和圆法的理论框架。
筛法的核心思想，是用一个“筛子”去过滤掉那些不想要的数。
比如要研究素数，就先列出所有整数，然后筛掉所有2的倍数、3的倍数、5的倍数剩下的就是素数。
但筛法有个问题：筛子太密的时候，误差项会失控。
肖宿想了一个办法，既然不能一次筛到底，那就分层筛。
他把筛的过程拆成了好几层，每一层只负责筛掉一部分合数，同时保留足够的结构信息，最后再把各层的结果用一种巧妙的方式叠加起来。
这个思路来源於他去年处理加权度量构造时的经验。
当时他在研究有理双曲奇点邻近的度量问题时，面对的是一个非常类似的困境：
直接在奇点上做计算会发散，但如果把奇点周围的空间分层展开，一层一层地逼近，最后再取极限，就能得到一个收敛得非常好的结果。
把连续空间的技巧移植到离散的整数集合上，这件事说起来简单，做起来却难如登天。
但肖宿最不怕的就是鸿沟，只是短暂思考了一段时间，他就开始了对这个方法的构造。
他做的第一步是下定义，也就是分清楚什么是层。
他先把从2到n的所有整数，按照它们的最小素因子的大小，分成了若干个层次。
这个分层方式的好处是，每一层內部的数在某种意义下是“均匀”的，筛起来误差项的增长速度会慢很多。
坏处是，层的数量k本身就是一个需要精心选择的参数。
k太小，层数不够，误差项还是会堆积；k太大，层数太多，每一层的计算复杂度会爆炸。
肖宿花了一个星期的时间，反覆调整这个参数，最终找到了一个微妙的平衡点。
这个平衡点不是一个固定的数字，而是一个依赖於n的函数，当n变化的时候，最优的层数也会跟著变化。
他把这个函数写成了一组递推关係式，密密麻麻地占据了草稿纸的整整五页。
然后第二步就是赋予权重。
分层之后，每一层筛出来的数，是不能直接相加的。
因为不同层的数在最终的计数中贡献的“分量”是不一样的，如果简单粗暴地加起来，就会像把不同面额的硬幣混在一起数，数出来的总数毫无意义。
肖宿需要给每一层赋一个权重。
这个权重要能够精確地反映该层中的数在哥德巴赫分解中的“重要性”。
换句话说，如果一个数更容易作为大偶数的素数加项出现，那么它的权重就应该比其他数更高。
这个想法本身並不新鲜。
陈景润的权重是一个相对简单的、静態的函数，而肖宿需要的权重必须是一个动態的、隨层次变化而变化的算子。
他把这个算子命名为“分层权函数”，用希腊字母w加上下標来表示。
而推导这组相容性条件又花了他四天时间。
当最后一个不等號在草稿纸上落定，他终於长舒一口气。
他给这种方法起了个名字：分层筛法。
👉&128073; 当前浏览器转码失败：请退出“阅读模式”显示完整内容，返回“原网页”。