此话一出。
顿时迎来众人的鄙夷。
在唏嘘几句后，大家心照不宣把目光，纷纷落到旁边座位徐铭身上。
顿了两秒还是吕昂率先开口询问。
“徐师弟。”
“你假期有规划吗？”
“当然有了。”徐铭点点头如实回答：“我准备研究我自己的博士课题。”
“啊？”吕昂闻言猛地怔住。
本以为徐铭刚结束一个课题，会稍微放松两天，没成想竟在考虑自己的课题。
真是卷到了极点。
也就是林伟和徐铭比较熟悉，对这个回答不觉意外。
能在高中每天学习十八个小时，可以说成是为了高考取得好成绩，但搁暑假里乃至进入到大学，依旧保持着这种习惯并还增加时间。
那只能说确实是真的爱学习。
随着一句话终结话题，车上顿时显得安静许多，谁都没好意思再提假期。
徐铭见此则有些不好意思的摸了摸鼻子，没想到自己的话竟有这么大杀伤力。
但他可不是为了学习而学习，主要这段时间参与相场模型课题的过程中，对多尺度解析筛法也有新的研究。
想趁着元旦假期，把精力全部放在上面，争取优化出新的筛法。
只是这话他并没有讲出来。
……
……
1月1日，周四，数学科学院理教楼。
晚上十点多。
徐铭坐在院里专门给他批下来的办公室内，面前桌子上铺着大量草稿纸。
如果仔细观察的话，会发现上面满是数学公式符号。
此刻他注意力沉浸其中，手中水笔快速书写，精神显得格外认真专注。
“在核心代数结构中，其中模形式的Hecke算子特征值λ_p=a_p，提供正交震荡，可以天然抵消奇偶性。”
“对称平方L函数，零点分布受Langlands纲领控制。”
“误差项优于经典ζ函数。”
经过这段时间深入研究，他最终选择代数结构中的模形式和对称平方L函数，来与自己的多尺度解析筛法融合。
并将其命名为代数多尺度解析筛法。
首先便是将多尺度函数Φ(s;x)进行代数化，定义尺度函数为对称平方L函数与高斯核的卷积。
“Φ(s;x)=L（s，symf）·exp……”
“△（x）=（loglogx）控制尺度分离。”
“接下来便是代数优化误差控制，可以借助零密度估计的代数推广。”
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