“直接写个程序就可以了，以这台电脑的配置来看，应该也是完全可以带得动的。”
编程可是徐晓的专业，哪怕前世他未必算是个特别优秀的程式设计师，这种小问题还是完全可以解决的。
这个时代还没有NumPy、ymPy这些科学计算库，但只要利用语言把计算核心写出来，再用Pyhn写调度和分析脚本的架构，所有的底层运算就都可以自主实现了。
“先用语言把底层数论运算库构造出来，大概一百多行代码应该就够了。”
确定了编程的思路之后，徐晓很快便行动了起来。
其实如果是相对简单的一些计算，直接拉个Exel表格也是可以解决的。
只是Exel并不算是非常专业的计算工具，特别是现在最新的Exel 2003版，最多只支持六万多行而已。
想要拥有比较好的数值计算效果，最好能够将1000以内所有素数的组合都计算完毕。
但即便只是一个大一些的素数，涉及到的组合数量也会超过Exel的行数上限了。
另外，Exel 2003也没有原生大整数支持，在进行大整数运算时会自动转成双精度浮点数，导致精度的丢失。
再加上Exel对公式的运算速度很慢，完全无法胜任这种科研级别的计算工作。
大约写了150行语言底层库，徐晓便顺利的构造出了研究课题中的三个核心函数。
如果是前世，很多数学研究者应该都是可以达到这样的编程水平的，甚至直接用AI就可以完成编程。
但在这个时代，数学研究者的整体编程水平还比较低，除非是专门搞数值分析、数学建模之类的研究者，大多都只会一些基础的脚本而已。
而徐晓写的算法则是真正专业级别的，在这个年代更是有点儿降维打击的意思。
检查完代码确定没什么问题后，徐晓便开始了计算。
前面的素数因为组合的情况比较少，电脑的计算速度非常快，甚至在毫秒之间就可以得出计算结果。
不过随着素数的不断增大，计算速度也明显放缓了不少。
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