切比雪夫第二函数
ψ
(
x
)
{\displaystyle \psi (x)}
x < 50 在数学 上，切比雪夫函数 （Chebyshev Function）可指一个标量化函数（切比雪夫加权标量化函数），或两个彼此相关的函数的其中之一。
切比雪夫第一函数 （First Chebyshev Function）在文献中一般记做
ϑ
(
x
)
{\displaystyle \vartheta (x)}
θ
(
x
)
{\displaystyle \theta (x)}
ϑ
(
x
)
=
∑
p
≤
x
log
p
{\displaystyle \vartheta (x)=\sum _{p\leq x}\log p}
其中
log
{\displaystyle \log }
自然对数 ，而切比雪夫第一函数就是所有小于等于x p
切比雪夫第二函数 （Second Chebyshev Function）在文献中一般记做
ψ
(
x
)
{\displaystyle \psi (x)}
x p
ψ
(
x
)
=
∑
k
∈
N
∑
p
k
≤
x
log
p
=
∑
n
≤
x
Λ
(
n
)
=
∑
p
≤
x
⌊
log
p
x
⌋
log
p
,
{\displaystyle \psi (x)=\sum _{k\in \mathbb {N} }\sum _{p^{k}\leq x}\log p=\sum _{n\leq x}\Lambda (n)=\sum _{p\leq x}\left\lfloor \log _{p}x\right\rfloor \log p,}
其中
Λ
{\displaystyle \Lambda }
冯·曼戈尔特函数 。切比雪夫函数，尤其切比雪夫第二函数
ψ
(
x
)
{\displaystyle \psi (x)}
质数 相关的数学证明 中，而这是因为这些函数比质数计数函数
π
(
x
)
{\displaystyle \pi (x)}
等式 一节说明。
切比雪夫第一及第二函数都与x 质数定理 。
除了上述的切比雪夫第一及第二函数外，还有个与上述无关无关的切比雪夫加权标量化函数 （Tchebycheff function或weighted Tchebycheff scalarizing function）或切比雪夫效用函数 （Chebyshev utility function），其形式如下：
f
T
c
h
b
(
x
,
w
)
=
max
i
w
i
f
i
(
x
)
.
{\displaystyle f_{Tchb}(x,w)=\max _{i}w_{i}f_{i}(x).}
[1] 借由最小化这方程式不同
w
{\displaystyle w}
帕累托前沿 [1]
f
i
{\displaystyle f_{i}}
z
i
∗
{\displaystyle z_{i}^{*}}
|
f
i
−
z
i
∗
|
{\displaystyle |f_{i}-z_{i}^{*}|}
f
T
c
h
b
(
x
,
w
)
=
max
i
w
i
|
f
i
(
x
)
−
z
i
∗
|
.
{\displaystyle f_{Tchb}(x,w)=\max _{i}w_{i}|f_{i}(x)-z_{i}^{*}|.}
[2]
这三个函数皆以帕夫努季·利沃维奇·切比雪夫 为名，唯本文的主题是数论上的切比雪夫第一及第二函数，切比雪夫加权标量化函数与这两函数无关，也不会出现在接下来的讨论中。
切比雪夫第一及第二函数的关系 [ 编辑 ] 切比雪夫第一及第二函数彼此相关，要验证这点，可先将切比雪夫第二函数写成如下形式：
ψ
(
x
)
=
∑
p
≤
x
k
log
p
{\displaystyle \psi (x)=\sum _{p\leq x}k\log p}
其中k
p
k
≤
x
<
p
k
+
1
{\displaystyle p^{k}\leq x<p^{k+1}}
k A206722 。一个更直接的关系如下：
ψ
(
x
)
=
∑
n
=
1
∞
ϑ
(
x
1
n
)
.
{\displaystyle \psi (x)=\sum _{n=1}^{\infty }\vartheta {\big (}x^{\frac {1}{n}}{\big )}.}
注意的是和的后半段只有有限多个非零数值，而这是因为有下式之故：
ϑ
(
x
1
n
)
=
0
for
n
>
log
2
x
=
log
x
log
2
.
{\displaystyle \vartheta {\big (}x^{\frac {1}{n}}{\big )}=0\quad {\text{for}}\quad n>\log _{2}x={\frac {\log x}{\log 2}}.}
切比雪夫第二函数是从1到n 最小公倍数 的自然对数：
lcm
(
1
,
2
,
…
,
n
)
=
e
ψ
(
n
)
.
{\displaystyle \operatorname {lcm} (1,2,\dots ,n)=e^{\psi (n)}.}
对于n lcm(1, 2, ..., n ) A003418 。
以下定理 将
ψ
(
x
)
x
{\displaystyle {\frac {\psi (x)}{x}}}
ϑ
(
x
)
x
{\displaystyle {\frac {\vartheta (x)}{x}}}
[3]
定理： 若
x
>
0
{\displaystyle x>0}
0
≤
ψ
(
x
)
x
−
ϑ
(
x
)
x
≤
(
log
x
)
2
2
x
log
2
.
{\displaystyle 0\leq {\frac {\psi (x)}{x}}-{\frac {\vartheta (x)}{x}}\leq {\frac {(\log x)^{2}}{2{\sqrt {x}}\log 2}}.}
注意：从此不等式 可推出
lim
x
→
∞
(
ψ
(
x
)
x
−
ϑ
(
x
)
x
)
=
0.
{\displaystyle \lim _{x\to \infty }\!\left({\frac {\psi (x)}{x}}-{\frac {\vartheta (x)}{x}}\right)\!=0.}
换句话说，若
ψ
(
x
)
/
x
{\displaystyle \psi (x)/x}
ϑ
(
x
)
/
x
{\displaystyle \vartheta (x)/x}
极限 ，则另一个也是如此，也就是两者的极限相等。
证明： 由于
ψ
(
x
)
=
∑
n
≤
log
2
x
ϑ
(
x
1
/
n
)
{\displaystyle \psi (x)=\sum _{n\leq \log _{2}x}\vartheta (x^{1/n})}
0
≤
ψ
(
x
)
−
ϑ
(
x
)
=
∑
2
≤
n
≤
log
2
x
ϑ
(
x
1
/
n
)
.
{\displaystyle 0\leq \psi (x)-\vartheta (x)=\sum _{2\leq n\leq \log _{2}x}\vartheta (x^{1/n}).}
而由
ϑ
(
x
)
{\displaystyle \vartheta (x)}
ϑ
(
x
)
≤
∑
p
≤
x
log
x
≤
x
log
x
{\displaystyle \vartheta (x)\leq \sum _{p\leq x}\log x\leq x\log x}
因此有
0
≤
ψ
(
x
)
−
ϑ
(
x
)
≤
∑
2
≤
n
≤
log
2
x
x
1
/
n
log
(
x
1
/
n
)
≤
(
log
2
x
)
x
log
x
=
log
x
log
2
x
2
log
x
=
x
(
log
x
)
2
2
log
2
.
{\displaystyle {\begin{aligned}0\leq \psi (x)-\vartheta (x)&\leq \sum _{2\leq n\leq \log _{2}x}x^{1/n}\log(x^{1/n})\\&\leq (\log _{2}x){\sqrt {x}}\log {\sqrt {x}}\\&={\frac {\log x}{\log 2}}{\frac {\sqrt {x}}{2}}\log x\\&={\frac {{\sqrt {x}}\,(\log x)^{2}}{2\log 2}}.\end{aligned}}}
最后，将此不等式两边除以
x
{\displaystyle x}
非病态关系及上下界 [ 编辑 ] 对于切比雪夫函数，有以下已知的界线。其中p k k p 1 = 2p 2 = 3[1] [2]
ϑ
(
p
k
)
≥
k
(
log
k
+
log
log
k
−
1
+
log
log
k
−
2.050735
log
k
)
for
k
≥
10
11
,
ϑ
(
p
k
)
≤
k
(
log
k
+
log
log
k
−
1
+
log
log
k
−
2
log
k
)
for
k
≥
198
,
|
ϑ
(
x
)
−
x
|
≤
0.006788
x
log
x
for
x
≥
10
544
111
,
|
ψ
(
x
)
−
x
|
≤
0.006409
x
log
x
for
x
≥
e
22
,
0.9999
x
<
ψ
(
x
)
−
ϑ
(
x
)
<
1.00007
x
+
1.78
x
3
for
x
≥
121.
{\displaystyle {\begin{aligned}\vartheta (p_{k})&\geq k\left(\log k+\log \log k-1+{\frac {\log \log k-2.050735}{\log k}}\right)&&{\text{for }}k\geq 10^{11},\\[8px]\vartheta (p_{k})&\leq k\left(\log k+\log \log k-1+{\frac {\log \log k-2}{\log k}}\right)&&{\text{for }}k\geq 198,\\[8px]|\vartheta (x)-x|&\leq 0.006788\,{\frac {x}{\log x}}&&{\text{for }}x\geq 10\,544\,111,\\[8px]|\psi (x)-x|&\leq 0.006409\,{\frac {x}{\log x}}&&{\text{for }}x\geq e^{22},\\[8px]0.9999{\sqrt {x}}&<\psi (x)-\vartheta (x)<1.00007{\sqrt {x}}+1.78{\sqrt[{3}]{x}}&&{\text{for }}x\geq 121.\end{aligned}}}
此外，若黎曼猜想成立，则对于任意的
ε
>
0
{\displaystyle \varepsilon >0}
|
ϑ
(
x
)
−
x
|
=
O
(
x
1
2
+
ε
)
|
ψ
(
x
)
−
x
|
=
O
(
x
1
2
+
ε
)
{\displaystyle {\begin{aligned}|\vartheta (x)-x|&=O{\Big (}x^{{\frac {1}{2}}+\varepsilon }{\Big )}\\|\psi (x)-x|&=O{\Big (}x^{{\frac {1}{2}}+\varepsilon }{\Big )}\end{aligned}}}
对任意的
x
>
0
{\displaystyle x>0}
ϑ
(
x
)
{\displaystyle \vartheta (x)}
ψ
(
x
)
{\displaystyle \psi (x)}
[4] [3]
ϑ
(
x
)
<
1.000028
x
ψ
(
x
)
<
1.03883
x
{\displaystyle {\begin{aligned}\vartheta (x)&<1.000028x\\\psi (x)&<1.03883x\end{aligned}}}
对于1.03883这常数的解释，可见A206431 的说明。
1895年，汉斯·冯·曼戈尔特 证明了[4]
ψ
(
x
)
{\displaystyle \psi (x)}
黎曼ζ函数 非平凡零点和的解析解
ψ
0
(
x
)
=
x
−
∑
ρ
x
ρ
ρ
−
ζ
′
(
0
)
ζ
(
0
)
−
1
2
log
(
1
−
x
−
2
)
.
{\displaystyle \psi _{0}(x)=x-\sum _{\rho }{\frac {x^{\rho }}{\rho }}-{\frac {\zeta '(0)}{\zeta (0)}}-{\tfrac {1}{2}}\log(1-x^{-2}).}
其中ζ′ (0)/ ζ (0)log(2π) ρ ψ 0 ψ 不连续点 （质数的幂）的取值为其左边与右边值的中间：
ψ
0
(
x
)
=
1
2
(
∑
n
≤
x
Λ
(
n
)
+
∑
n
<
x
Λ
(
n
)
)
=
{
ψ
(
x
)
−
1
2
Λ
(
x
)
x
=
2
,
3
,
4
,
5
,
7
,
8
,
9
,
11
,
13
,
16
,
…
ψ
(
x
)
otherwise.
{\displaystyle \psi _{0}(x)={\frac {1}{2}}\!\left(\sum _{n\leq x}\Lambda (n)+\sum _{n<x}\Lambda (n)\right)={\begin{cases}\psi (x)-{\tfrac {1}{2}}\Lambda (x)&x=2,3,4,5,7,8,9,11,13,16,\dots \\[5px]\psi (x)&{\mbox{otherwise.}}\end{cases}}}
就自然对数 的泰勒展开式 而言，解析解的最后一项可理解为xω / ω ω = −2, −4, −6, ...
∑
k
=
1
∞
x
−
2
k
−
2
k
=
1
2
log
(
1
−
x
−
2
)
.
{\displaystyle \sum _{k=1}^{\infty }{\frac {x^{-2k}}{-2k}}={\tfrac {1}{2}}\log \left(1-x^{-2}\right).}
类似地，此公式第一项x = x 1 / 1 极点 。这部分作为极点而非零点的事实，说明了项的变号。
一个由埃哈德·施密特 证明的结果指称，对于某个特定的正常数K 正整数 x
ψ
(
x
)
−
x
<
−
K
x
{\displaystyle \psi (x)-x<-K{\sqrt {x}}}
同时有无限多个正整数x
ψ
(
x
)
−
x
>
K
x
.
{\displaystyle \psi (x)-x>K{\sqrt {x}}.}
[5] [6] 使用小o ，可将上式重述为
ψ
(
x
)
−
x
≠
o
(
x
)
.
{\displaystyle \psi (x)-x\neq o\left({\sqrt {x}}\,\right).}
哈代 与李特尔伍德 [7]
ψ
(
x
)
−
x
≠
o
(
x
log
log
log
x
)
.
{\displaystyle \psi (x)-x\neq o\left({\sqrt {x}}\,\log \log \log x\right).}
也就是说有无限多的正整数x
ψ
(
x
)
{\displaystyle \psi (x)}
x
x
log
log
log
x
{\displaystyle {\sqrt {x}}\,\log \log \log x}
与质数阶乘的关系 [ 编辑 ] 切比雪夫第一函数也是x 质数阶乘 x #
ϑ
(
x
)
=
∑
p
≤
x
log
p
=
log
∏
p
≤
x
p
=
log
(
x
#
)
.
{\displaystyle \vartheta (x)=\sum _{p\leq x}\log p=\log \prod _{p\leq x}p=\log \left(x\#\right).}
这说明了质数阶乘x #e (1 + o (1))x o o 大O符号 一文的说明），而这点与质数定理共同确立了p n
与质数计数函数间的关系 [ 编辑 ] 切比雪夫函数可透过下式与与质数计数函数 发生关系。定义
Π
(
x
)
=
∑
n
≤
x
Λ
(
n
)
log
n
.
{\displaystyle \Pi (x)=\sum _{n\leq x}{\frac {\Lambda (n)}{\log n}}.}
那么有
Π
(
x
)
=
∑
n
≤
x
Λ
(
n
)
∫
n
x
d
t
t
log
2
t
+
1
log
x
∑
n
≤
x
Λ
(
n
)
=
∫
2
x
ψ
(
t
)
d
t
t
log
2
t
+
ψ
(
x
)
log
x
.
{\displaystyle \Pi (x)=\sum _{n\leq x}\Lambda (n)\int _{n}^{x}{\frac {dt}{t\log ^{2}t}}+{\frac {1}{\log x}}\sum _{n\leq x}\Lambda (n)=\int _{2}^{x}{\frac {\psi (t)\,dt}{t\log ^{2}t}}+{\frac {\psi (x)}{\log x}}.}
从Π 质数计数函数 π
Π
(
x
)
=
π
(
x
)
+
1
2
π
(
x
)
+
1
3
π
(
x
3
)
+
⋯
{\displaystyle \Pi (x)=\pi (x)+{\tfrac {1}{2}}\pi \left({\sqrt {x}}\,\right)+{\tfrac {1}{3}}\pi \left({\sqrt[{3}]{x}}\,\right)+\cdots }
由于很明显地，有π (x ) ≤ x
π
(
x
)
=
Π
(
x
)
+
O
(
x
)
.
{\displaystyle \pi (x)=\Pi (x)+O\left({\sqrt {x}}\,\right).}
黎曼猜想 [ 编辑 ] 黎曼猜想 指称说黎曼ζ函数任意的非显著零点的实部的值为1 / 2 |x ρ | = √x
∑
ρ
x
ρ
ρ
=
O
(
x
log
2
x
)
.
{\displaystyle \sum _{\rho }{\frac {x^{\rho }}{\rho }}=O\!\left({\sqrt {x}}\,\log ^{2}x\right).}
由上式可推得
π
(
x
)
=
li
(
x
)
+
O
(
x
log
x
)
.
{\displaystyle \pi (x)=\operatorname {li} (x)+O\!\left({\sqrt {x}}\,\log x\right).}
平滑化函数 [ 编辑 ] 平滑化切比雪夫函数 定义如下：
ψ
1
(
x
)
=
∫
0
x
ψ
(
t
)
d
t
.
{\displaystyle \psi _{1}(x)=\int _{0}^{x}\psi (t)\,dt.}
显然有
ψ
1
(
x
)
∼
x
2
2
.
{\displaystyle \psi _{1}(x)\sim {\frac {x^{2}}{2}}.}
参考资料 [ 编辑 ]
^ 1.0 1.1 Joshua Knowles. Multiobjective Optimization Concepts, Algorithms and Performance Measures (PDF) . The University of Manchester: 34. 2 May 2014. ^ Ho-Huu, V.; Hartjes, S.; Visser, H. G.; Curran, R. An improved MOEA/D algorithm for bi-objective optimization problems with complex Pareto fronts and its application to structural optimization (PDF) . Expert Systems with Applications (Delft University of Technology). 2018. Page 6 equation (2). doi:10.1016/j.eswa.2017.09.051 ^ Apostol, Tom M. Introduction to Analytic Number Theory. Springer. 2010: 75–76. ^ Rosser, J. Barkley; Schoenfeld, Lowell. Approximate formulas for some functions of prime numbers. . Illinois J. Math. 1962, 6 : 64–94.
^ Pierre Dusart ^ ψ θ π p k k k (log k + log log k − 1)k ≥ 2Mathematics of Computation , Vol. 68, No. 225 (1999), pp. 411–415.^ Mathematische Annalen , 57 (1903), pp. 195–204.^ Acta Mathematica , 41 (1916) pp. 119–196.^ Davenport, Harold Multiplicative Number Theory ISBN 0-387-95097-4 . Google Book Search.额外补充 [ 编辑 ] 外部链接 [ 编辑 ] 
![{\displaystyle {\begin{aligned}\vartheta (p_{k})&\geq k\left(\log k+\log \log k-1+{\frac {\log \log k-2.050735}{\log k}}\right)&&{\text{for }}k\geq 10^{11},\\[8px]\vartheta (p_{k})&\leq k\left(\log k+\log \log k-1+{\frac {\log \log k-2}{\log k}}\right)&&{\text{for }}k\geq 198,\\[8px]|\vartheta (x)-x|&\leq 0.006788\,{\frac {x}{\log x}}&&{\text{for }}x\geq 10\,544\,111,\\[8px]|\psi (x)-x|&\leq 0.006409\,{\frac {x}{\log x}}&&{\text{for }}x\geq e^{22},\\[8px]0.9999{\sqrt {x}}&<\psi (x)-\vartheta (x)<1.00007{\sqrt {x}}+1.78{\sqrt[{3}]{x}}&&{\text{for }}x\geq 121.\end{aligned}}}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/f7301be23d04a6fb8d72a32bdccccb1cc2f9596f)
![{\displaystyle \psi _{0}(x)={\frac {1}{2}}\!\left(\sum _{n\leq x}\Lambda (n)+\sum _{n<x}\Lambda (n)\right)={\begin{cases}\psi (x)-{\tfrac {1}{2}}\Lambda (x)&x=2,3,4,5,7,8,9,11,13,16,\dots \\[5px]\psi (x)&{\mbox{otherwise.}}\end{cases}}}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/c9e799e6e3a8daf7e8f40607109b76aba621e985)
![{\displaystyle \Pi (x)=\pi (x)+{\tfrac {1}{2}}\pi \left({\sqrt {x}}\,\right)+{\tfrac {1}{3}}\pi \left({\sqrt[{3}]{x}}\,\right)+\cdots }](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/366ea3365a925e84a1dd8555ba2d8d27aac1207e)
