Hardy–Ramanujanの定理(素因数の個数)

同義語:Hardy–Ramanujan theorem on the number of prime factors

概要

Hardy–Ramanujanの定理(素因数の個数)(Hardy–Ramanujan theorem on the number of prime factors)とは、整数 $n$ の相異なる素因数の個数 $\omega(n)$ が、$\psi(n)\to\infty$ となる任意の関数 $\psi$ について、ほとんどすべての $n$ で $\lvert\omega(n)-\log\log n\rvert\le\psi(n)\sqrt{\log\log n}$ を満たすという定理である。$\omega(n)$ と重複も数えた個数 $\Omega(n)$ の正規位数はともに $\log\log n$ である。証明には Turán による分散の評価 $\sum_{n\le x}(\omega(n)-\log\log x)^2=O(x\log\log x)$ を使う。

$$\newcommand{C}[0]{\mathbb{C}} \newcommand{div}[0]{\mathbin{÷}} \newcommand{N}[0]{\mathbb{N}} \newcommand{Q}[0]{\mathbb{Q}} \newcommand{R}[0]{\mathbb{R}} \newcommand{Z}[0]{\mathbb{Z}} $$

前提知識: 数論的関数, 算術関数の平均位数, Mertensの定理

Hardy–Ramanujan の定理(Hardy–Ramanujan theorem on the number of prime factors)は、正の整数 $n$ の相異なる素因数の個数 $\omega(n)$ が、ほとんどすべての $n$ で $\log\log n$ に近いという定理である(G. H. Hardy と S. Ramanujan, 1917)。$\omega(n)$ は素数で $1$、$2\cdot3\cdot5\cdots p$ のような数では大きな値をとり、個々の $n$ では激しく上下する。それでも例外の割合は $0$ に近づき、典型的な整数のもつ素因数の個数はきわめてゆっくり増える $\log\log n$ でよく近似される。ずれの大きさは $\sqrt{\log\log n}$ 程度である。同じく Hardy と Ramanujan による分割数の漸近公式(分割数 の定理「Hardy–Ramanujanの漸近公式」)は別の定理である。
この記事では、P. Turán による分散の評価(thm-hr-turan)を証明し、そこから Hardy–Ramanujan の定理(thm-hr-main)と、$\omega(n)$ と重複も数えた素因数の個数 $\Omega(n)$ の正規位数が $\log\log n$ であること(cor-hr-normal-order)を導く。$\omega(n)$ と $\Omega(n)$ の平均の大きさは 算術関数の平均位数 の記事で扱っている。ずれを $\sqrt{\log\log n}$ で割ったものの分布が標準正規分布に近づくという精密化は Erdős–Kacの定理 の記事で扱う。

定義と記号

以下、$p,q$ はつねに素数を表し、$\sum_{p\le x}$ は $x$ 以下の素数にわたる和、$\sum_{n\le x}$ は $1\le n\le x$ を満たす整数 $n$ にわたる和である。$\log$ は自然対数、$\lfloor x\rfloor$ は 床関数、$O$、$o$ は Landau記号 の意味で使う。
$n=p_1^{e_1}\cdots p_r^{e_r}$($p_i$ は相異なる素数、$e_i\ge1$)と素因数分解するとき
$$ \omega(n):=r,\qquad\Omega(n):=e_1+\cdots+e_r $$
とし、$\omega(1)=\Omega(1)=0$ とする(素因数の個数)。$p\mid n$ のとき $1$、そうでないとき $0$ をとる関数を $\delta_p(n)$ と書くと、$\omega(n)=\sum_p\delta_p(n)$ である。

密度 $0$ の集合と正規位数
  1. 正の整数の集合 $A$ が 密度 $0$ であるとは、$\#\{n\le x:n\in A\}=o(x)$($x\to\infty$)となることをいう。正の整数についての性質が ほとんどすべての $n$ で成り立つとは、成り立たない $n$ の集合が密度 $0$ であることをいう。
  2. $f$ を数論的関数、$F$ を十分大きい $n$ で正の値をとる関数とする。任意の $\varepsilon>0$ について、ほとんどすべての $n$ で $(1-\varepsilon)F(n)\le f(n)\le(1+\varepsilon)F(n)$ となるとき、$f$ は 正規位数(normal order)$F$ をもつという。

正規位数の定義は 算術関数の平均位数 の記事の定義「正規位数」と同じである(HW60 §22.11、p. 356)。平均位数が和 $\sum_{n\le x}f(n)$ だけを見るのに対し、正規位数は個々の値の典型的な大きさを表す。
素数の逆数の和については次を使う。

素数の逆数の和の評価(この記事では証明しない)

Mertensの定理 の定理「Mertensの第二定理」により、定数 $b$ があって $\sum_{p\le x}1/p=\log\log x+b+O(1/\log x)$($x\ge2$)である(誤差を $o(1)$ とした形は HW60 Theorem 427、§22.7、p. 351)。とくに定数 $C\ge1$ があって
$$ \Bigl\lvert\sum_{p\le x}\frac1p-\log\log x\Bigr\rvert\le C\qquad(x\ge2) $$
となる(十分大きい $x$ では誤差項が $1$ 以下になり、残りの有界な範囲では両辺とも有界だから)。

主定理

Turán の分散の評価

$\omega(n)=\sum_p\delta_p(n)$ の各項 $\delta_p(n)$ は、$n$ を $1$ から $x$ までの整数から選ぶとき、ほぼ確率 $1/p$ で $1$ になる。そこで $\delta_p(n)$ から $1/p$ を引いたものの和を考えると、その 2 乗の和は互いに異なる $p,q$ の組の寄与がほとんど打ち消し合い、対角の項だけが残る。

Turán の分散の評価

$x\ge2$ とし、$S:=\sum_{p\le x}1/p$ とおくと
$$ \sum_{n\le x}\bigl(\omega(n)-S\bigr)^2\le3xS $$
である。さらに定数 $C_1$ があって、すべての $x\ge3$ について
$$ \sum_{n\le x}\bigl(\omega(n)-\log\log x\bigr)^2\le C_1x\log\log x $$
である。

中心化した指示関数の積を数える

段 1(展開). $n\le x$ なら $n$ の素因数は $x$ 以下なので $\omega(n)-S=\sum_{p\le x}\bigl(\delta_p(n)-\frac1p\bigr)$ である。2 乗を展開して $n$ について和をとると
$$ \sum_{n\le x}(\omega(n)-S)^2=\sum_{p\le x}D_p+\sum_{\substack{p,q\le x\\p\ne q}}E_{p,q},\qquad D_p:=\sum_{n\le x}\Bigl(\delta_p(n)-\frac1p\Bigr)^2,\quad E_{p,q}:=\sum_{n\le x}\Bigl(\delta_p(n)-\frac1p\Bigr)\Bigl(\delta_q(n)-\frac1q\Bigr) $$
である(後の和は順序付きの組にわたる)。以下、正の整数 $d$ について $d\mid n$ となる $n\le x$ が $\lfloor x/d\rfloor$ 個あることと、$x/d-1< \lfloor x/d\rfloor\le x/d$ を使う。
段 2(対角の項). $\delta_p^2=\delta_p$ なので $(\delta_p-\frac1p)^2=\delta_p(1-\frac2p)+\frac1{p^2}$ である。$1-\frac2p\ge0$ だから
$$ D_p=\Bigl\lfloor\frac xp\Bigr\rfloor\Bigl(1-\frac2p\Bigr)+\frac{\lfloor x\rfloor}{p^2}\le\frac xp\Bigl(1-\frac2p\Bigr)+\frac x{p^2}\le\frac xp $$
であり、$\sum_{p\le x}D_p\le xS$ である。
段 3(異なる素数の組). $p\ne q$ なら $\delta_p(n)\delta_q(n)=1$ は $pq\mid n$ と同値である。よって
$$ E_{p,q}=\Bigl\lfloor\frac x{pq}\Bigr\rfloor-\frac1q\Bigl\lfloor\frac xp\Bigr\rfloor-\frac1p\Bigl\lfloor\frac xq\Bigr\rfloor+\frac{\lfloor x\rfloor}{pq}\le\frac x{pq}-\frac1q\Bigl(\frac xp-1\Bigr)-\frac1p\Bigl(\frac xq-1\Bigr)+\frac x{pq}=\frac1p+\frac1q $$
である($pq>x$ のときも $\lfloor x/pq\rfloor=0\le x/pq$ なので同じ評価が成り立つ)。$x$ 以下の素数は $x$ 個未満なので
$$ \sum_{\substack{p,q\le x\\p\ne q}}E_{p,q}\le\sum_{\substack{p,q\le x\\p\ne q}}\Bigl(\frac1p+\frac1q\Bigr)\le2\sum_{q\le x}\sum_{p\le x}\frac1p\le2xS $$
である。段 2 と合わせて 1 つめの不等式を得る。
段 4($\log\log x$ への取り替え). $L:=\log\log x$ とおく。$(a+b)^2\le2a^2+2b^2$ により
$$ \sum_{n\le x}(\omega(n)-L)^2\le2\sum_{n\le x}(\omega(n)-S)^2+2\lfloor x\rfloor(S-L)^2\le6xS+2C^2x $$
である(rem-hr-mertens を使った)。同じ評価から $S\le L+C$ なので、右辺は $6xL+(6C+2C^2)x$ 以下である。$x\ge3$ では $L\ge\log\log3>0.09$ なので $(6C+2C^2)x\le\frac{6C+2C^2}{0.09}xL$ であり、$C_1:=6+(6C+2C^2)/0.09$ とおけばよい。$\square$

左辺を $x$ で割ったものは、$1$ から $x$ までの整数を等しい確率で選んだときの $\omega(n)$ の $S$ のまわりの 2 次の積率である。thm-hr-turan は、それが平均と同じ $\log\log x$ の大きさにとどまることを述べている。この評価は HW60 Theorem 431 の証明(§22.11、pp. 356–358)にも現れる形である。2 つ目の不等式は 算術関数の平均位数 の定理「Turán の不等式」と同じ主張であり、その記事はこの証明を引いている。

Hardy–Ramanujan の定理

Hardy–Ramanujan の定理

$\psi$ を、十分大きい実数で正の値をとり $\psi(x)\to\infty$($x\to\infty$)となる関数とする。

  1. $x\ge3$ と $\lambda>0$ について、$\lvert\omega(n)-\log\log x\rvert>\lambda\sqrt{\log\log x}$ を満たす $n\le x$ の個数は $C_1x/\lambda^2$ 以下である($C_1$ は thm-hr-turan の定数)。とくに $\lambda=\psi(x)$ とすると、その個数は $o(x)$ である。
  2. $\lvert\omega(n)-\log\log n\rvert\le\psi(n)\sqrt{\log\log n}$ はほとんどすべての $n\ge3$ で成り立つ。

1. $L=\log\log x$ とし、条件を満たす $n\le x$ の個数を $E$ とする。そのような $n$ はそれぞれ thm-hr-turan の左辺に $\lambda^2L$ より大きい寄与をするので、$E\lambda^2L\le C_1xL$、すなわち $E\le C_1x/\lambda^2$ である(Chebyshevの不等式 と同じ数え方である)。$\lambda=\psi(x)\to\infty$ なら $E=o(x)$ である。
2. $M>0$ を任意にとる。$\psi(n)\to\infty$ なので、$n_0$ があって $n\ge n_0$ なら $\psi(n)\ge M$ である。$x$ を大きくとり、$n\le x$ で $\lvert\omega(n)-\log\log n\rvert>\psi(n)\sqrt{\log\log n}$ となるものを数える。$n< n_0$ または $n\le\sqrt x$ のものは $n_0+\sqrt x=o(x)$ 個以下である。残りの $n$ では $\psi(n)\ge M$ で、$\sqrt x< n\le x$ から $L-\log2< \log\log n\le L$ である。よって
$$ \lvert\omega(n)-L\rvert\ge\lvert\omega(n)-\log\log n\rvert-\log2>M\sqrt{L-\log2}-\log2 $$
であり、$x$ が十分大きければ右辺は $\frac M2\sqrt L$ 以上である。1 を $\lambda=M/2$ として使うと、そのような $n$ は $4C_1x/M^2$ 個以下である。したがって
$$ \limsup_{x\to\infty}\frac1x\#\bigl\{n\le x:\lvert\omega(n)-\log\log n\rvert>\psi(n)\sqrt{\log\log n}\bigr\}\le\frac{4C_1}{M^2} $$
であり、$M$ は任意なので左辺は $0$ である。$\square$

たとえば $\psi(x)=(\log\log x)^\delta$($\delta>0$)とすると、ほとんどすべての $n$ で $\lvert\omega(n)-\log\log n\rvert\le(\log\log n)^{1/2+\delta}$ となる。これが HW60 Theorem 431(p. 356)の形である。

重複も数えた素因数の個数

$\Omega(n)-\omega(n)$ の和

$x\ge1$ について $0\le\sum_{n\le x}\bigl(\Omega(n)-\omega(n)\bigr)\le x$ である。

$\Omega(n)-\omega(n)=\sum_p\max\{e_p-1,0\}$($e_p$ は $n$ の素因数分解での $p$ の指数)は、$p^k\mid n$ となる組 $(p,k)$($k\ge2$)の個数である。$p^k\mid n$ となる $n\le x$ は $\lfloor x/p^k\rfloor\le x/p^k$ 個なので
$$ \sum_{n\le x}(\Omega(n)-\omega(n))\le x\sum_p\sum_{k\ge2}\frac1{p^k}=x\sum_p\frac1{p(p-1)}\le x\sum_{m\ge2}\frac1{m(m-1)}=x $$
である。$\square$

$\omega(n)$ と $\Omega(n)$ の正規位数
  1. $\psi$ を thm-hr-main のとおりとすると、$\lvert\Omega(n)-\log\log n\rvert\le\psi(n)\sqrt{\log\log n}$ はほとんどすべての $n\ge3$ で成り立つ。
  2. $\omega(n)$ と $\Omega(n)$ の正規位数はどちらも $\log\log n$ である。

1. $\psi_1:=\psi/2$ に thm-hr-main の 2 を使うと、ほとんどすべての $n$ で $\lvert\omega(n)-\log\log n\rvert\le\frac12\psi(n)\sqrt{\log\log n}$ である。残りは、$\Omega(n)-\omega(n)>\frac12\psi(n)\sqrt{\log\log n}$ となる $n$ の集合 $B$ が密度 $0$ であることを示せばよい。$M>0$ を任意にとり、$n\ge n_0$ で $\psi(n)\ge M$ とする。$n_0\le n\le x$、$n>\sqrt x$ の $n\in B$ は $\Omega(n)-\omega(n)>\frac M2\sqrt{\log\log\sqrt x}$ を満たすので、prop-hr-omega-diff によりそのような $n$ は $2x/(M\sqrt{\log\log\sqrt x})$ 個以下である。$n< n_0$ または $n\le\sqrt x$ のものと合わせても $o(x)$ である($M$ を固定しても $\log\log\sqrt x\to\infty$ なので)。
2. $\varepsilon>0$ とし、$\psi(n):=\varepsilon\sqrt{\log\log n}$($n\ge3$)とおくと $\psi(n)\to\infty$ で、$\psi(n)\sqrt{\log\log n}=\varepsilon\log\log n$ である。thm-hr-main の 2 とこの系の 1 から、ほとんどすべての $n$ で $\lvert\omega(n)-\log\log n\rvert\le\varepsilon\log\log n$ かつ $\lvert\Omega(n)-\log\log n\rvert\le\varepsilon\log\log n$ である。$\square$

例

素因数の個数の値
$n$素因数分解$\omega(n)$$\Omega(n)$$\log\log n$
$1024$$2^{10}$$1$$10$$1.94$
$30030$$2\cdot3\cdot5\cdot7\cdot11\cdot13$$6$$6$$2.33$
$123456$$2^6\cdot3\cdot643$$3$$8$$2.46$
$510510$$2\cdot3\cdot5\cdot7\cdot11\cdot13\cdot17$$7$$7$$2.58$
$999983$素数$1$$1$$2.63$
$10^6$$2^6\cdot5^6$$2$$12$$2.63$

$\log\log n$ は $n=10^9$ で約 $3.03$、$n=10^{80}$ でも約 $5.22$ である。$2\cdot3\cdot5\cdots19=9699690$ なので、$10^6$ 以下の整数の $\omega(n)$ は $7$ 以下である。

数値で見るばらつき

$1$ から $x$ までのすべての整数の $\omega(n)$ を篩で求めると、次のようになる(小数第 4 位を四捨五入)。

$x$$S=\sum_{p\le x}\frac1p$$\log\log x$$\frac1x\sum_{n\le x}\omega(n)$$\frac1x\sum_{n\le x}(\omega(n)-S)^2$$\lvert\omega(n)-\log\log x\rvert\le\sqrt{\log\log x}$ の割合
$10^6$$2.887$$2.626$$2.854$$0.982$$0.876$
$10^8$$3.175$$2.913$$3.150$$1.215$$0.833$

2 乗の平均は thm-hr-turan の上界 $3S$ よりずっと小さい。最後の列は、$x=10^6$ でも $10^8$ でも $\omega(n)\in\{2,3,4\}$ となる $n$ の割合である。

素因数の少ない整数

整数 $K\ge0$ を固定すると、$\omega(n)\le K$ となる $n$ の集合は密度 $0$ である。実際、$\log\log n>2K$ かつ $\omega(n)\le K$ なら $\lvert\omega(n)-\log\log n\rvert\ge\log\log n-K>\frac12\log\log n$ であり、cor-hr-normal-order の 2($\varepsilon=\frac12$)によりそのような $n$ は密度 $0$ の集合をなす。$\log\log n\le2K$ となる $n$ は有限個である。$K=1$ とすると、素数の集合が密度 $0$、すなわち $x$ 以下の素数の個数が $o(x)$ であることが分かる。これは 素数定理 よりずっと弱い主張である。

小さい素数の積

最初の $r$ 個の素数を $p_1< \cdots< p_r$ とし、$n_r:=p_1\cdots p_r$ とおく。Bertrand–Chebyshevの定理 を $n=p_i$ に使うと $p_{i+1}\le2p_i$ なので $p_i\le2^i$ であり、$n_r\le2^{1+2+\cdots+r}\le2^{r^2}$ である。よって $r\ge2$ で $\log\log n_r\le\log(r^2\log2)< 2\log r$ となり、
$$ \frac{\omega(n_r)}{\log\log n_r}>\frac r{2\log r}\to\infty\qquad(r\to\infty) $$
である。$\omega(n)$ は $\log\log n$ よりはるかに大きい値を無限に多くの $n$ でとる。

約数の個数の典型的な大きさ

$n=p_1^{e_1}\cdots p_r^{e_r}$ の約数の個数は $d(n)=(e_1+1)\cdots(e_r+1)$ で、$2\le e_i+1\le2^{e_i}$ なので $2^{\omega(n)}\le d(n)\le2^{\Omega(n)}$ である。$2^{\log\log n}=(\log n)^{\log2}$ なので、cor-hr-normal-order の 2 により、任意の $\varepsilon>0$ についてほとんどすべての $n$ で
$$ (\log n)^{(1-\varepsilon)\log2}\le d(n)\le(\log n)^{(1+\varepsilon)\log2} $$
である(HW60 Theorem 432、§22.13、p. 359 の形)。$\log2=0.693\ldots$ なので $\varepsilon=\frac14$ とすると、ほとんどすべての $n$ で $d(n)\le(\log n)^{0.87}$ である。一方 $d(n)$ の平均位数は $\log n$ である(約数関数 の定理「Dirichlet の約数の個数の平均の公式」)。平均は、$d(n)$ が非常に大きい少数の $n$ に引き上げられている。

条件を外した反例

外す条件反例成り立たなくなること
密度 $0$ の例外を除くこと素数 $p$($\omega(p)=1$)すべての十分大きい $n$ で $\lvert\omega(n)-\log\log n\rvert\le\frac12\log\log n$
thm-hr-main の「$\psi(x)\to\infty$」$\psi\equiv1$$\lvert\omega(n)-\log\log x\rvert>\psi(x)\sqrt{\log\log x}$ となる $n\le x$ が $o(x)$ 個
素因数ごとの寄与の和であること($\omega(n)=\sum_{p\mid n}1$)$d(n)=\prod_i(e_i+1)$平均位数($d(n)$ では $\log n$)が正規位数でもある
反例の確かめ

1 行目:$\omega(p)=1$ で $\log\log p\to\infty$ なので、十分大きい素数 $p$ では $\lvert1-\log\log p\rvert>\frac12\log\log p$ である。素数は無限にある(素数の無限性)。2 行目:Erdős–Kacの定理 の定理「Erdős–Kac の定理」により、$\lvert\omega(n)-\log\log x\rvert>\sqrt{\log\log x}$ となる $n\le x$ の割合は $2(1-\Phi(1))=0.317\ldots$ に近づく($\Phi$ は標準正規分布の分布関数)。thm-hr-main の 1 の上界 $C_1x/\lambda^2$ は $\lambda$ が有界なら $x$ の定数倍で、この割合と矛盾しない。3 行目:$\omega(n)$ と $\Omega(n)$ の平均位数は $\log\log n$ であり(算術関数の平均位数 の定理「素因数の個数の平均」)、cor-hr-normal-order によりこれは正規位数でもある。$d(n)$ については ex-hr-divisors により、ほとんどすべての $n$ で $d(n)\le(\log n)^{0.87}< \frac12\log n$($n$ が十分大きいとき)なので、$\log n$ は正規位数でない。

補足

歴史と文献

thm-hr-main は G. H. Hardy と S. Ramanujan が 1917 年に証明し、分散を評価する短い証明は P. Turán が 1934 年に与えた(HW60 の第 22 章の注、p. 373)。HW60 Theorem 431(pp. 356–358)は Turán の方法で $\omega(n)$ と $\Omega(n)$ の正規位数を証明している。1940 年に P. Erdős と M. Kac は、ずれ $(\omega(n)-\log\log n)/\sqrt{\log\log n}$ の分布そのものが標準正規分布に近づくことを示した(Erdős–Kacの定理)。thm-hr-turan は、$\delta_p(n)$ を確率 $1/p$ で $1$ をとる独立な確率変数のように扱ったときの分散の計算にあたり、その見方を押し進めたものが確率論的数論と呼ばれる分野である。

関連項目

参考文献

[1]
G. H. Hardy and E. M. Wright, An Introduction to the Theory of Numbers, 4th ed., Oxford, Clarendon Press, 1960, §22.7, Theorem 427, p. 351(素数の逆数の和)、§22.11, Theorem 431, pp. 356–358(正規位数の定義と $\omega(n)$・$\Omega(n)$ の正規位数)、§22.13, Theorem 432, p. 359($d(n)$ の典型的な大きさ)、第 22 章の注, p. 373(Hardy–Ramanujan と Turán)

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