希尔伯特敏锐地意识到,z_f(s)
的非平凡零点的虚部
γ_n
的分布,可能编码了斐波那契数列中素数分布的更精细的信息,包括素数之间的间隔。这源于解析数论中的一个深刻原理:l函数的零点分布与其系数(通常是算术函数)的起伏之间存在强烈的对应关系(这后来在更一般的形式下被明确为“显式公式”)。
他的思路大致如下:
精细零点分布:他首先需要更精确地刻画
z_f(s)
在临界线上零点的虚部
γ_n
的分布规律。它们是否满足某种“统计正则性”?比如,其相邻零点的间距是否呈现出某种特定的分布(如随机矩阵理论所预测的,但那是后话)?这种零点的“关联性”,可能对应着斐波那契素数在数列中出现的“排斥”或“聚集”效应。
算术函数的对应:他考虑斐波那契数列的素数计数函数
π_f(x)(表示不超过x的斐波那契素数的个数)的起伏。通过
z_f(s)
的“显式公式”,可以将
π_f(x)
的误差项(即它与主项之间的偏差)表示为对所有零点虚部
γ_n
的求和,形式大致为
Σ
e^{i
γ_n
log