整数$n>1$有标准分解形式: $n=p^{a_{1}}_{1}p^{a_{2}}_{2}\cdots p^{a_{r}}_{r}$.若满足$n=p^{a_{1}}_{1}p^{a_{2}}_{2}\cdots p^{a_{r}}_{r}$, 其中$a_{1}\geq k, a_{2}\geq k, \cdots, a_{r}\geq k$, 则称正整数$n$为$k$-full数, 当$k=2$时也称为square-full数.令$f_{k}(n)$是$k$-full数的特征函数, 即
正整数$n=p^{a_{1}}_{1}p^{a_{2}}_{2}\cdots p^{a_{r}}_{r}$称为指数$k$-full数, 若所有的指数$a_{1}, a_{2}, \cdots, a_{r}$都是$k$-full数.正整数$n=p^{a_{1}}_{1}p^{a_{2}}_{2}\cdots p^{a_{r}}_{r}$称为指数$k$-free数, 若所有的指数$a_{1}, a_{2}, \cdots, a_{r}$都是$k$-free数.
令$q_{k}^{(e)}(n)$是指数$k$-free数的特征函数.由Tóth[5-6]可以知道, 函数$q_{k}^{(e)}(n)$是可乘的且对每一素数幂$p^{a}$有
Tóth[5-6]对该函数进行了研究并给出了其在整数上的均值估计
这里
$q_k^{(e)}(n)$是$k$-free数的特征函数.贺艳峰和孙春丽[1]也做了相关研究.
本文主要给出square-full数上$q_{k}^{(e)}(n) \ \ (k\geq3)$的均值估计, 得到
的渐近公式.即得到下面的定理.
定理 当$D > 0$时, 对$k\geq3$, 有
其中$G(s)=\prod_{p}\big(1-\frac{1}{p^{2^{k}s}}-\frac{1}{p^{(2^{k}+1) s}}+\frac{1}{p^{(2^{k}+3) s}}+\frac{1}{p^{(2^{k}+4) s}}-\frac{1}{p^{(2^{k}+6) s}}-\frac{1}{p^{(2^{k}+7) s}}+\cdots\big)$在$\Re s > \frac{1}{8}+\epsilon$时绝对收敛.
注 本文中, $\epsilon$表示一个任意小的的正常数, 在不同的式中不必相同.
为了证明定理, 需要以下的一些引理.
引理1 设$a, b $是整数, 且$1 \leq a < b$, 定义
有
其中
而且
证 本引理的证明见Ivić文[2]中的第14.3节和定理14.4.
引理2 假设$f(n)$是算术函数, 满足
是关于$t$的次数不超过$r$的多项式, 并且$c \geq 1$, $b \geq 1$是固定的整数.如果$h(n) = \sum\limits_{d^{c}|n}\mu(d)f(n/d^{c}), $那么
其中$R_{1}(t), \cdots, R_{l}(t)$是关于$t$的次数不超过$r$的多项式, 并且当$D > 0$时, 有
证 见Ivić文[2]中的定理14.2.
下面证明本文的定理.令
因为$q_{k}^{(e)}(n)$是可乘函数, 由欧拉乘积可以得到
显然, 对于$k\geq3$, 当$\Re s>\frac{1}{8}+\epsilon$时, $G(s)$绝对收敛.
根据卷积原理[3], 定义
其中$h(n) = \sum\limits_{n=ml}d(2, 3; m)g(l)$.那么可以得到
由引理1得到
很容易得到
而且有
又由$G(s)$在$\sigma>\frac{1}{8}+\epsilon$时绝对收敛, 则可设
根据Abel分部求和得到
从而由$G(s)= \sum\limits_{n=1}^{\infty}\frac{g(n)}{n^{s}}$, 有
由于
所以当$n$是square-full数时, 有
再由Perron公式[3]可以得到
取$T=x$, 并将积分线平移至$\sigma=-\frac{1}{2}$, 则在$s=\frac{1}{2}, \ s=\frac{1}{3}$处的留数分别为
再由(2.1)、(2.2)、(2.3) 式和引理2, 可以得到
其中$D > 0$, 并且$G(s)$当$\Re s > \frac{1}{8}+\epsilon$时是绝对收敛的.
这样就得到了本文的定理.