完开场白，接着便进入到正题中。

“接下来的报告，将聚焦于多尺度解析筛法，与代数核心结构的融合优化。”

“现在请允许我开始今天的报告。”

……

“为将代数理论引入多尺度解析筛法，使其筛法工具更加精确扩大应用范围，我引入模形式和对称平方l函数等代数核心结构。”

“定义尺度函数为对称平方l函数与高斯的卷积：”

“Φ(s; x)=l（s，symf）·exp……”

“△（x）=（loglogx）控制尺度分离。”

……

“利用代数工具控制误差。”

“筛法积分表示为……”

“π(x)=1/2πi∫_r∑……Φ(s; x)·ds/s+误差”

……

随着时间一分一秒过去，在徐铭的报告下，原本空白的写字板，已被大量数学公式和符号占据，而整个台下则只有笔尖划过纸张的声音。

没错。

当代数多尺度解析筛法展露出来，前几排的教授很快便被吸引。

沉浸在其中的结构融合，和定理应用上面。

尤其卡茨和伊万尼克同属数论专家，又详细研究过徐铭的多尺度解析筛法，且听过一次相关报告会，因此其理解也更加深刻。

以至于能够揣摩出徐铭的想法和思路。

但也正因如此，才更加被代数多尺度解析筛法折服。

很快便忍不住拿出草稿纸推演。

待停笔之后满脸感慨。

“这场报告会果然没有让人失望，代数核心结构中的模形式和l函数，简直和多尺度解析筛法天生适配。”

“徐铭构造的对称平方l函数，其解析延拓到整个复平面且满足函数方程，该l函数的系数a_p成