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这正是Croot在论文里构建的证明,表明了至少会有一个“桶”
里包含足够多具有低素因子的数字,用数学术语来说就是光滑数(smoothnumber),从而满足定理。
这可以看作证明的一条捷径,但在密度版本中,这样的捷径并不存在。
当Bloom看到这篇证明后,却认为这种方法要比人们普遍认为的更强,那实际上证明了密度问题的一个特例。
Bloom谦虚地表示,他所做的“只是又推了一下那扇已经打开的门”
。
粗略来说,先前的证明依赖于一类被称为指数和的整数。
指数和可以分成两个部分,分别是优弧贡献,也就是我们可以明确计算并且很大的部分,以及劣弧贡献,也就是我们不知道如何计算,但能证明很小的部分。
先前证明的巧妙之处在于,Croot想到了一种思考劣弧贡献的新方法,把它变成了一类不同的问题。
他没有试图计算数值,而是研究了这个集合中倍数是如何沿着数轴分布的。
在此基础上,Bloom将它进一步改进成适用于密度版本,进行了更多“局部”
处理。
在Bloom的新论文中,他将自己的方法解释为“Croot引入的方法的一种更强形式”
。
同时,Bloom没有直接寻找倒数之和为1的答案,而是先找到了倒数相加更小的数集,然后再把它们当作“零件”
,最终构建出想要的答案。
这进一步帮助简化了过程。
Bloom的新证明受到了许多数学家的赞赏,但这显然不是数集与和的问题探索的终点。
数论一直在寻找数字中的隐藏结构。
当数论学家遇到一种似乎无可避免的数字模式时,他们会不断测试这种模式的稳定程度,探索它的边界和极限,从而挖掘出埋藏在数字中的新信息。
在过去20年间,组合与分析数论都有了很大发展,让数学家能够以全新的视角看待许多古老的问题。
同时,在计算机的帮助下,以更严格的方式检验证明也成为可能。
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