পদার্থবিজ্ঞানের মূলনীতি হিসাবে এনপি-সম্পূর্ণ সমস্যাগুলির অক্ষমতা?


15

আমি সবসময় পি বনাম এনপি প্রশ্নের পক্ষে বা বিপক্ষে পরীক্ষামূলক গণিতের সংখ্যার প্রমাণের অভাবে আগ্রহী। যদিও রিমান হাইপোথিসিসের নিকট সংখ্যাগত যাচাইয়ের কিছু সমর্থনকারী প্রমাণ রয়েছে, আমি পি বনাম এনপি প্রশ্নের অনুরূপ প্রমাণের বিষয়ে অবগত নই।

অধিকন্তু, আমি অনস্বীকার্য সমস্যাগুলির অস্তিত্বের কোনও সরাসরি শারীরিক বিশ্বের পরিণতি সম্পর্কে অবগত নই (বা অব্যক্ত ফাংশনের অস্তিত্ব)। প্রোটিন ভাঁজ এনপি-সম্পূর্ণ সমস্যা তবে এটি জৈবিক সিস্টেমে খুব দক্ষতার সাথে সংঘটিত হয়েছে বলে মনে হয়। স্কট অ্যারনসন পদার্থবিদ্যার নীতি হিসাবে এনপি হার্ডনেস অ্যাসপশনকে ব্যবহার করার প্রস্তাব করেছিলেন। তিনি অনুমানকে অনানুষ্ঠানিকভাবে বলেছিলেন যে " এনপি-সম্পূর্ণ সমস্যাগুলি শারীরিক বিশ্বে অন্তর্ভুক্ত "।

এনপি কঠোরতা ধারণা অনুমান করে, এমন একটি বৈজ্ঞানিক পরীক্ষা নকশা করা কেন কঠিন যে আমাদের মহাবিশ্ব এনপি কঠোরতা অনুমানকে সম্মান করে কিনা তা স্থির করে?

এছাড়াও, পরীক্ষামূলক গণিত থেকে পক্ষে বা বিপক্ষে কোনও জ্ঞাত সংখ্যার প্রমাণ রয়েছে ?পিএনপি

সম্পাদনা: স্কট অ্যারনসনের একটি দুর্দান্ত উপস্থাপনা এখানে পদার্থবিজ্ঞানের আইন হিসাবে কম্পিউটেশনাল ইন্টারেক্টবিলিটি শিরোনাম


কোয়ান্টাম তত্ত্ব অনুসারে এখানে একটি সম্পর্কিত পর্যবেক্ষণ দেওয়া হয়েছে, প্রতিটি দৈহিক পরিমাণ সময়, দৈর্ঘ্য, ভর এবং শক্তি (অত্যন্ত ছোট) সহ পৃথক। সুতরাং, কোয়ান্টাম সিস্টেমের বিবর্তনকে সমস্ত সম্ভাব্য রাষ্ট্রীয় স্পেস ট্র্যাজিকোলজির উপর ন্যূনতম কর্মের নীতি দ্বারা পরিচালিত একটি পৃথক অপ্টিমাইজেশন সমস্যা হিসাবে দেখা কি সঠিক?
মোহাম্মদ আল তুর্কিস্তিনি

8
ভিভোতে প্রোটিনগুলি ভালভাবে ভাঁজ হয় এ বিষয়টি প্রমাণ হিসাবে নেওয়া উচিত নয় যে মহাবিশ্ব এনপি-সম্পূর্ণ সমস্যাগুলি সমাধান করছে। প্রোটিনগুলি দক্ষতার সাথে নিজেকে ভাঁজ করতে বিকশিত হয়েছে। এমনকী কিছু প্রোটিন রয়েছে যা সেলুলার পরিবেশে ভাল ভাঁজ হবে যা ভিট্রোতে সঠিকভাবে ভাঁজ হয় না । এটি কারণ কোষে, চ্যাপেরোনিনস নামে আরও কিছু প্রোটিন রয়েছে যা ভাঁজ প্রক্রিয়াতে সহায়তা করে (এই চ্যাপেরোনিনগুলি সম্ভবত প্রোটিনগুলির সাথে সহ-বিবর্তিত হয় যা তারা ভাঁজগুলিতে সহায়তা করে)।
পিটার শর

উত্তর:


17

আমি মনে করি না যে একটি অ্যাসিম্পটোটিক স্টেটমেন্ট হ'ল একটি স্বয়ংক্রিয় "ডিলব্রেকার"। কেউ আমাদের জ্ঞানের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ তবে পি বনাম এনপি এর চেয়ে শক্তিশালী অনুমানগুলি তৈরি করতে পারেন যেমন " একটি এলোমেলো এন ভেরিয়েবল 10 এসএটি সূত্রের জন্য সন্তোষজনক নিয়োগ পেতে " কমপক্ষে পদক্ষেপ নেয় "(" র্যান্ডম "সহ) উদাহরণস্বরূপ, অ্যাক্লিওপটাস কোজা-ওঘলানের রোপিত মডেল , এটি কেবল একটি উদাহরণ - আমি জানি না যুক্তিসঙ্গত কংক্রিট সংখ্যাগুলি কী কী)।PNP2n/10

এই জাতীয় অনুমানের ফলে একটি অস্বীকৃত ভবিষ্যদ্বাণী হতে পারে যে যে কোনও প্রাকৃতিক ব্যবস্থা যা এটি সমাধানের চেষ্টা করবে তা ব্যর্থ হবে (উদাহরণস্বরূপ, স্থানীয় মিনিমে আটকে যান), এমন কিছু যা আপনি পরীক্ষার মাধ্যমে যাচাই করতে পারেন। আসলে, আমি এ বিষয়ে বিশেষজ্ঞ নই তবে আমার জ্ঞানের সাথে, যেমন জো ফিৎসসিমনস উল্লেখ করেছেন, অ্যাডিয়াব্যাটিক কম্পিউটিংয়ের মাধ্যমে এ জাতীয় ভবিষ্যদ্বাণীগুলি নিশ্চিত হয়ে গেছে। (স্কট অ্যারনসনের সাবান বুদবুদগুলির সাথে কিছু বিনোদনমূলক পরীক্ষাও হয়েছিল))

অবশ্যই আপনি -র জন্য কিছু "অনুপ্রেরণামূলক প্রমাণ" দেখতে পাচ্ছেন যে লোকেরা অপ্টিমাইজেশনের সমস্যাগুলি সমাধান করার চেষ্টা করছে, ক্রিপটোয়ানালাইজেশন এনক্রিপশনস ইত্যাদি ... এবং এখনও পর্যন্ত সফল হয়নি ...PNP


2
@ জেফ - আমি মনে করি এটি প্রমাণ হিসাবে প্রমাণিত হয় যে পি একইভাবে এনপির সমান নয় যে আমরা এখন পর্যন্ত যতগুলি সংখ্যা চেষ্টা করেছি গোল্ডবাচের অনুমানের পক্ষে প্রমাণ পেয়েছে তা কেবল গোল্ডবাচের অনুমানের পক্ষে এবং এটি কেবল আমাদের বাছাইয়ের পক্ষে নয় ভুল সংখ্যা
বিনায়ক পাঠক

3
বোয়াজ: আমি এটি দুর্বল অনুমানের প্রমাণ হিসাবে এটি গ্রহণ করতে রাজি হতে পারি "এই অ্যালগরিদমের কমপক্ষে পদক্ষেপ প্রয়োজন" তবে শক্তিশালী অনুমানের জন্য নয় "যে কোনও অ্যালগোরিদমের কমপক্ষে needs প্রয়োজন ধাপ। " আমার পক্ষে যে কোনও পরীক্ষক একজন প্রতিনিধি নমুনা চেষ্টা করেছেন তা মেনে নেওয়ার জন্য কেবল অনেকগুলি (বাস্তবে, অসীম অনেকগুলি) অবিরত অ্যালগরিদম বা এমনকি অ্যালগোরিদমের ক্লাস রয়েছে। 2n/102n/10
জেফি

6
আপনি যদি কোনওভাবে লেভিনের সর্বজনীন অনুসন্ধান অ্যালগরিদমের পদক্ষেপের প্রয়োজন দেখাতে পারেন তবে আপনার কোনও অ্যালগরিদমের কার্যকরভাবে প্রয়োজন এই অনেকগুলি ... অবশ্যই আমাদের বর্তমান জ্ঞান প্রদত্ত এটি বাস্তবায়ন এবং পরীক্ষার জন্য অত্যন্ত অযৌক্তিক হবে। 2n/10
রায়ান উইলিয়ামস

3
রায়ান - অনুশীলনে আপনি কেবলমাত্র অতি ক্ষুদ্র বর্ণন আকারের প্রোগ্রামগুলিতে গণনা করতে সক্ষম হবেন। (লুকা ট্রেভিসানের কাগজটি দেখুন - eccc.hpi-web.de/report/2010/034/download )
বোয়াজ বারাক

2
জেফ - মনে করুন যে অন্য কিছু বৈজ্ঞানিক ক্ষেত্রের কিছু প্রমাণ একটি প্রাকৃতিক ব্যবস্থা দ্রুত তার সর্বনিম্ন ন্যূনতম পৌঁছতে পারে, যখন (শক্তিশালী) q এনএইকে এনপি অনুমান করেছিলেন যে এটি স্থানীয় নূন্যতমে আটকে যায়, এবং এটি পরে দেখা যায় যে সত্যটি সত্য। এটি আমার কাছে কমপক্ষে কাছে কিছু প্রমাণ বলে মনে হচ্ছে । এটি চূড়ান্ত প্রমাণ নয়, তবে এই জিনিসগুলি যেমন জমেছে, যদি এটি পরিণত হয় (শক্তিশালী হয়) তবে ইতিবাচক ভবিষ্যদ্বাণীমূলক শক্তি রয়েছে, এটি এটিকে "প্রকৃতির আইন" করার পক্ষে যুক্তি। (এটি এখন পর্যন্ত আমরা যে কমপক্ষে সমস্ত অ্যালগরিদম / প্রাকৃতিক সিস্টেমের মুখোমুখি হয়েছি তা ধরে রেখেছে ...)PNPPNPPNP
বোয়াজ বারাক

15

আসল বিশ্বটি একটি ধ্রুব আকারের অবজেক্ট, সুতরাং এনপি-সম্পূর্ণ সমস্যাগুলি সমাধান করার জন্য একটি বহু-কাল-রিয়েল ওয়ার্ল্ড প্রক্রিয়া বাতিল করার কোনও উপায় নেই যা বড় হে নোটেশনে একটি বিশাল ধ্রুবক লুকায়িত রয়েছে।

যাইহোক, এই পয়েন্টটি ছাড়াও, অনুমানটি ফর্মের একটি বিবৃতি "এমন কোনও সত্যিকারের বিশ্ব পদ্ধতি নেই যা ..." এই জাতীয় বক্তব্যকে খণ্ডন করার জন্য একটি পরীক্ষা কীভাবে ডিজাইন করা যায়? যদি অনুমানটি যদি "আমরা যদি সত্যিকারের বিশ্বে এক্স করি তবে ওয়াই ঘটে" এর মতো কিছু ছিল, তবে এক্স করে এইটিকে খণ্ডন করা যেতে পারে we আমরা যে বক্তব্য চাই তা কোনও কিছুর অস্তিত্বকে দৃ as়ভাবে প্রমাণ করে, তাই আমি একটি পরীক্ষা দেখতে পাচ্ছি না এটা সিদ্ধান্ত। এটি পদার্থবিজ্ঞানের আইনগুলির শারীরিক পরিণতি হিসাবে দেখানো যেতে পারে তবে এটি পি বনাম এনপি এর চেয়েও শক্ত, কারণ একটি টুরিং মেশিন পদার্থবিজ্ঞানের আইন অনুসরণ করে। যেহেতু আমরা দেখিয়েও ব্যর্থ হয়েছি যে টিএমগুলি বহু সময়ের সময়ে এনপি-সম্পূর্ণ সমস্যা সমাধান করতে পারে না, তাই কোনও শারীরিক প্রক্রিয়া বহু-কালীন সময়ে এনপি-সম্পূর্ণ সমস্যা সমাধান করতে পারে না তা দেখাতে সম্পূর্ণ হতাশ বলে মনে হয়।


1
যদি আসল বিশ্বটি একটি ধ্রুব আকারের অবজেক্ট হয়, তবে আজ অবধি নির্মিত সমস্ত কম্পিউটারগুলি সসীম অটোমেটা।
পিটার শোর

12

প্রকৃতপক্ষে পি এর শারীরিক সংস্করণ এনপির সমান নয়, যথা কোনও প্রাকৃতিক শারীরিক ব্যবস্থা এনপি সম্পূর্ণ সমস্যা সমাধান করতে পারে না খুব আকর্ষণীয়। কয়েকটি উদ্বেগ আছে

1) প্রগ্রেম পরীক্ষামূলক এবং তাত্ত্বিক পদার্থবিজ্ঞানের উভয়কেই কার্যত "অर्थোগোনাল" বলে মনে হয়। সুতরাং এটি পদার্থবিদ্যায় সত্যিকারের (এখনও অবধি) কার্যকর অন্তর্দৃষ্টি সরবরাহ করে না।

অনুমানের এই শারীরিক সংস্করণ থেকে কীভাবে পদার্থবিজ্ঞানের কিছু অন্তর্দৃষ্টি অন্তর্ভুক্ত করা যায় সে সম্পর্কে কিছু সুন্দর যুক্তি রয়েছে তবে এই যুক্তিগুলি মোটামুটি "নরম" এবং ফাঁক ফাঁকে রয়েছে। (এবং এই জাতীয় যুক্তিগুলি সমস্যাযুক্ত হতে পারে, যেহেতু তারা খুব কঠিন গাণিতিক অনুমান যেমন পি এর সমান এনপি ননোট এবং এনপি কে বিকিউপিতে অন্তর্ভুক্ত করা হয় না যা আমরা বুঝতে পারি না।)

("চার্চ-টিউরিং থিসিস" এর ক্ষেত্রেও একই জাতীয় মন্তব্য প্রযোজ্য))

2) যদিও দৈহিক এনপি সমান পি না গণিতের এনপি সমান পি এর চেয়েও বিস্তৃত অনুমান, আমরা প্রকৃতিতে যে অ্যালগরিদমগুলি (এবং এমনকি পুরুষ-তৈরি অ্যালগরিদমগুলি) খুব বেশি বলে মনে হয় সেহেতু আমরা এটিকে আরও সীমাবদ্ধ হিসাবেও বিবেচনা করতে পারি সমস্ত তাত্ত্বিকভাবে সম্ভব অ্যালগোরিদমের সীমাবদ্ধ শ্রেণি। আনুষ্ঠানিকভাবে এ জাতীয় বিধিনিষেধগুলি বোঝা খুব আকর্ষণীয় হবে তবে যে কোনও ক্ষেত্রেই প্রশ্নে প্রস্তাবিত কোনও বহিরাগত "প্রমাণ" কেবলমাত্র এই সীমাবদ্ধ শ্রেণীর ক্ষেত্রেই প্রযোজ্য।

৩) বৈজ্ঞানিক মডেলিংয়ে, গণনা জটিলতা দ্বিতীয় ক্রমের একটি বিষয়কে প্রতিনিধিত্ব করে যেখানে প্রথমে আমরা একটি প্রাকৃতিক ঘটনাকে মডেল করতে চাই এবং দেখি মডেলের উপর ভিত্তি করে কী ভবিষ্যদ্বাণী করা যেতে পারে (গণনীয় জটিলতার তত্ত্বকে একপাশে রেখে)। মডেলিং পর্যায়ে কম্পিউটেশনাল জটিলতার ইস্যুগুলিকে খুব বেশি ওজন দেওয়া ফলপ্রসূ বলে মনে হয় না। অনেক ক্ষেত্রেই, মডেলটি শুরু করার জন্য কম্পিউটেশনাল ইন্ট্র্যাকটেবল তবে এটি স্বাভাবিকভাবেই সমস্যা দেখা দেওয়ার জন্য বা ঘটনাটি বোঝার জন্য কার্যকর হতে পারে।

৪) আমি বোজের সাথে একমত যে অ্যাসিম্পটোটিক ইস্যুটি "ডিল ব্রেকার" নয়। বাস্তব জীবনের মডেলিংয়ের ক্ষেত্রে কম্পিউটেশনাল জটিলতার বিষয়গুলির প্রাসঙ্গিকতার বিষয়টি যখন আসে তখনও এটি একটি গুরুতর বিষয়।


11

যদি আপনি আমাকে একটি সামান্য বিটকে সাধারণীকরণের অনুমতি দেন ... আসুন প্রশ্নটি বাড়িয়ে দিন এবং অন্যান্য জটিলতা-তাত্ত্বিক কঠোরতা অনুমান এবং বৈজ্ঞানিক পরীক্ষার জন্য তাদের পরিণতি জিজ্ঞাসা করুন। (আমি পদার্থবিজ্ঞানের দিকে মনোনিবেশ করব।) সম্প্রতি দুটি পরিমাপ ডিভাইসের মধ্যে অনুমতিযোগ্য পারস্পরিক সম্পর্কের সেটটি বোঝার চেষ্টা করার পরিবর্তে একটি সফল প্রোগ্রাম ছিল যা স্থানিকভাবে পৃথক হয়ে যাওয়ার পরে, একটি (সম্ভবত স্থানীয়ভাবে সম্পর্কিত নয়) শারীরিক ব্যবস্থাতে একটি পরিমাপ সম্পাদন করে ( 1)। এই এবং অনুরূপ সেটআপগুলির অধীনে, কেউ যোগাযোগের জটিলতার কঠোরতা সম্পর্কে অনুমানগুলি ব্যবহার করতে পারেন যা কোয়ান্টাম মেকানিক্সের জন্য অনুমোদিত পারস্পরিক সম্পর্কগুলি পুনরুত্পাদন করে আঁটসাঁট সীমানা অর্জন করতে।

আপনাকে একটি গন্ধ দিতে, আমাকে এই বিষয়ে একটি পূর্ববর্তী ফলাফল বর্ণনা করি। একটি পপেস্কু-রোহরলিচ বাক্স (বা পিআর বাক্স) একটি কাল্পনিক ডিভাইস যা পরিমাপ ডিভাইসের মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ক পুনরুত্পাদন করে যে নীতিটির সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ যে কোনও তথ্য আলোর চেয়ে দ্রুত ভ্রমণ করতে পারে না (যাকে সংকেতের নীতি বলা হয় )।

এস। পোপেস্কু এবং ডি। রোহরলিচ, কোয়ান্টাম হিসাবে অ্যালকোয়ালিটি হিসাবে একটি অক্ষর, পাওয়া গেছে। Phys। 24, 379–385 (1994)।

যোগাযোগের জটিলতার কিছুটা প্রভাব থাকার উদাহরণ হিসাবে আমরা এটি দেখতে পারি। দুই পর্যবেক্ষক অবশ্যই স্পষ্টভাবে যোগাযোগ করবেন এমন ধারণাটি এমন কিছু প্রতিবন্ধকতা গ্রহণ করে যা একজন পদার্থবিজ্ঞানী কোনও সংকেত বলে না। এই ধারণাটি ঘুরিয়ে দেওয়া, কোনও সিগন্যাল না দিয়ে বাধা দুটি পরিমাপ ডিভাইসের মধ্যে কী ধরণের পারস্পরিক সম্পর্ক সম্ভব? এটিই পপেস্কু এবং রোহরলিচ অধ্যয়ন করে। তারা দেখিয়েছেন যে অনুমতিযোগ্য পারস্পরিক সম্পর্কগুলির এই সেটটি কোয়ান্টাম মেকানিক্সের দ্বারা অনুমোদিত মর্যাদাবানীর চেয়ে কঠোরভাবে বৃহত্তর, যা পরিবর্তিতভাবে শাস্ত্রীয় পদার্থবিজ্ঞানের অনুমতিপ্রাপ্তদের চেয়ে কঠোরভাবে বড়।

প্রশ্নটি তখন নিজেকে উপস্থাপন করে, কোয়ান্টামের সংস্থার "ডান" সংস্থার সেটটি কীসের সংস্থায় পরিণত করে এবং সংকেত দ্বারা অনুমোদিত নয়?

এই প্রশ্নের সমাধানের জন্য, আসুন খালি-হাড়ের ধারণাটি করা যাক যে এমন কিছু কার্য রয়েছে যার জন্য যোগাযোগের জটিলতা অল্প-তুচ্ছ। এখানে তুচ্ছ-এর অর্থ হ'ল যৌথভাবে একটি বুলিয়ান ফাংশন F (x, y) গণনা করতে, এটি কেবলমাত্র একক বিট (2) এর চেয়ে বেশি লাগে । আশ্চর্যরূপে, এমনকি এই খুব দুর্বল জটিলতা-তাত্ত্বিক অনুমানও অনুমোদিত অনুমতিগুলির স্থানকে সীমাবদ্ধ করার জন্য যথেষ্ট।

জি। ব্রাসার্ড, এইচ। বুহরম্যান, এন। লিন্ডেন, এএ ম্যাথট, এ। ট্যাপ এবং এফ। উঙ্গার, যে কোনও সংসারে যোগাযোগের জটিলতা তুচ্ছ নয়, শারীরিকভাবে ননলোকালিটির উপর সীমাবদ্ধ। রেভ। লেট 96, 250401 (2006)।

মনে রাখবেন যে দুর্বল ফলাফল ইতিমধ্যে পিএইচডি তে প্রমাণিত হয়েছিল উইম ভ্যান বাঁধের থিসিস। কি ব্রাসার্ড এট। প্রমাণিত হ'ল পিআর বাক্সগুলিতে অ্যাক্সেস থাকা, এমনকি যেগুলি ত্রুটিযুক্ত এবং কেবলমাত্র কিছু সময় সঠিক সম্পর্ক স্থাপন করে, একজনকে যোগাযোগের জটিলতাটিকে সম্পূর্ণরূপে তুচ্ছ করতে সক্ষম করে। এই বিশ্বে, প্রতিটি দ্বি-ভেরিয়েবল বুলিয়ান ফাংশন কেবলমাত্র একটি বিট সংক্রমণ দ্বারা যৌথভাবে গণনা করা যেতে পারে। এটি বেশ অযৌক্তিক বলে মনে হচ্ছে, সুতরাং আসুন এটি বিপরীতে দেখুন। আমরা যোগাযোগের জটিলতার অ-তুচ্ছতাটিকে একটি অদ্ভুততা হিসাবে গ্রহণ করতে পারি এবং এটি আমাদের এই সত্যটি অনুধাবন করতে দেয় যে আমরা আমাদের পরীক্ষাগুলিতে কিছু দৃ stronger়-কোয়ান্টাম পারস্পরিক সম্পর্কগুলি পালন করি না।

যোগাযোগ জটিলতা ব্যবহার করে এই প্রোগ্রামটি আশ্চর্যজনকভাবে সফল হয়েছে, সম্ভবত এটি গণনার জটিলতার তুলনায় সংশ্লিষ্টটির চেয়ে অনেক বেশি। উপরের কাগজপত্রগুলি সত্যই আইসবার্গের মূল অংশ ip আরও পড়া শুরু করার জন্য একটি ভাল জায়গা হ'ল এই পর্যালোচনা:

এইচ। বুহরমান, আর। ক্লেভ, এস। মাসার এবং আর ডি। ওল্ফ, ননওলোকালিটি এবং যোগাযোগ জটিলতা, রেভ। মোড। Phys। 82, 665-698 (2010)।

বা আমি উদ্ধৃত করেছি যে দুটি অন্য কাগজপত্র থেকে একটি ফরোয়ার্ড সাহিত্য অনুসন্ধান।

এটি কেন গণ্যকরণের সেটিংয়ের তুলনায় যোগাযোগ সেটিংকে বিশ্লেষণে অনেক বেশি কার্যকর বলে মনে হচ্ছে তা সম্পর্কে আকর্ষণীয় প্রশ্ন উত্থাপন করে। সম্ভবত এটি সিস্টেরিতে পোস্ট করা আরও একটি প্রশ্নের বিষয় হতে পারে।


(1) উদাহরণস্বরূপ সিএইচএসএইচ অসমতা ( বেল বৈষম্যের এক ধরণের ) হিসাবে পরিচিত এমন কিছু পরিমাপের পরীক্ষাগুলি ধরুন , যেখানে শারীরিক ব্যবস্থাটিতে দুটি বিভক্ত ফোটন থাকে এবং পরিমাপগুলি পৃথক ফোটনের দুটি স্পেসিওলি দূরবর্তী স্থানে মেরুকরণ পরিমাপ।

(২) এই সিঙ্গল বিটটি যখনই f (x, y) প্রকৃতপক্ষে এক্স এবং y উভয়ের উপর নির্ভর করে তখনও শূন্য বিট প্রেরণ কোনও সংকেত লঙ্ঘন করে না কেন এটি প্রয়োজনীয়।


7

PNP

NPP/poly

এখন, SAT পর্যন্ত দৈর্ঘ্য 10 পর্যন্ত সর্বনিম্ন সার্কিটের সন্ধান করা বর্তমানে খুব কঠিন। তবে জ্যামিতিক জটিলতার তত্ত্বের কিছু ধারণাগুলি আপনাকে আরও দক্ষতার সাথে অনুরূপ ফলাফল পেতে দেয় (আমি কেবল দ্বিগুণ-এক্সফোনেনশিয়ালের পরিবর্তে ঘনিষ্ঠ বলে মনে করি) গণনা অনুসন্ধানের জন্য। মুলমুলির একটি অনুমান হ'ল প্রকৃতপক্ষে এই অনুসন্ধানটি বহুপাক্ষিক সময়ে করা যেতে পারে, তবে আমরা এর কাছাকাছি কিছু প্রমাণ করার থেকে অনেক দূরে।


ব্রেস্ট ফোর্স অনুসন্ধানের উন্নতি করতে আপনি কীভাবে জিসিটি ব্যবহার করতে পারবেন তার আরও বিশদ বর্ণনা করতে পারেন?
অর্ণব

GLnGLn

NPP/poly

@ রায়ান: স্পষ্টির দুর্দান্ত পয়েন্ট। এটি আমাকে এই প্রশ্নটি সম্পর্কে অবাক করে দিয়েছিল: cstheory.stackexchange.com/questions/1514/…
জোশুয়া গ্রোচো

6

"বহুবর্ষের সময়" এবং "এক্সফোনেনশিয়াল টাইম" এর সংজ্ঞাগুলি ইনপুট আকারের অনন্ততায় বাড়ার সাথে সাথে চলমান সময়ের সীমাবদ্ধ আচরণকে বর্ণনা করে। অন্যদিকে, কোনও শারীরিক পরীক্ষা অগত্যা কেবল সীমিত আকারের ইনপুটগুলিকে বিবেচনা করে। সুতরাং, প্রদত্ত অ্যালগরিদম বহুপদী সময়, ক্ষতিকারক সময় বা অন্য কিছুতে চালিত হয় কিনা তা পরীক্ষামূলকভাবে নির্ধারণের কোনও উপায় নেই।

বা অন্য কথায়: রবিন যা বলেছিল।


ধরুন বেশ কয়েকটি পরীক্ষা-নিরীক্ষা করা হয়েছে যে কোনওভাবে এনপি-সম্পূর্ণ সমস্যাগুলিকে আসল সমস্যার মধ্যে এনকোড করে প্রকৃতি তাদের সমাধান করতে দিন। এবং ধরুন যে এই সমস্ত পরীক্ষায় এটি আবিষ্কার করা হয়েছে যে যথেষ্ট পরিমাণে ইনপুট আকার রয়েছে যার জন্য প্রকৃতি সমস্যা সমাধানে অনেক সময় নেয়, তবে সেই বক্তব্যটির পক্ষে কি প্রমাণ হবে যে এনপি-সম্পূর্ণ সমস্যাগুলি সমাধান করতে পারে না? দক্ষতার?
বিনায়ক পাঠক

1
একেবারে না. এমনকি যদি আপনি প্রকৃতিকে সমস্যাগুলি সর্বোত্তমভাবে সমাধানের জন্য বোঝাতে পারেন (উদাহরণস্বরূপ স্টেইনার গাছগুলির জন্য সাবান বুদবুদগুলির বিপরীতে), এবং এমনকি যদি আপনি একটি সীমাবদ্ধ পরীক্ষা থেকে অ্যাসিম্পটোটিক আচরণকে পৃথক করতে পারেন, তবে এটি এখনও এমন ঘটনা হতে পারে যে প্রকৃতি একটি অদৃশ্য অ্যালগরিদম ব্যবহার করে।
জেফি

1
(দার্শনিক দৃষ্টিকোণ থেকে, আমি কেবল "সমস্যার সমাধান করতে প্রকৃতিকে বোঝাতে" এবং "সমস্যাটি সমাধানের জন্য একটি অ্যালগরিদম প্রয়োগ এবং পরিচালনা করি" এর মধ্যে কোনও পার্থক্য দেখি না। একদিকে, "একটি শারীরিক ব্যবস্থা তৈরির জন্য একটি নির্ভরযোগ্য কৌশল একটি সমস্যার সমাধান "অ্যালগরিদমের একটি কার্যক্ষম সংজ্ঞা; অন্যদিকে, মানুষ এবং কম্পিউটার উভয়ই প্রকৃতির অঙ্গ))
জেফি

5

আমি রবিনের সাথে পুরোপুরি একমত হয়ে এই বলে শুরু করি। প্রোটিন ভাঁজ সম্পর্কিত হিসাবে, একটি ছোট সমস্যা আছে। যেমন সমস্ত সিস্টেমের মতো, প্রোটিন ভাঁজ স্থানীয় মিনিমাতে আটকে যেতে পারে, যা আপনি অবহেলা করছেন বলে মনে হচ্ছে। আরও সাধারণ সমস্যা হ'ল কিছু হ্যামিলটোনীয়ের স্থল অবস্থা সন্ধান করা। আসলে, এমনকি যদি আমরা কেবল স্পিনগুলি (অর্থাত্ কুইটস) বিবেচনা করি তবে কিউএমএর জন্য এই সমস্যাটি সম্পূর্ণ।

প্রাকৃতিক হ্যামিলটোনিয়ানরা কিছুটা নরম, তবে কিউএমএ সম্পূর্ণতা প্রমাণ করার জন্য ব্যবহৃত কৃত্রিম কিছুগুলির তুলনায় (যা প্রাকৃতিক মিথস্ক্রিয়াকে মিরর করে না) তবে আমরা যখন সাধারণ সিস্টেমে প্রাকৃতিক দ্বি-দেহের মিথস্ক্রিয়া সীমাবদ্ধ করি তখনও ফলাফলটি এনপি হয় - অসম্পূর্ণ সমস্যা। প্রকৃতপক্ষে, এটি অ্যাডিয়েব্যাটিক কোয়ান্টাম কম্পিউটিং ব্যবহার করে এনপি সমস্যাগুলি মোকাবিলার চেষ্টা করার একটি পদ্ধতির ভিত্তি তৈরি করে। দুর্ভাগ্যক্রমে এটি প্রদর্শিত হয় যে এনপি-সম্পূর্ণ সমস্যার জন্য এই পদ্ধতির কাজ করবে না, শক্তি স্তরের কাঠামোর সাথে করার পরিবর্তে প্রযুক্তিগত সমস্যার কারণে। তবে এটি এনপি-র মধ্যে বিদ্যমান সমস্যাগুলির একটি আকর্ষণীয় পরিণতির দিকে নিয়ে যায় যা প্রকৃতির দ্বারা দক্ষতার সাথে সমাধানযোগ্য হয় না (যার দ্বারা আমি শারীরিক প্রক্রিয়া বোঝায়)। এর অর্থ এমন কোনও সিস্টেম রয়েছে যা দক্ষতার সাথে শীতল হতে পারে না। ঐটাই বলতে হবে,


আমি ভুল হলে আমাকে সংশোধন করুন, আপনি কি বোঝাচ্ছেন যে এনপি কঠোরতা অনুমানের শারীরিকভাবে পর্যবেক্ষণযোগ্য পরিণতি হতে হবে?
মোহাম্মদ আল-তুর্কিস্তি

আমি বলছি যে যদি বিকিউপিতে এনপি না থাকে (যা অবশ্যই মনে হয়) তবে এনপি শক্ত থাকা অবশ্যই শারীরিক পরিণতি অর্জন করে। খুব শোরগোলের সিস্টেমগুলির জন্য দেখে মনে হচ্ছে আমরা বিকিউপি পর্যায়টি থেকে মুক্তি পেতে পারি এবং এনপি কঠোর হওয়ায় সরাসরি ফলাফলটি পেতে পারি তবে এর জন্য কিছু শারীরিক অনুমানের প্রয়োজন।
জো ফিটজসিমন্স

PNPP=NP

4

ক্রমাগত-বিচ্ছিন্ন "জাম্প" এর কারণে একটি গণনার দৃষ্টিকোণ থেকে বাস্তব-বিশ্বের পরিস্থিতি অধ্যয়ন করা বেশ শক্ত hard যদিও বাস্তব বিশ্বের সমস্ত ইভেন্টগুলি (ধারণা করা হয়) অবিচ্ছিন্ন সময়ে চালিত হয়, আমরা সাধারণত যে মডেলগুলি ব্যবহার করি তা বিচ্ছিন্ন সময়ে প্রয়োগ করা হয়। অতএব, একটি পদক্ষেপ কতটা ছোট বা বড় হওয়া উচিত, সমস্যার আকার কত হওয়া উচিত ইত্যাদি নির্ধারণ করা খুব জটিল is

বিষয়টি নিয়ে আমি আ্যারনসনের একটি কাগজে একটি সংক্ষিপ্তসার লিখেছি, তবে তা ইংরেজিতে নয়। দেখুন মূল কাগজ

ব্যক্তিগতভাবে, আমি গণনায় রূপান্তরিত একটি বাস্তব বিশ্ব সমস্যার আরও একটি উদাহরণ শুনেছি। কাগজটি পাখির ঝাঁকুনির উপর ভিত্তি করে নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থা সম্পর্কিত মডেলগুলি সম্পর্কে রয়েছে birds এটি প্রমাণিত হয় যে পাখিদের বাস্তব জীবনে এটি একটি স্বল্প সময় নেয়, তবে এটি একটি জটিল ("2s এর একটি টাওয়ার") যখন বিশ্লেষণ করা হয় তখন এটি অক্ষম হয়। বিশদটির জন্য বার্নার্ড ছাজেলের কাগজটি দেখুন ।

[সম্পাদনা করুন: চ্যাজেল পেপার সম্পর্কে অংশটি পরিষ্কার করেছেন। সুনির্দিষ্ট তথ্য সরবরাহ করার জন্য ধন্যবাদ।]


2
শুধু ঘৃণ্য নয়। এটি আসলে 2s একটি টাওয়ার।
সুরেশ ভেঙ্কট

1
সুরেশ অবশ্যই, সঠিক। এর বাইরে চ্যাজেল পেপার পাখির ঝাঁকুনির বিশ্লেষণ নয়: এটি পাখির ঝাঁকুনির উপর ভিত্তি করে সুপরিচিত নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থা মডেলগুলির বিশ্লেষণ। বিশেষত, তার বিশ্লেষণে একটি "হিস্টেরেসিস রুল" ব্যবহার করা দরকার যা পাখিরা তাদের কথা মান্য করে না। এই গবেষণা প্রোগ্রামটি সম্পর্কে আরও জানতে এখানে চ্যাজেলের মন্তব্য # 3 দেখুন।
অ্যারন স্টার্লিং

0

আমি এখনও এনপি আন্তঃব্যক্তির উদাহরণ হিসাবে এন-বডি সমস্যার পক্ষে ভোট দিই। যেসব ভদ্রলোক সংখ্যার সমাধানগুলি উল্লেখ করেন তারা ভুলে যান যে সংখ্যার সমাধানটি পুনরাবৃত্ত মডেল, এবং কোনও বিশ্লেষণাত্মক সমাধান যেমন নীতিগতভাবে কোনও সমাধান নয়। কুই ডং ওয়াং এর বিশ্লেষণাত্মক সমাধানটি ইন্টারেক্টেবল। যে প্রোটিনগুলি ভাঁজ করতে পারে এবং যে গ্রহগুলি দুটিরও বেশি সংস্থার সিস্টেমে কক্ষপথে ঘুরতে পারে সেগুলি হ'ল শারীরিক ব্যবস্থা, পি-এনপি সমস্যা সম্বোধন করে এমন অ্যালগরিদমিক সমাধান নয়।

অবিচ্ছিন্ন সময়ে সমাধান সহ আমার চ্যাজিসপের সমস্যাগুলিরও প্রশংসা করতে হবে। যদি সময় বা স্থান দুটি অবিচ্ছিন্ন থাকে, সম্ভাব্য রাষ্ট্রীয় স্পেসগুলি অগণনীয় হয়ে যায় (aleph one)।


2
সঠিক / এনালগ 3-শরীরের সমস্যাটি কেবল এনপি-হার্ড নয়; এটা অনস্বীকার্য । অন্যদিকে, প্রকৃত শারীরিক ব্যবস্থাগুলি সত্যই এনালগ নয়; আপনি একটি গাণিতিক বিমূর্তি সবেমাত্র অন্য একটিতে প্রতিস্থাপন করেছেন।
জেফি

-1

এন


2
এটা সত্যি না. আমরা প্রকৃতপক্ষে দক্ষতার সাথে এন-বডি সমস্যাটি সমাধান করতে পারি, এটি কেবল বিশ্লেষণাত্মক সমাধান নেই। সংখ্যা পদ্ধতিতে ঠিক কাজ করে।
জো ফিটজসিমন্স

6
যথাযথভাবে। আমি কখনই কোনও গ্রহকে এন-বডি সমস্যাটির জন্য বিশ্লেষণাত্মক সমাধান প্রদর্শন করতে দেখিনি, তাই তুলনাটি অন্যায্য।
রবিন কোঠারি
আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.