引言

如果关注孪生素数猜想的话,我们知道的是,在Goldston,Pintz,Yildirim对admissible k-tuple筛选,得到了一些突破性的成果(这些我在论文阅读之翻译篇 – Primes in tuples I (Goldston, Pintz, Yildirim)论文阅读之重点提炼篇 – Primes in tuples I (Goldston, Pintz, Yildirim)中有简单的记录)之后,张益唐对GPY筛法进行进一步的讨论,最终得到了张益唐定理,引发了数论界对素数有界间隙的探索.

而在这个过程之中,Maynard的工作又发挥了相当大的作用.他引入kk维Selberg权函数的概念,对GPY权函数进行了拓展,并且将素元组猜想也向前推进了一大步.后续Polymath的工作也是基于这个之上,在承认Elliott-Halberstam猜想的情况下,Maynard的结果仍然是最优的,而承认广义Elliott-Halberstam猜想后,我们才得到孪生素数间隙上界为6的这个结果.

因此在本篇文章中,我将(尝试)对Maynard定理做一个简单的记录,以及记录一点Maynard-Tao权函数的一些想法(因为实际上我还没有全部掌握😭,证明所取函数是最优的这一块我也没有深入学习),而最后,我看能不能简单再记录一下张益唐论文中最重要的一些突破点(组合杀我😭).

Maynard的论文为:https://arxiv.org/pdf/1311.4600.

总之,启动启动!全部启动!不学习永远学不会!但注意的是,有一些符号我稍稍做了一点修改,可能和原论文并不一致.

参考资料

[1] Maynard J. Small gaps between primes[J]. Annals of mathematics, 2015: 383-413.

[2] Zhang Y. Bounded gaps between primes[J]. Annals of Mathematics, 2014: 1121-1174.

[3] Goldston D A, Pintz J, Yildirim C Y. Primes in tuples I[J]. Annals of Mathematics, 2009: 819-862.

[4] T. Tao. 254A, Notes 4: Some sieve theory[Z]. https://terrytao.wordpress.com/2015/01/21/254a-notes-4-some-sieve-theory/.

[5] Soundararajan K. The work of James Maynard[J]. Prize LectureS, 2022, 1: 66-80.

成果比较与陈述

在此前,对于孪生素数猜想而言,我们无条件的结果的最大突破就是张益唐利用GPY筛法得到的

lim infn(pn+1pn)70000000,\liminf_{n} (p_{n+1} - p_n) \le 70000000,

然后经过Polymath的工作后,最终将无条件下的上界缩小为4680.

而在假设Elliott-Halberstam猜想成立的情况下,Goldston,Pintz,Yildirim得到的结果为

lim infn(pn+1pn)16.\liminf_{n} (p_{n+1} - p_n) \le 16.

而对于素元组猜想而言,GPY筛法的局限性就体现出来了(这在GPY论文中也承认了这一点),也就是它无法很好地寻找两个以上素数的有界间隙.使用GPY筛法,即使在假设Elliott-Halberstam猜想成立的情况下,我们也只能得到

lim infnpn+2pnlogpn=0.\liminf_{n} \frac{p_{n+2} - p_n}{\log p_n} = 0.

而素元组猜想说的是:

素元组猜想(Prime k-tuples conjecture):

\quadH={h1,,hk}\mathcal{H} = \{ h_1, \cdots, h_k \}是admissible,那么存在无穷多的正整数nn使得n+hin+h_i都是素数.

因此Maynard论文中给出了一种新的权函数构造方式,将很好地回答GPY论文中给出的第2个和第3个问题,见论文阅读之翻译篇 – Primes in tuples I (Goldston, Pintz, Yildirim),并且往往在数值上给出更优的结果.而在这篇论文中,我们最终得到了一些很神奇的结果.

定理1.1:

\quadmNm \in \mathbb{N},我们有

lim infn(pn+mpn)m3e4m.\liminf_n(p_{n+m} - p_n) \ll m^3 \text{e}^{4m}.

可以发现的是,这个结论比之前的结果都要强得多,但是它距离素元组猜想仍然仍然还有一段距离.这个定理只能说明对于任意自然数m2m \ge 2,存在无穷多个长度为mm的素元组,但是并不能说明素元组猜想是正确的.但是我们有以下的定理:

定理1.2:

\quadmNm \in \mathbb{N},而rr是与mm有关的充分大的正整数,令A={a1,,ar}\mathcal{A} = \{a_1, \cdots, a_r\}为一列各不相同的整数,再记

L=#{H:H={h1,,hm}A},\mathcal{L} = \#\{ \mathcal{H} : \mathcal{H} = \{h_1, \cdots, h_m \} \subset \mathcal{A} \},

L0=#{HL: 存在无穷多个n使得n+hi是素数,hiH},\mathcal{L}_0 = \#\{ \mathcal{H} \in \mathcal{L} : \text{ 存在无穷多个} n \text{使得} n+h_i \text{是素数}, \forall h_i \in \mathcal{H} \},

\quad 于是我们有

L0Lm1.\frac{\mathcal{L}_0}{\mathcal{L}} \gg_m 1.

注意,定理1.2中的\gg并不是远大于的意思,而是存在与mm有关的常数CmC_m,使得

1<CmL0L,1 < C_m \cdot \frac{\mathcal{L}_0}{\mathcal{L}},

这就告诉我们,满足素mm元组猜想的H\mathcal{H}的测度在某种意义下(与H\mathcal{H}可能的所有排列方式而言)并不是00.

回到一开始GPY筛法的局限性,我们有

定理1.3:

\quad 无条件地,我们有

lim infn(pn+1pn)600.\liminf_{n} (p_{n+1} - p_n) \le 600.

张益唐定理依赖于将素数的分布水平(the level of distribution)稍稍推广至12+ϵ\frac{1}{2}+\epsilon,从而根据GPY论文中的结论便可以得到有界间隙的证明,而这用到的是Bombieri-Vinogradov定理的一种弱化形式.而定理1.3将仅依赖于Bombieri-Vinogradov定理,并且其证明过程实际上是较为初等的,并没有太多的组合方法.以及我们在有条件的情况下,有

定理1.4:

\quad 假设Elliott-Halberstam猜想成立的情况下,我们有

lim infn(pn+1pn)12,\liminf_{n} (p_{n+1} - p_n) \le 12,

lim infnpn+2pn600.\liminf_{n} {p_{n+2} - p_n} \le 600.

Maynard还证明了,以上定理中的1212在这种证明框架下已经是最优的了(Polymath似乎也是认可了这一点),但600600仍然是可以优化的.

构造权函数的基本想法

GPY筛法的关键点

GPY筛法的关键想法是,对于一个admissible tupleH={h1,,hk}\mathcal{H} = \{ h_1, \cdots, h_k \},我们考虑

S(N,v)=Nn<2N(i=1kχP(n+hi)v)ωn,(2.1)S(N, v) = \sum_{N \le n < 2N} \left(\sum_{i = 1}^k \chi_{\mathfrak{P}}(n + h_i) - v\right) \omega_n, \quad (2.1)

其中χP(n+hi)=1\chi_{\mathfrak{P}}(n + h_i) = 1当且仅当n+hin + h_i是素数.于是当对于任意足够大的NN都有S(N,ρ)>0S(N, \rho) > 0时,说明存在无穷多个nn,使得n+hin+h_i中至少有ρ+1\lfloor \rho + 1 \rfloor个素数.

多维Selberg权函数

其中ωn\omega_n取Selberg kk-dimensional weights时,(2.1)被称为kk维筛法问题,此时权函数的表达式为

ωn=(d<Rd(n+h1)(n+hk)λd)2, λd=μ(d)(logR/d)k.(2.2)\omega_n = \left( \sum_{\substack{ d < R \\ d | (n+h_1)\cdots(n+h_k) }} \lambda_d \right)^2,\ \lambda_d = \mu(d) (\log R/d)^k. \quad (2.2)

GPY权函数

而在Goldston,Pintz,Yildirim的论文中,他们对(2.2)中的λd\lambda_d进行改进,令

λd=μ(d)F(logR/d),(2.3)\lambda_d = \mu(d) F(\log R/d), \quad (2.3)

并且最终确定,F(x)F(x)的最优选择为xk+lx^{k + l},于是Goldston,Pintz,Yildirim构造了一种新的权函数,也就是GPY权函数,其表达式为

ωn=(d<Rd(n+h1)(n+hk)μ(d)(logR/d)k+l)2,(2.3.1)\omega_n = \left( \sum_{\substack{ d < R \\ d | (n+h_1)\cdots(n+h_k) }} \mu(d) (\log R/d)^{k+l} \right)^2, \quad (2.3.1)

而GPY筛法能解决的问题以及局限性,在前几篇博客中以及本文前文中也都略有介绍,因此不再赘述.

Maynard-Tao权函数

而Maynard则考虑了更一般的GPY权函数,也就是令

ωn=(din+hi, iλd1,,dk)2.(2.4)\omega_n = \left( \sum_{d_i | n+h_i, \ \forall i} \lambda_{d_1, \cdots, d_k} \right)^2. \quad (2.4)

而考虑这种权函数并不是只有Maynard和Tao最先想到的,Selberg就提出过使用这种权函数的可能性(太伟大了,Selberg!),以及Goldston和Yildirim也考虑过这种情况.

Maynard选取λd1,,dk\lambda_{d_1, \cdots, d_k}是形如

λd1,,dki=1kμ(di)f(d1,,dk),(2.5)\lambda_{d_1, \cdots, d_k} \approx \prod_{i = 1}^k \mu(d_i) f(d_1, \cdots, d_k), \quad (2.5)

因此我们的权函数便变成了

ωn=(din+hi, ii=1kμ(di)f(d1,,dk))2.(2.5.1)\omega_n = \left( \sum_{d_i | n+h_i, \ \forall i} \prod_{i = 1}^k \mu(d_i) f(d_1, \cdots, d_k) \right)^2. \quad (2.5.1)

于是现在最大的问题就是确定一个最优的f(x1,,xk)f(x_1, \cdots, x_k)了,因此这就变成了一个优化问题,而Polymath后面便用变分法在考虑这个问题了[4]^{[4]}.