In this article, we discuss the $\mathcal{NP}$ problem, we do not follow the line of research of many researchers, which is to try to find such an instance Q, and the instance Q belongs to the class of $\mathcal{NP}$-complete, if the instance Q is proved to belong to $\mathcal{P}$, then $\mathcal{P}$ and $\mathcal{NP}$ are the same, if the instance Q is proved not to belong to $\mathcal{P}$, then $\mathcal{P}$ and $\mathcal{NP}$ are separated. Our research strategy in this article: Select an instance S of $\mathcal{EXP}$-complete and reduce it to an instance of $\mathcal{NP}$ in polynomial time, then S belongs to $\mathcal{NP}$, so $\mathcal{EXP} = \mathcal{NP}$, and then from the well-known $\mathcal{P} \neq \mathcal{EXP}$, derive $\mathcal{P} \neq \mathcal{NP}$.


翻译:本文讨论$\mathcal{NP}$问题,我们并未沿袭多数研究者所采用的研究路径,即试图寻找一个属于$\mathcal{NP}$完全类的问题实例Q,若证明Q属于$\mathcal{P}$类,则$\mathcal{P}$与$\mathcal{NP}$相同;若证明Q不属于$\mathcal{P}$类,则$\mathcal{P}$与$\mathcal{NP}$相分离。本文的研究策略为:选取一个$\mathcal{EXP}$完全类的问题实例S,将其在多项式时间内归约为一个$\mathcal{NP}$类的问题实例,由此S属于$\mathcal{NP}$类,从而得到$\mathcal{EXP} = \mathcal{NP}$,进而依据已知结论$\mathcal{P} \neq \mathcal{EXP}$,推导出$\mathcal{P} \neq \mathcal{NP}$。

0
下载
关闭预览

相关内容

牛津大学最新《计算代数拓扑》笔记书,107页pdf
专知会员服务
44+阅读 · 2022年2月17日
专知会员服务
33+阅读 · 2021年3月7日
ExBert — 可视化分析Transformer学到的表示
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月16日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
学习自然语言处理路线图
专知会员服务
140+阅读 · 2019年9月24日
一个1024的MLP,击败了几乎所有的GNN模型
图与推荐
0+阅读 · 2022年8月31日
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
可解释AI(XAI)工具集—DrWhy
专知
25+阅读 · 2019年6月4日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5日
Layer Normalization原理及其TensorFlow实现
深度学习每日摘要
32+阅读 · 2017年6月17日
基于LDA的主题模型实践(三)
机器学习深度学习实战原创交流
23+阅读 · 2015年10月12日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年9月28日
Arxiv
0+阅读 · 2023年9月28日
VIP会员
最新内容
网状网络及其在军事领域的运用
专知会员服务
1+阅读 · 今天6:18
无美国参与的欧洲战争方式(万字长文)
专知会员服务
2+阅读 · 今天5:54
《国防领域敏感性分析白皮书》
专知会员服务
2+阅读 · 今天3:42
综述 | 从问答到任务完成:Agent系统与Harness设计
Agentic RL:框架、实践与长程智能体训练
专知会员服务
3+阅读 · 6月24日
重新思考无人机时代的生存能力
专知会员服务
7+阅读 · 6月24日
装甲突击旅:现代战争思考、战斗与组织
专知会员服务
5+阅读 · 6月24日
在人工智能加速决策环境中拓展OODA循环
专知会员服务
7+阅读 · 6月24日
军事欺骗:供作战战术指挥官使用的工具
专知会员服务
6+阅读 · 6月24日
相关资讯
一个1024的MLP,击败了几乎所有的GNN模型
图与推荐
0+阅读 · 2022年8月31日
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
可解释AI(XAI)工具集—DrWhy
专知
25+阅读 · 2019年6月4日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5日
Layer Normalization原理及其TensorFlow实现
深度学习每日摘要
32+阅读 · 2017年6月17日
基于LDA的主题模型实践(三)
机器学习深度学习实战原创交流
23+阅读 · 2015年10月12日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员