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第397章 阿诺德用拓扑学证明五次方程无根式解(第1页)

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“数学大帝(.shg.tw)”

!

2000年,一个700万美元的大奖被设立来求解七个著名数学难题。

称为千禧年大奖难题:PvsNP;

这是一个关于计算机计算能力的问题,有一定的深度。

这个问题在1979年提出,也是千禧年七猜想里最容易理解的问题。

一开始的电脑算题很慢,但是科学家改进结构之后就变快了。

但是有些问题,还是很慢,这个问题是因为数学结构特殊。

这样的数学结构,没有办法再想出更快的简便公式。

很容易知道乘法是可以找到快速解法的,但是下棋就很难找到快速的解法了。

数学家想知道介于乘法和下棋之间有没有可以快速的简便方法。

P问题是可以用相当快的计算解决的,比如乘法或者是人名排序。

NP则包含了很多问题,其中有很多复杂的,比如电路设计,给车辆规划路程,快递员送快递最短路程,资料库等。

数学家NP中有很多问题也是属于P的,也就是很多NP问题也是有快速解法的。

但数学家想知道NP是不是所有问题都属于P的,或者NP是不是比P更难。

这就是PNP问题。

如果NP=P的话,那很多繁杂的问题就可以被电脑轻松解决了。

其中就有治疗癌症的问题,要研究数量庞大的蛋白质排列,还有密码破解,经济学的问题等等。

NP中数独填字的问题,做完后可以验证是否正确。

而其他的NP问题就是做出来,连检查都很困难。

比如下棋问题,说出一个好办法走下一步,但是如何验证下一步是好办法?对问题的检查都需要巨大无比的计算量,大到一台计算机都难以承受。

而P中检查问题的时间都比较短。

而人类都无法确定检查问题是不是比做出问题来还要复杂?因为数独有很多种答案,它不是一种答案。

而如果能快速的验证答案,是不是也加快了解决答案的速度。

一个问题越来越强的话,计算难度会不会呈指数级上升?如果只是正比例上升,那就单纯的增加电脑的数量。

而有的问题则是时间的增加,是一个多项式问题。

NP表示的是非确定性多项式的时间。

多台电脑同时找一个问题的多个答案,就可以在多项式内找到正确答案。

也要讨论在最坏情况下解体的步数。

一般人认为NP比P更多,但这是不是真的?

其中的P和NP相同的问题为NP-plete问题,有数独、蛋白质折叠、空当接龙、俄罗斯方块、扫雷等。

如果解决了NP-plete问题,就解决所有的NP问题。

PNP问题类型也很多,还有EXP问题,指数类问题等等多种问题。

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