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第121章 记忆力的极限(5)

储是没有上限的,存储的内容越多,检索就越复杂,越慢。

所以,随着记忆力提升,不仅是记忆速度越来越快,能记的东西越来越多,还会同时改造记忆的结构,提升检索速度,让陈辉能够记忆远超普通人数十倍数百倍的内容,却像普通人一样,能够瞬间检索出想要的内容来。

否则随着记忆的东西越来越多,他的反应就会变得越来越迟钝,这么一想,这个改变好像还挺合理。

他现在忽然有些理解为什么很多天才根本无法理解普通人。

在记忆力一出生就是三点几的天才世界里,大容量快速检索这不是本能般的东西吗?

普通人却需要花费数十倍,数百倍的努力,才能勉强达到同样的效果!

轻吐一口气,现在,自己应该也算得上是天才了吧?

陈辉很快收敛心神,将注意力拉回到眼前的论文,翻开论文下一页,他才发现这已经是这篇论文的最后一页。

这一天多的时间他已经看完了五篇朗兰兹纲领方面的论文,对其已经有了一个较为清晰的认知,弄明白了它是什么,为什么,怎么做,目前的难点是什么。

这也是陈辉在遇到一个问题,或者一个陌生的对象时的解题框架,先搞清楚他是什么,再弄明白他是怎么做的,以及他为什么要这么做,最后再去解决遇到的问题,很多时候这样一套方式下来,问题就迎刃而解了。

朗兰兹纲领是数学中一系列宏大的猜想网络,旨在揭示数论、几何与表示论之间的深层统一性,用以突破类域论的局限,统一数论与调和分析,揭示数学结构的对称性。

尤其是其中的对称性,与物理中的对称性类似,若是能在上面有所突破,或许就能像爱因斯坦建立广义相对论一样,在数学上做出巨大的,划时代的突破。

它的核心主张不同数学领域的对象,比如伽罗瓦群表示与自守形式,可通过l-函数和对偶性对应联系起来。

同时朗兰兹纲领也分为经典版本和几何朗兰兹纲领,经典版本关注数域上的算术问题,而几何朗兰兹则将这一框架移植到代数曲线等几何对象上,用几何语言重构对偶性。

纲领的核心目标是建立langlands对应,即两类看似无关的数学结构的等价或对偶。

例如,几何langlands猜想断言,代数曲线上的g-局部系统可一一对应于另一侧^lg-d-模范畴,其中^lg为langlands对

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