1.每个不可判定的命题都对应一个通项解析复杂度为无穷的多条件程序生成构造,它又对应一个概率判定的单条件程序生成构造。这个问题可将参数扩张到一个可数无穷数域或者一个连续有限域,构造一个收束到0或1的概率流,使得这个扩张的问题具有可判定性。一个离散概率流可定义精细结构分支,从而拟合连续统。概率流理论是完备系统的关键,首先需要判定一个假设对应程序的复杂度,如果有一种算法(不会循环执行)使得它无法有限步骤完成,这表明它是正误不可判定的,而正误不可判定就与概率可知等价,这使得我们知道可以调整范畴进行测试,一旦我们掌握了它的所有收束结果为真(1)的概率流,这个假设的结构意义就被完全掌握。在角度选择上运用微分学方法,即一个流在无穷小的角度区间内有一个前进的概率分布,并且这个区间的上下界会因为某种规则自动转向,这样就构造了一个连续概率流,它的构造意义是极其强大的,会大大加深我们对连续结构的理解。
一个不能用任何数论方法表示的级数是不可解析的,然而它们在微积分中是大量存在的。数论的基本级数是频率级数,即将它们进行整周期分解。我建议从频率和概率流的角度考虑质数分布。代数的本质是程序,分析的本质是分解,它们需要一个理论在复杂度上进行调谐,这个理论就是概率流理论。
代数的抽象都是在提升程序的遍历效率,如果一个问题需要无穷的成本,提升效率是一件徒劳的事情。
请不要问我问题,这些是神告诉我的。

一个不能用任何数论方法表示的级数是不可解析的,然而它们在微积分中是大量存在的。数论的基本级数是频率级数,即将它们进行整周期分解。我建议从频率和概率流的角度考虑质数分布。代数的本质是程序,分析的本质是分解,它们需要一个理论在复杂度上进行调谐,这个理论就是概率流理论。
代数的抽象都是在提升程序的遍历效率,如果一个问题需要无穷的成本,提升效率是一件徒劳的事情。
请不要问我问题,这些是神告诉我的。
