通俗地说复分析中有一个经典工具,延森公式,它把全纯函数在原点处的值与它在一个大圆上增长得有多大、以及零点在这个圆内的位置联系起来。由于我们的 Φ 在 z0,…,zm 这些点上都有高阶零点,这个公式本质上是说:因为 Φ 在圆内消失得如此之多,它在原点处的值(或其 s 阶导数的值)必然非常小——事实上,一旦圆的半径选得恰当,这个值会小到 L 的任何固定次幂都无法弥补。
仔细做这个估计就会发现,∣Φ(s)(0)∣ 大致以 e−cLlogL 的速度衰减,其中常数 c>0 只依赖于 K——一旦 L 很大,这就是一个真正微小的量。
延森公式指出,若 f 在半径为 r 的圆盘上全纯,内部有零点 a1,…,an(且 f(0)=0),则 log∣f(0)∣=−∑jlog(r/∣aj∣)+2π1∫02πlog∣f(reiθ)∣dθ;当 f 在 0 处消失到 s 阶时,公式推广为把 log∣f(s)(0)/s!∣ 与相同的量联系起来(Siu,《延森公式》)。把它应用于 F(z)=Φ(z),但只限于 m 个点 z1,…,zm=z0(每个点贡献一项 log(r/∣zj∣),利用 F 在那里有阶数 ≥L 的零点),便得到一个不等式,因为这些点并非圆盘内 Φ 的全部零点(Siu,标记为 (‡) 的不等式)。
估计 Φ 在圆周 ∣z∣=r 上的增长:由于 ez 与 eβz 的阶为 1(即 ∣ez∣≤Cϵe∣z∣1+ϵ),且 G 的系数与次数大小为 ≲L,可得 log∣Φ(reiθ)∣≲L+Jr1+ϵ(Siu,通过附录中导数界 ∥Dλ(fjgk)∥≤(2J+L)LC2J+L 得到的增长估计)。取 r=L1/2 可使两项平衡,得到 log∣Φ(reiθ)∣≲L。
结合延森公式的两端(左端由 m 个已知零点贡献 ≳mLlogr=2mLlogL,右端被 [K:Q]LlogL 加上 O(L) 所限制,因为代数数 Φ(s)(0) 的“大小”需要额外一个因子 [K:Q] 来计入其共轭元素),便得到最终的解析上界:只要 m 相对于 [K:Q] 选得足够大,就有 log∣Φ(s)(0)∣≲−cLlogL,其中 c>0 是依赖于 [K:Q] 的显式常数(Siu,主定理的证明,增长阶数的最终比较)。