的ppt翻过，很快，第一部分完成。
翻过ppt的第一段，韩川接着道：“接下来是狄利克雷判别法的统一构造。”
他拾起讲台上的粉笔，转身在黑板上画了一条逐渐逼近极值点的曲线，随即转身看向教室中的其他人，开口问道。
“这里有一个关键的难点：狄利克雷判别法处理的是‘部分和有界且乘子单调递减’的情形。”
“这两种性质看起来很不一样，怎么把它们同时装进一个控制函数里？”
“有没有人知道？”
说完，他的目光就像是老师上课提问一样，下意识的扫视了一圈教室。
坐在第三排的一个研究生举起手，试探性地开口道：“可以用放缩？”
韩川看了他一眼，没有直接回答，转而笑着看向其他人：“还有吗？”
教室中鸦雀无声，有人紧盯着韩川在黑板上画的曲线，也有人看着他。
等待了一会也没收获第二个回答后，韩川轻轻的摇了摇头，开口解释道：“放缩是最容易想到的办法，但也是最行不通的办法。”
“因为传统放缩要么控制得太松，控制函数本身不收敛，框架失去意义；要么控制得太紧，前提条件不满足，证明不成立。”
“所以这里需要换一个思路，我们必须跳出实分析固有思维，跨界借用其他数学分支的工具。”
说着，韩川点开下一页ppt，幕布上出现的是一条逐渐逼近极值点的曲线，曲线上每一点都有一组fre标架。
看着荧幕上的曲线，他紧接着解释道。
“在这里，我所用的办法就是把函数列的收敛过程，看作一条逐渐逼近极值点的曲线。”
“进而将狄利克雷判别法的两个条件，部分和有界、乘子单调递减看作这条曲线上两个独立方向上的分量。”
“这样就能够对函数列进行收敛。”
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