我在纸上很快算了一下。
这里可以收紧至少两个数量级。
如果用我论文里的那个混合分析框架来处理这个余项——
报告结束。
Q&A环节。
主持人点名请评审提问。
前面两位评审问了常规问题。
轮到我。
“顾远老师，请。”
我拿起话筒。
“你报告第十四页的公式（3.7），余项的估计用了经典的零点密度估计。但如果你考虑Selberg矩在临界带上的分布特征，这个余项可以做到O(T^(1/6+ε))而不是你给的O(T^(1/4+ε))。”
台上的博士后愣住了。
“O(T^(1/6+ε))？这不可能。目前最好的结果也只到——”??????????
“我知道目前公开发表的最好结果。但我有一个未发表的分析框架，可以做到。如果你把Selberg筛的权函数做一个特定的修正——”
我走到白板前面。
没人拦我。
我拿起笔，开始写。
写了整整四分钟。
写完的时候，台下安静了至少十秒钟。
那个复旦的博士后盯着白板看了半天。
“这个……这个转化方式我从没见过。”
坐在评审席最左边的东京大学教授站了起来。
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