的方向,很有可能建立起素数分布与高维流形拓扑性质之间的桥梁,为黎曼猜想提供几何拓扑学证明路径。
不过,以上三点都还是相对而言更为常规的路线,许青山作为一个同样擅长机器学习、算法相关的信息学专家,他还有更多的路线。
他手边的电脑里,就有着他利用xi函数的对称性,结合调和函数的极值原理,试图证明临界线附近的实部不存在极值点。通过数值模拟发现零点分布的“准周期性”,提出基于复平面动力系统的新研究范式。
这种对复分析技术的革新,对于对称性和极值原理的应用,想要将ζ函数分解为有限维动力系统近似,突破无穷积分的信息提取难题,难度不亚于许青山再去解决一次周氏猜测。
而更加科幻的人工智能路线,通过自动定理证明系统形式化验证已有引理,再利用强化学习探索非传统证明路径,来生成ζ函数零点分布的动态演化猜想,又需要更好的ai算法基底,和极其庞大的训练物料。
再没有解决ai全新架构问题之前,ai想要在解析延拓的奇点分类、素数生成对抗网络模型构建等方面展现出潜力,加速传统方法的优化迭代,也只能是个展望。
当然,许青山的智慧并没有局限于此。
但一个人征服一座喜马拉雅山,尚且是在没有任何帮助和工具设备辅助的情况下,总归是无法一蹴而就的。
他收到了田刚喊他吃饭的消息,也不能消失太久,收拾了一下东西就下了楼。
2010年8月23日。
世界依旧在旋转,战火依旧在延绵,生命依旧在不断因为各种意外被夺取,海洋从未停息,天空中的流云不知会飞往哪去。
许青山还站在天台上,这一次他不再低下头来。
而是抬头望,仰望着这片天空。
在那晴朗的蓝天之外
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