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“嗯，先定义一个超螺旋函数(s)，它将每个自然数 n映射到一个复数平面上的点，形成一种螺旋状的分布。这个函数的特点是能够将质数映射到特定的螺旋线上，而合数则映射到另外的螺旋线上。
然后再设定一个多项式 p ( x )，它的系数和次数都由超螺旋函数的输出决定，用于预测或生成质数序列。这样，p ( x )= a 0+ a 1 s ( x ) 1 + a 2 s ( x ) 2 ++ a k s ( x ) k
引入一个转换公式 g (e)，代表将任意偶数e分解为两个质数之和的表达式。即为：g (e)=p (x)+p (y)= e。只需要我能保证三者之间成立，就能证明哥德巴赫猜想。
不过现在第一步有些困难，也就是保证当n是质数时，s (n）能落在特定的螺旋线上，而合数则分布在不同的路径上。这需要我能保证精确调整函数中的参数……”
乔泽随口解释着。
虽然乔泽说的很详细，但对于苏沐橙来说，照例是听不懂的。
但这并不妨碍小苏同学日常捧哏：“哇，乔哥，一听就很有道理。而且还是用了乔代数解决问题，你肯定行的。不过，这个第一步连你都觉得很难吗？”
乔泽头也不抬的答道：“还是别用乔代数了，听着很怪。至于难度……目前看来有两种方法可以实现。第一种是调整半径的计算方法，使得质数和合数在螺旋上的半径有所不同。另一种方法是使用一个与质数判定函数相关的加权因子 w (n)，这个因子对于质数有特定的值，对于合数有另外的值。
不过两种方法各有优缺点。前者会让计算过程会很繁杂，尤其是随着数的增大，超过一定位数后，直接调整半径可能会导致螺旋图案的不均匀膨胀，影响视觉效果和数据的解读。
后者更为灵活，具备可调节性。但增加了函数的复杂性，需要仔细选择w (n)的定义，以确保螺旋图案的清晰度和信息的有效传递，而且证明过程会更抽象。”
听了这个回答，苏沐橙突然觉得这个问题对于乔泽来说，大概也没那么难了。毕竟方法是有的，而且还有两种，只是纠结于该如何选择而已。
这让她想到了第一次看乔泽写论文时的场景。
谁敢想还不到十个小时，一篇论文就完成了。
也正是那篇论文，还在数学界掀起了一场论战，直接后果是导致了科恩大学一位数学教授的沉寂，以及《杜克数学杂志》名声扫地，一口气更换了绝大部分编辑，但到现在也还没完全恢复往日的声誉。
不知道今天解决这个问题要多久。
如果能快点自然是最好的，于是小苏同学很不负责任的给出了自己的建议：“嗯，这样说的话，我觉得用第二种方法比较好。毕竟更灵活嘛。证明过程就算抽象，只要懂了乔代数，应该也能看明白的。最多就是证明过程写的仔细点。”
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