从那以后，零点和随机矩阵之间的这座桥，就再没断过。
这个形状，是普适的。
不管底下那个表示具体长什么样，只要标尺取对了，零点的二阶统计，都会往这同一个三角形上靠。
记笔记的人越来越多。
记着记着，有人把笔放下掏出了手机开始录。
其实李东的语速并不快。
只是他们，又开始听不懂了。
李东补上了很多跳过去的步子，可有些地方，他们还是跟不上。
比方说这个三角形，为什么偏偏只能在一段很窄的带子里，被严严实实地证出来，想往整条实轴上外推，就处处碰壁。
李东把这道支集上的坎，掰开揉碎地讲了一遍。
台下不少人，因为他补上了这一段，总算点了点头。
也有人因为补上了，反而更想往下追了。
坐在底下的老张，看着幕布。
他卡了半个多月的那个地方，被李东三言两语，给捋顺了。
他没去记笔记，也没掏手机，半晌，长长地舒了一口气。
原来是这么回事。
再比方说，两个表示到底是不是同一个，怎么判断。
李东讲到了Rankin–Selberg卷积。
把这俩表示卷到一块儿，看它在s等于一这个点上，有没有极点、极点是几阶，配上雅克—沙利卡那条强重数一的老定理，就能把“是不是同一个”给判断出来。
“这是代数那一侧的尺子。”
第374章 你太low了。
虽然李东一路都在横推，但这一次他真的讲的很细。
从局部—整体相容性推到分歧指数不超过n的条件，再推到他那条函子性的零点判据。
他把这条判据，一字一句地解读，好像生怕大家听不懂一样。
刘若传听到这里有些疑惑了。
“不对呀，这不是这小子的风格呀？”
“是不是又有什么猫腻？”
台下一片寂静。
只剩下笔划过纸面和手机录音的细微动静。
韦伯，到现在都没动笔。
这些东西，他全看得懂。
他在意的不是这些。
而是从对关联这个二阶的、极限的统计量，反过去把零点一个一个的排布给逼出来的那一步。
整篇证明，全靠这一步，把那条从下往上、一环扣一环的推断链锁死。
而这一步，恰恰也是他自己那篇论文里，最得意的地方。
他当写下那个反演引理的时候，自信满满。
二阶矩出发，逐位把参数解卷积出来，干净利落。
李东，终于讲到了这里。
韦伯坐直了身子，听得格外认真。
换做他自己来，他闭着眼都知道该怎么走。
从二阶矩出发，套上那条反演引理，逐位把参数解卷积出来，干净，利落。
他等着看李东是不是也这么走。
可李东，没有。
李东点了点幕布上那条对关联曲线。
“光靠它，”
“反推不回去。”
底下有人愣了一下。
这不等于，把自己整篇证明的地基，亲手给否了吗？
李东却继续说道。
“对关联是个二阶的统计量，是平均出来的东西。”
“拿它去反推零点的逐个排布，推出来的，不是一个答案，是一整串差着某种对称、彼此长得几乎一样的候选。”
“所以，不能只靠它。”
李东在白板上，又写下了第二样东西。
局部—整体相容性。
每一个素位上，那个分歧指数不超过 n的条件。
他拿这第二样，去卡那一串候选，一个素位，一个素位地卡。
卡到最后，那一串里能在每一个素位上都对得上的只剩下了一个。
再用 Rankin–Selberg在 s等于一处的那个极点一验，直接搞定！
韦伯看着幕布和白板怔了好一会儿。
随即，他由衷地，点了点头。
原来是这样。
他服了。
李东这个人，在有些地方，实力确实在他之上。
可就在他点头的时候，他突然想到了什么，脸色大变。
李东的处理，和他自己的处理，在那一步上——分了岔。
他下意识地，把自己那篇论文的反演引理，在脑子里又过了一遍。
过到一半，他就有点傻了……
旁边的人压根没察觉，还都聚精会神地录着李东的讲解。
只有少数几个人，比如怀尔斯、朗兰兹，刘若传、田钢还有丘成桐忽然玩味地，朝他这边看了过来。
这几个老家伙，是全场为数不多，跟得上李东那一步、又记得韦伯那篇论文写了什么的人。
他们几乎是同时想到了，接下来要发生什么。
刘若传也终于知道为什么李东会变得这么耐心了。
这特么是怕大家看不明白，他不好打脸呀！
果然。
李东讲完这一段，忽然抬起头，朝台下笑了笑。
“我知道，大家可能，有一些没看懂。”
“这个地方，我给大家举个例子。”
他说这句话的时候，韦伯明显感觉到，李东是在看他。
不。
就是在看他。
韦伯的心，忽然往下一沉。
李东抬手，示意工作人员远再搬一块白板来。
全场上千道目光，都盯着那一块白板。
李东拿起记号笔，开始在白板上写了起来。
【只要两个尖点表示的对关联函数处处相等，它俩，就必然同构。】
【对关联，是一个完全不变量，它把表示唯一地钉死，不存在两个不一样的东西，共用同一套零点统计的余地。】
写完，他在底下画了一道线。
“听起来，很有道理。”
李东的语气很平，没有针对谁的意思。
“但它，错了。”
他用笔在在上面打了一个大大的X
韦伯脸都黑完了，那特么是他论文的核心观点，你要不直接报我身份证算了？哦不，报我的SNN（社会安全号码）算了。
李东看都没看他，而是开始构造一个反例。
他在白板的左边，画了一个小一点的、不一样的群。
拿这个群上的一个尖点表示，让它沿着一个非平凡的L-同态，推到右边的GL(n)上去。
推上来，得到一个自守表示。
“它的标准L函数。”
李东在两边各点了一下。
“对关联，跟原来那个，一模一样，逐点，都对得上。”
“可这俩……”
“并不同构。”
他把先前那把代数侧的尺子，又拿了出来。
把这两个表示卷到一块儿，看Rankin–Selberg在s等于一处的极点。
“没有极点。”
“按强重数一，它俩不是同一个自守表示。”
一边说对关联全同，一边说不同构。
两把尺子，量出了两个不一样的答案。
“这样的一族表示。”
“我管它叫，函子退化位点。”
“它对二阶统计，是隐形的。”
这话什么意思？
那个非平凡的L-同态，相当于把底下的对象，扭了一下。
可这一扭，扭进去的那点信息，是是会相互抵消的。
对关联是个二阶平均下来的东西，它一平均，恰好就把这点扭转给抹平了。
“想把这俩分开，”
李东补了一句。
“你得往上爬。”
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