在數學的世界裏，數論問題因其深奧和復雜性而聞名。這些問題往往隱藏著超出直觀理解範圍的深階層。然而，透過一種全新的方式來表示「數碼」，我們可能找到了探索這些難題的新鑰匙。看下面的問題：
這些數碼： 210，720，175560 和17297280 有什麽共同點？如果你回答說它們都以零結尾，那你是對的，但更重要的是，它們是唯一已知的可以用兩種不同的連續整數序列進行因式分解而且兩種方式之間沒有共同的數碼，
數碼5040就不滿足條件，因為兩種方式都包含了7
這引出了一個問題：是否還有更多這樣的數碼，如果有，我們如何找到它們？ 雖然我沒有答案，但我希望透過這個問題展示為什麽數論很難。
既然這個問題涉及因式分解，我們必須從算術的基本原理開始，根據算術的基本定理， 每個大於1的整數都可以唯一地表示為質數的乘積 。最早的證明可以追溯到歐幾裏得的【幾何原本】。但我這裏想說介紹的是一種新的思路，一種將數碼的質數分解轉換為一種幾何和視覺模型的方法，一種新的表示數碼的方式，
我稱之為 因子空間（factor space） ，一個高維的半模，每個質數都有自己的維度，我們可以用質數冪的列表（2,3,5,7....）來表示自然數，例如210的因子是2^1、3^1、5^1和7^1，因此因子空間的前4個元素都是1，從視覺上可以將這些視為指向空間的箭頭或向量。因此，我們用箭頭表示這個空間的成員，代表它在這個空間中的數碼。
在這個空間中，有兩個關鍵操作（運算）： 加法和縮放 。
加法的規則是將元素相加。並生成對應於乘積的向量。例如， 取2向量和3量，並將向量的每個元素相加，得到一個對應於數碼6的向量，即2和3的乘積。
我們註意到，1向量不會對加法有什麽影響， 即任何數碼向量與1相加的結果都是這個數碼向量本身，這對應於數碼乘法運算中的「 乘以1而不改變結果的事實 」。
要縮放一個向量，我們將每個元素乘以所需的純量，產生一個由該純量指數化的向量，如我們在4的例子中所見，
從幾何上看，加法和乘法可以透過下面的圖片來描述，
我們可以透過改變長度而不改變特定向量的方向來縮放向量，這種結構在許多方面都非常有用，例如，為了尋找數碼m和n的最大公因數（GCD）和最小公倍數（LCM），只需要求這兩個數的因子空間中對應數的最大公因數和最小公倍數：
這也產生了一個平凡的證明，即最小公倍數乘以最大公因數得到了原始兩個數碼的乘積，
證明：
因為每個向量的每個分量在每種形式中都被計算了一次，所以
那些熟悉線性代數的人可能會將這視為基礎的變化，我之所以特別討論這些運算，是因為最大公因數可以揭示兩個數碼是否互質，這是因子空間中垂直箭頭的幾何意義。我們關心垂直向量是因為我們關心的許多重要的對映在數論中是乘法函數，
例子包括歐拉的totient函數 ϕ，莫比烏斯函數 μ，除數函數 σ_k，以及拉馬努金的 τ 函數。
像這樣 保持結構 的對映非常好，如果失去了這種保持結構的元素，我們很快就會迷失在深淵中。也許最簡單的不保持這種結構的對映是 後繼函數 ，定義後繼函數：
而：
從 開始，連續套用後繼函數S函數直到 1：
它在擾亂向量方面做得非常好。
透過取一個平變異數，我們得到了這個非常奇怪的公式：
幸運的是，即使這仍然有點用處，我們知道一個數碼及其後繼是互質的 ：
這意味著任何能夠整除原始數碼的數都不能整除其後繼數碼 ，這意味著s總是將一個向量移動到一個垂直的子空間，它還告訴我們，我們總是可以透過將S套用於已知質數的乘積來產生新的質數，這些質數必須存在於質數的新邊界中，質數的無窮性公式就是這樣表現出來的，
其中 α_i 是一些系數，q_i是另一列不同的質數。
我們將一系列質數的向量相加，套用後繼，並從這個運算中得到一個不同質數的加權和。許多有趣的問題可以用這種符號表示，例如 孿生質數猜想 。
回到我們最初的問題，
可以用兩種不同的連續整數序列進行因式分解而且兩種方式之間沒有共同的數碼。
用自然符號表達為：
等價於在因子空間的
它詢問當我們對後繼函數進行幾次叠代求和時會發生什麽 ？數論家已經確定了特定情況下會發生什麽，例如當m等於2或m=2n時，但沒有通用的解決方案存在。
解決問題不僅需要處理由於多個素因子導致的復雜度（高維度），還要找到一個有效的方式來從一個數的因子分解轉移到另一個，且這種轉移不能太過復雜或費時（長度合適）。這要求我們找到一種在保持理論深度和計算可行性之間的平衡的方法。這種平衡是解決高復雜度數學問題的關鍵。
這可以透過考慮19到54的乘積等於23到57的乘積來看到，
由於這個方程式要求兩個高維度的路徑相交，大多數解將需要較大的 m或 n 來允許 S的不連續性被抵消掉。例如：
其中m=36，n=35。這主要是因為基於已知的簡化解構建的高度重疊。
還有更多的解嗎？也許有，但當前的技術和方法可能不夠，需要透過科技進步和理論創新來尋找新的解。
