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在听了王浩说的话以后,张志强瞪着他看了很久,还深深的吸了一口气,却完全不知道该表达什么。
他默默的回到了座位上。
在点亮了电脑屏幕以后,再搜索页面打上了四个字--随遇而安。
搜索页面的解释是,‘不论处于什么环境,都能够安然自得,感到满足。’
张志强仔细思考起了文学问题,“这个词用在解决研究难题上,意思是不主动的去想,遇到特别的时机想到问题的时候,就顺势的去想一想,解决不解决问题不重要。”
“那么,这个过程怎么也要一两年吧,往少处说也要几个月?再少,也要十天半个月吧?”
“课前还说随遇而安,课后就想通了……”
朱萍默默的走过来,盯着张志强的屏幕,似乎是完全理解他的感受,还把一只手搭在了他的肩膀上。
张志强回头满脸忧伤。
两人对视一眼,不约而同的长叹了口气,“唉!”
张志强哀叹完毕以后,再看向罗大勇的表情,再没有了什么‘怒其不争’,而是满眼的羡慕和嫉妒。
那可是图同构问题,NP问题之一啊!
NP完全问题,也就是“NP=P?”,是千禧年七大数学猜想之一,而且是位列第一的超级难题。
这个问题非常复杂。
P问题很容易理解,就是一些计算确定的问题,比如加减乘除可以按照公式推,只要计算就能够得到结果。
但是,有些问题是无法按部就班的计算出来的。
比如,寻找大质数,没有任何一个公式可以一步步推导出下一个大质数。
这种问题是无法通过计算得到答桉的,只能间接性的‘猜’来得到结果。
比如,7是质数,下一个质数是哪一个?可以验算8、9、10,都不是质数验算11,发现了质数。
这就是非确定性问题,它不能够通过计算得到结果,而是需要一个个的去验证。
这种以穷举法来得到答桉的问题,就是完全多项式问题,一个个的检验下去,就可以得到最终的结果。
但是,这样算法的复杂程度是指数关系,数字大到一定地步,很快就无法进行运算了。
有科学家发现,类似的完全多项式非确定性问题,都可以转换为一类叫做‘满足性问题’的逻辑运算问题。
既然这类问题的所有可能答桉,都可以在多项式时间内计算,那么是否这类问题存在一个确定性算法,可以在多项式时间内,直接算出或是搜寻出正确的答桉呢?
这就是着名的“NP=P?”猜想。
以上寻找质数的例子,就只是最简单的NP问题。
实际上,NP问题覆盖的领域非常大,是复杂性理论的重要方向,罗大勇研究的“图同构问题”,就是经典NP问题之一。
“图同构问题”,说的是复杂网络对比计算。
比如,两侧各有八个点,点位分布是不一样的,八个点每一个都和其他最少一个点相连。
因为点位的分布是不一样的,各个点位连接一致,画出图形也会有很大不同。
那么怎么证明两个图形是完全一致的呢?
这就是图同构问题,证明两个复杂网络的一致性。
之前罗大勇研究了几年时间,已经找到了方向,并且想到了解决方法,缺少的就是‘灵光一闪’的临门一脚。
好多研究都会被限制在‘这一脚’。
有些人运气不错,突然想到了就解决了难题,有些人运气不好,一辈子也没有办法跨过去。
王浩上了一堂课,得到了一些灵感,他找到了一种“迈出第一步的方法”。
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