リーマン予想が解けるか。
STATUS: RIEMANN HYPOTHESIS OPEN.初回公開 2026-09-30 · v0.1.0

STATUS: RIEMANN HYPOTHESIS OPEN

公開用に整形した研究原資料の履歴snapshotです。本文の「現在」「完了」「PASS」は原記録の対象・時点に限定され、RH証明や公開環境での再実行を意味しません。 Public credit: @ykbballer91 · AI-assisted research log · Text: CC BY 4.0. Source: research/common_parent/notes/rayleigh_calculation.md · Original SHA-256: 774d1a240a39482303220fb7a72a2b4f71cf227e35afb089dec9b260acc86b09. 原資料パスと公開パスの対応・書換え・export hashは公開source manifestを参照。本文のコード・検証ログは履歴であり、このexportでは再実行していません。


Step 31: actual scoring と、得られた量の限界

2026-09-30。RH OPEN。有限データは証明ではない。

1. 算術から計算する式

dictionary の \(Q=Q_{\lambda,N}\) と \(b=P_Nk_\lambda/\|P_Nk_\lambda\|\) を用いた。 同じmatrixにするために必要な射影を明示し、raw \(k_\lambda\) を偶化しなかった。

\[ R_B=b^*Qb=R_{\rm pole}+R_\Gamma+R_{\rm prime},\qquad \varepsilon=R_B-e_0,\quad \Delta=e_1-e_0,\quad \eta=\varepsilon/\Delta. \]

有限matrixの厳密なentriesはCCM §4および旧repoで既に監査された prime-power finite sumとarchimedean積分で与えられる。 新scriptはその三成分を別々に組み立て、旧 \(c=13,N=4\) Arb行列と照合した。

oldの \(c\) は \(\lambda^2\) というprime-power cutoffであり、 prolateのparameter \(c_{\rm prolate}=2\pi\lambda^2\) とは違う。

2. 再現手順と数値の意味

再実行は bundled Python(NumPyあり)で research/common_parent/experiments/rayleigh_probe.py、 次に .venv-cert/bin/python で research/common_parent/experiments/high_precision_scores.py を実行する。 旧scriptは関数をread-onlyでimportし、旧結果を上書きしない。 high-precision側はbytecode書込も無効にした。

3. 診断結果

次は高精度matrixと丸めtrialの値。掲載桁は比較の尺度を示すだけで誤差保証ではない。

\(\lambda^2\) \(N\) \(e_0\) \(R_B\) \(\Delta\) \(\varepsilon/\Delta\) ground overlap squared
2 4 \(1.73553\,10^{-3}\) \(1.95493\,10^{-3}\) \(1.03506\,10^{-1}\) \(2.11972\,10^{-3}\) 0.99978990
3 4 \(3.05582\,10^{-7}\) \(3.07328\,10^{-7}\) \(5.32075\,10^{-5}\) \(3.28082\,10^{-5}\) 0.99999995
5 4 \(9.04246\,10^{-11}\) \(6.00467\,10^{-7}\) \(1.58783\,10^{-8}\) 37.8112 0.99548421
5 8 \(4.57014\,10^{-15}\) \(5.60528\,10^{-13}\) \(2.20320\,10^{-12}\) 0.252341 0.99988509
9 8 \(1.78802\,10^{-20}\) \(2.76804\,10^{-11}\) \(8.69688\,10^{-18}\) \(3.18280\,10^6\) 0.99470913
13 8 \(7.67439\,10^{-23}\) \(8.19928\,10^{-10}\) \(3.90717\,10^{-20}\) \(2.09852\,10^{10}\) 0.98487843

掲載 \(R_B\) の正確な表示値は high_precision_results.json を正本とする。 いくつかの \(R_B\) は極小でもgapはそれ以上に小さい。 低いenergyだけでground proximityを認証できない。

大きな \(\eta\) は「距離が大きい」の下界ではない。 たとえば最後の行でもoverlap squaredは約0.985である。 それはこのgapを用いた一般上界が弱いことを意味する。 固定 \(N\) の悪化や有限パラメータの非単調性から、適切な同時極限の失敗を結論しない。

precision gate

doubleのみの \(c=9,N=8\) では、gapがroundoffに埋もれground overlapの値まで壊れた。 これらは最初のJSONに gap_resolved_in_float64=false として残し、 結論にはhigh-precision再計算の方だけを用いた。 小さな負のdouble固有値をWeil不正値性やRH反例と扱っていない。

4. exact gap lemma

\(Q=Q^*\)、単位ground \(v_0\)、単純最小固有値 \(e_0\)、 \(e_1-e_0=\Delta>0\)、単位trial \(b\) とする。 固有vector展開 \(b=\sum c_jv_j\) から

\[ \varepsilon=\sum_{j\ge1}(e_j-e_0)|c_j|^2 \ge\Delta(1-|c_0|^2). \]

従って

\[ \operatorname{dist}(b,\mathbb Cv_0)^2\le\eta,\qquad \min_{|\omega|=1}\|b-\omega v_0\|^2 =2(1-|c_0|)\le2\eta. \tag{R} \]

この補題は有限次元で完全であり、下に有界な自己共役作用素なら form domainと孤立単純groundを指定して同じspectral measure証明が使える。

残差 \(r=(Q-R_B)b\) については、\(R_B<e_1\) の同定があれば

\[ \|(I-P_0)b\|\le\frac{\|r\|}{e_1-R_B}. \]

残差が0でもexcited stateであり得るため、lowest clusterへの同定を省略しない。 認証下界 \(\beta\le e_1\)、\(\beta>R_B\) があれば分母を \(\beta-R_B\) に弱められる。

5. \(\eta\to0\) と G* は同じではない

\(p=P_Nk_\lambda\)、\(c=\langle v_0,p\rangle\) とする。 投影scalarを許せば(R)から

\[ \|cv_0-k_\lambda\|_2\le d_{\lambda,N}:=\|p\|_2\sqrt{\eta}+\|(I-P_N)k_\lambda\|_2. \tag{R2} \]

既知のscalar規格化で \(\widehat k_\lambda\to\mathscr X/4\) を用いる。 任意 \(r>0\) について

\[ \sup_{|\Im z|\le r}|c\widehat v_0(z)-\widehat k_\lambda(z)| \le \left(\frac{\lambda^{2r}-1}{r}\right)^{1/2}d_{\lambda,N}. \tag{R3} \]

証明は \([-a,a]\) 上のCauchy–Schwarzと \(\int e^{2r|t|}dt=(\lambda^{2r}-1)/r\)。 従って \(0<r<1/2\) 全てで右辺が0へ行けば、\(z_*=i/4\) の非零極限も使ってG*が出る。 単なる \(\eta\to0\) にはこの窓依存率もprojection tailも含まれない。 共通有限support内の \(L^2\) 収束を、増大するsupportでの複素一様収束と同一視しない。

raw proxyは小さいjumpを持ち得るので、根拠なく \(H^1\) Fourier-tail評価を使わない。 周期端点jumpを含めた全変動 \(V_\lambda\) を用いれば

\[ \|(I-P_N)k_\lambda\|_2 \le \frac{\sqrt{\log\lambda}}{\pi\sqrt N}V_\lambda \]

が安全なBV評価。これを実際に(R3)の必要率まで評価する義務は残る。

6. 判定

Step31の有限代入とgap比較は実行した。 無条件の全パラメータalmost-minimizer bound、gap比の極限、 残差の算術的なrateは取得していない。 粗い下界、有限例のoverlap、prolate自身のleakageではこの不足を埋められない。 数値表を増やすだけの延長は行わない。


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