……

“对偶猜想，高阶范畴论的导出几何应用！”

在论文上简短的记了个笔记，陈辉眼前就接连跳出了几条弹幕。

数学熟练度的提升在预料之中，倒是没想到英语的熟练度竟然直接提升了2，记忆力提升的效果还真是立竿见影。

对于普通人来说，记忆一个英语单词往往需要大量重复的记忆，加上频繁的使用，才能记得牢固。。

他原本以为这就已经是记忆力的极限，即便再提升记忆力，也只是让这个过程变得更快，能够记忆的东西更复杂。

但这一刻，他才发现，过目不忘根本不是记忆力的极限。。

也就是说，如果继续提升记忆力，他就能将看到的知识都存储在脑海中，然后需要用的时候就像电脑检索一般，轻松将他们找出来！

普通人或许一辈子都遇不到这种情况，因为他们会忘记很多东西，所以能够快速的检索出来，似乎人脑根本不存在检索这个过程。

但当记忆的东西越来越多，检索这个过程就会慢慢暴露出来！

在检索方面，人脑一直比电脑强，但存储容量上面却未必，理论上电脑的存储是没有上限的，存储的内容越多，检索就越复杂，越慢。

所以，随着记忆力提升，不仅是记忆速度越来越快，能记的东西越来越多，还会同时改造记忆的结构，提升检索速度，让陈辉能够记忆远超普通人数十倍数百倍的内容，却像普通人一样，能够瞬间检索出想要的内容来。

否则随着记忆的东西越来越多，他的反应就会变得越来越迟钝，这么一想，这个改变好像还挺合理。

他现在忽然有些理解为什么很多天才根本无法理解普通人。

在记忆力一出生就是三点几的天才世界里，大容量快速检索这不是本能般的东西吗？

普通人却需要花费数十倍，数百倍的努力，才能勉强达到同样的效果！

轻吐一口气，现在，自己应该也算得上是天才了吧？

陈辉很快收敛心神，将注意力拉回到眼前的论文，翻开论文下一页，他才发现这已经是这篇论文的最后一页。

这一天多的时间他已经看完了五篇朗兰兹纲领方面的论文，对其已经有了一个较为清晰的认知，弄明白了它是什么，为什么，怎么做，目前的难点是什么。

这也是陈辉在遇到一个问题，或者一个陌生的对象时的解题框架，先搞清楚他是什么，再弄明白他是怎么做的，以及他为什么要这么做，最后再去解决遇到的问题，很多时候这样一套方式下来，问题就迎刃而解了。

朗兰兹纲领是数学中一系列宏大的猜想网络，旨在揭示数论、几何与表示论之间的深层统一性，用以突破类域论的局限，统一数论与调和分析，揭示数学结构的对称性。

尤其是其中的对称性，与物理中的对称性类似，若是能在上面有所突破，或许就能像爱因斯坦建立广义相对论一样，在数学上做出巨大的，划时代的突破。

它的核心主张不同数学领域的对象，比如伽罗瓦群表示与自守形式，可通过l-函数和对偶性对应联系起来。

同时朗兰兹纲领也分为经典版本和几何朗兰兹纲领，经典版本关注数域上的算术问题，而几何朗兰兹则将这一框架移植到代数曲线等几何对象上，用几何语言重构对偶性。

纲领的核心目标是建立ngnds对应，即两类看似无关的数学结构的等价或对偶。

例如，几何ngnds猜想断言，代数曲线上的g-局部系统可一一对应于另一侧lg-d-模范畴，其中lg为ngnds对偶群。

为了实现这一目标，朗兰兹纲领使用了一系列的关键工具，比如l-函数与调和分析，通过自守l-函数编码算术信息，并利用迹公式等工具匹配不同侧的对象。

比如几何表示论，hecke算子作用于模空间上的层，构造函子实现范畴等价。

比如物理对偶，超对称规范理论中的s-对偶为几何ngnds提供物理诠释，如kapt-witten将对应视为4维理论的维度约化，等等等等。

这个猜想无疑是宏大的，划时代的，但