np=完全问题,可以这么认为,这种问题只有把解域里面的所有可能公认的普遍适用的数学定义。
“如果,我告诉二位,我已经成功的将一个npc问题降至p类问题呢?”李林飞忽然抛出这么一句话,夫妇二人一听整个人都面色大变,带着不可思议的精彩表情。
“你说什么?”
爱德华·莫泽抱头神态夸张:“上帝,p=np问题已经被解决了?”
这二位夫妇虽然不是数学家,也不是计算机领域的学者或是信息专家,但这些领域都与神经科学有着深切关联。
对于「p=np?」问题,即np-完全问题,他们自然不会陌生,虽然不是信息学的专家,但对于这个问题的认知也要远远高于普通人。
np-完全问题,可以这么认为,这种问题只有把解域里面的所有可能都穷举了之后才能得出答案,这样的问题是np里面最难。
如果要证明一个问题是npc问题,可以拿已经是npc问题的一个问题经过多项式时间的变化变成所需要证明的问题,那么所有证明的问题就是一个npc问题了。
换句话说,即找到了一个算法,那么所有的问题都可以有多项式的解,可以说这就是所谓的万能算法了。
这无疑是信息学的巅峰,这不仅是对信息学的贡献那么简单,许多至今无解的问题都会被迎刃而解。
例如人体蛋白折叠问题、绝症,当然也包括神经科学,难怪夫妇二人会如此失态了。
真是因为npc问题的存在,p=np变得难以置信,人们即便至今没有证明或证伪,但更加偏向相信p≠np。
但是,李林飞刚刚亲口说把一个npc问题降低到了p类问题!
“天呐……”两人绝对没有想到刚刚来华夏,就获得了这么一个爆炸性的消息,这要是传出去了,整个学术界乃至全世界都得为之沸腾。
这已经不能用天才就可以形容的了,震惊过后,夫妇二人激动不已,振奋莫名。
李林飞看到他们二人反而淡定的说道:“之前我说过,我是以编程起家的,把npc问题降低p类问题的成果便是获得了一个全新的算法。”
“但是博士,它也并非是真正的万能算法,因为在其之上还有「np-hard问题」,相比您应该也知道的。”
“即便如此,其贡献也无可估量啊,对于神经科学的研究会带来难以想象的裨益。”爱德华·莫泽振奋的说道。
“老师,您之前只给我们讲了p=np问题,但「np-hard问题」又是什么?”一直安安静静的洛兰蒂斯在这个时候忍不住发问了。
迈·布里特女士看向她,微笑的简要概述道:“就是说,np-hard问题要比npc问题的范围广。”
“np-hard问题同样难以找到
请收藏:https://m.xzhile.cc
(温馨提示:请关闭畅读或阅读模式,否则内容无法正常显示)