各种多项式操作的 n^2 递推
zszz,使用 NTT 可以在 \(\mathcal O(n\log n)\) 的时间内求出两个多项式的卷积、以及一个多项式的 \(\text{inv},\ln,\exp,\text{sqrt}\) 等,但是如果模数不是 NTT 模数(譬如 \(10^9+7\))并且复杂度允许 \(\mathcal O(n^2)\) 实现上述操作,那么再使用 \(n\log n\) 的 NTT 优化版多项式全家桶就不合适了,因此我们也要懂得如何暴力 \(n^2\) 递推。
多项式乘法
这个就过于弱智了吧……直接枚举对应位然后往它们的和的地方贡献即可,这个幼儿园就学过了(
多项式求逆
假设 \(B\) 为 \(A\) 的逆元,那么显然有 \(AB=1\),即
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即
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边界 \(B_0=\dfrac{1}{A_0}\)
多项式 \(\ln\)
假设 \(B(x)=\ln A(x)\),那么注意到在我们 NTT 逆元时,我们采用了求导,再积分回去的做法,即 \(B’(x)=\dfrac{A’(x)}{A(x)}\),因此我们只需对 \(A(x)\) 求一遍逆,再积分回去即可,不过事实上还有更简洁(常数更小)的推法,具体来说
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一般在取 \(\ln\) 时默认 \(A_0=1\),因此一般来说上式也可以写作
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多项式 \(\exp\)
根据 \(\exp\) 的性质,\(\exp’(A(x))=\exp(A(x))A(x)\),因此假设 \(B(x)=\exp(A(x))\),那么显然有
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多项式 \(\exp_{\le k}\)
对于多项式 \(A(x)\),定义其 \(\exp_{\le k}\) 为
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因此 \(\exp(A(x))\) 也可视为 \(\exp_{\le\infty}\)
那么怎么暴力求这东西呢?我们假设 \(B(x)=\sum\limits_{i=0}^k\dfrac{A^i(x)}{i!}\),那么
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我们惊奇地发现 \(\sum\limits_{i=0}^{k-1}\dfrac{A^i(x)}{i!}=B(x)-\dfrac{A^k(x)}{k!}\)
于是
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我们假设 \(C(x)=\dfrac{A^k(x)}{k!}\),那么
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边界条件 \(B_0=\sum\limits_{i=0}^k\dfrac{A_0^i}{i!}\)
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