少，在他读过的所有文献里，没有。

    肖宿很快打开了埃尔德什问题库的网站。

    页面上是一个简洁到近乎简陋的列表，每行一个问题编号、一个简短的标题、一个状态标记。

    已解决的显示为绿色，未解决的显示为红色，部分解决的显示为黄色。

    他快速往下翻，目光在一排红色的条目上扫过。

    第228号。

    状态：未解决。

    标题：素数间距的分布密度极限。

    悬赏：500美元。

    他点开详情页面，一行简短的描述出现在屏幕上。

    ？若存在，c的下确界是多少？”

    肖宿的目光在这行字上停留了两秒。

    这个问题，本质上是在问素数之间的距离能有多近。

    挛生素数猜想证明了存在无穷多对距离为某个固定常量的素数，但埃尔德什的这个问题更进一步。

    他问的是，素数之间的最小间距，能不能被压缩到对数级别以内，甚至压缩到任意小的常量乘以对数。

    用通俗的话说，挛生素数猜想证明的是“素数之间的距离可以近到只有一丁点”，而埃尔德什第228号问题问的是“这一丁点到底能有多小，能不能小到几乎没有”。

    这个问题比挛生素数猜想更难。

    因为它不是在问“是否存在”，而是在问“极限在哪里”。

    要回答这个问题，不仅需要证明无穷多对素数的存在性，还需要对素数间距的分布规律进行极其精细的定量估计。

    传统的方法，无论是筛法还是圆法，在处理这种级别的精度问题时都会遇到难以逾越的误差障碍。

    但肖宿刚刚创造的分层筛法和鞍点圆法，恰恰就是为突破这种误差障碍而生的。

    分层筛法把素数集合拆成多层，每一层只处理特定尺度的信息，从而避免了传统筛法在精细筛分时误差失控的问题。

    鞍点圆法则通过延拓积分路径至复平面，沿最速下降曲线积分，使主项清淅、馀项可估。

    两者结合，理论上可以对素数间距的分布进行前所未有的精确刻画。

    有了想法，肖宿的手速飞快，一行行字出现在屏幕上。

    “埃尔德什第228号问题：素数间距的分布密度极限。”

    “证明思路：将素数间距问题转化为加权度量空间中的轨道分类问题。”

    他敲下这行字之后，手指在键盘上停了一拍，然后继续。

    “设P为素数集合。

    构造离散加权度量空间(XN,dN)，其中XN中的点映射于PN中的素数，度量的权重由素数间距决定。

    该空间具有自然的分层结构：将PN按对数尺度分割为多层，每一层内的素数间距特征由该层的局部密度决定。”

    他的手指按的越来越快。

    “利用分层筛法

    分层处理的优势在于，不同层的间距分布具有尺度分离性质，使得交叉层的误差项不会累积。”

    “然后，将各层的结果通过傅立叶-米库辛变换映射到复平面上的鞍点积分。

    沿最速下降曲线选择积分路径，主项由鞍点附近的正则化贡献决定，馀项由远离鞍点的局域贡献。”

    “最终，全局间距分布函数F。

    进一步，利用同样的方法可以证明，ε的下确界为零。”

    打完，他放下手，检查了一遍。

    整个过程，从点开网页到敲完证明思路的最后一句话，不超过十五分钟。

    而在这十五分钟里，实验室里的所有人，没有一个发出任何声音。

    陈景明三人也不约而同的来到了人群后面，安静的看着肖宿实验。