Цитируя Маргулиса из сборника лекций филдсовских медалистов (https://www.worldscientific.com/doi/abs/10.1142/9789812564856_0009 ) —

Пример 2 — из работы самого Оппенгейма, https://academic.oup.com/qjmath/article-abstract/4/1/54/1568503 . Он очень похож на предыдущий, но в этот раз форма будет принимать маленькие положительные значения и не будет — маленьких отрицательных.
А именно — достаточно взять
B(p,q)=pq-wq^2 = q (p-wq),
где разложение константы w в цепную дробь,
w=[a_0; a_1,a_2,a_3,...]
таково, что нечётные его элементы a_{2k-1} равномерно ограничены, а чётные a_{2k} стремятся к плюс бесконечности.
Тогда подходящие дроби (p_i,q_i), полученные обрубанием цепной дроби для w после a_i с нечётным i=2k-1, приближают w с избытком, меньшим
1/(q_i q_{i+1}) — и потому соответствующие положительные значения
B(p_i,q_i) =q_i (p_i-q_i w) < q_i/q_{i+1} < 1/a_{i+1}
стремятся к нулю. А из-за ограниченности нечётных элементов цепной дроби соответствующие отрицательные значения к нулю не подходят.

Так что в размерности 2 требований выше ещё не хватает. Так вот: давайте, в-четвёртых, попросим, чтобы размерность n была бы не меньше 3.

Гипотеза Оппенгейма. Невырожденная, индефинитная [не-знакоопределённая], иррациональная форма в размерности n, не меньшей 3, принимает на Z^n всюду плотное множество значений.

И первое интересное утверждение тут — это её эквивалентная переформулировка. Оказывается, что достаточно попросить, чтобы форма принимала сколь угодно близкие к нулю ненулевые значения. С одной стороны, если уж множество значений в целых точках будет плотным, то там будут сколь угодно близкие к нулю значения. Но как пройти в обратную сторону?

Половина ответа: если значение B(v) маленькое, то на множестве пропорциональных v векторов мы получим множество значений
B(kv)=k^2 B(v),
и соответствующую полупрямую (положительную или отрицательную) сжатое умножением на B(v) множество квадратов "засевает" достаточно плотно (тем плотнее, чем меньше |B(v)|).

Но — а что делать со значениями другого знака? Мы видели (пример 2), что на плоскости, вообще говоря, ничего — там может быть так, что маленьких значений другого знака и впрямь нет.

Оказывается, что начиная с размерности 3, из наличия маленьких значений одного знака следует наличие маленьких значений другого знака. И тут я пока просто процитирую две теоремы из той же работы Оппенгейма —

Так вот — гипотезу Оппенгейма в конце 1980-ых доказал Маргулис. И в следующий я собираюсь сказать пару слов о том, какая тут возникает геометрия и при чём тут решётки и группы Ли.
Да, for the record: насколько я понимаю, исходная формулировка гипотезы Оппенгейма в 1929 была другой, там была размерность не ниже 5, что мотивировалось теоремой Мейера о том, что в такой размерности индефинитная форма с целыми коэффициентами нетривиально представляет ноль. К её окончательному виду приложил руку Дэвенпорт — кстати, он же c Heilbronn-ом в 1946-м доказал её в размерности >= 5 для диагональных форм — см. https://londmathsoc.onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1112/jlms/s1-21.3.185 — и вместе с D. Ridout в 1958-м в размерности >= 21 без этого ограничения — см.
https://londmathsoc.onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1112/plms/s3-9.4.544 . Я не уверен, что готов тут делать аккуратный исторический обзор — так что помните, пожалуйста, что кто-то тут наверняка остаётся "за кулисами" моего рассказа...

А на сегодня это кажется хорошим моментом, чтобы прекратить дозволенные речи.

Ох...

John Horton Conway (26.12.1937–11.04.2020)

Конвей и его водяной компьютер WINNIE, 1957 год

Вспоминая Конвея: одна из его лекций, которые я услышал (на одной из бременско-лионских летних школ, http://www.issmys.eu/previous-year ) была о лексикографических кодах. Давайте я сначала расскажу эту конструкцию так, как тогда рассказывал он сам.

Для начала — чуть-чуть общих слов о кодах, исправляющих ошибки (если вы с ними уже встречались — это можно спокойно пропустить).

Есть блочные коды — когда есть некоторый алфавит A, размер блока n, и подмножество S кодовых слов среди всех слов A^n длины n. На словах есть расстояние Хэмминга — это число мест, в которых они различаются. И кодовое расстояние d — это наименьшее расстояние между двумя словами кода. Передавая сообщение, мы его кодируем в |S|-ичной системе счисления и передаём, пересылая словами из S. И чем больше кодовое расстояние — тем устойчивее код к помехам.

Простейший пример — алфавит из 0 и 1, сообщения длины n состоят из собственно сообщения в первых (n-1), последний бит это "бит контроля чётности": сумма всех предыдущих mod 2.
Кодовое расстояние d=2, поэтому если при передаче происходит одна ошибка, мы её обнаруживаем — но не можем исправить, потому что не знаем, какой бит поменялся.

Следующий стандартный пример — это код Хэмминга. Это код из 16 слов на блоках длины n=7. Но перечислять 16 слов неудобно — и есть отдельный удобный класс кодов, линейные. Это коды, у которых множества слов являются линейным подпространством; соответственно, достаточно задать его базис (а координаты разложения передаваемой строки по нему будут независимыми битами/символами).
Матрица, строки которой есть элементы этого базиса, называется порождающей матрицей кода; вот порождающая матрица кода Хэмминга —
(1 0 0 0 0 1 1)
(0 1 0 0 1 0 1)
(0 0 1 0 1 1 0)
(0 0 0 1 1 1 1)

Кстати, несложно видеть, что в этой матрице первые 4 столбца образуют тождественную матрицу; поэтому первые четыре бита (они же коэффициенты разложения по этому базису) можно считать самим сообщением, а последние три — аналогом "контрольной суммы", контролирующими передачу первых битов и друг друга.

И несложное упражнение — проверить, что для кода Хэмминга d=3. Поэтому если при передаче происходит одна ошибка, можно не только обнаружить факт ошибки, но и её исправить. Действительно, из-за неравенства треугольника ни от какого слова не будут два слова на расстоянии 1 (иначе расстояние между ними было бы не больше 1+1=2<d=3).