的目的地，我们现在在欣赏前往目的地沿途的风景。”
“我刚睡过去了，伦道夫选择的是哪条路？”
“我想应该是将描述zeta函数零点的差分分布，扩展到Dirichlet L函数，去影响算术级数的平均行为。若零点分布符合随机矩阵模型，那么就意味着能支持他的猜想的误差控制。”
“这是个思路，但是否可行还得看他的具体设计了。”
林燃写完后，看着眼前的成果，有一种由衷的成就感：
“好了，今天就到这里为止了。
大家可以看一下，我已经要困得不行了。
当前结果深化了我们对素数分布的理解，为孪生素数猜想的证明造出了前置工具。
它的突破性在于超越了过往模数的限制。
最后这个猜想的证明过程，我分析了Dirichlet L函数的非平凡零点分布。
通过假设零点在临界带内足够稀疏，估计了误差项的平均行为。然后设计一种新型筛法，结合双线性形式估计和分散化技术，优化了模数分解，突破传统方法的瓶颈。
最后通过一个新引理，控制高维指数和，确保误差项满足猜想要求。”
林燃最后在黑板上做了一些注释。
“大家，我先去睡了，预计六个小时之后继续。”
林燃没有离开，直接去大礼堂边上的小房间休息。
台下教授和博士们都已经挤到前面来，看黑板上的内容。
今天一整天，林燃一共写了整整三十块黑板。
邦别里-维诺格拉多夫定理和邦别里-维诺格拉多夫定理的增强形式容易理解。
而且本身普林斯顿就已经做出了邦别里-维诺格拉多夫定理，所以他们对邦别里-维诺格拉多夫定理和其增强形式都理解的很快。
到了EH猜想。
因为此时EH猜想本身都还没有，林燃相当于从猜想提出到证明，自己一手包办了。
“太美了，简直就是艺术品。”
“这是超级增强的成果。”
“这里有简化空间吗？”
“不是，零点密度估计、配对相关猜想可能能够把教授关于这一猜想的证明进行简化，不过我们还得好好想想。”
“关于控制高维指数和，来确保误差项能够满足猜想要求的角度太过于巧妙了。”
“不行，我得赶紧回去把今天的成果发给还在学校
本章未完，请点击下一页继续阅读！