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Magicland","logo":{"@type":"ImageObject","url":"/lib/favicon/android-chrome-192x192.png","width":192,"height":192}},"url":"https://blog.mhuig.top/notes/Zeta/141","wordCount":0,"datePublished":"2026-03-20T04:07:00.000Z","dateModified":"2026-03-20T04:10:00.000Z","articleSection":"数学","keywords":"Math,二次优化模型,复本对称破缺,黎曼猜想","image":{"@type":"ImageObject","url":"/lib/favicon/android-chrome-192x192.png","width":192,"height":192}}]</script></head><body itemscope="" itemtype="http://schema.org/WebPage"><pjax></pjax><header itemscope="" itemtype="http://schema.org/WPHeader" id="l_header" class="l_header auto shadow floatable blur show" style="opacity:0"><div class="container"><div id="wrapper"><div class="nav-sub"><p class="title"></p><ul class="switcher nav-list-h m-phone" id="pjax-header-nav-list"><li><a id="s-comment" class="fa-solid fa-comments fa-fw" target="_self" title="comment"></a></li><li><a id="s-toc" class="s-toc fa-solid fa-list fa-fw" target="_self" 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itemscope="" itemtype="http://schema.org/CreativeWork"><meta itemprop="name" content="跨学科视角下的二次优化模型及其在数论中的启示"><meta itemprop="description" content="本文系统比较了金融、物理与神经网络中的三个经典二次优化模型，揭示了其数学形式的统一性，并探讨了这种跨学科视角对理解黎曼猜想等数论问题的潜在启示。"></span><span hidden=""><meta itemprop="image" content="/lib/favicon/android-chrome-192x192.png"></span><div class="article-meta" id="top"><span hidden="" itemprop="name headline"></span></div><div id="layoutHelper-page-plugins"></div><div id="post-body" itemprop="articleBody"><p> <span class="p logo center large">跨学科视角下的二次优化模型</span></p><br><h1 hidden="">跨学科视角下的二次优化模型及其在数论中的启示</h1><div class="story post-story"><h2 id="引言：三个领域的二次优化模型"><a href="#引言：三个领域的二次优化模型" class="headerlink" title="引言：三个领域的二次优化模型"></a>引言：三个领域的二次优化模型</h2><p>在金融、凝聚态物理和神经网络这三个看似独立的领域，存在着数学形式高度相似的二次优化模型。马科维茨（Markowitz）投资组合模型、谢林顿 - 柯克帕特里克（Sherrington-Kirkpatrick, SK）自旋玻璃模型和霍普菲尔德（Hopfield）神经网络模型，虽然描述的物理对象迥异，但都遵循着相同的数学框架：通过最小化一个包含二次项和线性项的能量函数（或目标函数）来描述系统的平衡状态。这种惊人的相似性不仅揭示了自然界和人类设计系统中普遍存在的优化原理，更为跨学科研究提供了丰富的灵感。本文将系统分析这三个模型的数学结构、历史背景和求解方法，并探讨其对黎曼猜想等数论问题的潜在启示。</p></div><div class="story post-story"><h2 id="投资组合优化：Markowitz模型"><a href="#投资组合优化：Markowitz模型" class="headerlink" title="投资组合优化：Markowitz模型"></a>投资组合优化：Markowitz 模型</h2><h3 id="历史背景与核心思想"><a href="#历史背景与核心思想" class="headerlink" title="历史背景与核心思想"></a>历史背景与核心思想</h3><p>1952 年，哈里・马科维茨（Harry Markowitz）在其开创性论文《Portfolio Selection》中提出了均值 - 方差投资组合理论，首次将数学严谨性引入资产管理领域。这一理论的核心洞见在于，投资者的目标不应是最大化预期收益，而应在收益与风险之间寻求平衡。马科维茨否定了当时盛行的 "最大化贴现预期回报" 准则，因为该准则无法解释分散投资的必要性，它会导致投资者将所有资金投入单一高回报资产。取而代之，他提出了 "预期回报 - 回报方差"（E - V）准则，将投资组合的风险定义为收益的方差，从而将投资决策转化为一个二次优化问题。</p><h3 id="数学表述与推导"><a href="#数学表述与推导" class="headerlink" title="数学表述与推导"></a>数学表述与推导</h3><p>Markowitz 模型的目标函数可表示为：</p><p><mjx-container class="MathJax" jax="SVG" overflow="overflow" display="true" width="full" style="min-width:37.494ex"><svg style="vertical-align:-2.013ex;min-width:37.494ex" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="100%" height="5.157ex" role="img" focusable="false"><g stroke="currentColor" fill="currentColor" stroke-width="0" transform="scale(0.0181,-0.0181) translate(0, -1389.7)"><g data-mml-node="math" data-latex=" F = \sum_{ij} C_{ij} n_i n_j - \zeta \sum_i R_i n_i "><g data-mml-node="mtable" data-latex=" F = \sum_{ij} C_{ij} n_i n_j - \zeta \sum_i R_i n_i " transform="translate(2078,0) translate(-2078,0)"><g transform="translate(0 1389.7) matrix(1 0 0 -1 0 0) scale(55.25)"><svg data-table="true" preserveAspectRatio="xMidYMid" viewBox="6208.2 -1389.7 1 2279.4"><g transform="matrix(1 0 0 -1 0 0)"><g data-mml-node="mlabeledtr" transform="translate(0,439.7)"><g data-mml-node="mtd"><g data-mml-node="mi" data-latex="F"><path data-c="1D439" d="M199 656C199 646 210 641 231 641 271 641 291 637 291 628 291 625 289 618 286 605L156 82C150 60 140 47 126 42 119 40 101 39 70 39 48 39 38 37 38 16 38 5 44 0 57 0L187 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24 78 19 78-1 89-11 111-11 130-11 144-1 151 19 153 24 159 49 170 92L191 181 221 295C232 318 249 341 270 365 299 397 335 413 378 413 411 413 427 391 427 348 427 310 406 234 363 120 356 102 353 87 353 74 353 25 390-11 438-11 482-11 517 14 542 64 561 104 571 131 571 144 571 153 566 158 555 158 552 158 537 149 537 137Z"></path></g><g data-mml-node="mi" transform="translate(633,-150) scale(0.707)" data-latex="i"><path data-c="1D456" d="M284 621C284 648 271 661 244 661 216 661 188 633 188 605 188 578 202 565 229 565 257 565 284 593 284 621M259 138C237 59 205 19 164 19 151 19 144 28 144 47 144 64 173 150 232 306 240 329 244 347 244 360 244 409 210 445 161 445 118 445 84 420 59 369 39 328 29 301 29 288 29 279 34 275 45 275 58 275 60 281 64 295 87 375 118 415 158 415 171 415 178 406 178 387 178 373 175 357 168 338 145 275 121 208 101 155 86 115 78 88 78 74 78 25 114-11 162-11 205-11 239 14 264 64 283 103 293 130 293 145 293 154 288 159 277 159 274 159 259 150 259 138Z"></path></g></g></g></g></svg><mjx-break size="4"></mjx-break><svg style="vertical-align:-.566ex" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="3.52ex" height="2.262ex" role="img" focusable="false" viewBox="0 -750 1555.8 1000"><g stroke="currentColor" fill="currentColor" stroke-width="0" transform="scale(1,-1)"><g data-mml-node="math" data-latex="\sum_i n_i = 1"><g data-mml-node="mo" data-latex="="><path data-c="3D" d="M698 367 80 367C64 367 56 359 56 344 56 329 64 321 80 321L698 321C714 321 722 329 722 344 722 356 711 367 698 367M698 179 80 179C64 179 56 171 56 156 56 141 64 133 80 133L698 133C714 133 722 141 722 156 722 169 711 179 698 179Z"></path></g><g data-mml-node="mn" data-latex="1" transform="translate(1055.8,0)"><path data-c="31" d="M269 666C228 624 168 603 89 603L89 564C141 564 184 572 217 588L217 82C217 64 213 52 204 47 195 42 170 39 130 39L95 39 95 0C120 2 174 3 257 3 340 3 394 2 419 0L419 39 384 39C343 39 318 42 310 47 302 52 297 64 297 82L297 636C297 660 295 666 269 666Z"></path></g></g></g></svg></mjx-container> ），<mjx-container class="MathJax" jax="SVG" overflow="overflow"><svg style="vertical-align:-.357ex" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="2.457ex" height="1.902ex" role="img" focusable="false" viewBox="0 -683 1086 840.8"><g stroke="currentColor" fill="currentColor" stroke-width="0" transform="scale(1,-1)"><g data-mml-node="math" data-latex="R_i"><g data-mml-node="msub" data-latex="R_i"><g data-mml-node="mi" data-latex="R"><path data-c="1D445" d="M739 531C739 582 713 621 662 649 621 672 572 683 517 683L235 683C212 683 202 682 202 659 202 652 205 647 211 646 221 645 229 644 234 644 264 643 281 641 286 640 291 639 294 636 294 631 294 629 293 623 290 613L158 82C153 60 143 46 128 41 121 39 103 38 72 38 50 38 41 37 41 15 41 4 47-1 59 0L183 3 309 0C325-1 333 8 333 23 333 33 322 38 301 38 261 38 241 43 241 52 241 52 242 54 244 68L308 327 423 327C492 327 527 298 527 241 527 232 522 210 513 174 502 132 497 104 497 89 497 13 556-22 632-22 660-22 687-9 714 16 741 41 755 68 755 96 755 106 750 111 739 111 732 111 726 106 723 95 712 64 698 41 682 28 666 15 651 8 636 8 613 8 601 27 601 64 601 88 604 125 611 176 614 197 615 212 615 223 615 276 587 315 531 339 625 362 739 429 739 531M609 616C629 603 639 581 639 550 639 530 635 507 626 480 599 398 531 357 422 357L316 357 379 610C384 631 392 642 403 643 408 644 428 644 463 644 528 644 566 642 609 616Z"></path></g><g data-mml-node="mi" transform="translate(792,-150) scale(0.707)" data-latex="i"><path data-c="1D456" d="M284 621C284 648 271 661 244 661 216 661 188 633 188 605 188 578 202 565 229 565 257 565 284 593 284 621M259 138C237 59 205 19 164 19 151 19 144 28 144 47 144 64 173 150 232 306 240 329 244 347 244 360 244 409 210 445 161 445 118 445 84 420 59 369 39 328 29 301 29 288 29 279 34 275 45 275 58 275 60 281 64 295 87 375 118 415 158 415 171 415 178 406 178 387 178 373 175 357 168 338 145 275 121 208 101 155 86 115 78 88 78 74 78 25 114-11 162-11 205-11 239 14 264 64 283 103 293 130 293 145 293 154 288 159 277 159 274 159 259 150 259 138Z"></path></g></g></g></g></svg></mjx-container> 是资产<mjx-container class="MathJax" jax="SVG" overflow="overflow"><svg style="vertical-align:-.025ex" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="0.781ex" height="1.52ex" role="img" focusable="false" viewBox="0 -661 345 672"><g stroke="currentColor" fill="currentColor" stroke-width="0" transform="scale(1,-1)"><g data-mml-node="math" data-latex="i"><g data-mml-node="mi" data-latex="i"><path data-c="1D456" d="M284 621C284 648 271 661 244 661 216 661 188 633 188 605 188 578 202 565 229 565 257 565 284 593 284 621M259 138C237 59 205 19 164 19 151 19 144 28 144 47 144 64 173 150 232 306 240 329 244 347 244 360 244 409 210 445 161 445 118 445 84 420 59 369 39 328 29 301 29 288 29 279 34 275 45 275 58 275 60 281 64 295 87 375 118 415 158 415 171 415 178 406 178 387 178 373 175 357 168 338 145 275 121 208 101 155 86 115 78 88 78 74 78 25 114-11 162-11 205-11 239 14 264 64 283 103 293 130 293 145 293 154 288 159 277 159 274 159 259 150 259 138Z"></path></g></g></g></svg></mjx-container> 的预期收益率，<mjx-container class="MathJax" jax="SVG" overflow="overflow"><svg style="vertical-align:-.464ex" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="1.072ex" height="2.041ex" role="img" focusable="false" viewBox="0 -697 474 902"><g stroke="currentColor" fill="currentColor" stroke-width="0" transform="scale(1,-1)"><g data-mml-node="math" data-latex="\zeta"><g data-mml-node="mi" data-latex="\zeta"><path data-c="1D701" d="M276-175C251-175 228-165 206-146 200-141 195-139 191-139 182-139 178-144 178-153 178-158 182-165 191-173 215-194 243-205 276-205 337-205 387-142 387-81 387-32 355-1 315 16 302 20 185 62 182 63 133 84 108 128 108 195 108 262 129 334 172 410 215 486 265 540 322 571 335 560 355 554 383 554 444 554 474 566 474 589 474 610 447 620 392 620 368 620 348 617 331 611 328 621 326 632 326 643 326 652 328 665 331 680 331 691 326 697 315 697 300 697 293 679 293 644 293 626 296 610 303 597 233 560 173 499 122 414 71 329 46 247 46 168 46 92 76 36 122 9 161-10 190-22 209-29 248-46 294-52 315-80 323-89 327-101 327-114 327-144 306-175 276-175M391 590C404 590 417 589 428 587 416 585 401 584 384 584 373 584 364 585 357 587 366 589 377 590 391 590Z"></path></g></g></g></svg></mjx-container> 是风险承受能力参数。这个函数的第一项衡量投资组合的总风险（方差），第二项衡量预期收益，目标是在给定风险水平下最大化收益，或在给定收益水平下最小化风险。</p><p>为了推导最优投资组合，我们将问题形式化为带约束的二次规划：</p><p>目标函数：<mjx-container class="MathJax" jax="SVG" overflow="overflow"><svg style="vertical-align:-.781ex" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="13.24ex" height="2.737ex" role="img" focusable="false" viewBox="0 -864.9 5851.9 1209.9"><g stroke="currentColor" fill="currentColor" stroke-width="0" transform="scale(1,-1)"><g data-mml-node="math" data-latex="\min_{\mathbf{n} } \frac{1}{2} \mathbf{n}^T \mathbf{C} \mathbf{n} - \zeta \mathbf{R}^T \mathbf{n}"><g data-mml-node="munder" data-latex="\min_{\mathbf{n}}"><g data-mml-node="mo" data-latex="\min"><path data-c="6D" d="M315 413C361 413 384 378 384 307L384 79C384 60 381 48 374 44 367 40 344 38 307 38L307 0 423 3 538 0 538 38C501 38 479 40 472 44 465 48 461 60 461 79L461 259C461 339 513 413 590 413 637 413 660 378 660 307L660 79C660 60 656 48 649 44 642 40 619 38 582 38L582 0 698 3 813 0 813 38C781 38 760 39 750 42 740 45 736 52 736 64L736 251C736 298 734 331 731 350 721 411 676 442 597 442 534 442 487 413 455 354 441 413 397 442 322 442 259 442 211 412 179 352L179 442 32 431 32 393C68 393 90 390 98 384 106 378 109 365 109 342L109 79C109 60 105 48 98 44 91 40 69 38 32 38L32 0 148 3 263 0 263 38C226 38 203 40 196 44 189 48 185 60 185 79L185 259C185 340 238 413 315 413Z"></path><path data-c="69" d="M194 601C194 631 169 657 139 657 109 657 83 631 83 601 83 571 108 544 138 544 169 544 194 570 194 601M143 3 247 0 247 39C214 39 194 41 188 45 182 49 180 60 180 78L180 445 37 433 37 395C70 395 91 392 98 387 105 382 108 368 108 345L108 79C108 60 105 48 98 44 91 40 69 39 33 39L33 0Z" transform="translate(833,0)"></path><path data-c="6E" d="M314 413C359 413 382 378 382 307L382 79C382 60 379 48 372 44 365 40 343 38 306 38L306 0 421 3 535 0 535 38C503 38 482 39 472 42 462 45 458 52 458 64L458 251C458 298 457 331 454 350 444 411 399 442 320 442 257 442 210 412 179 352L179 442 32 431 32 393C68 393 90 390 98 384 106 378 109 365 109 342L109 79C109 60 105 48 98 44 91 40 69 38 32 38L32 0 147 3 261 0 261 38C224 38 203 40 196 44 189 48 185 60 185 79L185 259C185 340 236 413 314 413Z" transform="translate(1111,0)"></path></g><g data-mml-node="TeXAtom" transform="translate(1700,-150) scale(0.707)" data-latex="{\mathbf{n}}" data-mjx-texclass="ORD"><g data-mml-node="TeXAtom" data-latex="\mathbf{n}" data-mjx-texclass="ORD"><g data-mml-node="mi" data-latex="n"><path data-c="1D427" d="M615 0 615 47 546 47 546 306C546 411 492 450 392 450 296 450 243 393 217 342L217 450 45 442 45 395C107 395 114 395 114 356L114 47 45 47 45 0 171 3 297 0 297 47 228 47 228 256C228 365 314 414 377 414 411 414 432 393 432 317L432 47 363 47 363 0 489 3Z"></path></g></g></g></g><g data-mml-node="mfrac" data-latex="\frac{1}{2}" transform="translate(2368.5,0)"><g data-mml-node="mn" transform="translate(220,394) scale(0.707)" data-latex="1"><path data-c="31" d="M269 666C228 624 168 603 89 603L89 564C141 564 184 572 217 588L217 82C217 64 213 52 204 47 195 42 170 39 130 39L95 39 95 0C120 2 174 3 257 3 340 3 394 2 419 0L419 39 384 39C343 39 318 42 310 47 302 52 297 64 297 82L297 636C297 660 295 666 269 666Z"></path></g><g data-mml-node="mn" transform="translate(220,-345) scale(0.707)" data-latex="2"><path data-c="32" d="M237 666C186 666 143 648 106 612 69 576 50 534 50 483 50 449 75 424 106 424 136 424 161 450 161 480 161 513 137 536 105 536 102 536 100 536 98 535 117 584 161 627 224 627 306 627 352 556 352 470 352 403 318 331 250 255L62 43C49 28 50 29 50 0L421 0 450 180 417 180C409 129 402 100 396 91 391 86 361 84 306 84L139 84 236 179C304 243 390 312 419 365 439 400 449 435 449 470 449 588 357 666 237 666Z"></path></g><rect width="553.6" height="60" x="120" y="220"></rect></g><g data-mml-node="msup" data-latex="\mathbf{n}^T" transform="translate(3162.1,0)"><g data-mml-node="TeXAtom" data-latex="\mathbf{n}" data-mjx-texclass="ORD"><g data-mml-node="mi" data-latex="n"><path data-c="1D427" d="M615 0 615 47 546 47 546 306C546 411 492 450 392 450 296 450 243 393 217 342L217 450 45 442 45 395C107 395 114 395 114 356L114 47 45 47 45 0 171 3 297 0 297 47 228 47 228 256C228 365 314 414 377 414 411 414 432 393 432 317L432 47 363 47 363 0 489 3Z"></path></g></g><g data-mml-node="mi" transform="translate(672,363) scale(0.707)" data-latex="T"><path data-c="1D447" d="M344 631C344 628 343 621 340 611L208 83C204 68 200 59 197 55 188 44 154 39 94 39 63 39 49 42 49 16 49 5 56 0 69 0 120 0 192 4 235 3L317 2C331 2 386 0 403 0 420 0 428 8 428 24 428 34 416 39 391 39 339 39 309 41 300 46 297 48 295 52 295 58L430 603C433 617 436 626 439 629 443 635 467 638 511 638 566 638 604 634 623 625 642 616 652 595 652 561 652 543 649 517 644 483 642 475 641 469 641 464 641 453 646 447 657 447 666 447 672 456 675 473L702 645C703 650 704 656 704 662 704 672 694 677 673 677L125 677C99 677 97 674 89 655L30 481C27 472 25 466 24 462 24 452 29 447 40 447 48 447 55 455 60 470 85 543 110 588 133 607 159 628 209 638 282 638L321 638C332 638 344 639 344 631Z"></path></g></g><g data-mml-node="TeXAtom" data-latex="\mathbf{C}" data-mjx-texclass="ORD" transform="translate(4381.9,0)"><g data-mml-node="mi" data-latex="C"><path data-c="1D402" d="M766 227C766 247 759 248 742 248 729 248 720 248 719 231 712 97 591 36 490 36 412 36 328 60 276 121 229 178 217 253 217 343 217 399 220 507 283 573 348 639 435 650 487 650 595 650 690 574 712 447 715 428 716 426 739 426 765 426 766 428 766 454L766 669C766 688 766 697 748 697 739 697 737 695 729 688L663 629C601 679 534 697 466 697 217 697 64 548 64 343 64 138 217-11 466-11 653-11 766 112 766 227Z"></path></g></g><g data-mml-node="TeXAtom" data-latex="\mathbf{n}" data-mjx-texclass="ORD" transform="translate(5212.9,0)"><g data-mml-node="mi" data-latex="n"><path data-c="1D427" d="M615 0 615 47 546 47 546 306C546 411 492 450 392 450 296 450 243 393 217 342L217 450 45 442 45 395C107 395 114 395 114 356L114 47 45 47 45 0 171 3 297 0 297 47 228 47 228 256C228 365 314 414 377 414 411 414 432 393 432 317L432 47 363 47 363 0 489 3Z"></path></g></g></g></g></svg><mjx-break size="3"></mjx-break><svg style="vertical-align:-.566ex" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="8.048ex" height="2.47ex" role="img" focusable="false" viewBox="0 -841.7 3557 1091.7"><g stroke="currentColor" fill="currentColor" stroke-width="0" transform="scale(1,-1)"><g data-mml-node="math" data-latex="\min_{\mathbf{n} } \frac{1}{2} \mathbf{n}^T \mathbf{C} \mathbf{n} - \zeta \mathbf{R}^T \mathbf{n}"><g data-mml-node="mo" data-latex="-"><path data-c="2212" d="M698 270 80 270C64 270 56 263 56 250 56 237 64 230 80 230L698 230C714 230 722 237 722 250 722 262 710 270 698 270Z"></path></g><g data-mml-node="mi" 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style="vertical-align:0" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="2.433ex" height="1.56ex" role="img" focusable="false" viewBox="0 -689.7 1075.6 689.7"><g stroke="currentColor" fill="currentColor" stroke-width="0" transform="scale(1,-1)"><g data-mml-node="math" data-latex="\mathbf{n}^*"><g data-mml-node="msup" data-latex="\mathbf{n}^*"><g data-mml-node="TeXAtom" data-latex="\mathbf{n}" data-mjx-texclass="ORD"><g data-mml-node="mi" data-latex="n"><path data-c="1D427" d="M615 0 615 47 546 47 546 306C546 411 492 450 392 450 296 450 243 393 217 342L217 450 45 442 45 395C107 395 114 395 114 356L114 47 45 47 45 0 171 3 297 0 297 47 228 47 228 256C228 365 314 414 377 414 411 414 432 393 432 317L432 47 363 47 363 0 489 3Z"></path></g></g><g data-mml-node="mo" transform="translate(672,363) scale(0.707)" data-latex="*"><path data-c="2217" d="M404 372C397 372 390 370 385 366L267 279 282 425C285 445 269 462 250 462 231 462 215 445 218 425L233 279 115 366C110 370 103 372 96 372 78 372 63 357 63 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title="凝聚态物理：谢林顿-柯克帕特里克模型"></a>凝聚态物理：谢林顿 - 柯克帕特里克模型</h2><h3 id="自旋玻璃与无序系统"><a href="#自旋玻璃与无序系统" class="headerlink" title="自旋玻璃与无序系统"></a>自旋玻璃与无序系统</h3><p>自旋玻璃是一类具有无序磁相互作用的材料，其自旋取向呈现复杂的冻结状态，既不同于铁磁体的完全有序，也不同于顺磁体的完全无序。1975 年，谢林顿（Sherrington）和柯克帕特里克（Kirkpatrick）提出了描述自旋玻璃的平均场模型，即 SK 模型，为理解这类复杂系统提供了数学框架。SK 模型的核心是引入随机相互作用和 "阻挫"（frustration）概念，由于相互作用的随机性，系统无法同时满足所有自旋的能量最小化要求，从而导致大量亚稳态的存在。</p><h3 id="数学表述与复本方法"><a href="#数学表述与复本方法" class="headerlink" title="数学表述与复本方法"></a>数学表述与复本方法</h3><p>SK 模型的哈密顿量为：</p><p><mjx-container class="MathJax" jax="SVG" overflow="overflow" display="true" width="full" style="min-width:34.674ex"><svg style="vertical-align:-2.013ex;min-width:34.674ex" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="100%" height="5.157ex" role="img" focusable="false"><g stroke="currentColor" fill="currentColor" stroke-width="0" transform="scale(0.0181,-0.0181) translate(0, -1389.7)"><g data-mml-node="math" data-latex=" H = \sum_{ij} J_{ij} s_i s_j + \sum_i h_i s_i "><g data-mml-node="mtable" data-latex=" H = \sum_{ij} J_{ij} s_i s_j + \sum_i h_i s_i " transform="translate(2078,0) translate(-2078,0)"><g transform="translate(0 1389.7) matrix(1 0 0 -1 0 0) scale(55.25)"><svg data-table="true" preserveAspectRatio="xMidYMid" viewBox="5584.9 -1389.7 1 2279.4"><g transform="matrix(1 0 0 -1 0 0)"><g data-mml-node="mlabeledtr" transform="translate(0,439.7)"><g data-mml-node="mtd"><g data-mml-node="mi" data-latex="H"><path data-c="1D43B" d="M881 668C881 678 875 683 863 683L736 680 609 683C593 683 586 674 586 659 586 652 589 647 594 646 604 645 612 644 617 644 648 643 665 641 670 640 675 639 678 636 678 631 677 628 676 622 674 613L615 375 321 375 379 602C384 623 393 636 406 641 413 643 430 644 458 644 485 644 496 644 496 668 496 678 490 683 478 683L351 680 223 683C207 683 200 674 200 659 200 652 203 647 209 646 219 645 227 644 232 644 263 643 281 641 286 640 291 639 293 636 293 631 293 629 292 623 289 613L156 82C151 60 141 47 126 42 119 40 101 39 70 39 48 39 39 37 39 15 39 5 45 0 57 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259 150 259 138Z"></path></g></g></g></g></svg></mjx-container> 是外磁场。</p><p>求解 SK 模型的关键挑战在于处理淬火无序（即<mjx-container class="MathJax" jax="SVG" overflow="overflow"><svg style="vertical-align:-.667ex" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="2.654ex" height="2.213ex" role="img" focusable="false" viewBox="0 -683 1173.3 978"><g stroke="currentColor" fill="currentColor" stroke-width="0" transform="scale(1,-1)"><g data-mml-node="math" data-latex="J_{ij}"><g data-mml-node="msub" data-latex="J_{ij}"><g data-mml-node="mi" data-latex="J"><path data-c="1D43D" d="M633 667C633 678 627 683 615 683 596 683 525 680 506 680L361 683C344 683 336 675 336 659 336 649 349 644 374 644 419 644 446 642 453 637 456 635 457 632 457 627 457 624 456 617 454 607L340 153C324 89 273 8 202 8 157 8 128 25 114 60L120 60C156 60 188 91 188 127 188 158 172 173 141 173 97 173 71 134 71 90 71 20 132-22 205-22 255-22 301-6 344 26 387 58 415 97 427 144L542 606C551 642 555 644 602 644 623 644 633 646 633 667Z"></path></g><g data-mml-node="TeXAtom" transform="translate(588,-150) scale(0.707)" data-latex="{i j}" data-mjx-texclass="ORD"><g data-mml-node="mi" data-latex="i"><path data-c="1D456" d="M284 621C284 648 271 661 244 661 216 661 188 633 188 605 188 578 202 565 229 565 257 565 284 593 284 621M259 138C237 59 205 19 164 19 151 19 144 28 144 47 144 64 173 150 232 306 240 329 244 347 244 360 244 409 210 445 161 445 118 445 84 420 59 369 39 328 29 301 29 288 29 279 34 275 45 275 58 275 60 281 64 295 87 375 118 415 158 415 171 415 178 406 178 387 178 373 175 357 168 338 145 275 121 208 101 155 86 115 78 88 78 74 78 25 114-11 162-11 205-11 239 14 264 64 283 103 293 130 293 145 293 154 288 159 277 159 274 159 259 150 259 138Z"></path></g><g data-mml-node="mi" data-latex="j" transform="translate(345,0)"><path data-c="1D457" d="M397 621C397 648 383 661 356 661 328 661 300 633 300 605 300 578 313 565 340 565 368 565 397 593 397 621M267 444C214 444 169 404 147 369 120 326 107 299 107 287 107 278 112 274 122 274 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"重叠"（overlap）序参量<mjx-container class="MathJax" jax="SVG" overflow="overflow"><svg style="vertical-align:-.439ex" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="1.023ex" height="1.439ex" role="img" focusable="false" viewBox="0 -442 452 636"><g stroke="currentColor" fill="currentColor" stroke-width="0" transform="scale(1,-1)"><g data-mml-node="math" data-latex="q"><g data-mml-node="mi" data-latex="q"><path data-c="1D45E" d="M372 377C352 420 321 442 280 442 215 442 158 409 109 342 63 280 40 216 40 149 40 62 90-13 173-13 209-13 245 4 282 38L241-126C238-141 229-150 215-153 210-154 197-155 174-155 168-156 164-156 162-156 153-157 148-165 148-179L148-183C151-190 157-194 165-194 184-194 244-191 263-191 282-191 345-194 364-194 378-194 385-186 385-170 385-160 375-155 356-155 338-155 313-156 313-144 313-140 314-133 317-123L452 427C452 436 447 441 438 441 420 441 382 391 372 377M340 373C349 352 354 338 354 329 354 328 353 322 351 313L327 216C308 144 299 107 298 105 279 70 224 16 176 16 137 16 117 46 117 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397 126 397 156 397 199 376 231 335 252 304 263 280 270 265 273 230 282 194 285 194 328 194 381 244 413 300 413 342 413 369 400 382 375 360 371 337 352 337 327 337 306 348 295 371 295 402 295 420 323 420 354Z"></path></g><g data-mml-node="mi" transform="translate(502,363) scale(0.707)" data-latex="sigma"><path data-c="1D70E" d="M525 431 300 431C252 431 207 416 166 385 102 336 38 250 38 148 38 58 100-11 190-11 257-11 317 18 368 76 417 132 441 194 441 263 441 304 432 338 414 366L515 366C550 366 567 378 567 403 567 426 550 431 525 431M107 121C107 180 121 234 150 282 184 338 228 366 283 366 341 366 370 336 370 275 370 250 365 221 355 187 335 116 302 66 256 39 233 25 211 18 191 18 136 18 107 63 107 121Z"></path></g><g data-mml-node="mi" transform="translate(502,-292.2) scale(0.707)" data-latex="i"><path data-c="1D456" d="M284 621C284 648 271 661 244 661 216 661 188 633 188 605 188 578 202 565 229 565 257 565 284 593 284 621M259 138C237 59 205 19 164 19 151 19 144 28 144 47 144 64 173 150 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378 567 403 567 426 550 431 525 431M107 121C107 180 121 234 150 282 184 338 228 366 283 366 341 366 370 336 370 275 370 250 365 221 355 187 335 116 302 66 256 39 233 25 211 18 191 18 136 18 107 63 107 121Z"></path></g></g></g></svg></mjx-container> 个复本中自旋<mjx-container class="MathJax" jax="SVG" overflow="overflow"><svg style="vertical-align:-.025ex" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="0.781ex" height="1.52ex" role="img" focusable="false" viewBox="0 -661 345 672"><g stroke="currentColor" fill="currentColor" stroke-width="0" transform="scale(1,-1)"><g data-mml-node="math" data-latex="i"><g data-mml-node="mi" data-latex="i"><path data-c="1D456" d="M284 621C284 648 271 661 244 661 216 661 188 633 188 605 188 578 202 565 229 565 257 565 284 593 284 621M259 138C237 59 205 19 164 19 151 19 144 28 144 47 144 64 173 150 232 306 240 329 244 347 244 360 244 409 210 445 161 445 118 445 84 420 59 369 39 328 29 301 29 288 29 279 34 275 45 275 58 275 60 281 64 295 87 375 118 415 158 415 171 415 178 406 178 387 178 373 175 357 168 338 145 275 121 208 101 155 86 115 78 88 78 74 78 25 114-11 162-11 205-11 239 14 264 64 283 103 293 130 293 145 293 154 288 159 277 159 274 159 259 150 259 138Z"></path></g></g></g></svg></mjx-container> 的状态。通过引入连续的 RSB 结构，Parisi 成功得到了 SK 模型的精确解，揭示了自旋玻璃相的非遍历性质和复杂的能量景观。这一工作不仅为自旋玻璃理论奠定了基础，也为无序系统的统计力学提供了通用框架，并因此获得 2021 年诺贝尔物理学奖。</p></div><div class="story post-story"><h2 id="神经网络：Hopfield模型"><a href="#神经网络：Hopfield模型" class="headerlink" title="神经网络：Hopfield模型"></a>神经网络：Hopfield 模型</h2><h3 id="联想记忆与动力学系统"><a href="#联想记忆与动力学系统" class="headerlink" title="联想记忆与动力学系统"></a>联想记忆与动力学系统</h3><p>1982 年，霍普菲尔德（Hopfield）提出了一种递归神经网络模型，能够实现联想记忆功能，即从部分或噪声输入中恢复完整的记忆模式。Hopfield 网络的灵感来源于自旋系统，每个神经元的状态类比于自旋，神经元之间的连接权重类比于自旋间的耦合。</p><h3 id="数学表述与能量函数"><a href="#数学表述与能量函数" class="headerlink" title="数学表述与能量函数"></a>数学表述与能量函数</h3><p>Hopfield 网络的能量函数定义为：</p><p><mjx-container class="MathJax" jax="SVG" overflow="overflow" display="true" width="full" style="min-width:38.908ex"><svg style="vertical-align:-2.456ex;min-width:38.908ex" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="100%" height="6.044ex" role="img" focusable="false"><g stroke="currentColor" fill="currentColor" stroke-width="0" transform="scale(0.0181,-0.0181) translate(0, -1585.7)"><g data-mml-node="math" data-latex=" E = -\frac{1}{2} \sum_{ij} w_{ij} v_i v_j + \sum_i \theta_i v_i "><g data-mml-node="mtable" data-latex=" E = -\frac{1}{2} \sum_{ij} w_{ij} v_i v_j + \sum_i \theta_i v_i " transform="translate(2078,0) translate(-2078,0)"><g transform="translate(0 1585.7) matrix(1 0 0 -1 0 0) scale(55.25)"><svg data-table="true" preserveAspectRatio="xMidYMid" viewBox="6520.7 -1585.7 1 2671.4"><g transform="matrix(1 0 0 -1 0 0)"><g data-mml-node="mlabeledtr" transform="translate(0,243.7)"><g data-mml-node="mtd"><g data-mml-node="mi" data-latex="E"><path data-c="1D438" d="M199 656C199 646 210 641 231 641 271 641 291 637 291 628 291 625 289 618 286 605L156 82C151 60 141 47 126 42 119 40 101 39 70 39 48 39 38 37 38 16 38 5 49 0 70 0L583 0C607 0 609 2 617 19L657 109C684 171 703 217 714 248 712 257 709 263 698 263 691 263 685 258 681 249 656 190 632 145 608 113 568 59 509 39 415 39L270 39C260 39 253 39 249 40 243 40 240 42 240 45 240 47 242 54 245 67L311 334 406 334C453 334 478 328 483 315 485 310 486 303 486 293 486 280 484 264 479 245 477 240 476 236 476 233 476 223 482 218 493 218 502 218 508 226 512 241L568 473C568 483 563 488 552 488 544 488 538 481 535 467 525 428 512 403 495 391 478 379 450 373 409 373L321 373 379 606C387 640 387 641 429 641L568 641C619 641 654 636 673 626 701 611 715 581 715 536 715 519 714 501 711 484 711 482 711 479 710 475L710 466C710 455 715 450 725 450 735 450 741 459 743 478L763 649C766 677 759 680 732 680L233 680C210 680 199 679 199 656Z"></path></g><g data-mml-node="mo" data-latex="=" transform="translate(1043.8,0)"><path data-c="3D" d="M698 367 80 367C64 367 56 359 56 344 56 329 64 321 80 321L698 321C714 321 722 329 722 344 722 356 711 367 698 367M698 179 80 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210 445 161 445 118 445 84 420 59 369 39 328 29 301 29 288 29 279 34 275 45 275 58 275 60 281 64 295 87 375 118 415 158 415 171 415 178 406 178 387 178 373 175 357 168 338 145 275 121 208 101 155 86 115 78 88 78 74 78 25 114-11 162-11 205-11 239 14 264 64 283 103 293 130 293 145 293 154 288 159 277 159 274 159 259 150 259 138Z"></path></g></g></g></svg></mjx-container> 和<mjx-container class="MathJax" jax="SVG" overflow="overflow"><svg style="vertical-align:-.464ex" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="0.932ex" height="1.959ex" role="img" focusable="false" viewBox="0 -661 412 866"><g stroke="currentColor" fill="currentColor" stroke-width="0" transform="scale(1,-1)"><g data-mml-node="math" data-latex="j"><g data-mml-node="mi" data-latex="j"><path data-c="1D457" d="M397 621C397 648 383 661 356 661 328 661 300 633 300 605 300 578 313 565 340 565 368 565 397 593 397 621M267 444C214 444 169 404 147 369 120 326 107 299 107 287 107 278 112 274 122 274 127 274 130 275 133 276 138 284 141 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164-11M332 675C365 675 382 637 382 560 382 517 372 452 352 367L155 367C180 460 204 529 229 574 266 641 301 675 332 675M145 327 341 327C322 246 299 181 274 132 235 57 199 19 164 19 131 19 115 58 115 135 115 185 125 249 145 327Z"></path></g><g data-mml-node="mi" transform="translate(502,-150) scale(0.707)" data-latex="i"><path data-c="1D456" d="M284 621C284 648 271 661 244 661 216 661 188 633 188 605 188 578 202 565 229 565 257 565 284 593 284 621M259 138C237 59 205 19 164 19 151 19 144 28 144 47 144 64 173 150 232 306 240 329 244 347 244 360 244 409 210 445 161 445 118 445 84 420 59 369 39 328 29 301 29 288 29 279 34 275 45 275 58 275 60 281 64 295 87 375 118 415 158 415 171 415 178 406 178 387 178 373 175 357 168 338 145 275 121 208 101 155 86 115 78 88 78 74 78 25 114-11 162-11 205-11 239 14 264 64 283 103 293 130 293 145 293 154 288 159 277 159 274 159 259 150 259 138Z"></path></g></g></g></g></svg></mjx-container> 是阈值。与 SK 模型类似，这里的负号使得系统倾向于演化到能量最低的状态。</p><p>网络的动力学规则为：</p><p><mjx-container class="MathJax" jax="SVG" overflow="overflow" display="true" width="full" style="min-width:44.727ex"><svg style="vertical-align:-2.912ex;min-width:44.727ex" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="100%" height="6.956ex" role="img" focusable="false"><g stroke="currentColor" fill="currentColor" stroke-width="0" transform="scale(0.0181,-0.0181) translate(0, -1787.2)"><g data-mml-node="math" data-latex=" v_i(t+1) = \text{sign}\left( \sum_j w_{ij} v_j(t) - \theta_i \right) "><g data-mml-node="mtable" data-latex=" v_i(t+1) = \text{sign}\left( \sum_j w_{ij} v_j(t) - \theta_i \right) " transform="translate(2078,0) translate(-2078,0)"><g transform="translate(0 1787.2) matrix(1 0 0 -1 0 0) scale(55.25)"><svg data-table="true" preserveAspectRatio="xMidYMid" viewBox="7806.6 -1787.2 1 3074.4"><g transform="matrix(1 0 0 -1 0 0)"><g data-mml-node="mlabeledtr" transform="translate(0,42.2)"><g data-mml-node="mtd"><g data-mml-node="msub" data-latex="v_i"><g data-mml-node="mi" data-latex="v"><path data-c="1D463" d="M369 391C369 383 378 370 394 350 410 330 418 307 418 281 418 252 404 203 375 134 354 86 306 18 247 18 201 18 178 45 178 100 178 139 197 208 235 307 243 328 247 345 247 357 247 407 213 442 163 442 119 442 84 417 59 367 39 326 29 300 29 287 29 278 34 273 45 273 58 273 60 279 64 293 87 373 119 413 160 413 173 413 180 404 180 385 180 369 175 347 164 318 127 219 108 152 108 115 108 64 125 29 159 10 186-4 214-11 243-11 332-11 394 85 420 162 452 256 468 325 468 369 468 418 452 442 421 442 396 442 369 416 369 391Z"></path></g><g data-mml-node="mi" transform="translate(518,-150) scale(0.707)" data-latex="i"><path data-c="1D456" d="M284 621C284 648 271 661 244 661 216 661 188 633 188 605 188 578 202 565 229 565 257 565 284 593 284 621M259 138C237 59 205 19 164 19 151 19 144 28 144 47 144 64 173 150 232 306 240 329 244 347 244 360 244 409 210 445 161 445 118 445 84 420 59 369 39 328 29 301 29 288 29 279 34 275 45 275 58 275 60 281 64 295 87 375 118 415 158 415 171 415 178 406 178 387 178 373 175 357 168 338 145 275 121 208 101 155 86 115 78 88 78 74 78 25 114-11 162-11 205-11 239 14 264 64 283 103 293 130 293 145 293 154 288 159 277 159 274 159 259 150 259 138Z"></path></g></g><g data-mml-node="mo" data-latex="(" transform="translate(812,0)"><path data-c="28" d="M318-248C327-248 332-243 332-234 332-231 330-227 327-223 275-183 233-117 202-26 175 53 161 131 161 208L161 292C161 369 175 447 202 526 233 617 275 683 327 723 330 726 332 730 332 734 332 743 327 748 318 748 317 748 314 747 311 745 251 699 201 631 160 540 121 453 101 371 101 292L101 208C101 129 121 47 160-40 201-131 251-199 311-245 314-247 317-248 318-248Z"></path></g><g data-mml-node="mi" data-latex="t" transform="translate(1201,0)"><path data-c="1D461" d="M330 419C330 428 320 433 299 433L218 433C244 537 257 591 257 595 257 616 246 626 225 626 202 626 188 613 182 587L145 433 56 433C34 433 23 432 23 411 23 400 33 395 54 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学习的权重更新规则：</p><p><mjx-container class="MathJax" jax="SVG" overflow="overflow" display="true" width="full" style="min-width:29.262ex"><svg style="vertical-align:-2.911ex;min-width:29.262ex" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="100%" height="6.954ex" role="img" focusable="false"><g stroke="currentColor" fill="currentColor" stroke-width="0" transform="scale(0.0181,-0.0181) translate(0, -1786.8)"><g data-mml-node="math" data-latex=" w_{ij} = \frac{1}{N} \sum_{\mu=1}^P \xi_i^\mu \xi_j^\mu "><g data-mml-node="mtable" data-latex=" w_{ij} = \frac{1}{N} \sum_{\mu=1}^P \xi_i^\mu \xi_j^\mu " transform="translate(2578,0) translate(-2578,0)"><g transform="translate(0 1786.8) matrix(1 0 0 -1 0 0) scale(55.25)"><svg data-table="true" preserveAspectRatio="xMidYMid" viewBox="3888.9 -1786.8 1 3073.6"><g transform="matrix(1 0 0 -1 0 0)"><g data-mml-node="mlabeledtr" transform="translate(0,53.9)"><g data-mml-node="mtd"><g data-mml-node="msub" data-latex="w_{i j}"><g data-mml-node="mi" 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110C154 71 131 49 95 42 69 39 39 43 39 15 39 5 45 0 56 0 74 0 136 3 155 3 174 3 238 0 257 0 272 0 279 8 279 24 279 33 271 38 255 39 214 40 194 53 194 78 194 83 195 90 197 100L326 611 576 21C582 7 590 0 599 0 608 0 614 8 618 24L757 574C770 625 798 643 860 644 874 645 881 653 881 669 878 678 877 683 864 683Z"></path></g></g></g></svg></mjx-container> ，即每个神经元大约能存储 0.14 个独立模式。当存储的模式过多时，会出现 "串扰"（crosstalk）现象，导致记忆检索错误。</p></div><div class="story post-story"><h2 id="三个模型的数学统一性与差异"><a href="#三个模型的数学统一性与差异" class="headerlink" title="三个模型的数学统一性与差异"></a>三个模型的数学统一性与差异</h2><h3 id="统一的二次优化框架"><a href="#统一的二次优化框架" class="headerlink" title="统一的二次优化框架"></a>统一的二次优化框架</h3><p>尽管 Markowitz 模型、SK 模型和 Hopfield 模型分别应用于金融、物理和神经网络领域，但它们共享相同的数学结构，二次能量函数的最小化：</p><table><thead><tr><th>模型</th><th>目标 / 能量函数</th><th>变量</th><th>二次项系数</th><th>线性项系数</th><th>约束条件</th></tr></thead><tbody><tr><td>Markowitz</td><td><mjx-container class="MathJax" jax="SVG" overflow="overflow"><svg style="vertical-align:-.566ex" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="1.699ex" height="2.262ex" role="img" focusable="false" viewBox="0 -750 751 1000"><g stroke="currentColor" fill="currentColor" stroke-width="0" transform="scale(1,-1)"><g data-mml-node="math" data-latex="F = \mathbf{n}^T \mathbf{C} \mathbf{n} - \zeta \mathbf{R}^T \mathbf{n}"><g data-mml-node="mi" data-latex="F"><path data-c="1D439" d="M199 656C199 646 210 641 231 641 271 641 291 637 291 628 291 625 289 618 286 605L156 82C150 60 140 47 126 42 119 40 101 39 70 39 48 39 38 37 38 16 38 5 44 0 57 0L187 3 335 0C351 0 359 8 359 23 359 40 348 39 322 39 278 39 253 41 247 46 244 47 243 51 243 56L307 321 400 321C446 321 478 319 478 281 478 268 476 252 471 233 470 230 469 226 468 222 468 211 473 206 484 206 489 207 496 214 503 229L557 444C559 452 560 458 560 461 557 470 551 475 544 475 536 475 530 467 526 452 516 414 502 390 486 378 470 366 442 360 402 360L317 360 379 606C387 640 387 641 429 641L559 641C656 641 700 626 700 537 700 517 699 499 697 484 696 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data-mjx-texclass="ORD"><g data-mml-node="mi" data-latex="n"><path data-c="1D427" d="M615 0 615 47 546 47 546 306C546 411 492 450 392 450 296 450 243 393 217 342L217 450 45 442 45 395C107 395 114 395 114 356L114 47 45 47 45 0 171 3 297 0 297 47 228 47 228 256C228 365 314 414 377 414 411 414 432 393 432 317L432 47 363 47 363 0 489 3Z"></path></g></g><g data-mml-node="mi" transform="translate(672,363) scale(0.707)" data-latex="T"><path data-c="1D447" d="M344 631C344 628 343 621 340 611L208 83C204 68 200 59 197 55 188 44 154 39 94 39 63 39 49 42 49 16 49 5 56 0 69 0 120 0 192 4 235 3L317 2C331 2 386 0 403 0 420 0 428 8 428 24 428 34 416 39 391 39 339 39 309 41 300 46 297 48 295 52 295 58L430 603C433 617 436 626 439 629 443 635 467 638 511 638 566 638 604 634 623 625 642 616 652 595 652 561 652 543 649 517 644 483 642 475 641 469 641 464 641 453 646 447 657 447 666 447 672 456 675 473L702 645C703 650 704 656 704 662 704 672 694 677 673 677L125 677C99 677 97 674 89 655L30 481C27 472 25 466 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data-latex="\theta"><path data-c="1D703" d="M164-11C209-11 256 16 302 70 382 163 455 335 455 498 455 539 448 582 434 625 416 678 382 705 333 705 288 705 243 678 196 624 116 532 42 360 42 196 42 94 75-11 164-11M332 675C365 675 382 637 382 560 382 517 372 452 352 367L155 367C180 460 204 529 229 574 266 641 301 675 332 675M145 327 341 327C322 246 299 181 274 132 235 57 199 19 164 19 131 19 115 58 115 135 115 185 125 249 145 327Z"></path></g><g data-mml-node="mi" transform="translate(502,-150) scale(0.707)" data-latex="i"><path data-c="1D456" d="M284 621C284 648 271 661 244 661 216 661 188 633 188 605 188 578 202 565 229 565 257 565 284 593 284 621M259 138C237 59 205 19 164 19 151 19 144 28 144 47 144 64 173 150 232 306 240 329 244 347 244 360 244 409 210 445 161 445 118 445 84 420 59 369 39 328 29 301 29 288 29 279 34 275 45 275 58 275 60 281 64 295 87 375 118 415 158 415 171 415 178 406 178 387 178 373 175 357 168 338 145 275 121 208 101 155 86 115 78 88 78 74 78 25 114-11 162-11 205-11 239 14 264 64 283 103 293 130 293 145 293 154 288 159 277 159 274 159 259 150 259 138Z"></path></g></g></g></g></svg></mjx-container></td><td>无</td></tr></tbody></table><p>这种统一性源于它们都描述了由相互作用元素组成的系统，其宏观行为由元素间的 pairwise 相互作用（二次项）和外部场（线性项）共同决定。</p><h3 id="关键差异"><a href="#关键差异" class="headerlink" title="关键差异"></a>关键差异</h3><p>第一，变量性质：Markowitz 模型中的<mjx-container class="MathJax" jax="SVG" overflow="overflow"><svg style="vertical-align:-.357ex" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="2.097ex" height="1.357ex" role="img" focusable="false" viewBox="0 -442 927 599.8"><g stroke="currentColor" fill="currentColor" stroke-width="0" transform="scale(1,-1)"><g data-mml-node="math" data-latex="n_i"><g data-mml-node="msub" data-latex="n_i"><g data-mml-node="mi" data-latex="n"><path data-c="1D45B" d="M537 137C514 58 481 18 440 18 427 18 420 28 420 47 420 61 426 84 438 115 478 224 498 296 498 333 498 403 451 442 381 442 322 442 271 416 230 363 222 407 187 442 136 442 80 442 58 390 44 345 34 313 29 294 29 287 29 278 34 273 45 273 50 273 53 274 56 276 61 285 64 292 65 299 83 375 106 413 133 413 151 413 160 399 160 371 160 358 155 331 144 290L87 63C84 50 78 24 78 19 78-1 89-11 111-11 130-11 144-1 151 19 153 24 159 49 170 92L191 181 221 295C232 318 249 341 270 365 299 397 335 413 378 413 411 413 427 391 427 348 427 310 406 234 363 120 356 102 353 87 353 74 353 25 390-11 438-11 482-11 517 14 542 64 561 104 571 131 571 144 571 153 566 158 555 158 552 158 537 149 537 137Z"></path></g><g data-mml-node="mi" transform="translate(633,-150) scale(0.707)" data-latex="i"><path data-c="1D456" d="M284 621C284 648 271 661 244 661 216 661 188 633 188 605 188 578 202 565 229 565 257 565 284 593 284 621M259 138C237 59 205 19 164 19 151 19 144 28 144 47 144 64 173 150 232 306 240 329 244 347 244 360 244 409 210 445 161 445 118 445 84 420 59 369 39 328 29 301 29 288 29 279 34 275 45 275 58 275 60 281 64 295 87 375 118 415 158 415 171 415 178 406 178 387 178 373 175 357 168 338 145 275 121 208 101 155 86 115 78 88 78 74 78 25 114-11 162-11 205-11 239 14 264 64 283 103 293 130 293 145 293 154 288 159 277 159 274 159 259 150 259 138Z"></path></g></g></g></g></svg></mjx-container> 是连续的实变量（权重），而 SK 模型和 Hopfield 模型中的<mjx-container class="MathJax" jax="SVG" overflow="overflow"><svg style="vertical-align:-.357ex" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="1.801ex" height="1.357ex" role="img" focusable="false" viewBox="0 -442 796 599.8"><g stroke="currentColor" fill="currentColor" stroke-width="0" transform="scale(1,-1)"><g data-mml-node="math" data-latex="s_i"><g data-mml-node="msub" data-latex="s_i"><g data-mml-node="mi" data-latex="s"><path data-c="1D460" d="M420 354C420 411 362 442 300 442 237 442 192 423 165 385 142 352 130 322 130 295 130 242 165 208 234 193 263 188 285 181 302 173 323 164 333 147 333 123 333 105 325 85 308 62 287 33 250 18 197 18 143 18 108 33 92 62 124 61 151 87 151 119 151 144 138 157 111 157 75 157 52 124 52 88 52 22 124-11 196-11 271-11 325 11 357 56 384 93 397 126 397 156 397 199 376 231 335 252 304 263 280 270 265 273 230 282 194 285 194 328 194 381 244 413 300 413 342 413 369 400 382 375 360 371 337 352 337 327 337 306 348 295 371 295 402 295 420 323 420 354Z"></path></g><g data-mml-node="mi" transform="translate(502,-150) scale(0.707)" data-latex="i"><path data-c="1D456" d="M284 621C284 648 271 661 244 661 216 661 188 633 188 605 188 578 202 565 229 565 257 565 284 593 284 621M259 138C237 59 205 19 164 19 151 19 144 28 144 47 144 64 173 150 232 306 240 329 244 347 244 360 244 409 210 445 161 445 118 445 84 420 59 369 39 328 29 301 29 288 29 279 34 275 45 275 58 275 60 281 64 295 87 375 118 415 158 415 171 415 178 406 178 387 178 373 175 357 168 338 145 275 121 208 101 155 86 115 78 88 78 74 78 25 114-11 162-11 205-11 239 14 264 64 283 103 293 130 293 145 293 154 288 159 277 159 274 159 259 150 259 138Z"></path></g></g></g></g></svg></mjx-container> ,<mjx-container class="MathJax" jax="SVG" overflow="overflow"><svg style="vertical-align:-.357ex" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="1.837ex" height="1.357ex" role="img" focusable="false" viewBox="0 -442 812 599.8"><g stroke="currentColor" fill="currentColor" stroke-width="0" transform="scale(1,-1)"><g data-mml-node="math" data-latex="v_i"><g data-mml-node="msub" data-latex="v_i"><g data-mml-node="mi" data-latex="v"><path data-c="1D463" d="M369 391C369 383 378 370 394 350 410 330 418 307 418 281 418 252 404 203 375 134 354 86 306 18 247 18 201 18 178 45 178 100 178 139 197 208 235 307 243 328 247 345 247 357 247 407 213 442 163 442 119 442 84 417 59 367 39 326 29 300 29 287 29 278 34 273 45 273 58 273 60 279 64 293 87 373 119 413 160 413 173 413 180 404 180 385 180 369 175 347 164 318 127 219 108 152 108 115 108 64 125 29 159 10 186-4 214-11 243-11 332-11 394 85 420 162 452 256 468 325 468 369 468 418 452 442 421 442 396 442 369 416 369 391Z"></path></g><g data-mml-node="mi" transform="translate(518,-150) scale(0.707)" data-latex="i"><path data-c="1D456" d="M284 621C284 648 271 661 244 661 216 661 188 633 188 605 188 578 202 565 229 565 257 565 284 593 284 621M259 138C237 59 205 19 164 19 151 19 144 28 144 47 144 64 173 150 232 306 240 329 244 347 244 360 244 409 210 445 161 445 118 445 84 420 59 369 39 328 29 301 29 288 29 279 34 275 45 275 58 275 60 281 64 295 87 375 118 415 158 415 171 415 178 406 178 387 178 373 175 357 168 338 145 275 121 208 101 155 86 115 78 88 78 74 78 25 114-11 162-11 205-11 239 14 264 64 283 103 293 130 293 145 293 154 288 159 277 159 274 159 259 150 259 138Z"></path></g></g></g></g></svg></mjx-container> 是离散的二值变量（自旋 / 神经元状态）。</p><p>第二，相互作用的随机性：SK 模型的耦合<mjx-container class="MathJax" jax="SVG" overflow="overflow"><svg style="vertical-align:-.667ex" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="2.654ex" height="2.213ex" role="img" focusable="false" viewBox="0 -683 1173.3 978"><g stroke="currentColor" fill="currentColor" stroke-width="0" transform="scale(1,-1)"><g data-mml-node="math" data-latex="J_{ij}"><g data-mml-node="msub" data-latex="J_{ij}"><g data-mml-node="mi" data-latex="J"><path data-c="1D43D" d="M633 667C633 678 627 683 615 683 596 683 525 680 506 680L361 683C344 683 336 675 336 659 336 649 349 644 374 644 419 644 446 642 453 637 456 635 457 632 457 627 457 624 456 617 454 607L340 153C324 89 273 8 202 8 157 8 128 25 114 60L120 60C156 60 188 91 188 127 188 158 172 173 141 173 97 173 71 134 71 90 71 20 132-22 205-22 255-22 301-6 344 26 387 58 415 97 427 144L542 606C551 642 555 644 602 644 623 644 633 646 633 667Z"></path></g><g data-mml-node="TeXAtom" transform="translate(588,-150) scale(0.707)" data-latex="{i j}" data-mjx-texclass="ORD"><g data-mml-node="mi" data-latex="i"><path data-c="1D456" d="M284 621C284 648 271 661 244 661 216 661 188 633 188 605 188 578 202 565 229 565 257 565 284 593 284 621M259 138C237 59 205 19 164 19 151 19 144 28 144 47 144 64 173 150 232 306 240 329 244 347 244 360 244 409 210 445 161 445 118 445 84 420 59 369 39 328 29 301 29 288 29 279 34 275 45 275 58 275 60 281 64 295 87 375 118 415 158 415 171 415 178 406 178 387 178 373 175 357 168 338 145 275 121 208 101 155 86 115 78 88 78 74 78 25 114-11 162-11 205-11 239 14 264 64 283 103 293 130 293 145 293 154 288 159 277 159 274 159 259 150 259 138Z"></path></g><g data-mml-node="mi" data-latex="j" transform="translate(345,0)"><path data-c="1D457" d="M397 621C397 648 383 661 356 661 328 661 300 633 300 605 300 578 313 565 340 565 368 565 397 593 397 621M267 444C214 444 169 404 147 369 120 326 107 299 107 287 107 278 112 274 122 274 127 274 130 275 133 276 138 284 141 291 144 296 176 375 216 414 264 414 282 414 291 400 291 373 291 358 289 341 284 323L192-46C178-104 138-175 75-175 66-175 57-174 48-171 73-161 85-143 85-118 85-92 71-79 44-79 12-79-13-108-13-140-13-184 30-205 77-205 120-205 160-190 197-160 232-131 254-94 265-51L356 311C359 324 361 337 361 349 361 404 322 444 267 444Z"></path></g></g></g></g></g></svg></mjx-container> 是随机变量，体现了物理系统的无序性；而 Markowitz 模型的协方差<mjx-container class="MathJax" jax="SVG" overflow="overflow"><svg style="vertical-align:-.667ex" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="3.016ex" height="2.262ex" role="img" focusable="false" viewBox="0 -705 1333.3 1000"><g stroke="currentColor" fill="currentColor" stroke-width="0" transform="scale(1,-1)"><g data-mml-node="math" data-latex="C_{ij}"><g data-mml-node="msub" data-latex="C_{ij}"><g data-mml-node="mi" data-latex="C"><path data-c="1D436" d="M148 218C148 346 204 476 267 548 318 607 406 666 505 666 609 666 660 587 660 479 660 470 657 438 657 429 657 420 663 415 676 415 681 415 685 416 688 417 693 424 696 431 698 438L760 691C760 700 755 705 745 705 741 705 735 701 727 692L662 619C623 676 568 705 497 705 442 705 388 692 333 667 222 615 141 533 89 421 63 366 50 310 50 253 50 173 75 108 126 56 177 4 242-22 322-22 401-22 473 7 538 64 565 87 588 115 607 146 634 191 648 222 648 241 648 250 643 255 632 255 623 255 618 251 616 242 595 177 562 125 517 88 460 41 400 17 338 17 218 17 148 98 148 218Z"></path></g><g data-mml-node="TeXAtom" transform="translate(748,-150) scale(0.707)" data-latex="{i j}" data-mjx-texclass="ORD"><g data-mml-node="mi" data-latex="i"><path data-c="1D456" d="M284 621C284 648 271 661 244 661 216 661 188 633 188 605 188 578 202 565 229 565 257 565 284 593 284 621M259 138C237 59 205 19 164 19 151 19 144 28 144 47 144 64 173 150 232 306 240 329 244 347 244 360 244 409 210 445 161 445 118 445 84 420 59 369 39 328 29 301 29 288 29 279 34 275 45 275 58 275 60 281 64 295 87 375 118 415 158 415 171 415 178 406 178 387 178 373 175 357 168 338 145 275 121 208 101 155 86 115 78 88 78 74 78 25 114-11 162-11 205-11 239 14 264 64 283 103 293 130 293 145 293 154 288 159 277 159 274 159 259 150 259 138Z"></path></g><g data-mml-node="mi" data-latex="j" transform="translate(345,0)"><path data-c="1D457" d="M397 621C397 648 383 661 356 661 328 661 300 633 300 605 300 578 313 565 340 565 368 565 397 593 397 621M267 444C214 444 169 404 147 369 120 326 107 299 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19 164 19 151 19 144 28 144 47 144 64 173 150 232 306 240 329 244 347 244 360 244 409 210 445 161 445 118 445 84 420 59 369 39 328 29 301 29 288 29 279 34 275 45 275 58 275 60 281 64 295 87 375 118 415 158 415 171 415 178 406 178 387 178 373 175 357 168 338 145 275 121 208 101 155 86 115 78 88 78 74 78 25 114-11 162-11 205-11 239 14 264 64 283 103 293 130 293 145 293 154 288 159 277 159 274 159 259 150 259 138Z"></path></g><g data-mml-node="mi" data-latex="j" transform="translate(345,0)"><path data-c="1D457" d="M397 621C397 648 383 661 356 661 328 661 300 633 300 605 300 578 313 565 340 565 368 565 397 593 397 621M267 444C214 444 169 404 147 369 120 326 107 299 107 287 107 278 112 274 122 274 127 274 130 275 133 276 138 284 141 291 144 296 176 375 216 414 264 414 282 414 291 400 291 373 291 358 289 341 284 323L192-46C178-104 138-175 75-175 66-175 57-174 48-171 73-161 85-143 85-118 85-92 71-79 44-79 12-79-13-108-13-140-13-184 30-205 77-205 120-205 160-190 197-160 232-131 254-94 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focusable="false" viewBox="0 -697 474 902"><g stroke="currentColor" fill="currentColor" stroke-width="0" transform="scale(1,-1)"><g data-mml-node="math" data-latex="\zeta"><g data-mml-node="mi" data-latex="\zeta"><path data-c="1D701" d="M276-175C251-175 228-165 206-146 200-141 195-139 191-139 182-139 178-144 178-153 178-158 182-165 191-173 215-194 243-205 276-205 337-205 387-142 387-81 387-32 355-1 315 16 302 20 185 62 182 63 133 84 108 128 108 195 108 262 129 334 172 410 215 486 265 540 322 571 335 560 355 554 383 554 444 554 474 566 474 589 474 610 447 620 392 620 368 620 348 617 331 611 328 621 326 632 326 643 326 652 328 665 331 680 331 691 326 697 315 697 300 697 293 679 293 644 293 626 296 610 303 597 233 560 173 499 122 414 71 329 46 247 46 168 46 92 76 36 122 9 161-10 190-22 209-29 248-46 294-52 315-80 323-89 327-101 327-114 327-144 306-175 276-175M391 590C404 590 417 589 428 587 416 585 401 584 384 584 373 584 364 585 357 587 366 589 377 590 391 590Z"></path></g></g></g></svg></mjx-container> 函数的所有非平凡零点都位于临界线<mjx-container class="MathJax" jax="SVG" overflow="overflow"><svg style="vertical-align:-.566ex" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="5.491ex" height="2.262ex" role="img" focusable="false" viewBox="0 -750 2427 1000"><g stroke="currentColor" fill="currentColor" stroke-width="0" transform="scale(1,-1)"><g data-mml-node="math" data-latex="\text{Re}(s) = 1/2"><g data-mml-node="mtext" data-latex="\text{Re}"><path data-c="52" d="M611 501C611 558 580 604 519 639 468 668 411 683 349 683L35 683 35 644 63 644C98 644 119 641 126 636 133 631 137 620 137 602L137 81C137 63 133 51 126 46 119 41 98 38 63 38L35 38 35-1C62 2 111 3 183 3 256 3 305 2 332-1L332 38 304 38C269 38 248 41 241 46 234 51 230 63 230 81L230 327 340 327C404 327 451 289 462 235 464 224 465 200 465 165 465 138 466 118 467 106 473 22 546-22 634-22 672-22 699-6 714 25 726 48 732 70 732 91 732 104 726 111 715 111 706 111 700 105 699 92 694 36 673 8 638 8 603 8 591 41 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332 730 332 734 332 743 327 748 318 748 317 748 314 747 311 745 251 699 201 631 160 540 121 453 101 371 101 292L101 208C101 129 121 47 160-40 201-131 251-199 311-245 314-247 317-248 318-248Z"></path></g><g data-mml-node="mi" data-latex="s" transform="translate(1569,0)"><path data-c="1D460" d="M420 354C420 411 362 442 300 442 237 442 192 423 165 385 142 352 130 322 130 295 130 242 165 208 234 193 263 188 285 181 302 173 323 164 333 147 333 123 333 105 325 85 308 62 287 33 250 18 197 18 143 18 108 33 92 62 124 61 151 87 151 119 151 144 138 157 111 157 75 157 52 124 52 88 52 22 124-11 196-11 271-11 325 11 357 56 384 93 397 126 397 156 397 199 376 231 335 252 304 263 280 270 265 273 230 282 194 285 194 328 194 381 244 413 300 413 342 413 369 400 382 375 360 371 337 352 337 327 337 306 348 295 371 295 402 295 420 323 420 354Z"></path></g><g data-mml-node="mo" data-latex=")" transform="translate(2038,0)"><path data-c="29" d="M78-245C138-199 188-131 229-40 268 47 288 129 288 208L288 292C288 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transform="translate(1055.8,0)"><path data-c="31" d="M269 666C228 624 168 603 89 603L89 564C141 564 184 572 217 588L217 82C217 64 213 52 204 47 195 42 170 39 130 39L95 39 95 0C120 2 174 3 257 3 340 3 394 2 419 0L419 39 384 39C343 39 318 42 310 47 302 52 297 64 297 82L297 636C297 660 295 666 269 666Z"></path></g><g data-mml-node="TeXAtom" data-mjx-texclass="ORD" transform="translate(1555.8,0)"><g data-mml-node="mo" data-latex="/"><path data-c="2F" d="M444 718C445 720 445 723 445 726 445 742 437 750 421 750 410 750 403 745 399 734L57-218C56-220 56-223 56-226 56-242 64-250 80-250 91-250 98-245 102-234Z"></path></g></g><g data-mml-node="mn" data-latex="2" transform="translate(2055.8,0)"><path data-c="32" d="M237 666C186 666 143 648 106 612 69 576 50 534 50 483 50 449 75 424 106 424 136 424 161 450 161 480 161 513 137 536 105 536 102 536 100 536 98 535 117 584 161 627 224 627 306 627 352 556 352 470 352 403 318 331 250 255L62 43C49 28 50 29 50 0L421 0 450 180 417 180C409 129 402 100 396 91 391 86 361 84 306 84L139 84 236 179C304 243 390 312 419 365 439 400 449 435 449 470 449 588 357 666 237 666Z"></path></g></g></g></svg></mjx-container> 上，是数论中最著名的未解问题之一。虽然上述二次优化模型与数论看似无关，但它们提供的数学工具和物理直觉为研究黎曼猜想提供了新视角。</p><h3 id="1-随机矩阵理论与零点分布"><a href="#1-随机矩阵理论与零点分布" class="headerlink" title="1. 随机矩阵理论与零点分布"></a>1. 随机矩阵理论与零点分布</h3><p>1972 年，蒙哥马利（Montgomery）发现黎曼<mjx-container class="MathJax" jax="SVG" overflow="overflow"><svg style="vertical-align:-.464ex" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="1.072ex" height="2.041ex" role="img" focusable="false" viewBox="0 -697 474 902"><g stroke="currentColor" fill="currentColor" stroke-width="0" transform="scale(1,-1)"><g data-mml-node="math" data-latex="\zeta"><g data-mml-node="mi" data-latex="\zeta"><path data-c="1D701" d="M276-175C251-175 228-165 206-146 200-141 195-139 191-139 182-139 178-144 178-153 178-158 182-165 191-173 215-194 243-205 276-205 337-205 387-142 387-81 387-32 355-1 315 16 302 20 185 62 182 63 133 84 108 128 108 195 108 262 129 334 172 410 215 486 265 540 322 571 335 560 355 554 383 554 444 554 474 566 474 589 474 610 447 620 392 620 368 620 348 617 331 611 328 621 326 632 326 643 326 652 328 665 331 680 331 691 326 697 315 697 300 697 293 679 293 644 293 626 296 610 303 597 233 560 173 499 122 414 71 329 46 247 46 168 46 92 76 36 122 9 161-10 190-22 209-29 248-46 294-52 315-80 323-89 327-101 327-114 327-144 306-175 276-175M391 590C404 590 417 589 428 587 416 585 401 584 384 584 373 584 364 585 357 587 366 589 377 590 391 590Z"></path></g></g></g></svg></mjx-container> 函数非平凡零点的对关联函数与随机厄米矩阵（Gaussian Unitary Ensemble, GUE）特征值的对关联函数吻合，这一发现建立了数论与量子混沌之间的深刻联系。具体而言，零点间隔的分布满足：</p><p><mjx-container class="MathJax" jax="SVG" overflow="overflow" display="true" width="full" style="min-width:34.284ex"><svg style="vertical-align:-2.376ex;min-width:34.284ex" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="100%" height="5.882ex" role="img" focusable="false"><g stroke="currentColor" fill="currentColor" stroke-width="0" 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overflow="overflow"><svg style="vertical-align:-.464ex" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="1.072ex" height="2.041ex" role="img" focusable="false" viewBox="0 -697 474 902"><g stroke="currentColor" fill="currentColor" stroke-width="0" transform="scale(1,-1)"><g data-mml-node="math" data-latex="\zeta"><g data-mml-node="mi" data-latex="\zeta"><path data-c="1D701" d="M276-175C251-175 228-165 206-146 200-141 195-139 191-139 182-139 178-144 178-153 178-158 182-165 191-173 215-194 243-205 276-205 337-205 387-142 387-81 387-32 355-1 315 16 302 20 185 62 182 63 133 84 108 128 108 195 108 262 129 334 172 410 215 486 265 540 322 571 335 560 355 554 383 554 444 554 474 566 474 589 474 610 447 620 392 620 368 620 348 617 331 611 328 621 326 632 326 643 326 652 328 665 331 680 331 691 326 697 315 697 300 697 293 679 293 644 293 626 296 610 303 597 233 560 173 499 122 414 71 329 46 247 46 168 46 92 76 36 122 9 161-10 190-22 209-29 248-46 294-52 315-80 323-89 327-101 327-114 327-144 306-175 276-175M391 590C404 590 417 589 428 587 416 585 401 584 384 584 373 584 364 585 357 587 366 589 377 590 391 590Z"></path></g></g></g></svg></mjx-container> 函数零点视为某个高维无序系统的本征值，其分布由系统的对称性和相互作用决定。</p><h3 id="2-复本方法与-zeta-函数的解析延拓"><a href="#2-复本方法与-zeta-函数的解析延拓" class="headerlink" title="2. 复本方法与 $\zeta$ 函数的解析延拓"></a>2. 复本方法与<mjx-container class="MathJax" jax="SVG" overflow="overflow"><svg style="vertical-align:-.464ex" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="1.072ex" height="2.041ex" role="img" focusable="false" viewBox="0 -697 474 902"><g stroke="currentColor" fill="currentColor" stroke-width="0" transform="scale(1,-1)"><g data-mml-node="math" data-latex="\zeta"><g data-mml-node="mi" data-latex="\zeta"><path data-c="1D701" d="M276-175C251-175 228-165 206-146 200-141 195-139 191-139 182-139 178-144 178-153 178-158 182-165 191-173 215-194 243-205 276-205 337-205 387-142 387-81 387-32 355-1 315 16 302 20 185 62 182 63 133 84 108 128 108 195 108 262 129 334 172 410 215 486 265 540 322 571 335 560 355 554 383 554 444 554 474 566 474 589 474 610 447 620 392 620 368 620 348 617 331 611 328 621 326 632 326 643 326 652 328 665 331 680 331 691 326 697 315 697 300 697 293 679 293 644 293 626 296 610 303 597 233 560 173 499 122 414 71 329 46 247 46 168 46 92 76 36 122 9 161-10 190-22 209-29 248-46 294-52 315-80 323-89 327-101 327-114 327-144 306-175 276-175M391 590C404 590 417 589 428 587 416 585 401 584 384 584 373 584 364 585 357 587 366 589 377 590 391 590Z"></path></g></g></g></svg></mjx-container> 函数的解析延拓</h3><p>SK 模型中复本对称破缺的思想可能为理解<mjx-container class="MathJax" jax="SVG" overflow="overflow"><svg style="vertical-align:-.464ex" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="1.072ex" height="2.041ex" role="img" focusable="false" viewBox="0 -697 474 902"><g stroke="currentColor" fill="currentColor" stroke-width="0" transform="scale(1,-1)"><g data-mml-node="math" data-latex="\zeta"><g data-mml-node="mi" data-latex="\zeta"><path data-c="1D701" d="M276-175C251-175 228-165 206-146 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106 413 133 413 151 413 160 399 160 371 160 358 155 331 144 290L87 63C84 50 78 24 78 19 78-1 89-11 111-11 130-11 144-1 151 19 153 24 159 49 170 92L191 181 221 295C232 318 249 341 270 365 299 397 335 413 378 413 411 413 427 391 427 348 427 310 406 234 363 120 356 102 353 87 353 74 353 25 390-11 438-11 482-11 517 14 542 64 561 104 571 131 571 144 571 153 566 158 555 158 552 158 537 149 537 137Z"></path></g></g></g></svg><mjx-break size="4"></mjx-break><svg style="vertical-align:-.566ex" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="4.022ex" height="2.262ex" role="img" focusable="false" viewBox="0 -750 1777.8 1000"><g stroke="currentColor" fill="currentColor" stroke-width="0" transform="scale(1,-1)"><g data-mml-node="math" data-latex="n \to 0"><g data-mml-node="mo" data-latex="\to"><path data-c="2192" d="M932 234C939 237 943 243 943 250 943 257 939 263 932 266 884 282 839 316 797 368 769 403 750 444 741 491 738 504 730 510 717 510 701 510 693 502 693 485L694 483 694 482C711 395 755 326 828 274L82 274C66 274 58 266 58 250 58 234 66 226 82 226L828 226C755 174 711 105 694 18L694 17 693 15C693-2 701-10 717-10 730-10 738-4 741 9 750 56 769 97 797 132 839 184 884 218 932 234Z"></path></g><g data-mml-node="mn" data-latex="0" transform="translate(1277.8,0)"><path data-c="30" d="M249-22C390-22 460 92 460 320 460 473 428 575 365 625 330 652 291 666 250 666 109 666 39 551 39 320 39 136 88-22 249-22M361 524C368 489 371 425 371 332 371 240 367 172 360 128 347 48 310 8 249 8 226 8 203 17 182 34 155 57 139 104 132 176 129 201 128 253 128 332 128 419 131 480 136 513 145 568 163 603 191 618 213 630 232 636 249 636 314 636 350 583 361 524Z"></path></g></g></g></svg></mjx-container> 的极限处理淬火无序，这种解析延拓技巧可能有助于处理<mjx-container class="MathJax" jax="SVG" overflow="overflow"><svg style="vertical-align:-.464ex" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="1.072ex" height="2.041ex" role="img" focusable="false" viewBox="0 -697 474 902"><g stroke="currentColor" fill="currentColor" stroke-width="0" transform="scale(1,-1)"><g data-mml-node="math" data-latex="\zeta"><g data-mml-node="mi" data-latex="\zeta"><path data-c="1D701" d="M276-175C251-175 228-165 206-146 200-141 195-139 191-139 182-139 178-144 178-153 178-158 182-165 191-173 215-194 243-205 276-205 337-205 387-142 387-81 387-32 355-1 315 16 302 20 185 62 182 63 133 84 108 128 108 195 108 262 129 334 172 410 215 486 265 540 322 571 335 560 355 554 383 554 444 554 474 566 474 589 474 610 447 620 392 620 368 620 348 617 331 611 328 621 326 632 326 643 326 652 328 665 331 680 331 691 326 697 315 697 300 697 293 679 293 644 293 626 296 610 303 597 233 560 173 499 122 414 71 329 46 247 46 168 46 92 76 36 122 9 161-10 190-22 209-29 248-46 294-52 315-80 323-89 327-101 327-114 327-144 306-175 276-175M391 590C404 590 417 589 428 587 416 585 401 584 384 584 373 584 364 585 357 587 366 589 377 590 391 590Z"></path></g></g></g></svg></mjx-container> 函数在临界线附近的行为。</p><h3 id="3-能量景观与零点的稳定性"><a href="#3-能量景观与零点的稳定性" class="headerlink" title="3. 能量景观与零点的稳定性"></a>3. 能量景观与零点的稳定性</h3><p>Hopfield 网络和 SK 模型的能量景观（energy landscape）具有多个局部极小值，对应系统的亚稳态。类似地，黎曼<mjx-container class="MathJax" jax="SVG" overflow="overflow"><svg style="vertical-align:-.464ex" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="1.072ex" height="2.041ex" role="img" focusable="false" viewBox="0 -697 474 902"><g stroke="currentColor" fill="currentColor" stroke-width="0" transform="scale(1,-1)"><g data-mml-node="math" data-latex="\zeta"><g data-mml-node="mi" data-latex="\zeta"><path data-c="1D701" d="M276-175C251-175 228-165 206-146 200-141 195-139 191-139 182-139 178-144 178-153 178-158 182-165 191-173 215-194 243-205 276-205 337-205 387-142 387-81 387-32 355-1 315 16 302 20 185 62 182 63 133 84 108 128 108 195 108 262 129 334 172 410 215 486 265 540 322 571 335 560 355 554 383 554 444 554 474 566 474 589 474 610 447 620 392 620 368 620 348 617 331 611 328 621 326 632 326 643 326 652 328 665 331 680 331 691 326 697 315 697 300 697 293 679 293 644 293 626 296 610 303 597 233 560 173 499 122 414 71 329 46 247 46 168 46 92 76 36 122 9 161-10 190-22 209-29 248-46 294-52 315-80 323-89 327-101 327-114 327-144 306-175 276-175M391 590C404 590 417 589 428 587 416 585 401 584 384 584 373 584 364 585 357 587 366 589 377 590 391 590Z"></path></g></g></g></svg></mjx-container> 函数的零点可以视为某种能量函数的极小点。研究表明，<mjx-container class="MathJax" jax="SVG" overflow="overflow"><svg style="vertical-align:-.464ex" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="1.072ex" height="2.041ex" role="img" focusable="false" viewBox="0 -697 474 902"><g stroke="currentColor" fill="currentColor" stroke-width="0" transform="scale(1,-1)"><g data-mml-node="math" data-latex="\zeta"><g data-mml-node="mi" data-latex="\zeta"><path data-c="1D701" d="M276-175C251-175 228-165 206-146 200-141 195-139 191-139 182-139 178-144 178-153 178-158 182-165 191-173 215-194 243-205 276-205 337-205 387-142 387-81 387-32 355-1 315 16 302 20 185 62 182 63 133 84 108 128 108 195 108 262 129 334 172 410 215 486 265 540 322 571 335 560 355 554 383 554 444 554 474 566 474 589 474 610 447 620 392 620 368 620 348 617 331 611 328 621 326 632 326 643 326 652 328 665 331 680 331 691 326 697 315 697 300 697 293 679 293 644 293 626 296 610 303 597 233 560 173 499 122 414 71 329 46 247 46 168 46 92 76 36 122 9 161-10 190-22 209-29 248-46 294-52 315-80 323-89 327-101 327-114 327-144 306-175 276-175M391 590C404 590 417 589 428 587 416 585 401 584 384 584 373 584 364 585 357 587 366 589 377 590 391 590Z"></path></g></g></g></svg></mjx-container> 函数的非平凡零点是简单零点（即<mjx-container class="MathJax" jax="SVG" overflow="overflow"><svg style="vertical-align:-.566ex" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="4.958ex" height="2.265ex" role="img" focusable="false" viewBox="0 -751.2 2191.6 1001.2"><g stroke="currentColor" fill="currentColor" stroke-width="0" transform="scale(1,-1)"><g data-mml-node="math" data-latex="\zeta'(\rho) \neq 0"><g data-mml-node="msup"><g data-mml-node="mi" data-latex="\zeta"><path data-c="1D701" d="M276-175C251-175 228-165 206-146 200-141 195-139 191-139 182-139 178-144 178-153 178-158 182-165 191-173 215-194 243-205 276-205 337-205 387-142 387-81 387-32 355-1 315 16 302 20 185 62 182 63 133 84 108 128 108 195 108 262 129 334 172 410 215 486 265 540 322 571 335 560 355 554 383 554 444 554 474 566 474 589 474 610 447 620 392 620 368 620 348 617 331 611 328 621 326 632 326 643 326 652 328 665 331 680 331 691 326 697 315 697 300 697 293 679 293 644 293 626 296 610 303 597 233 560 173 499 122 414 71 329 46 247 46 168 46 92 76 36 122 9 161-10 190-22 209-29 248-46 294-52 315-80 323-89 327-101 327-114 327-144 306-175 276-175M391 590C404 590 417 589 428 587 416 585 401 584 384 584 373 584 364 585 357 587 366 589 377 590 391 590Z"></path></g><g data-mml-node="mo" transform="translate(558.8,363) scale(0.707)" data-latex="'"><path data-c="2032" d="M284 549C259 549 242 539 233 518L65 96 110 96 332 463C337 472 340 482 340 493 340 523 314 549 284 549Z"></path></g></g><g data-mml-node="mo" data-latex="(" transform="translate(896.6,0)"><path data-c="28" d="M318-248C327-248 332-243 332-234 332-231 330-227 327-223 275-183 233-117 202-26 175 53 161 131 161 208L161 292C161 369 175 447 202 526 233 617 275 683 327 723 330 726 332 730 332 734 332 743 327 748 318 748 317 748 314 747 311 745 251 699 201 631 160 540 121 453 101 371 101 292L101 208C101 129 121 47 160-40 201-131 251-199 311-245 314-247 317-248 318-248Z"></path></g><g data-mml-node="mi" data-latex="\rho" transform="translate(1285.6,0)"><path data-c="1D70C" d="M361 442C248 442 154 320 129 220L33-169C31-177 30-182 30-185 30-206 40-216 61-216 76-216 89-208 99-193L160 46C183 7 215-13 256-13 322-13 380 19 431 84 478 145 502 210 502 277 502 368 449 442 361 442M359 412C402 412 423 381 423 319 423 292 417 257 406 212 384 127 353 70 314 40 293 24 274 16 255 16 236 16 219 23 206 36 185 57 175 79 175 100 176 107 178 119 182 136 205 231 225 292 241 320 276 381 315 412 359 412Z"></path></g><g data-mml-node="mo" data-latex=")" transform="translate(1802.6,0)"><path data-c="29" d="M78-245C138-199 188-131 229-40 268 47 288 129 288 208L288 292C288 371 268 453 229 540 188 631 138 699 78 745 75 747 72 748 71 748 62 748 57 743 57 734 57 730 59 726 62 723 114 683 156 617 187 526 214 447 228 369 228 292L228 208C228 131 214 53 187-26 156-117 114-183 62-223 59-227 57-231 57-234 57-243 62-248 71-248 72-248 75-247 78-245Z"></path></g></g></g></svg><mjx-break size="4"></mjx-break><svg style="vertical-align:-.566ex" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="3.52ex" height="2.262ex" role="img" focusable="false" viewBox="0 -750 1555.8 1000"><g stroke="currentColor" fill="currentColor" stroke-width="0" transform="scale(1,-1)"><g data-mml-node="math" data-latex="\zeta'(\rho) \neq 0"><g data-mml-node="mo" data-latex="\neq"><path data-c="2260" d="M698 178 388 178 440 322 698 322C714 322 722 330 722 346 722 362 714 370 698 370L458 370 576 698C578 701 579 703 579 706 579 722 571 730 555 730 542 730 535 725 532 714L407 370 80 370C64 370 56 362 56 346 56 330 64 322 80 322L390 322 338 178 80 178C64 178 56 170 56 154 56 138 64 130 80 130L320 130 201-198C200-200 200-203 200-206 200-222 208-230 224-230 236-230 243-225 246-214L371 130 698 130C714 130 722 138 722 154 722 166 711 178 698 178Z"></path></g><g data-mml-node="mn" data-latex="0" transform="translate(1055.8,0)"><path data-c="30" d="M249-22C390-22 460 92 460 320 460 473 428 575 365 625 330 652 291 666 250 666 109 666 39 551 39 320 39 136 88-22 249-22M361 524C368 489 371 425 371 332 371 240 367 172 360 128 347 48 310 8 249 8 226 8 203 17 182 34 155 57 139 104 132 176 129 201 128 253 128 332 128 419 131 480 136 513 145 568 163 603 191 618 213 630 232 636 249 636 314 636 350 583 361 524Z"></path></g></g></g></svg></mjx-container> ），这类似于 SK 模型和 Hopfield 网络中能量极小点的稳定性条件。通过构造合适的能量函数，可能将 RH 转化为证明该函数的所有极小点都位于临界线上。</p><h3 id="4-素数气体模型与统计物理类比"><a href="#4-素数气体模型与统计物理类比" class="headerlink" title="4. 素数气体模型与统计物理类比"></a>4. 素数气体模型与统计物理类比</h3><p>物理学中可以构造 "素数气体" 模型，将素数视为独立的量子态，其配分函数恰好是黎曼<mjx-container class="MathJax" jax="SVG" overflow="overflow"><svg style="vertical-align:-.464ex" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="1.072ex" height="2.041ex" role="img" focusable="false" viewBox="0 -697 474 902"><g stroke="currentColor" fill="currentColor" stroke-width="0" transform="scale(1,-1)"><g data-mml-node="math" data-latex="\zeta"><g data-mml-node="mi" data-latex="\zeta"><path data-c="1D701" d="M276-175C251-175 228-165 206-146 200-141 195-139 191-139 182-139 178-144 178-153 178-158 182-165 191-173 215-194 243-205 276-205 337-205 387-142 387-81 387-32 355-1 315 16 302 20 185 62 182 63 133 84 108 128 108 195 108 262 129 334 172 410 215 486 265 540 322 571 335 560 355 554 383 554 444 554 474 566 474 589 474 610 447 620 392 620 368 620 348 617 331 611 328 621 326 632 326 643 326 652 328 665 331 680 331 691 326 697 315 697 300 697 293 679 293 644 293 626 296 610 303 597 233 560 173 499 122 414 71 329 46 247 46 168 46 92 76 36 122 9 161-10 190-22 209-29 248-46 294-52 315-80 323-89 327-101 327-114 327-144 306-175 276-175M391 590C404 590 417 589 428 587 416 585 401 584 384 584 373 584 364 585 357 587 366 589 377 590 391 590Z"></path></g></g></g></svg></mjx-container> 函数：</p><p><mjx-container class="MathJax" jax="SVG" overflow="overflow" display="true" width="full" style="min-width:39.486ex"><svg style="vertical-align:-2.409ex;min-width:39.486ex" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="100%" height="5.948ex" role="img" focusable="false"><g stroke="currentColor" fill="currentColor" stroke-width="0" transform="scale(0.0181,-0.0181) translate(0, -1564.6)"><g data-mml-node="math" data-latex=" Z_B(\beta) = \prod_p \frac{1}{1 - p^{-\beta} } = \zeta(\beta) "><g data-mml-node="mtable" data-latex=" Z_B(\beta) = \prod_p \frac{1}{1 - p^{-\beta} } = \zeta(\beta) " transform="translate(2578,0) translate(-2578,0)"><g transform="translate(0 1564.6) matrix(1 0 0 -1 0 0) scale(55.25)"><svg data-table="true" preserveAspectRatio="xMidYMid" viewBox="6148.5 -1564.6 1 2629.2"><g transform="matrix(1 0 0 -1 0 0)"><g data-mml-node="mlabeledtr" transform="translate(0,222.6)"><g data-mml-node="mtd"><g data-mml-node="msub" data-latex="Z_B"><g data-mml-node="mi" data-latex="Z"><path data-c="1D44D" d="M720 653C722 662 723 668 723 670 723 679 718 683 707 683L277 683C252 683 249 680 243 660L189 483C187 478 186 472 185 467 188 459 190 453 201 453 206 453 212 457 218 465 239 530 267 577 302 604 337 631 389 644 457 644L609 644 62 33 58 13C58 4 64 0 75 0L516 0C542 0 545 2 551 23L621 242C622 246 625 253 625 257 625 267 619 272 608 272 601 272 594 263 588 244 566 176 539 126 506 94 471 59 413 42 333 42L173 42Z"></path></g><g data-mml-node="mi" transform="translate(716,-150) scale(0.707)" data-latex="B"><path data-c="1D435" d="M756 543C756 634 666 683 568 683L236 683C213 683 203 682 203 659 203 643 223 644 235 644 265 643 283 641 288 640 293 639 295 636 295 631 295 629 294 623 291 613L159 82C154 60 144 47 129 42 122 40 104 39 73 39 52 39 42 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data-c="1D6FD" d="M427 706C298 706 212 553 182 432L30-178C30-189 35-194 44-194L49-194C56-194 61-191 62-184L126 74C148 16 191-13 255-13 317-13 374 6 425 45 496 98 532 167 532 250 532 317 509 367 463 400 520 435 556 480 569 534 572 547 574 560 574 571 574 654 507 706 427 706M306 399C311 402 329 403 358 403 365 403 371 402 378 401 368 399 359 398 350 398L332 398C321 398 312 398 306 399M148 138C148 154 150 170 154 186L213 426C240 534 312 675 426 675 483 675 511 646 511 589 511 575 509 559 504 540 490 484 464 444 425 421 403 429 381 433 359 433 315 433 270 432 270 396 270 389 273 383 278 379 287 372 310 368 349 368 374 368 399 372 422 380 449 358 463 324 463 278 463 253 459 224 451 193 428 103 360 17 256 17 188 17 148 68 148 138Z"></path></g><g data-mml-node="mo" data-latex=")" transform="translate(2265.7,0)"><path data-c="29" d="M78-245C138-199 188-131 229-40 268 47 288 129 288 208L288 292C288 371 268 453 229 540 188 631 138 699 78 745 75 747 72 748 71 748 62 748 57 743 57 734 57 730 59 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transform="translate(1389,0)"></path></g></g></g></g></svg></g></g></g></g></svg></mjx-container></p><p>其中<mjx-container class="MathJax" jax="SVG" overflow="overflow"><svg style="vertical-align:-.439ex" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="1.138ex" height="1.439ex" role="img" focusable="false" viewBox="0 -442 503 636"><g stroke="currentColor" fill="currentColor" stroke-width="0" transform="scale(1,-1)"><g data-mml-node="math" data-latex="p"><g data-mml-node="mi" data-latex="p"><path data-c="1D45D" d="M355 442C311 442 269 419 228 373 217 419 186 442 137 442 96 442 66 409 45 344 35 311 30 292 30 286 30 277 35 272 46 272 51 272 54 273 57 275 62 284 65 291 66 298 84 374 107 412 134 412 152 412 161 398 161 371 161 356 159 339 154 321L44-118C35-151 34-155-5-155-23-155-32-163-32-178-32-189-26-194-15-194 0-194 52-191 67-191 86-191 146-194 165-194 180-194 187-186 187-170 187-160 178-155 159-155 141-155 114-156 114-144 114-131 155 26 159 43 179 6 209-13 249-13 314-13 371 20 421 87 467 148 490 213 490 280 490 367 438 442 355 442M352 412C391 412 411 382 411 323 411 296 405 260 394 215 371 128 342 71 307 42 286 25 267 16 248 16 219 16 199 29 188 56 179 77 174 92 174 100L225 309C230 331 248 354 276 377 304 400 329 412 352 412Z"></path></g></g></g></svg></mjx-container> 遍历所有素数，<mjx-container class="MathJax" jax="SVG" overflow="overflow"><svg style="vertical-align:-.439ex" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="1.299ex" height="2.036ex" role="img" focusable="false" viewBox="0 -706 574 900"><g stroke="currentColor" fill="currentColor" stroke-width="0" transform="scale(1,-1)"><g data-mml-node="math" data-latex="\beta"><g data-mml-node="mi" data-latex="\beta"><path data-c="1D6FD" d="M427 706C298 706 212 553 182 432L30-178C30-189 35-194 44-194L49-194C56-194 61-191 62-184L126 74C148 16 191-13 255-13 317-13 374 6 425 45 496 98 532 167 532 250 532 317 509 367 463 400 520 435 556 480 569 534 572 547 574 560 574 571 574 654 507 706 427 706M306 399C311 402 329 403 358 403 365 403 371 402 378 401 368 399 359 398 350 398L332 398C321 398 312 398 306 399M148 138C148 154 150 170 154 186L213 426C240 534 312 675 426 675 483 675 511 646 511 589 511 575 509 559 504 540 490 484 464 444 425 421 403 429 381 433 359 433 315 433 270 432 270 396 270 389 273 383 278 379 287 372 310 368 349 368 374 368 399 372 422 380 449 358 463 324 463 278 463 253 459 224 451 193 428 103 360 17 256 17 188 17 148 68 148 138Z"></path></g></g></g></svg></mjx-container> 为逆温度。这一模型展现出类似哈格多恩（Hagedorn）温度的临界行为，与自旋玻璃的相变有相似之处。Markowitz 模型中风险 - 收益的权衡关系，可能对应于素数气体中能量与熵的平衡，为理解素数分布的统计规律提供了物理类比。</p></div><div class="story post-story"><h2 id="结论与展望"><a href="#结论与展望" class="headerlink" title="结论与展望"></a>结论与展望</h2><p>Markowitz 模型、SK 模型和 Hopfield 模型虽然源自不同学科，但其共同的二次优化结构揭示了复杂系统中普遍存在的优化原理。这种跨学科的统一性不仅为解决各自领域的问题提供了借鉴（如用复本方法分析金融市场的羊群效应，或用投资组合理论优化神经网络的权重），更为数论等纯数学领域提供了新的研究思路。</p><p>对于黎曼猜想而言，随机矩阵理论、复本方法和能量景观的概念为理解<mjx-container class="MathJax" jax="SVG" overflow="overflow"><svg style="vertical-align:-.464ex" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="1.072ex" height="2.041ex" role="img" focusable="false" viewBox="0 -697 474 902"><g stroke="currentColor" fill="currentColor" stroke-width="0" transform="scale(1,-1)"><g data-mml-node="math" data-latex="\zeta"><g data-mml-node="mi" data-latex="\zeta"><path data-c="1D701" d="M276-175C251-175 228-165 206-146 200-141 195-139 191-139 182-139 178-144 178-153 178-158 182-165 191-173 215-194 243-205 276-205 337-205 387-142 387-81 387-32 355-1 315 16 302 20 185 62 182 63 133 84 108 128 108 195 108 262 129 334 172 410 215 486 265 540 322 571 335 560 355 554 383 554 444 554 474 566 474 589 474 610 447 620 392 620 368 620 348 617 331 611 328 621 326 632 326 643 326 652 328 665 331 680 331 691 326 697 315 697 300 697 293 679 293 644 293 626 296 610 303 597 233 560 173 499 122 414 71 329 46 247 46 168 46 92 76 36 122 9 161-10 190-22 209-29 248-46 294-52 315-80 323-89 327-101 327-114 327-144 306-175 276-175M391 590C404 590 417 589 428 587 416 585 401 584 384 584 373 584 364 585 357 587 366 589 377 590 391 590Z"></path></g></g></g></svg></mjx-container> 函数零点的分布提供了物理直觉。未来的研究可能沿着以下方向深入：</p><p>第一，构造与<mjx-container class="MathJax" jax="SVG" overflow="overflow"><svg style="vertical-align:-.464ex" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="1.072ex" height="2.041ex" role="img" focusable="false" viewBox="0 -697 474 902"><g stroke="currentColor" fill="currentColor" stroke-width="0" transform="scale(1,-1)"><g data-mml-node="math" data-latex="\zeta"><g data-mml-node="mi" data-latex="\zeta"><path data-c="1D701" d="M276-175C251-175 228-165 206-146 200-141 195-139 191-139 182-139 178-144 178-153 178-158 182-165 191-173 215-194 243-205 276-205 337-205 387-142 387-81 387-32 355-1 315 16 302 20 185 62 182 63 133 84 108 128 108 195 108 262 129 334 172 410 215 486 265 540 322 571 335 560 355 554 383 554 444 554 474 566 474 589 474 610 447 620 392 620 368 620 348 617 331 611 328 621 326 632 326 643 326 652 328 665 331 680 331 691 326 697 315 697 300 697 293 679 293 644 293 626 296 610 303 597 233 560 173 499 122 414 71 329 46 247 46 168 46 92 76 36 122 9 161-10 190-22 209-29 248-46 294-52 315-80 323-89 327-101 327-114 327-144 306-175 276-175M391 590C404 590 417 589 428 587 416 585 401 584 384 584 373 584 364 585 357 587 366 589 377 590 391 590Z"></path></g></g></g></svg></mjx-container> 函数对应的物理系统：通过类比 SK 模型或 Hopfield 网络，设计具有特定相互作用的自旋系统，使其本征值对应<mjx-container class="MathJax" jax="SVG" overflow="overflow"><svg style="vertical-align:-.464ex" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="1.072ex" height="2.041ex" role="img" focusable="false" viewBox="0 -697 474 902"><g stroke="currentColor" fill="currentColor" stroke-width="0" transform="scale(1,-1)"><g data-mml-node="math" data-latex="\zeta"><g data-mml-node="mi" data-latex="\zeta"><path data-c="1D701" d="M276-175C251-175 228-165 206-146 200-141 195-139 191-139 182-139 178-144 178-153 178-158 182-165 191-173 215-194 243-205 276-205 337-205 387-142 387-81 387-32 355-1 315 16 302 20 185 62 182 63 133 84 108 128 108 195 108 262 129 334 172 410 215 486 265 540 322 571 335 560 355 554 383 554 444 554 474 566 474 589 474 610 447 620 392 620 368 620 348 617 331 611 328 621 326 632 326 643 326 652 328 665 331 680 331 691 326 697 315 697 300 697 293 679 293 644 293 626 296 610 303 597 233 560 173 499 122 414 71 329 46 247 46 168 46 92 76 36 122 9 161-10 190-22 209-29 248-46 294-52 315-80 323-89 327-101 327-114 327-144 306-175 276-175M391 590C404 590 417 589 428 587 416 585 401 584 384 584 373 584 364 585 357 587 366 589 377 590 391 590Z"></path></g></g></g></svg></mjx-container> 函数的零点。</p><p>第二，应用优化算法寻找零点：借鉴 Markowitz 模型中的高效优化方法，数值搜索<mjx-container class="MathJax" jax="SVG" overflow="overflow"><svg style="vertical-align:-.464ex" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="1.072ex" height="2.041ex" role="img" focusable="false" viewBox="0 -697 474 902"><g stroke="currentColor" fill="currentColor" stroke-width="0" transform="scale(1,-1)"><g data-mml-node="math" data-latex="\zeta"><g data-mml-node="mi" data-latex="\zeta"><path data-c="1D701" d="M276-175C251-175 228-165 206-146 200-141 195-139 191-139 182-139 178-144 178-153 178-158 182-165 191-173 215-194 243-205 276-205 337-205 387-142 387-81 387-32 355-1 315 16 302 20 185 62 182 63 133 84 108 128 108 195 108 262 129 334 172 410 215 486 265 540 322 571 335 560 355 554 383 554 444 554 474 566 474 589 474 610 447 620 392 620 368 620 348 617 331 611 328 621 326 632 326 643 326 652 328 665 331 680 331 691 326 697 315 697 300 697 293 679 293 644 293 626 296 610 303 597 233 560 173 499 122 414 71 329 46 247 46 168 46 92 76 36 122 9 161-10 190-22 209-29 248-46 294-52 315-80 323-89 327-101 327-114 327-144 306-175 276-175M391 590C404 590 417 589 428 587 416 585 401 584 384 584 373 584 364 585 357 587 366 589 377 590 391 590Z"></path></g></g></g></svg></mjx-container> 函数在临界线外的零点，或证明其不存在。</p><p>第三，利用机器学习识别零点模式：训练 Hopfield-like 网络记忆<mjx-container class="MathJax" jax="SVG" overflow="overflow"><svg style="vertical-align:-.464ex" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="1.072ex" height="2.041ex" role="img" focusable="false" viewBox="0 -697 474 902"><g stroke="currentColor" fill="currentColor" stroke-width="0" transform="scale(1,-1)"><g data-mml-node="math" data-latex="\zeta"><g data-mml-node="mi" data-latex="\zeta"><path data-c="1D701" d="M276-175C251-175 228-165 206-146 200-141 195-139 191-139 182-139 178-144 178-153 178-158 182-165 191-173 215-194 243-205 276-205 337-205 387-142 387-81 387-32 355-1 315 16 302 20 185 62 182 63 133 84 108 128 108 195 108 262 129 334 172 410 215 486 265 540 322 571 335 560 355 554 383 554 444 554 474 566 474 589 474 610 447 620 392 620 368 620 348 617 331 611 328 621 326 632 326 643 326 652 328 665 331 680 331 691 326 697 315 697 300 697 293 679 293 644 293 626 296 610 303 597 233 560 173 499 122 414 71 329 46 247 46 168 46 92 76 36 122 9 161-10 190-22 209-29 248-46 294-52 315-80 323-89 327-101 327-114 327-144 306-175 276-175M391 590C404 590 417 589 428 587 416 585 401 584 384 584 373 584 364 585 357 587 366 589 377 590 391 590Z"></path></g></g></g></svg></mjx-container> 函数零点的分布特征，探索其统计规律。</p><p>正如蒙哥马利的对关联猜想架起了数论与随机矩阵理论的桥梁，这些跨学科的类比和方法可能成为攻克黎曼猜想的关键钥匙。在这个意义上，投资组合的优化、自旋玻璃的无序和神经网络的记忆，都在向我们诉说着数学宇宙中隐藏的深层和谐。</p></div></div><div class="footer"></div><div class="article-meta" id="bottom"><div class="new-meta-box"></div></div><div class="prev-next"><a class="prev" href="/notes/Zeta/140"><p class="title"><i class="fa-solid fa-chevron-left" aria-hidden="true"></i>Hopfield模型：连接物理与智能的桥梁，从经典联想记忆到现代Transformer的理论基石</p><p class="content">该文阐述了Hopfield神经网络模型，其将统计力学的能量概念引入神经网络，构建了实现联想记忆的动力学系统。模型通过能量最小化从噪声中恢复记忆，其思想启发了深度学习，并与现代Transformer架构存在理论渊源</p></a><a class="next" href="/notes/Zeta/142"><p class="title">不知名的碎片13<i class="fa-solid fa-chevron-right" aria-hidden="true"></i></p><p class="content">本文探讨调和级数的累级数求和问题。通过将其转化为积分表达式并进行极限分析，最终得出一个包含对数函数与π平方项的求和结果，展现了该级数求和问题的数学深度与美感</p></a></div><div class="recommended-article"><div 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srcset="data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAP///////yH5BAEKAAEALAAAAAABAAEAAAICTAEAOw==" alt="Hopfield模型：连接物理与智能的桥梁，从经典联想记忆到现代Transformer的理论基石"> <span class="title">Hopfield模型：连接物理与智能的桥梁，从经典联想记忆到现代Transformer的理论基石</span></a> <a class="recommended-article-item" href="/notes/Zeta/138.html" title="Markowitz模型：量化风险收益权衡，奠定现代投资组合理论基石" rel="bookmark"><img src="https://static.mhuig.top/npm/imbox@0.0.15/c/22.webp" class="lazyload" data-srcset="https://static.mhuig.top/npm/imbox@0.0.15/c/22.webp" srcset="data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAP///////yH5BAEKAAEALAAAAAABAAEAAAICTAEAOw==" alt="Markowitz模型：量化风险收益权衡，奠定现代投资组合理论基石"> <span class="title">Markowitz模型：量化风险收益权衡，奠定现代投资组合理论基石</span></a> <a class="recommended-article-item" href="/notes/Zeta/144.html" title="玻尔兹曼机：从统计物理到深度学习的跨学科桥梁" rel="bookmark"><img src="https://static.mhuig.top/npm/imbox@0.0.15/c/78.webp" class="lazyload" data-srcset="https://static.mhuig.top/npm/imbox@0.0.15/c/78.webp" srcset="data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAP///////yH5BAEKAAEALAAAAAABAAEAAAICTAEAOw==" alt="玻尔兹曼机：从统计物理到深度学习的跨学科桥梁"> <span class="title">玻尔兹曼机：从统计物理到深度学习的跨学科桥梁</span></a> <a class="recommended-article-item" href="/notes/Zeta/57.html" title="黎曼的整体思路" rel="bookmark"><img src="https://static.mhuig.top/npm/imbox@0.0.15/c/36.webp" class="lazyload" data-srcset="https://static.mhuig.top/npm/imbox@0.0.15/c/36.webp" srcset="data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAP///////yH5BAEKAAEALAAAAAABAAEAAAICTAEAOw==" alt="黎曼的整体思路"> <span class="title">黎曼的整体思路</span></a> <a class="recommended-article-item" href="/notes/Zeta/78.html" title="黎曼Zeta函数的表示方法" rel="bookmark"><img src="https://static.mhuig.top/npm/imbox@0.0.15/c/26.webp" class="lazyload" data-srcset="https://static.mhuig.top/npm/imbox@0.0.15/c/26.webp" srcset="data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAP///////yH5BAEKAAEALAAAAAABAAEAAAICTAEAOw==" alt="黎曼Zeta函数的表示方法"> <span class="title">黎曼Zeta函数的表示方法</span></a></div></div></article><article class="post white-box shadow floatable blur" id="comments"><span hidden=""><meta itemprop="discussionUrl" content="/notes/Zeta/141#comments"></span><p ct=""><i class="fa-duotone fa-comments"></i> 留言区</p><div id="layoutHelper-comments"></div></article></div><aside id="l_side" itemscope="" itemtype="http://schema.org/WPSideBar"><section class="widget text desktop mobile pjax"><header><a href="/notes/"><i class="fa-duotone fa-book fa-fw" aria-hidden="true"></i> <span class="name">Notes</span></a></header><div class="content"></div></section><section class="widget list group desktop mobile pjax"><header><i class="fa-duotone fa-square-z fa-fw" aria-hidden="true"></i> <span class="name">Zeta Archive</span></header><div class="content"><ul class="list entry navigation"><li><a class="flat-box" title="/notes/Zeta/" href="/notes/Zeta/" active-action="action-notesZeta"><div class="name"> Welcome</div></a></li><li><a class="flat-box" title="/notes/Zeta/1" href="/notes/Zeta/1" 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title="/notes/Zeta/7" href="/notes/Zeta/7" active-action="action-notesZeta7"><div class="name"> On the Number of Primes Less Than a Given Quantity</div></a></li><li><a class="flat-box" title="/notes/Zeta/8" href="/notes/Zeta/8" active-action="action-notesZeta8"><div class="name"> Riemann’s Zeta Function</div></a></li><li><a class="flat-box" title="/notes/Zeta/9" href="/notes/Zeta/9" active-action="action-notesZeta9"><div class="name"> Euclid素数无限定理</div></a></li><li><a class="flat-box" title="/notes/Zeta/10" href="/notes/Zeta/10" active-action="action-notesZeta10"><div class="name"> 埃拉托斯特尼筛法</div></a></li><li><a class="flat-box" title="/notes/Zeta/11" href="/notes/Zeta/11" active-action="action-notesZeta11"><div class="name"> Euler对无穷级数的若干观察</div></a></li><li><a class="flat-box" title="/notes/Zeta/12" href="/notes/Zeta/12" active-action="action-notesZeta12"><div class="name"> 欧拉乘积公式</div></a></li><li><a class="flat-box" title="/notes/Zeta/13" href="/notes/Zeta/13" 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不知名的碎片3</div></a></li><li><a class="flat-box" title="/notes/Zeta/34" href="/notes/Zeta/34" active-action="action-notesZeta34"><div class="name"> 根号2的无理性证明</div></a></li><li><a class="flat-box" title="/notes/Zeta/35" href="/notes/Zeta/35" active-action="action-notesZeta35"><div class="name"> e的无理性证明</div></a></li><li><a class="flat-box" title="/notes/Zeta/36" href="/notes/Zeta/36" active-action="action-notesZeta36"><div class="name"> π的无理性证明</div></a></li><li><a class="flat-box" title="/notes/Zeta/37" href="/notes/Zeta/37" active-action="action-notesZeta37"><div class="name"> Zeta的无理性之谜</div></a></li><li><a class="flat-box" title="/notes/Zeta/38" href="/notes/Zeta/38" active-action="action-notesZeta38"><div class="name"> Niven的无理数</div></a></li><li><a class="flat-box" title="/notes/Zeta/39" href="/notes/Zeta/39" active-action="action-notesZeta39"><div class="name"> 柯西方法</div></a></li><li><a class="flat-box" title="/notes/Zeta/40" href="/notes/Zeta/40" 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title="/notes/Zeta/54" href="/notes/Zeta/54" active-action="action-notesZeta54"><div class="name"> Zeta函数解析延拓的经典方法</div></a></li><li><a class="flat-box" title="/notes/Zeta/55" href="/notes/Zeta/55" active-action="action-notesZeta55"><div class="name"> 黎曼Xi函数</div></a></li><li><a class="flat-box" title="/notes/Zeta/56" href="/notes/Zeta/56" active-action="action-notesZeta56"><div class="name"> 黎曼关于Zeta函数零点分布的三个核心论断</div></a></li><li><a class="flat-box" title="/notes/Zeta/57" href="/notes/Zeta/57" active-action="action-notesZeta57"><div class="name"> 黎曼的整体思路</div></a></li><li><a class="flat-box" title="/notes/Zeta/58" href="/notes/Zeta/58" active-action="action-notesZeta58"><div class="name"> 筛法的奇偶障碍</div></a></li><li><a class="flat-box" title="/notes/Zeta/59" href="/notes/Zeta/59" active-action="action-notesZeta59"><div class="name"> 黎曼非平凡零点计数渐近公式</div></a></li><li><a class="flat-box" title="/notes/Zeta/60" href="/notes/Zeta/60" active-action="action-notesZeta60"><div class="name"> Zeta非平凡零点虚部渐近公式</div></a></li><li><a class="flat-box" title="/notes/Zeta/61" href="/notes/Zeta/61" active-action="action-notesZeta61"><div class="name"> 黎曼Zeta函数非平凡零点虚部研究的历史脉络</div></a></li><li><a class="flat-box" title="/notes/Zeta/62" href="/notes/Zeta/62" active-action="action-notesZeta62"><div class="name"> 黎曼Zeta函数非平凡零点虚部的表达式</div></a></li><li><a class="flat-box" title="/notes/Zeta/63" href="/notes/Zeta/63" active-action="action-notesZeta63"><div class="name"> 黎曼-西格尔公式</div></a></li><li><a class="flat-box" title="/notes/Zeta/64" href="/notes/Zeta/64" active-action="action-notesZeta64"><div class="name"> On Riemann’s Nachlass for Analytic Number Theory Siegel(1932)</div></a></li><li><a class="flat-box" title="/notes/Zeta/65" href="/notes/Zeta/65" active-action="action-notesZeta65"><div class="name"> 论黎曼解析数论遗稿 西格尔(1932)[中文]</div></a></li><li><a class="flat-box" title="/notes/Zeta/66" href="/notes/Zeta/66" active-action="action-notesZeta66"><div class="name"> 不知名的碎片4</div></a></li><li><a class="flat-box" title="/notes/Zeta/67" href="/notes/Zeta/67" active-action="action-notesZeta67"><div class="name"> 不知名的碎片5</div></a></li><li><a class="flat-box" title="/notes/Zeta/68" href="/notes/Zeta/68" active-action="action-notesZeta68"><div class="name"> 不知名的碎片6</div></a></li><li><a class="flat-box" title="/notes/Zeta/69" href="/notes/Zeta/69" active-action="action-notesZeta69"><div class="name"> 不知名的碎片7</div></a></li><li><a class="flat-box" title="/notes/Zeta/70" href="/notes/Zeta/70" active-action="action-notesZeta70"><div class="name"> Zeta(3)</div></a></li><li><a class="flat-box" title="/notes/Zeta/71" href="/notes/Zeta/71" active-action="action-notesZeta71"><div class="name"> 与RH等价的命题</div></a></li><li><a class="flat-box" title="/notes/Zeta/72" href="/notes/Zeta/72" active-action="action-notesZeta72"><div class="name"> 黎曼ξ函数的对数表示与其零点乘积形式</div></a></li><li><a class="flat-box" title="/notes/Zeta/73" href="/notes/Zeta/73" active-action="action-notesZeta73"><div class="name"> 黎曼ξ函数对数展开的历史</div></a></li><li><a class="flat-box" title="/notes/Zeta/74" href="/notes/Zeta/74" active-action="action-notesZeta74"><div class="name"> 阿达马因子分解定理</div></a></li><li><a class="flat-box" title="/notes/Zeta/75" href="/notes/Zeta/75" active-action="action-notesZeta75"><div class="name"> 戴森与蒙哥马利的跨学科邂逅</div></a></li><li><a class="flat-box" title="/notes/Zeta/76" href="/notes/Zeta/76" active-action="action-notesZeta76"><div class="name"> 希尔伯特-波利亚猜想</div></a></li><li><a class="flat-box" title="/notes/Zeta/77" href="/notes/Zeta/77" active-action="action-notesZeta77"><div class="name"> 蒙哥马利-奥德利兹科定律</div></a></li><li><a class="flat-box" title="/notes/Zeta/78" href="/notes/Zeta/78" active-action="action-notesZeta78"><div class="name"> 黎曼Zeta函数的表示方法</div></a></li><li><a class="flat-box" title="/notes/Zeta/79" href="/notes/Zeta/79" active-action="action-notesZeta79"><div class="name"> 拉马努金主定理</div></a></li><li><a class="flat-box" title="/notes/Zeta/80" href="/notes/Zeta/80" active-action="action-notesZeta80"><div class="name"> 不知名的碎片8</div></a></li><li><a class="flat-box" title="/notes/Zeta/81" href="/notes/Zeta/81" active-action="action-notesZeta81"><div class="name"> 不知名的碎片9</div></a></li><li><a class="flat-box" title="/notes/Zeta/82" href="/notes/Zeta/82" active-action="action-notesZeta82"><div class="name"> 不知名的碎片10</div></a></li><li><a class="flat-box" title="/notes/Zeta/83" href="/notes/Zeta/83" active-action="action-notesZeta83"><div class="name"> 不知名的碎片11</div></a></li><li><a class="flat-box" title="/notes/Zeta/84" href="/notes/Zeta/84" active-action="action-notesZeta84"><div class="name"> 哈代定理</div></a></li><li><a class="flat-box" title="/notes/Zeta/85" href="/notes/Zeta/85" active-action="action-notesZeta85"><div class="name"> 解析延拓的局限性</div></a></li><li><a class="flat-box" title="/notes/Zeta/86" href="/notes/Zeta/86" active-action="action-notesZeta86"><div class="name"> P对NP问题：计算复杂性的终极谜题</div></a></li><li><a class="flat-box" title="/notes/Zeta/87" href="/notes/Zeta/87" active-action="action-notesZeta87"><div class="name"> 广义化思维：从特殊到一般</div></a></li><li><a class="flat-box" title="/notes/Zeta/88" href="/notes/Zeta/88" active-action="action-notesZeta88"><div class="name"> 问题的归约</div></a></li><li><a class="flat-box" title="/notes/Zeta/89" href="/notes/Zeta/89" active-action="action-notesZeta89"><div class="name"> Shor算法</div></a></li><li><a class="flat-box" title="/notes/Zeta/90" href="/notes/Zeta/90" active-action="action-notesZeta90"><div class="name"> 子集和问题的NPC属性证明</div></a></li><li><a class="flat-box" title="/notes/Zeta/91" href="/notes/Zeta/91" active-action="action-notesZeta91"><div class="name"> 函数零点问题的等价转化及黎曼猜想的方法论困境</div></a></li><li><a class="flat-box" title="/notes/Zeta/92" href="/notes/Zeta/92" active-action="action-notesZeta92"><div class="name"> 黎曼素数计数函数 J(x) 的自然截断现象与截断点分析</div></a></li><li><a class="flat-box" title="/notes/Zeta/93" href="/notes/Zeta/93" active-action="action-notesZeta93"><div class="name"> 拉普拉斯变换</div></a></li><li><a class="flat-box" title="/notes/Zeta/94" href="/notes/Zeta/94" active-action="action-notesZeta94"><div class="name"> 莫比乌斯函数与黎曼 Zeta 函数的深刻联系</div></a></li><li><a class="flat-box" title="/notes/Zeta/95" href="/notes/Zeta/95" active-action="action-notesZeta95"><div class="name"> 特殊函数倍乘公式的统一性</div></a></li><li><a class="flat-box" title="/notes/Zeta/96" href="/notes/Zeta/96" active-action="action-notesZeta96"><div class="name"> 塞尔伯格渐近公式</div></a></li><li><a class="flat-box" title="/notes/Zeta/97" href="/notes/Zeta/97" active-action="action-notesZeta97"><div class="name"> 塞尔伯格Zeta函数非平凡零点的正密率</div></a></li><li><a class="flat-box" title="/notes/Zeta/98" href="/notes/Zeta/98" active-action="action-notesZeta98"><div class="name"> 塞尔伯格磨光函数</div></a></li><li><a class="flat-box" title="/notes/Zeta/99" href="/notes/Zeta/99" active-action="action-notesZeta99"><div class="name"> 磨光技术</div></a></li><li><a class="flat-box" title="/notes/Zeta/100" href="/notes/Zeta/100" active-action="action-notesZeta100"><div class="name"> 黎曼Zeta函数临界线幅角函数</div></a></li><li><a class="flat-box" title="/notes/Zeta/101" href="/notes/Zeta/101" active-action="action-notesZeta101"><div class="name"> 玻尔-兰道定理</div></a></li><li><a class="flat-box" title="/notes/Zeta/102" href="/notes/Zeta/102" active-action="action-notesZeta102"><div class="name"> 哈代-利特尔伍德临界线定理</div></a></li><li><a class="flat-box" title="/notes/Zeta/103" href="/notes/Zeta/103" active-action="action-notesZeta103"><div class="name"> 塞尔伯格临界线定理</div></a></li><li><a class="flat-box" title="/notes/Zeta/104" href="/notes/Zeta/104" active-action="action-notesZeta104"><div class="name"> 莱文森临界线定理</div></a></li><li><a class="flat-box" title="/notes/Zeta/105" href="/notes/Zeta/105" active-action="action-notesZeta105"><div class="name"> 康瑞临界线定理</div></a></li><li><a class="flat-box" title="/notes/Zeta/106" href="/notes/Zeta/106" 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class="flat-box" title="/notes/Zeta/113" href="/notes/Zeta/113" active-action="action-notesZeta113"><div class="name"> 等差数列上的素数分布</div></a></li><li><a class="flat-box" title="/notes/Zeta/114" href="/notes/Zeta/114" active-action="action-notesZeta114"><div class="name"> 大筛法</div></a></li><li><a class="flat-box" title="/notes/Zeta/115" href="/notes/Zeta/115" active-action="action-notesZeta115"><div class="name"> 模性定理</div></a></li><li><a class="flat-box" title="/notes/Zeta/116" href="/notes/Zeta/116" active-action="action-notesZeta116"><div class="name"> 相邻素数间的有界间隔</div></a></li><li><a class="flat-box" title="/notes/Zeta/117" href="/notes/Zeta/117" active-action="action-notesZeta117"><div class="name"> 克拉梅尔模型与孪生素数猜想</div></a></li><li><a class="flat-box" title="/notes/Zeta/118" href="/notes/Zeta/118" active-action="action-notesZeta118"><div class="name"> Zeta函数的洛朗展开</div></a></li><li><a class="flat-box" title="/notes/Zeta/119" href="/notes/Zeta/119" active-action="action-notesZeta119"><div class="name"> Zeta函数与欧拉常数的关系</div></a></li><li><a class="flat-box" title="/notes/Zeta/120" href="/notes/Zeta/120" active-action="action-notesZeta120"><div class="name"> 黎曼Zeta函数的矩问题</div></a></li><li><a class="flat-box" title="/notes/Zeta/121" href="/notes/Zeta/121" active-action="action-notesZeta121"><div class="name"> 第n个素数的通项公式</div></a></li><li><a class="flat-box" title="/notes/Zeta/122" href="/notes/Zeta/122" active-action="action-notesZeta122"><div class="name"> AKS算法证明素数判定属于P类问题</div></a></li><li><a class="flat-box" title="/notes/Zeta/123" href="/notes/Zeta/123" active-action="action-notesZeta123"><div class="name"> 米勒-拉宾素性检验</div></a></li><li><a class="flat-box" title="/notes/Zeta/124" href="/notes/Zeta/124" active-action="action-notesZeta124"><div class="name"> 中国剩余定理</div></a></li><li><a class="flat-box" title="/notes/Zeta/125" href="/notes/Zeta/125" active-action="action-notesZeta125"><div class="name"> 二次互反律</div></a></li><li><a class="flat-box" title="/notes/Zeta/126" href="/notes/Zeta/126" active-action="action-notesZeta126"><div class="name"> 不知名的碎片12</div></a></li><li><a class="flat-box" title="/notes/Zeta/127" href="/notes/Zeta/127" active-action="action-notesZeta127"><div class="name"> 斯特林公式</div></a></li><li><a class="flat-box" title="/notes/Zeta/128" href="/notes/Zeta/128" active-action="action-notesZeta128"><div class="name"> 梅森素数</div></a></li><li><a class="flat-box" title="/notes/Zeta/129" href="/notes/Zeta/129" active-action="action-notesZeta129"><div class="name"> 全一素数</div></a></li><li><a class="flat-box" title="/notes/Zeta/130" href="/notes/Zeta/130" active-action="action-notesZeta130"><div class="name"> 华里士公式与欧拉 Beta 函数</div></a></li><li><a class="flat-box" title="/notes/Zeta/131" href="/notes/Zeta/131" active-action="action-notesZeta131"><div class="name"> Bombieri-Vinogradov 定理</div></a></li><li><a class="flat-box" title="/notes/Zeta/132" href="/notes/Zeta/132" 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模型</div></a></li><li><a class="flat-box" title="/notes/Zeta/139" href="/notes/Zeta/139" active-action="action-notesZeta139"><div class="name"> 凝聚态物理 谢林顿-柯克帕特里克模型</div></a></li><li><a class="flat-box" title="/notes/Zeta/140" href="/notes/Zeta/140" active-action="action-notesZeta140"><div class="name"> 神经网络 Hopfield 模型</div></a></li><li><a class="flat-box" title="/notes/Zeta/141" href="/notes/Zeta/141" active-action="action-notesZeta141"><div class="name"> 跨学科视角下的二次优化模型</div></a></li><li><a class="flat-box" title="/notes/Zeta/142" href="/notes/Zeta/142" active-action="action-notesZeta142"><div class="name"> 不知名的碎片13</div></a></li><li><a class="flat-box" title="/notes/Zeta/143" href="/notes/Zeta/143" active-action="action-notesZeta143"><div class="name"> 马尔可夫过程</div></a></li><li><a class="flat-box" title="/notes/Zeta/144" href="/notes/Zeta/144" active-action="action-notesZeta144"><div class="name"> 玻尔兹曼机</div></a></li><li><a class="flat-box" title="/notes/Zeta/145" href="/notes/Zeta/145" 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