bra*_*rad 25 computer-science np-complete
来自NP-Complete的维基百科条目:
"证明一些新问题是NP完全的最简单的方法是首先证明它是在NP中,然后减少一些已知的NP完全问题"
我很确定我理解这一点:如果我有问题,我可以证明它是NP-Complete如果我:
表明它在NP中(可以在非确定性图灵机上的多项式时间内验证问题的解决方案)
表明已知为NP-Complete的问题可以"减少"到新问题
所以,我的问题是,第一个NP完全问题"被证明"是NP完全的吗?同时,已知NP完全问题的集合必须为零,这将使得在上述过程中不可能采用步骤2.
这让我觉得有一种不同的证明方法,我不知道.由于缺少已知的多项式时间解决方案,或者可能由于缺少已知的多项式时间解而对某些问题"假设"整个NP完全属性.(实际上,写完这篇文章后,如果是这样的话,我不会感到惊讶,但无论如何我都喜欢一些古茹反馈).
为了给你证明的本质(这是 Garey & Johnson 的《计算机和难解性》中几页的艰辛内容):
任何计算问题都可以表示为图灵机。
可以将图灵机表示为逻辑问题,满足一定的复杂性约束。
因此,如果你能在多项式时间内解决逻辑问题,你就能在多项式时间内解决图灵机问题。
这(以及其他一些考虑因素)表明,如果您可以在多项式时间内解决逻辑问题,则可以在多项式时间内解决任何 NP 问题。这是NP完全的定义,因此逻辑问题是NP完全的,并且可以用作其他问题的基础。
使用的逻辑问题称为可满足性(通常缩写为 SAT)。给定一系列形式为(A或非B或非C)的子句(子句由任意数量的命题和命题的否定组成,通过逻辑或连接),是否存在对命题的真值分配,使得所有该条款属实吗?
NP 完整性是一个明确定义的属性。您怀疑某个问题是否为 NP 完全问题的唯一原因是您认为可以将另一个 NP 完全问题简化为该问题,但尚未找到方便的问题或导出证明。
问题不在于是否存在 NP 完全问题,或者如何证明一个问题是 NP 完全问题,而在于这意味着什么。尚未有人提出多项式时间算法来解决 NP 完全问题,也没有人证明这样的算法不存在。无论是否P=NP,我们当然没有好的算法来解决任何NP完全问题。
这是克莱普尔基金会的千年难题之一,因此,如果你能提出一个多年来一直困扰一些非常聪明的人的证明,那么你将获得一百万美元。