求和的余项，不是一个固定的常数，而是和特征x的导子、对应的收敛区间长度直接绑定的。”
“你之所以觉得余项压不住，是因为你给所有导子的特征，都统一用了[0，4]的全区间，没有做分层匹配。”
他在黑板上划了一条线，把导子按素因子个数做了分层。
“正确的做法，是按导子的大小对特征进行分层，给每一层的特征，匹配论文里对应的收敛区间长度，在每一层里分别使用大筛法做余项估计，然后再将各层的估计加权求和。”
“这样你就会发现，交叉项的贡献在每一层里都是可控的，最后总的余项仍然是o(1)。”
宋哲远的眼睛瞬间就亮了。
“按导子分层匹配区间！”
他飞快地在笔记本上记了下来。
“对对对……我之前一直用全区间去套，完全忽略了导子和区间的对应关系，这样每一层的模都是固定的，正交关系用起来就干净多了！”
他的思路彻底通了。
“那素数平方和素数立方的高阶贡献，在这个分层匹配的框架下，是不是也能用类似的方法处理？”
李东点了点头。
“可以，只不过高阶素数幂的贡献衰减得更快，对应的区间可以收得更紧，分层的粒度也可以粗一些。”
“具体的……”
他继续在黑板上推导。
而此时，台下旁听的那些研究生们，表情开始变得微妙了起来。
他们当中大部分人并不做解析数论或朗兰兹纲领方向，对蒙哥马利对关联猜想的技术细节也谈不上精通。
但奇怪的是，李东在回答宋哲远问题的时候，那些特征分层、区间匹配、零点判据、局部-整体相容性，他们居然能听懂核心逻辑。
这种感觉很奇妙。
就好像李东说出来的每一句话，都自带了某种翻译功能一样。
明明是博士级别的顶尖学术讨论，可在场的硕士生、甚至几个跟著导师来旁听的高年级本科生，都隐隐约约触摸到了这个前沿方向的轮廓。
而田钢坐在讲台的一侧，微微皱了皱眉。
不对。
他看向了宋哲远。
这个学生他带了三年了，水平他心里有数。
聪明是聪明的，也很勤奋，但论学术水平和临场反应，在他带过的博士生里只能算中上。
平时讨论课题的时候，宋哲远经常会在关键