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Función de Möbius

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[escribe] I Definición

En el campo de la aritmética, la función μ (« mu » o « my ») de Möbius se define así:

Para todo número natural n se considera su descomposición en factores primos : n = p_1^{r_1} p_2^{r_2}... p_k^{r_k}
En ambos casos, n se escribe \  n = p_1 p_2 ... p_k (todos los ri son iguales a 1 ), y μ(n) = (-1)k.

Ejemplos:

μ(1) = 1 porque 1 es un producto de cero factor primo (un producto vacío), y cero es par.
μ(18) = 0 porque 18 = 2×32 contiene el factor cuadrado 9.
μ(32) = 0 porque 32 = 25 contiene los cuadrados 4 = 22 y también 16 = 24.
μ(30) = -1 pues 30 = 2×3×5 es producto de tres (impar) primos distintos.
μ(77)= 1 pues 77 = 7×11 es un producto de dos (par) primos distintos.

Una propiedad: Si m y n son coprimos, entonces μ(m·n) = μ(m)·μ(n). Es la multiplicatividad condicional.

Prueba: Si m o n contiene un cuadrado, entonces el producto m·n también, y los dos miembros de la igualdad son iguales a cero. Si no, sea k y k' los números de factores de m y n. Entonces m·n tiene k + k' factores primos, todos distintos porque m y n son coprimos, y la igualdad se escribe sencillamente (-1) k + k' = (-1) k · (-1) k'.

[escribe] II Interés

La función de Möbius fue inventada para resolver sistemas particulares de ecuaciones. Para entenderlo, hay que introducir el producto de convolución entre dos sucesiones (o funciones sobre los enteros naturales): si f y g son sucesiones, se define su producto f*g así:

f*g \ (n) = \sum_{d \mid n} f(d)g(\frac n d)

Este producto es conmutativo, asociativo, y su neutro es la sucesión ε = (1, 0, 0, 0, 0 ...) es decir: ε(0) = 1 y ε(n) = 0 para todo n > 0.

Llamemos 1 la sucesión constante de valor 1. Entonces:      f*1 \  (n) =  \sum_{d \mid n} f(d)

Supongamos ahora que tengamos que resolver el sistema siguiente, con una infinidad de líneas y de incógnitas – las f(n) – (las g(n) son conocidas)

\left \{ \begin{matrix}
f(1) & = & g(1) \\
f(1) + f(2) & =  &g(2)  \\
f(1) + f(3) & = & g(3) \\
f(1) + f(2) + f(4) & = & g(4) \\
f(1) + f(5) & = & g(5) \\
f(1) + f(2) + f(3) + f(6) & = & g(6) \\
f(1) + f(7) & = & g(7) \\
f(1) + f(2) + f(4) + f(8) & = & g(8) \\
f(1) + f(3) + f(9) & = & g(9) \\
f(1) + f(2) + f(5) + f(10) & = & g(10) \\
 & ... &  \\
 \sum_{d \mid n} f(d) & = & g(n) \\
 & ... & 
 \end{matrix} \right.

En términos de convolución, este sistema se escribe f*1 = g.
Para hallar f, hay que multiplicar ambos miembros de la ecuación por el inverso de la sucesión 1, y este es justamente la sucesión μ de Möbius (prueba más adelante).
Luego (f*1)*μ = g*μ que equivale a f*(1*μ) = g*μ (asociatividad), es decir f*ε = g*μ y finalmente f = g*μ.

En síntesis:

\ f*1 = g \Longleftrightarrow f = g* \mu

En términos de sistemas: Para todo n entero natural no nulo,

(\forall n>0,  \sum_{d \mid n} f(d) = g(n) ) \quad \Longleftrightarrow \quad (\forall n>0, f(n) = \sum_{d \mid n}\mu (\frac n d) g(d) )

Esta propiedad se llama «fórmula de inversión de Möbius» .

Falta demostrar que las funciones μ y 1 son inversas la una de la otra, es decir: μ * 1 = ε, concretamente:

Para n = 1 ,    \sum_{d \mid 1}\mu (d) = \epsilon (1) = 1   y si n > 1,    \sum_{d \mid n}\mu (d) = \epsilon (n) = 0

Lo primero es obvio porque la suma vale μ (1) = 1.

Lo segundo se muestra por etapas:

\sum_{d \mid n}\mu (d) = \sum_{d_1 \mid a, d_2 \mid b} \mu (d_1 d_2) = \sum_{d_1 \mid a, d_2 \mid b} \mu (d_1) \mu( d_2) = \sum_{d_1 \mid a}\mu (d_1)  \sum_{d_2 \mid a}\mu (d_2) = 0 \times 0 = 0


La «inversión» del sistema anterior es, aplicando la fórmula:

 \left \{ \begin{matrix} 
f(1) & = & g(1) \\
f(2) & = & g(2) - g(1) \\
f(3) & = & g(3) - g(1) \\
f(4) & = & g(4) - g(2) \\
f(5) & = & g(5) - g(1) \\
f(6) & = & g(6) - g(3) - g(2) + g(1) \\
f(7) & = & g(7) - g(1) \\
f(8) & = & g(8) - g(4) \\
f(9) & = & g(9) - g(3) \\
f(10) & = & g(10) - g(5) - g(2) + g(1) \\
 & ... & \\
f(n) & = &  \sum_{d \mid n} g(d) \mu (\frac d n)  \\ 
 & ... & 
\end{matrix} \right.

Claro, se puede resolver el sistema "paso a paso" y se hallará la misma solución.

Aplicada a la función fi de Euler, la inversión da como expresión:       \phi(n) = \sum_{d \mid n} d\cdot \mu (\frac n d)


Autor: M.Romero Schmidtke

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