Làm thế nào có thể giải quyết các lý thuyết và yêu cầu về Khoa học Máy tính?


7

Có lẽ có thể chứng minh rằng P ≠ NP, rằng các hàm một chiều tồn tại và các trò chơi chẵn lẻ không thể được giải quyết trong thời gian đa thức (vâng, tôi đã đọc qua danh sách này ), nhưng chúng ta sẽ làm thế nào để chứng minh bất kỳ trong số chúng nhiều thứ? Đã có bằng chứng nào cho bất kỳ lý thuyết khoa học máy tính nào, hoặc câu trả lời cho bất kỳ câu hỏi khoa học máy tính quan trọng nào (chẳng hạn như những câu hỏi trong danh sách đó ) chưa? Chúng có giống như các bằng chứng toán học (như độ phân giải của Grigori Perelman đối với phỏng đoán Poincaré) không? Tôi biết rằng vấn đề P so với NP dường như nằm ngoài liên minh của tôi, là một học sinh trung học, nhưng đó là một vấn đề khiến tôi tò mò, và tôi thực sự muốn xem những người khác (nếu có) đã trả lời các câu hỏi khác, có liên quan như thế nào, bởi vì Tôi muốn xem xét một giải pháp cho vấn đề.

Đây không phải là một bản sao của câu hỏi này chủ yếu bởi vì vật lý không phải là khoa học máy tính, và thứ hai bởi vì, trừ khi tôi nhầm, các lý thuyết khoa học máy tính không được chứng minh giống như các lý thuyết liên quan đến khoa học vật lý được chứng minh. Chúng giống như bằng chứng toán học ở chỗ chúng hợp lý (phải không?).


Trò chơi chẵn lẻ bây giờ ít nhất có thể được giải quyết trong thời gian quasipolynomial, xem câu trả lời này . Có lẽ nó không quá quan trọng sau tất cả, rằng chúng không thể được giải quyết trong thời gian đa thức. Chúng có thể được giải quyết trong thực tế, và đó là điều quan trọng nhất.
Thomas Klimpel

Câu trả lời:


9

Tôi sẽ không đồng ý với một vài tính.

Tôi không nghĩ rằng "có thể" có thể chứng minh . Tôi chắc chắn không nghĩ rằng điều đó là không thể, nhưng các định lý không hoàn chỉnh của Gôdel cho chúng ta biết rằng có một số câu trong một hệ thống logic là đúng nhưng không thể chứng minh được.PNP

Bạn hỏi nếu đã có bằng chứng cho các lý thuyết Khoa học Máy tính. Ít nhất đã có hàng ngàn. Những thay đổi từ không đáng kể đến rất lớn. Tôi sẽ đề cập đến một số trong những người có liên quan nhất (còn gọi là yêu thích của tôi) ở đây.

  • Một số vấn đề không thể được giải quyết bằng bất kỳ thuật toán nào. Không có vấn đề gì. Không bao giờ. Một ví dụ về điều này là xác định xem một chương trình máy tính sẽ chạy mãi mãi. Không có cách nào để xem xét một chương trình và được đảm bảo câu trả lời có / không cho nếu nó sẽ chạy mãi mãi.
  • Các chức năng có thể được tính toán bằng Máy Turing giống như các chức năng có thể được tính toán bằng phép tính lambda, giống như thực tế mọi ngôn ngữ lập trình. Về cơ bản, mặc dù tốc độ có thể khác nhau, tất cả các ngôn ngữ lập trình hoàn chỉnh (phần lớn trong số chúng) có thể giải quyết cùng một bộ vấn đề.
  • Các loại chương trình máy tính có liên quan trực tiếp đến bằng chứng chính xác của nó. Đây được gọi là "Tương ứng Curry-Howard", và khá phức tạp, vì vậy tôi sẽ không đi sâu vào chi tiết ở đây. Lưu ý rằng theo loại tôi có nghĩa là những thứ như số nguyên, chuỗi, danh sách, mảng, v.v.
  • Danh sách các số thực không thể được sắp xếp nhanh hơnĐiều này có nghĩa là cho dù bạn sử dụng thuật toán nào, trong trường hợp xấu nhất, sẽ mất khoảng để sắp xếp danh sách đó.Ω(nlogn).nlogn
  • Một số lượng lớn các vấn đề là, cốt lõi của chúng, cùng một vấn đề. Nếu bạn đã từng nghe về các vấn đề hoàn thành NP, điều đó có nghĩa là tất cả các vấn đề này đều có thể thỏa mãn. Chúng là từ lý thuyết đồ thị, tổ hợp, lập lịch, và một loạt các lĩnh vực, nhưng cuối cùng, tất cả chúng chỉ kiểm tra xem liệu có một số đầu vào cho một công thức logic của OR và AND sẽ đưa ra kết quả đúng như kết quả tổng thể.

Lưu ý rằng đây là tất cả các chủ đề phức tạp, mà tôi đã đơn giản hóa để cung cấp cho bạn một hương vị của những thứ có thể chứng minh được trong khoa học máy tính.

Bạn hỏi làm thế nào các lý thuyết khoa học máy tính được chứng minh. Vấn đề là Khoa học Máy tính là một lĩnh vực vô cùng đa dạng và nó thực sự phụ thuộc vào lĩnh vực phụ của bạn. Lý thuyết tính toán, xây dựng ngôn ngữ lập trình và AI chính thức (AI "gọn gàng") có tính toán học cao, và dựa nhiều vào logic và bằng chứng.

Tuy nhiên, có nhiều trường con mang tính thử nghiệm hơn nhiều. Tương tác giữa người và máy tính hoặc bất cứ điều gì phải làm với phía con người của máy tính sẽ phụ thuộc rất nhiều vào các nghiên cứu và thí nghiệm liên quan đến người dùng. Hệ điều hành, Đồ họa và Trình biên dịch sẽ phụ thuộc nhiều vào đánh giá hiệu suất, xem chương trình nào nhanh nhất bằng từ thực, không chỉ trên giấy.

Nếu bạn học ở Trung học cơ sở, tôi nghĩ có nhiều vấn đề về khoa học máy tính nằm trong tầm tay của bạn. Bởi vì nó là một lĩnh vực trẻ như vậy, có nhiều vấn đề CS chưa được giải quyết tương đối dễ hiểu. Không giống như vật lý, nơi bạn cần hàng tấn nền tảng tính toán, CS thực sự dựa vào logic đơn giản. Nếu bạn có thể học cảm ứng, logic và những điều cơ bản của các cấu trúc rời rạc (đồ thị, chuỗi, v.v.), tôi nghĩ có lẽ có rất nhiều khái niệm có thể truy cập được đối với học sinh Trung học cơ sở.


11

Khoa học máy tính lý thuyết, trong đó các câu hỏi mà bạn nêu ra, là một phần của toán học, và các phương pháp được sử dụng để giải quyết các câu hỏi là những phương pháp được sử dụng ở những nơi khác trong toán học, cụ thể là phương pháp chứng minh. Các câu hỏi bạn liệt kê là rất khó, và dường như nằm ngoài tầm với của các phương pháp hiện tại.

Trước đây, các phương pháp được sử dụng để tấn công các câu hỏi thuộc loại bạn mô tả hoàn toàn là kết hợp. Gần đây, Ketan Mulmuley và các sinh viên của mình đã đưa ra một phương pháp khác sử dụng lý thuyết biểu diễn (thông qua một số hình học đại số), và được họ phỏng đoán là một ngày đủ mạnh để giải quyết câu hỏi P so với NP. Tuy nhiên, hiện tại, các câu hỏi duy nhất trong tầm với của các phương pháp của họ là các câu hỏi đại số như vĩnh viễn so với xác định thay vì các câu hỏi Boolean như P so với NP.

Vì được phổ biến rộng rãi (mặc dù không phổ biến) tin rằng P khác với NP, nhiều kết quả được chứng minh có điều kiện dựa trên giả định này. Đó là, họ chỉ giữ nếu P thực sự khác với NP. Vùng độ cứng của xấp xỉ, nghiên cứu các vấn đề tổ hợp khác nhau có thể xấp xỉ như thế nào trong trường hợp xấu nhất (trong thời gian đa thức), là một ví dụ tốt: tất cả các kết quả trong lĩnh vực này đều có điều kiện trên P so với NP hoặc trên một số giả định thậm chí còn mạnh hơn.


4

khi bạn nói "có thể" có thể giải quyết các vấn đề mở quan trọng / khó giải quyết nhất trong CS chỉ là "tâm trí người mới bắt đầu" hoặc [suy đoán khắc nghiệt hơn nhưng trung thực, không hiểu biết-]. bất cứ ai nhận ra rằng P vs NP đã mở hơn 4 thập kỷ [ hơn gấp đôi tuổi của bạn! ] sẽ phải thừa nhận rằng lịch sử lâu dài không có giải pháp và giải thưởng $ 1M không được nhận trong một thập kỷ, là một số bằng chứng tình huống cho thấy khả năng không thể chứng minh là không đáng kể. khi tôi đọc một cuộc thăm dò ý kiến ​​của các nhà lý thuyết, [2] khoảng 4-5% nói rằng họ nghĩ rằng nó không thể chứng minh được hoặc tương đương, "độc lập" với các tiên đề số học cơ bản (thực sự rõ ràng là một quan điểm thiểu số nhỏ giữa các chuyên gia).

thậm chí còn có một bài báo giành giải thưởng của Razborov / Rudich có tên là Bằng chứng tự nhiên , theo một số giải thích, đưa ra một số bằng chứng về khả năng không thể chứng minh, bằng cách đưa ra [một cách không chính thức] một bằng chứng như vậy nếu nó tồn tại phải khác về cơ bản với bất kỳ "tương tự" nào được biết đến. bằng chứng đã từng nghĩ ra (hoặc theo nghĩa chính thức được xác định nghiêm ngặt " không tự nhiên "!). & bạn nên tìm hiểu về các vấn đề đã được chứng minh là không thể giải quyết được sau khi mở lâu, ví dụ như vấn đề thứ 10 của Hilberts (thế kỷ mở).

vâng, hầu hết các bằng chứng CS chính ở lõi là các bằng chứng toán học "dưới mui xe", đôi khi mang tính kỹ thuật cao, sử dụng các yếu tố của ví dụ tổ hợp , đồ thị cực trị & tổ hợp cực trị . bằng chứng hiện tại gần nhất với P NP là bằng chứng được cho là của Razborov và các nhà nghiên cứu sau này về giới hạn mạch đơn điệu. có một bài trình bày ở bậc đại học [có thể là dễ tiếp cận nhất từng được xuất bản] trong Mô hình tính toán của Savage. xem thêm cuốn sách mới của Lance Fortnows, Chiếc vé vàng .

như một chú thích ký tự đại diện kỳ ​​lạ / dài, có một số suy đoán và sự nhiệt tình trong toán học & TCS ngay cả bởi một số chuyên gia ưu tú (ví dụ WT Gowers ) rằng công nghệ chứng minh tự động một ngày nào đó sẽ trở nên mạnh mẽ hơn nhiều, ví dụ như bán sáng tạo và gần như AI. [1 ] Các kịch bản khoa học viễn tưởng sang một bên, tuy nhiên nó đã thành công với những đột phá đôi khi trên một số vấn đề riêng biệt nhưng rất khó khăn như định lý 4 màuphỏng đoán Keplers .

một cách tiếp cận khác cho P vs NP có thể là làm việc từ một đề cương bằng chứng được đề xuất [3] hoặc hợp tác với những người khác giải quyết vấn đề. [4] [5] [6]

[1] cuộc phiêu lưu và khuyến khích trong việc chứng minh định lý tự động , vzn

[2] Cuộc thăm dò P vs NP của Gasarch

[3] phác thảo cho một bằng chứng NP vs P / poly dựa trên các mạch đơn điệu, siêu dữ liệu, bao thanh toán và các hàm lát , vzn

[4] Jun Fukuyama P vs trang NP

[5] mạch đơn điệu tcs.se phòng chat

[6] Blog của RJ Lipton P vs NP


3
Định lý cuối cùng của Fermat đã mở trong một thời gian dài. Nó chỉ phải chờ các kỹ thuật thích hợp. Không có lý do để tin rằng P so với NP là không thể giải quyết chỉ vì không ai có thể giải quyết nó trong vài thập kỷ đầu tiên.
Yuval Filmus

1
không tranh luận. nhưng hãy nhớ rằng có rất nhiều, các nhà toán học xa ngày nay còn sống hơn bao giờ hết trong lịch sử, có lẽ, và sự tinh vi của toán học hiện tại là phi thường. btw, cá nhân tôi nghĩ P vs NP là có thể chứng minh được.
vzn

2
Các nhà toán học ngày nay có số lượng lớn nhưng họ cũng theo đuổi nhiều lĩnh vực hơn. Hầu hết các nhà toán học ngày nay, không cần phải nói, không cố gắng giải P so với NP.
Yuval Filmus

3
hầu hết các bằng chứng CS chính ở lõi là bằng chứng toán học "dưới vỏ bọc" - Sẽ chính xác hơn khi nói tất cả các bằng chứng CS là "bằng chứng toán học", bởi vì đó là từ "bằng chứng" nghĩa là gì.
JeffE

CS có ngôn ngữ riêng. toán học có ngôn ngữ riêng của nó. có sự chồng chéo mạnh mẽ, nhưng nó không giống nhau. toán học cũ hơn nhiều so với CS. có những khía cạnh / yếu tố / cấu trúc của bằng chứng CS không phải là một phần của toán học cũ. ví dụ: mạch điện. nhưng có, những cái đó giảm xuống thành đồ thị (đã cũ). Ngoài ra, những mảng lớn của toán học hiện đại không (chưa? dường như?) có ứng dụng trong CS. v.v ... lại "không có nhiều nhà toán học cố gắng giải P vs NP". nghĩ rằng vấn đề đã nhận được nỗ lực rất lớn / mãnh liệt bởi những bộ óc hàng đầu bên trong / bên ngoài CS, nghĩ rằng các nhà nghiên cứu CS hàng đầu sẽ đồng ý. Có nhiều nghiên cứu liên quan.
vzn

0

Những câu hỏi được giải quyết rõ ràng không có trong danh sách đó ... những câu hỏi hóc búa là vấn đề tạm dừng, nghĩa là "thuật toán", định nghĩa một cách nói hợp lý "độc lập với máy" khi giải pháp cho vấn đề là "hiệu quả". Việc phân tích các thuật toán là một lĩnh vực hoàn toàn mới, với bộ sưu tập kết quả phong phú. Danh sách cứ kéo dài.


4
Việc phân tích các thuật toán là một lĩnh vực hoàn toàn mới - ... có từ những năm 1960 hoặc Ai Cập cổ đại, tùy thuộc vào việc bạn thiết lập ranh giới một cách hào phóng như thế nào.
JeffE
Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookieChính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.