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最后,弹幕又以侦探、凶手、受害者分别解释三个学生在案子中扮演的角色和身份背景,开始展开讨论。
以此引入少年模拟法庭的意义,通过这样的案子,猜测作者背后内心思考的是让这些犯罪学专业的学生经此一役,能够更好地理解整个司法执法系统的运作,同时也让他们树立一个警示。
两个人关注的重点不一样,但是我要回答的内容是一样的。
“P对NP的问题。”
我的手在餐桌上抬起来,视线绕了一圈,发现不是我爱吃的料理,于是就近拿起水杯,随意地喝了一口,说道,“有两个研究者因为这个数学问题,遭到了枪击。
我去看了墙体上的数学公式,是在求证的过程中得到了开创性的进展了,起码是有助于解决这个P对NP的问题。”
威尔说道:“他们用了什么方式?”
“引用了数学领域中有名的TSP……”
我回应道。
我还没有说完,威尔皱了皱眉,“那是什么?”
卢西安一听,惊讶之中还带着得意洋洋的腔调,说道:“唉,你不是数学天才吗?这么简单的常识都不知道吗?”
威尔挑眉,说道:“很抱歉,我是没怎么学过数学,最多就是随便翻了翻图书馆的书而已。
像你从小应该就是照本宣科活着,背个圆周率百位数,就觉得自己有强大的脑力,是吧?你给我一支笔,我就能算给你看。
能算才是真本事。”
卢西安连忙看向我,急着要我帮他作主,“你看他在嘲笑我。”
然而,我也是背圆周率的那类人,被说得膝盖很疼。
有一说一,我觉得背下来,拿现成的真的挺轻松容易的。
就像是能开车到的地方,为什么要用双脚跑呢?
我解释道:“TSP指的就是旅行商问题。
它其实就是个典型的NP完全难题,也可以称之为「NP-C问题」,文字解释就是多项式复杂程度的非确定性问题,用数学文字写在纸面上为「NP=P?」。
讲的就是有个旅行商人要拜访n个城市,每个城市都必须拜访一次,且仅能拜访一次。
与此同时,起始地必须也是最后的终点城市。”
“就是组合优化的问题。”
威尔瞬间明白了,“用随机算法来解决这个TSP并不是什么难题,可以用粒子群算法,蚁群算法,或者现在主流的遗传算法也可以得出最短巡回路径。”
“这些算法不是都只能无限逼近最优解而已吗?”
卢西安很快也跟上话题,看着我说道,“他们应该不是用这种算法吧,这些都只能拿到次优解。
不能用来证明NP=P吧?”
我说道:“他们构
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建了一个新的算法为最值删除法(maximum-deletingmethod),极大地减少了旅行商问题中计算的复杂性,甚至在这个推论上证明了P与NP等同。”
卢西安惊讶道:“那是不是在说明我们未来有可能有人真的能够以此,建立起破解所有信息密码的钥匙?”
威尔对卢西安的话发出轻笑,道:“这只是个数学问题中的其中之一罢了。
再来,算法中P≠NP还是主流。
如今,在不满足P=NP之下,已经有无数技术发展出来。
无论是计算生物学,系统安全,金融交易或者是代码,都已经可以看到这个它强大的应用。
像是阿尔法狗,也能击败世界国际象棋冠军。”
威尔继续说道:“我觉得,面对这种问题,还是不要陷入Cryptomania(加密狂热)的假想比较好。
提出这个词的作者RussellImpagliazzo在上世纪95年的论文上,也说了「我们无法拥有一切」。”
威尔敲了敲桌子,进一步解释道:“——在论证这个问题上,我们要么能解决数学问题的NP问题,要么只能解决密码学问题。
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