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写了那么多。
“差不多了。”
“我的就是这里。”
“当模数q=d(d为负判別式二次域)时—”
周宇一边说,一边在黑板上指著。
本来只是隨便想看看,没想到,对方整这么认真。
彼得只好从头开始看起。
台下的教授学者们也下意识跟著看了起来。
时间一分一秒过去,他们逐渐认真了起来。
“彼得院士不继续讲了吗?”
“目前黑板上的东西更吸引彼得院士,不过这东西估计一会儿就能解决,再多等一会儿吧。”
“他们都看了快十分钟了,还没有看完吗?”
“这又不是简单的数学题,哪有那么快看完的。
“
报告厅里面有些学生开始小声地议论了起来。
过了一会儿,彼得院士终於开口了,说:“你可能忘了motohashi证明的均值定理。
“
彼得隨即在黑板上写出改进式。
“当我们將模数限制在q=(log)100时,这0.3%的偏差会被吸收进误差项。
周宇被彼得话提醒,脑子很快清醒了过来!
为什么当模数q取某些特殊值(如g=d,d为负判別式的二次域)时,对应的狄利克雷l函数l(s,x)可能存在朗道-西格尔零点?
当彼得院士提出motohashi改进的均值定理时,周宇突然意识到自己忽略了一个重要的东西!
他手上还拿著粉笔,没找到地方写时,彼得立刻心领神会地叫他助理把黑板擦了。
“我想你应该要重新写,对吗?”
周宇点头。
黑板被清理完毕后,周宇在黑板上写了起来。
写的过程中,还不忘跟彼得討论几句。
彼得一直站在周宇身旁,饶有兴趣地看著对方在黑板上写公式。
“嗯,这一步是对的。”
“正是如此!
这导致所有非平凡特徵標x必须满足()=-1x(a)=-1,从而在筛法中形成自相消干涉。”
“,你这步怎么来的?”
彼得看得心痒痒,他让助理拿了一个本子,他当即在本子上推导了起来。
其他人见状,纷纷露出了好奇。
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