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domingo, abril 20, 2025

Maior uniformidade de funções aritméticas em intervalos curtos II. Quase todos os intervalos


Kaisa Matomäki, Maksym Radziwill, Fernando Xuancheng Shao, Joni Teräväinen e eu (finalmente) carregamos nosso artigo no arXiv “Maior uniformidade de funções aritméticas em intervalos curtos II. Quase todos os intervalos“. Esta é uma continuação de nosso artigo anterior a partir de 2022. Nesse artigo, estimativas de descorrelação como

foram estabelecidos, onde {Lambda} é a função de von Mangoldt, {Lambda^sharp} period algum aproximado adequado para essa função, {F(g(n)Gama)} period uma sequência nula e {(x,x+H)} foi um intervalo razoavelmente curto no sentido de que {H sim x^{theta+varepsilon}} para alguns {0 <teta < 1} e alguns pequenos {varepsilon>0}” class=”latex” />. Nesse artigo, conseguimos obter estimativas não triviais para <img decoding= tão pequeno quanto {5/8}e para algumas outras funções, como funções divisoras {d_k} para pequenos valores de {k}poderíamos diminuir {teta} um pouco para valores como {3/5}, {5/9}, {1/3} de {teta}. Isso teve uma série de consequências da teoria analítica dos números, por exemplo, na obtenção de assintóticos para padrões aditivos em números primos em tais intervalos. No entanto, havia vários obstáculos à redução {teta} muito mais longe. Mesmo para o problema do modelo quando {F(g(n)Gama) = 1}ou seja, o estudo dos primos em intervalos curtos, até recentemente o melhor valor de {teta} disponível period {7/12}embora isso tenha sido melhorado muito recentemente para {17/30} por Guth e Maynard.

Contudo, a situação é melhor quando se está disposto a considerar estimativas válidas para quase todos intervalos, em vez de todos os intervalos, de modo que agora se estudam estimativas locais de uniformidade de ordem superior da forma

displaystyle int_X^{2X} sup_{F,g} | sum_{x leq n leq x+H} (Lambda(n) - Lambda^sharp(n)) bar{F}(g(n)Gamma)| dx = o(XH)

onde {H = X^{theta+varepsilon}} e o supremo é sobre todas as sequências nulas de uma certa constante de Lipschitz em uma variedade nilma fixa {G/Gama}. Isso generaliza estimativas locais de uniformidade de Fourier da forma

displaystyle int_X^{2X} sup_{alpha} | sum_{x leq n leq x+H} (Lambda(n) - Lambda^sharp(n)) e(-alpha n)| dx = o(XH).

Há specific interesse em tais estimativas no caso da função de Möbius {mu(n)} (onde, de acordo com a conjectura de pseudoaleatoriedade de Möbius, o aproximante {mu^afiado} deve ser considerado zero, pelo menos na ausência de um zero de Siegel). Isto porque se alguém pudesse obter estimativas desta forma para qualquer {H} que cresce suficientemente lentamente em {X} (em specific {H = log^{o(1)} X}), isso implicaria a conjectura de Chowla (com média logarítmica), como eu mostrado em um artigo anterior.

Embora se possa diminuir {teta} de certa forma, ainda existem barreiras. Por exemplo, no caso modelo {F equiv 1}isto é, teoremas de números primos em quase todos os intervalos curtos, até muito recentemente o melhor valor de {teta} period {1/6}recentemente reduzido para {15/02} por Guth e Maynard (e pode ser reduzido a zero no Hipótese de Densidade). No entanto, conseguimos algumas melhorias em ordens superiores:

Como exemplos de aplicações, podemos obter conjecturas assintóticas de Hardy-Littlewood para progressões aritméticas de quase todas as etapas dadas. {h sim X^{1/3+varepsilon}}e estimativas de correlação de divisores em progressões aritméticas para quase todos {h sim X^varepsilon}.

Nossas provas são bastante longas, mas seguem amplamente o “contágio” estratégia de Walshgeneralizado da configuração de Fourier para a configuração de ordem superior. Em primeiro lugar, por decomposições padrão do tipo Heath-Brown e resultados anteriores, é suficiente controlar discorrelações do “Tipo II”, como

displaystyle sup_{F,g} | sum_{x leq n leq x+H} alpha*beta(n) bar{F}(g(n)Gamma)|

para quase todos {x}e algumas funções adequadas {alfa,beta} suportado em escalas médias. Então o caso ruim é quando para a maioria {x}tem-se uma descorrelação

displaystyle |sum_{x leq n leq x+H} alpha*beta(n) bar{F_x}(g_x(n)Gamma)| gg H

para alguma sequência nula {F_x(g_x(n) Gama)} isso depende {x}.

A questão principal é a dependência do polinômio {g_x} sobre {x}. Usando uma “peneira grande de nilsequência” introduzida em nosso artigo anterior e removendo casos degenerados, podemos mostrar uma relação funcional entre os {g_x} isso é muito aproximadamente da forma

displaystyle g_x(an) approx g_{x'}(a'n)

em qualquer momento {n sim x/a sim x'/a'} (e estou sendo extremamente vago sobre qual é a relação “{aproximadamente}”significa aqui). Por uma versão de ordem superior (e quantitativamente mais forte) da análise de contágio de Walsh (que tem a ver, em última análise, com as propriedades de separação das sequências de Farey), podemos mostrar que isso implica que esses polinômios {g_x(n)} (que exercem influência em intervalos {(x,x+H)}) pode “infectar” intervalos mais longos {(x', x'+Ha)} com alguns novos polinômios {tilde g_{x'}(n)} e vários {x'sim Xa}que estão relacionados a muitos dos polinômios anteriores por um relacionamento que se parece muito com

displaystyle g_x(n) aprox tilde g_{ax}(an).

Isto pode ser visto como uma generalização bastante complicada da seguinte observação vagamente “cohomológica”: se tivermos alguns números reais {alfa_i} e alguns primos {p_i} com {p_j alpha_i aprox p_i alpha_j} para todos {eu, j}então deveria-se ter {alpha_i aprox p_i alpha} para alguns {alfa}onde estou sendo vago aqui sobre o que {aproximadamente} significa (e por que pode ser útil ter números primos). Ao iterar esse tipo de relação de contágio, pode-se eventualmente obter a {g_x(n)} comportar-se como um personagem arquimediano {n^{iT}} para alguns {T} que não seja muito grande (tamanho do polinômio em {X}), e então pode-se usar técnicas de “arco maior” relativamente padronizadas (mas tecnicamente um pouco demoradas) baseadas em várias estimativas integrais para zeta e {EU} funções para concluir.

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