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写了那么多。
“差不多了。”
“我的就是这里。”
“当模数q=d（d为负判別式二次域）时—”
周宇一边说，一边在黑板上指著。
本来只是隨便想看看，没想到，对方整这么认真。
彼得只好从头开始看起。
台下的教授学者们也下意识跟著看了起来。
时间一分一秒过去，他们逐渐认真了起来。
“彼得院士不继续讲了吗？”
“目前黑板上的东西更吸引彼得院士，不过这东西估计一会儿就能解决，再多等一会儿吧。”
“他们都看了快十分钟了，还没有看完吗？”
“这又不是简单的数学题，哪有那么快看完的。
“
报告厅里面有些学生开始小声地议论了起来。
过了一会儿，彼得院士终於开口了，说：“你可能忘了motohashi证明的均值定理。
“
彼得隨即在黑板上写出改进式。
“当我们將模数限制在q=（log）100时，这0.3%的偏差会被吸收进误差项。
周宇被彼得话提醒，脑子很快清醒了过来！
为什么当模数q取某些特殊值（如g=d，d为负判別式的二次域）时，对应的狄利克雷l函数l（s，x）可能存在朗道-西格尔零点？
当彼得院士提出motohashi改进的均值定理时，周宇突然意识到自己忽略了一个重要的东西！
他手上还拿著粉笔，没找到地方写时，彼得立刻心领神会地叫他助理把黑板擦了。
“我想你应该要重新写，对吗？”
周宇点头。
黑板被清理完毕后，周宇在黑板上写了起来。
写的过程中，还不忘跟彼得討论几句。
彼得一直站在周宇身旁，饶有兴趣地看著对方在黑板上写公式。
“嗯，这一步是对的。”
“正是如此！
这导致所有非平凡特徵標x必须满足（）=-1x（a）=-1，从而在筛法中形成自相消干涉。”
“，你这步怎么来的？”
彼得看得心痒痒，他让助理拿了一个本子，他当即在本子上推导了起来。
其他人见状，纷纷露出了好奇。
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