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。
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
- seed:orthonormal Legendre基底で \(P_c=-((1-y^2)h')'+c^2y^2h\) のeven blockをRitz近似。
- even block内のindex0,2がprolate次数0,4。各積分はLegendre定数係数から計算。
- mean-zero方向 \(h_4-(I_4/I_0)h_0\) を使う。各modeの任意スカラー変更に不変。
- seedを \(x=\lambda y\) へ戻し、有限整数和で \(k_\lambda\) を生成。
- log座標のjumpとその反転位置を全て積分分割点に含める。
- Legendre次数80→128、各segmentのGauss次数32→64、 archimedean積分次数256→512で診断上の変動を確認。
- \(\lambda^2=2,3,5,9,13,25\)、\(N=4,8,16\) の18例。
- gapがdouble精度を下回るため9例を288-bit Arb assembly、75桁mpmathで再計算。 そのtrial係数はdouble計算からの丸め値。proxy近似全体をinterval認証したわけではない。 Arb行列もmidpointをmpmathへ渡すので、固有値・gap・score自体も区間認証ではない。
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
従って
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
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
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
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
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。
公開版の参照案内(編集注)
本文中のsource-relative pathは原記録の識別子です。収録先:
research/common_parent/experiments/high_precision_results.jsonresearch/common_parent/experiments/high_precision_scores.pyresearch/common_parent/experiments/rayleigh_probe.pyresearch/common_variational_dictionary.md
以下は原記録のprovenanceで、公開版には含めていません(非リンク)。第三者原著は本文の外部引用URLを参照してください。
experiments/high_precision_results.json— SOURCE REFERENCE NOT INCLUDED