S 。** 由 p ∣ a − b p \mid a-b p ∣ a − b 得 a ≡ b ( m o d p ) a \equiv b \pmod p a ≡ b ( mod p ) ,故每一项 a p − 1 − j b j ≡ b p − 1 − j b j = b p − 1 ( m o d p ) a^{p-1-j}b^j \equiv b^{p-1-j}b^j = b^{p-1} \pmod p a p − 1 − j b j ≡ b p − 1 − j b j = b p − 1 ( mod p ) 。将全部 p p p 项相加,S ≡ p ⋅ b p − 1 ≡ 0 ( m o d p ) S \equiv p\cdot b^{p-1} \equiv 0 \pmod p S ≡ p ⋅ b p − 1 ≡ 0 ( mod p ) (利用 p ∤ b p \nmid b p ∤ b ),故 p ∣ S p \mid S p ∣ S 。
**第4步:证明 p 2 ∤ S p^2 \nmid S p 2 ∤ S 。** 写 a = b + p t a = b + pt a = b + pt (t t t 为整数,因 p ∣ a − b p\mid a-b p ∣ a − b 而可行)。展开每一项 a p − 1 − j b j = ( b + p t ) p − 1 − j b j ≡ b p − 1 − j b j + ( p − 1 − j ) p t b p − 2 − j b j ( m o d p 2 ) a^{p-1-j}b^j = (b+pt)^{p-1-j}b^j \equiv b^{p-1-j}b^j + (p-1-j)pt\, b^{p-2-j}b^j \pmod{p^2} a p − 1 − j b j = ( b + pt ) p − 1 − j b j ≡ b p − 1 − j b j + ( p − 1 − j ) pt b p − 2 − j b j ( mod p 2 ) (二项式展开,舍去 p 2 p^2 p 2 及以上的项)。对 j = 0 , … , p − 1 j=0,\dots,p-1 j = 0 , … , p − 1 求和:首项之和如前为 p b p − 1 p\,b^{p-1} p b p − 1 ,修正项之和为 p t b p − 2 ∑ j = 0 p − 1 ( p − 1 − j ) = p t b p − 2 ⋅ p ( p − 1 ) 2 pt\,b^{p-2}\sum_{j=0}^{p-1}(p-1-j) = pt\,b^{p-2}\cdot\frac{p(p-1)}{2} pt b p − 2 ∑ j = 0 p − 1 ( p − 1 − j ) = pt b p − 2 ⋅ 2 p ( p − 1 ) ,可被 p 2 p^2 p 2 整除(因 p p p 为奇数,p − 1 2 \frac{p-1}{2} 2 p − 1 为整数,故此修正项为 p 2 ⋅ ( integer ) p^2\cdot(\text{integer}) p 2 ⋅ ( integer ) ,即 ≡ 0 ( m o d p 2 ) \equiv 0 \pmod{p^2} ≡ 0 ( mod p 2 ) )。于是 S ≡ p b p − 1 ( m o d p 2 ) S \equiv p\,b^{p-1} \pmod{p^2} S ≡ p b p − 1 ( mod p 2 ) ,又因 p ∤ b p \nmid b p ∤ b ,p b p − 1 p\,b^{p-1} p b p − 1 能被 p p p 整除但不能被 p 2 p^2 p 2 整除,得 v p ( S ) = 1 v_p(S)=1 v p ( S ) = 1 。
第5步:合并。 由第2–4步,v p ( a p − b p ) = v p ( a − b ) + v p ( S ) = v p ( a − b ) + 1 v_p(a^p-b^p) = v_p(a-b) + v_p(S) = v_p(a-b)+1 v p ( a p − b p ) = v p ( a − b ) + v p ( S ) = v p ( a − b ) + 1 。结合第1步的归约(以及当 p ∤ m p\nmid m p ∤ m 时 v p ( a m − b m ) = v p ( a − b ) v_p(a^m-b^m)=v_p(a-b) v p ( a m − b m ) = v p ( a − b ) 这一事实,此时 S ≡ m b m − 1 ≢ 0 ( m o d p ) S \equiv m\,b^{m-1} \not\equiv 0 \pmod p S ≡ m b m − 1 ≡ 0 ( mod p ) ,可同法证明),对 v p ( n ) v_p(n) v p ( n ) 归纳即得对所有正整数 n n n 有 v p ( a n − b n ) = v p ( a − b ) + v p ( n ) v_p(a^n-b^n) = v_p(a-b)+v_p(n) v p ( a n − b n ) = v p ( a − b ) + v p ( n ) 。
进阶 实际应用与典型例题 p p p 进赋值不仅是竞赛中的趣味话题:在密码学 中,计算大数的 v 2 v_2 v 2 是快速模幂运算以及分析 RSA 相关构造安全裕度的常规步骤;在计算机科学 中,数二进制数末尾0位的个数正是 v 2 ( n ) v_2(n) v 2 ( n ) ,这是位操作技巧、哈希表实现以及 Fenwick 树中使用的经典"最低置位位"技巧 n & ( − n ) n \;\&\; (-n) n & ( − n ) 所用的基本运算。韦达跳跃背后的技巧——利用隐藏的二次对称性从较大的解生成较小的解——是费马用来证明 x 4 + y 4 = z 4 x^4+y^4=z^4 x 4 + y 4 = z 4 没有非平凡整数解的无穷递降法 的一个特例,这一方法如今是丢番图几何现代证明的核心。
例题: 通过 v 2 v_2 v 2 求末尾零位
某哈希表实现需要求正整数 n = 1600 n=1600 n = 1600 的二进制表示中末尾零位的个数,这一步用于计算 n n n 在按位 trie 中属于哪个桶层级。计算 v 2 ( 1600 ) v_2(1600) v 2 ( 1600 ) 。
解答 第1步:反复提取因子 2 2 2 :1600 = 2 ⋅ 800 = 2 2 ⋅ 400 = 2 3 ⋅ 200 = 2 4 ⋅ 100 = 2 5 ⋅ 50 = 2 6 ⋅ 25 1600 = 2\cdot 800 = 2^2\cdot 400 = 2^3\cdot 200 = 2^4\cdot 100 = 2^5\cdot 50 = 2^6\cdot 25 1600 = 2 ⋅ 800 = 2 2 ⋅ 400 = 2 3 ⋅ 200 = 2 4 ⋅ 100 = 2 5 ⋅ 50 = 2 6 ⋅ 25 。
第2步:因为 25 25 25 是奇数,无法再提取因子 2 2 2 ,故 1600 = 2 6 ⋅ 25 1600 = 2^6\cdot 25 1600 = 2 6 ⋅ 25 ,25 25 25 为奇数,得 v 2 ( 1600 ) = 6 v_2(1600)=6 v 2 ( 1600 ) = 6 。
第3步:与二进制表示对照:1600 = 11001000000 2 1600 = 11001000000_2 1600 = 1100100000 0 2 ,确实恰有 6 6 6 个末尾零位,确认 v 2 ( 1600 ) = 6 v_2(1600)=6 v 2 ( 1600 ) = 6 与直接数位法一致,说明两种方法(分解因子与数末尾位)是同一种运算。
例题: 在IMO 1988第6题上运用韦达跳跃
设 a , b a,b a , b 为正整数,且 a b + 1 ab+1 ab + 1 整除 a 2 + b 2 a^2+b^2 a 2 + b 2 。证明 a 2 + b 2 a b + 1 \frac{a^2+b^2}{ab+1} ab + 1 a 2 + b 2 是完全平方数(著名的1988年IMO第6题,被认为是奥数史上最难的题目之一)。
解答 第1步:设 k = a 2 + b 2 a b + 1 k=\frac{a^2+b^2}{ab+1} k = ab + 1 a 2 + b 2 ,反证假设 k k k 是非 完全平方数的正整数。在所有满足 a 2 + b 2 a b + 1 = k \frac{a^2+b^2}{ab+1}=k ab + 1 a 2 + b 2 = k 的非负整数对 ( a , b ) (a,b) ( a , b ) 中,选取 a + b a+b a + b 最小的一对,并不妨设 a ≥ b ≥ 0 a\ge b\ge 0 a ≥ b ≥ 0 。
第2步:固定 b b b 和 k k k ,将 a 2 − k b ⋅ a + ( b 2 − k ) = 0 a^2 - kb\cdot a + (b^2-k) = 0 a 2 − k b ⋅ a + ( b 2 − k ) = 0 (整理自 a 2 + b 2 = k ( a b + 1 ) a^2+b^2=k(ab+1) a 2 + b 2 = k ( ab + 1 ) )视为关于 a a a 的二次方程。它有根 a a a ,故由韦达公式另一根为 a ′ = k b − a = b 2 − k a a' = kb - a = \frac{b^2-k}{a} a ′ = k b − a = a b 2 − k 。
第3步:证明 a ′ a' a ′ 是整数(由 a ′ = k b − a a'=kb-a a ′ = k b − a 显然)且 a ′ ≥ 0 a' \ge 0 a ′ ≥ 0 :若 a ′ < 0 a'<0 a ′ < 0 ,则 a ′ 2 − k b a ′ + ( b 2 − k ) ≥ a ′ 2 + k + ( b 2 − k ) > 0 a'^2 - kb a' + (b^2-k) \ge a'^2+k+(b^2-k) > 0 a ′2 − k b a ′ + ( b 2 − k ) ≥ a ′2 + k + ( b 2 − k ) > 0 ,与 a ′ a' a ′ 是根矛盾(因为二次式在该处等于 0 0 0 ,而当 a ′ < 0 a'<0 a ′ < 0 时除可能的 − k b a ′ -kba' − k b a ′ 外每一项都非负,使整个表达式严格为正——矛盾),故 a ′ ≥ 0 a'\ge 0 a ′ ≥ 0 。
第4步:证明 ( a ′ , b ) (a',b) ( a ′ , b ) 是更小的解,导出矛盾:因为 a ′ = b 2 − k a a'=\frac{b^2-k}{a} a ′ = a b 2 − k 且 b < a b<a b < a (若 a ≥ b a\ge b a ≥ b 且 a ≠ b a\ne b a = b 不成立则会迫使 k = 2 k=2 k = 2 ,即完全平方数,与假设矛盾,除非被正性排除的 a = b = 0 a=b=0 a = b = 0 ;a = b a=b a = b 的情形单独处理,直接给出 k = 2 k=2 k = 2 的否定),利用 b < a b<a b < a 得 a ′ = b 2 − k a < b 2 a ≤ a 2 a = a a' = \frac{b^2-k}{a} < \frac{b^2}{a} \le \frac{a^2}{a} = a a ′ = a b 2 − k < a b 2 ≤ a a 2 = a ,更直接地:a ′ a = b 2 − k < b 2 ≤ a 2 a'a = b^2-k < b^2 \le a^2 a ′ a = b 2 − k < b 2 ≤ a 2 ,故(利用 a > 0 a>0 a > 0 )a ′ < a a'<a a ′ < a ,即新的一对 ( a ′ , b ) (a',b) ( a ′ , b ) 满足 a ′ + b < a + b a'+b < a+b a ′ + b < a + b ,和严格更小,同时仍满足 a ′ 2 + b 2 a ′ b + 1 = k \frac{a'^2+b^2}{a'b+1}=k a ′ b + 1 a ′2 + b 2 = k (该二次关系在把 a a a 换成另一根的意义下对称,保持值 k k k 不变)——与 a + b a+b a + b 的最小性矛盾。
第5步:结论。第4步的矛盾表明不存在这样的最小反例,故只要 k k k 是正整数,它必定是完全平方数,原命题得证。
常见错误. 关于勒让德公式,常见错误是忘记求和是对所有 幂 p i p^i p i 求和,而不仅是 p 1 p^1 p 1 :仅将 v 5 ( 100 ! ) v_5(100!) v 5 ( 100 !) 计算为 ⌊ 100 / 5 ⌋ = 20 \lfloor 100/5\rfloor = 20 ⌊ 100/5 ⌋ = 20 ,会漏掉来自 25 25 25 的倍数的额外贡献 ⌊ 100 / 25 ⌋ = 4 \lfloor 100/25\rfloor = 4 ⌊ 100/25 ⌋ = 4 (每个都贡献第二个 因子 5 5 5 ),给出错误答案 20 20 20 而非 24 24 24 。对于升幂引理,常见错误是不检验其假设 p ∣ a − b p \mid a-b p ∣ a − b (对 + + + 版本为 p ∣ a + b p\mid a+b p ∣ a + b ,还要求 p p p 为奇数或对 p = 2 p=2 p = 2 谨慎处理)就直接应用引理——当 p p p 不整除底数之差时,LTE 根本不适用,会给出错误答案。 历史注记
阿德里安-马里·勒让德在其1830年的著作《数论》中提出了他的阶乘整除公式,作为其更广泛的素因数分解研究的一部分;恩斯特·库默尔后来(1852年)将其锐化为对 p p p 进制加法中进位的完整描述。如今称为韦达跳跃的技巧可追溯到费马的无穷递降法(17世纪),但首次通过二次方程的第二个根明确应用是在1988年的IMO,评委们著名地认为第6题难度极高,以至于评委会中后来获得六位菲尔兹奖得主也需要相当长的时间才能解出。
卡尔·弗里德里希·高斯
研究前沿 截至 2026 年
本文讨论的初等技巧直接联系到深刻的未解决问题:abc 猜想(截至2026年仍未被证明,尽管望月新一提出了有争议的宇宙际泰希米勒理论证明主张)若成立,将对互素的 a , b , c = a + b a,b,c=a+b a , b , c = a + b 给出 a + b a+b a + b 的 v p v_p v p 相对于 v p ( a b c ) v_p(abc) v p ( ab c ) 能有多大的强界,把升幂引理背后的整除直觉推广为关于整数根基的更深刻命题。与此同时,p p p 进赋值扩展为 p p p 进数 Q p \mathbb{Q}_p Q p 的完整理论,是连接数论与代数几何的活跃领域(例如费马大定理的证明用到 p p p 进伽罗瓦表示);计算数论学者也在持续把韦达跳跃式的递降论证推向面向竞赛与研究丢番图方程的自动定理搜索。
用勒让德公式,v 3 ( 30 ! ) v_3(30!) v 3 ( 30 !) 等于多少?
由升幂引理,对素数 p = 7 p=7 p = 7 ,当 7 ∣ ( 12 − 5 ) 7\mid (12-5) 7 ∣ ( 12 − 5 ) 且 7 ∤ 12 7\nmid 12 7 ∤ 12 、7 ∤ 5 7\nmid 5 7 ∤ 5 时,v 7 ( 12 7 − 5 7 ) v_7(12^7-5^7) v 7 ( 1 2 7 − 5 7 ) 等于多少?
在对 a 2 + b 2 a b + 1 = k \frac{a^2+b^2}{ab+1}=k ab + 1 a 2 + b 2 = k 运用韦达跳跃时,给定解 ( a , b ) (a,b) ( a , b ) 且 a ≥ b a\ge b a ≥ b ,关于 a a a 的二次方程的另一根为 a ′ = k b − a a'=kb-a a ′ = k b − a 。为了从 a + b a+b a + b 的最小性导出矛盾,需要证明 a ′ a' a ′ 的什么关键性质?
a ′ a' a ′ 是满足 a ′ < a a'<a a ′ < a 的非负整数a ′ a' a ′ 恰好等于 b b b a ′ a' a ′ 为负a ′ a' a ′ 是无理数abc 猜想若被证明,将推广本主题讨论的哪个引理背后的整除直觉?
升幂引理 勒让德公式 韦达跳跃 中国剩余定理