传统方法用的是矩估计，但如果能找到更优的指数和估计，或者利用自守形式的傅里叶分析”
“停。”陈辉抬手，“你刚才说的‘矩估计’，具体指什么？”
迈克尔一滞，“比如，计算ζ12+it的2k次幂的平均模长，通过积分估计其与零点密度的关系。”
“为什么矩估计在这里有效？”
“因为”迈克尔的声音低了下去，“零点密度与ζ函数在临界线附近的振荡频率相关，而高次矩能捕捉到更精细的振荡模式。”
陈辉转身从抽屉里抽出一张草稿纸，唰唰唰的在上面写下一串公式“这是古斯和梅纳德去年用的收缩不等式，把高维的kakeya问题降维到了平面，如果把它应用到狄利克雷多项式的估计中，你会怎么调整？”
迈克尔的瞳孔微微收缩，这张公式他在查资料的时候见过，当时只觉得过于抽象。
迈克尔的笔尖在草稿纸上划动，将复分析的符号与几何分析的框架重迭，“假设我们有一个关于t的函数ftζ12+it，要估计其在区间[t，2t]内的最大模，传统方法用的是l^p范数，但如果用分解技术，把ft拆成低频和高频部分”
“够了。”陈辉打断他，“你刚才的推导忽略了一个问题，狄利克雷多项式的相位是线性的，而kakeya问题的相位是多项式的，这种差异会导致收缩不等式的适用条件改变，如果直接套用，会导致误差项爆炸。”
办公室陷入短暂的沉默。
迈克尔低头翻笔记，突然抬头，“陈教授，您上周在seminar里提到，孪生素数猜想的突破依赖于‘算术级数中的素数分布更均匀’，这和黎曼猜想中的零点分布是否有联系？”
陈辉的眼神亮了一下，“很好的问题。
孪生素数猜想是关于素数间隔的，而黎曼猜想是关于素数定理误差的。
简单来说，如果黎曼猜想成立，素数定理的误差项是ox^12logx，这意味着素数在自然数中的分布比任何‘合理猜测’都更均匀。
而孪生素数的间隔下界，本质上也是这种均匀性的体现——如果素数分布足够均匀，它们不会长时间消失，只会偶尔成对出现”
两人在办公室中一问一答，旁听的埃琳娜和邓乐岩两人却忽然生出一股紧迫感，他们原本都只是将彼此当成对手，认为这个新来的黑人小哥估计是老师招进来的开心果。
但现在看来
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