"এটি অসম্ভব" স্টেটমেন্টগুলির কিছুটা বিশদভাবে জানাতে এখানে একটি সহজ প্রমাণ স্কেচ দেওয়া হয়েছে।
আমরা টেওরিং মেশিনগুলি আউটপুট সহ অ্যালগরিদমগুলিকে মডেল করতে পারি যা তাদের টেপটিতে আউটপুটটি থামায়। যদি আপনি এমন মেশিন রাখতে চান যা তাদের টেপের আউটপুট গ্রহণ করে বা প্রত্যাখ্যান করে (যার ক্ষেত্রে কোনও আউটপুট নেই) আপনি সহজেই একটি এনকোডিং নিয়ে আসতে পারেন যা আপনাকে এই "মেশিনগুলিকে" থামিয়ে বা থামানো না দিয়ে মডেল করতে দেয়, কোন প্রত্যাখ্যান "মেশিন নেই।
এখন ধরুন, প্রতিটি ইনপুটটির জন্য এই জাতীয় দুটি টিএম একই আউটপুট রয়েছে কিনা তা নির্ধারণ করার জন্য আমার কাছে একটি অ্যালগরিদম পি রয়েছে । তারপরে, একটি টিএম এ এবং একটি ইনপুট এক্স দেওয়া , আমি একটি নতুন টিএম বি তৈরি করতে পারি যা নীচের মত কাজ করে:
- ইনপুটটি ঠিক এক্স কিনা তা পরীক্ষা করে দেখুন
- যদি হ্যাঁ, তবে একটি অসীম লুপ লিখুন
- কোন, তাহলে চালানো একটি ইনপুটের
এখন আমি এ এবং বি তে পি চালাতে পারি । বি উপর বন্ধ না এক্স , কিন্তু একই আউটপুট হয়েছে একটি সব অন্যান্য ইনপুট জন্য, তাই যদি এবং কেবল যদি একটি উপর বন্ধ না এক্স তারপর এই দুটি আলগোরিদিম যে ইনপুট জন্য একই আউটপুট আছে। তবে পি তা বলতে সক্ষম হয়েছিলেন যে প্রতিটি ইনপুটের জন্য দুটি অ্যালগরিদম একই আউটপুট রয়েছে কিনা, তাই আমাদের কাছে পি থাকলে আমরা বলতে পারি যে একটি স্বেচ্ছাচারী মেশিন একটি সালিশী ইনপুটটিতে থামে কিনা, যা হলটিং সমস্যা। যেহেতু হ্যালটিং সমস্যাটি অনস্বীকার্য হিসাবে পরিচিত, তাই পি বিদ্যমান থাকতে পারে না।
এর অর্থ দুটি অ্যালগরিদমের সর্বদা কার্যকর আউটপুট থাকে কিনা তা নির্ধারণের জন্য কোনও সাধারণ (গণনাযোগ্য) দৃষ্টিভঙ্গি নেই, সুতরাং আপনার বিশ্লেষণ করা অ্যালগরিদমের জোড়ার ক্ষেত্রে আপনাকে যুক্তি বিশেষভাবে প্রয়োগ করতে হবে। তবে অনুশীলনে এমন গণনাযোগ্য পদ্ধতি থাকতে পারে যা বৃহত শ্রেণীর অ্যালগরিদমের জন্য কাজ করে এবং অবশ্যই কোনও কৌশল রয়েছে যা আপনি কোনও বিশেষ ক্ষেত্রে প্রমাণ প্রমাণের চেষ্টা করতে পারেন। ডেভ ক্লার্কের উত্তর আপনাকে এখানে দেখার জন্য কিছু প্রাসঙ্গিক জিনিস দেয়। "অসম্ভবতা" ফলাফলটি কেবল একটি জেনেরিক পদ্ধতি তৈরি করতে প্রযোজ্য যা সমস্যাটি একবারে এবং সকল ক্ষেত্রে, সমস্ত জোড়া অ্যালগরিদমের জন্য সমাধান করবে।