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没错，就是那个对“并封闭集合猜想”
的证明。
读博期间，Gilmer绞尽脑汁，花了一整年时间却毫无进展，只是搞明白了为什么这一看似简单的问题难以解决。
为此，他还去找过导师萨克斯。
但导师也曾在该问题上停滞不前，因而他既不看好Gilmer的研究，也不愿重新碰这一领域。
据Gilmer回忆，当时导师差点把他赶出房间。
但现在，重回校园转一圈的Gilmer有了个新想法：用信息论及相关原理解决并封闭猜想问题。
Gilmer的思路是找反例。
根据并封闭集合猜想，一个正常的并封闭集族中，至少应该有一个元素在多于一半的集合中出现。
既然如此，只要想办法构造一个特殊的集族，里面没有一个元素出现在超过1%的集合中，这个猜想就会被证伪，反之如果构造不出来，那么猜想就可能成立。
现在，我们用信息论视角看这一猜想：
正常来说，如果从集族中任意挑出两个集合，这两个集合取并集后，并集中的元素比原来两个集合更多，其信息熵应该比原来的单独两个集合更低。
然而如果基于“没有一个元素出现在超过1%集合”
这个限制条件，任意两个集合取并集后，计算出来的信息熵竟然比原来的单独两个集合更高。
这显然是不可能的，因此不存在这么一个特殊的集族，Glimer的反例也没有找到。
但这也就意味着在“并封闭”
集族中，至少存在一个元素，会出现在超过1%的集合中。
2022年11月16日，Gilmer将这一思路写成论文，发表在了arXiv上。
当然，他这篇论文还不是“完全体”
，也就是说并没有完全证明并封闭集合猜想——
毕竟这只是至少1%，还不意味着原来的并封闭集合猜想中的至少50%就成立。
但这个新思路已经足够让学界震动。
普林斯顿大学数学家RyanAlweiss评价“引入信息量”
这一操作：非常聪明。
仅仅几天后，就有3个不同的数学研究组基于他的研究，先后发表了研究论文，随后也有更多研究者跟进，他们所在院校机构有牛津、普林斯顿、哥大、布里斯托等。
在后续研究中，对“并封闭集合猜想”
的概率值证明，被推进到了38%。
令这些数学家好奇的是，基于Gilmer的研究，他自己上手将概率值推进到38%并不难。
对此，Gilmer表示，自己已经五年多没碰数学了，确实不知道如何进行分析工作来将其进一步推进下去。
不过，他也认为，正是因为对相关数学方法的生疏，让他跳出了常理，用圈外办法取得突破。
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