如果这个问题在 MathOverflow 问,答案很可能会是 Langlands 纲领。
如果说理论物理的终极目标之一是 Theory of everything,那么数学在近几十年来的对应物就是 Langlands program:对于 Galois 表示与自守表示的非常广泛,令人惊讶的联系。
著名的 Fermat 大定理的证明不过是这个宏伟图景的小小一角,而 Witten 等物理学家更希望将它的几何化版本转化为弦论中的对偶,宛如造出一个统一物理与数学的超级万有理论。
事实上,它竟然对于 1 维(abelian class field theory)和 2 维(Taniyama-Shimura)情形成立,已经令人感到很不可思议。粗浅地看来,模形式和椭圆曲线的定义颇有相似之处嘛,椭圆曲线与自己的 Jacobian 的等价很好,模曲线的许多性质都很好啊,Eichler-Shimira 不是也不难嘛。但这些完全不足以解决问题。T-S 目前的证明颇为暴力(关键的一步靠的是 3/5 trick。简单说就是不可能往 3 维再走),对于不可解群我们的大量方法一筹莫展。其实目前 2 维也没有完全解决,Serre 猜想是也解决了,但 Maass form 的情形就还有不少距离。
迹公式(Trace formula)是目前比较有希望的攻坚方法之一。吴宝珠对其中基本引理(Fundamental Lemma)的证明就理所当然地拿了菲尔兹,在往后的道路中至少还能再有 3 个菲尔兹给其中的主要参与者。
那么,为什么正常人类都不会有听说过它呢?因为单单是把 Langlands 纲领的陈述真正说清楚,已经需要太多太多的知识准备。。。比黎曼猜想 Poincare 猜想等等要解释多上十倍的篇幅,对于正常人类基本上是天书。
对了,我最近也在写一个数学教程:【 数学中的具体计算 】包括一些几何、表示论、数论内容,当然也有 Langlands 的更多细节(需要一定的数学基础)。欢迎阅读和提意见建议(有哪里看不明白,也可以在那边留言给我)。
====================================
2018.8 更新:如果您对数学感兴趣,欢迎看我在知乎的更多回答,只输出干货:
最近还刚出版了一本人工智能深度学习的书,感兴趣的同学欢迎关注: