MathLabs

解法:陶哲轩利用对数平均相关性给出的埃尔德什差异问题证明(2015年)

第 5/9 步:埃利奥特猜想:除非函数偷偷是伪装的特征,否则相关性会消失
通俗地说

两个互不相关的积性函数 g1,g2g_1,g_2,一般来说彼此之间几乎不应有任何关系:知道 g1(n)g_1(n) 本质上不该告诉你关于 g2(n+1)g_2(n+1) 的任何信息,所以像 ∑ng1(n)g2(n+1)/n\sum_n g_1(n)g_2(n+1)/n 这样的平均,当你看得越来越远时,应仅凭抵消就趋于零。埃利奥特猜想说,这种抵消是常规——只有恰好一种漏洞。

这个漏洞出现在某个函数「假装」成一个特定的、结构非常强的对象时:一个可能被振荡因子 nitn^{it} 扭曲的狄利克雷特征(回想一下,这正是第二步中那些险些成功的反例)。真正的相关性只能来自两个函数都偷偷地与同一个伪装特征相似。

1log⁡x∑n≤xg1(n)g2(n+1)n→0unless g1 or g2 p¨retends” to be n↦χ(n)nit\frac{1}{\log x}\sum_{n\le x}\frac{g_1(n)g_2(n+1)}{n} \to 0 \quad \text{unless } g_1 \text{ or } g_2 \text{ \"pretends'' to be } n\mapsto \chi(n)n^{it}
详细分析

埃利奥特猜想在其经典形式中预测:对两个有界积性函数 g1,g2:N→{z∈C:∣z∣≤1}g_1,g_2:\mathbb{N}\to\{z\in\mathbb{C}:|z|\le1\},相关性 1x∑n≤xg1(n)g2(n+1)\frac1x\sum_{n\le x}g_1(n)g_2(n+1) 当 x→∞x\to\infty 时趋于 00,除非 g1,g2g_1,g_2 中有一个「假装」——在精确的平均意义下接近一个被扭曲的狄利克雷特征 n↦χ(n)nitn\mapsto \chi(n)n^{it}。这个猜想不加平均的原始版本已知极其困难,被所谓的奇偶性问题所阻碍,而该问题正是阻碍大多数筛法方法处理孪生素数猜想等相关问题的原因。

陶的关键输入——差异问题论文中的定理1.10(在另一篇独立的姊妹论文《二点相关性的对数平均Chowla与埃利奥特猜想》arXiv:1509.05422 中证明,2016年发表于Forum of Mathematics, Pi)——建立了这一命题恰好的对数平均版本:只要 g1g_1 在适当的定量意义下是非假装的,就有 1log⁡x∑n≤xg1(n)g2(n+1)n→0\frac{1}{\log x}\sum_{n\le x}\frac{g_1(n)g_2(n+1)}{n} \to 0(当 x→∞x\to\infty)。用额外权重 1/n1/n 取平均,并用 log⁡x\log x(而非 xx)来归一化,恰好能绕开奇偶性问题,代价是只能证明较弱的对数平均命题。

把这个定理应用到上一步的界(取 g1=g2=gg_1=g_2=\mathbf{g},把 g(n)\mathbf{g}(n) 与 g(n+1)\mathbf{g}(n+1) 相关联)可以说明:g\mathbf{g} 部分和有界这一假设,只有在 g\mathbf{g} 本身是假装的——即与某个 n↦χ(n)nitn\mapsto\chi(n)n^{it} 强相关——时才可能成立。这是整个论证的枢纽:一个关于二阶矩的分析性假设,被转化成了一个关于 g\mathbf{g} 结构的刚性代数/算术命题。

本步骤中的术语
假装(pretentious)积性函数
一个积性函数 gg 若在素数上以精确的平均意义与某个简单模型函数 n↦χ(n)nitn\mapsto\chi(n)n^{it}(对应某个狄利克雷特征 χ\chi 与实数 tt)相关,则称为假装的;这一概念由 Granville 与 Soundararajan 提出,用来衡量一个函数偏离「典型」行为的程度。
奇偶性问题
筛法理论中一个著名的障碍:标准筛法无法区分素因子个数为偶数与奇数的整数,这阻碍了许多针对孪生素数猜想及一般积性相关性估计的朴素方法。
本步骤用到的知识