Являются ли P и NP на самом деле одним и тем же классом сложности?
Вопрос о том, равно ли P NP, является одной из самых глубоких и нерешенных проблем в информатике и математике. Эта проблема лежит в основе теории сложности вычислений — области, которая изучает внутреннюю сложность вычислительных задач и классифицирует их в соответствии с ресурсами, необходимыми для их решения.
Чтобы понять вопрос, важно усвоить определения классов P и NP. Класс P состоит из задач решения (задач с ответом «да» или «нет»), которые могут быть решены с помощью детерминированной машины Тьюринга за полиномиальное время. Полиномиальное время подразумевает, что время, необходимое для решения проблемы, может быть выражено как полиномиальная функция размера входных данных. Примеры проблем в P включают сортировку списка чисел (которая может быть выполнена за время O(n log n) с использованием эффективных алгоритмов, таких как сортировка слиянием) и поиск наибольшего общего делителя двух целых чисел с использованием алгоритма Евклида (который работает за O(log (мин(a, b))) времени).
Класс NP, с другой стороны, состоит из задач решения, для которых данное решение может быть проверено за полиномиальное время с помощью детерминированной машины Тьюринга. Это означает, что если кто-то предоставит вариант решения проблемы, можно эффективно проверить его правильность. Важно отметить, что NP не обязательно подразумевает, что сама проблема может быть решена за полиномиальное время, а только то, что предлагаемое решение можно быстро проверить. Примеры проблем в NP включают проблему булевой выполнимости (SAT), где пытаются определить, существует ли присвоение значений истинности переменным, которое делает данную булеву формулу истинной, и проблему гамильтонова цикла, которая спрашивает, существует ли цикл который посещает каждую вершину графа ровно один раз.
Вопрос P против NP спрашивает, может ли каждая проблема, решение которой может быть проверено за полиномиальное время (т. е. каждая проблема в NP), также может быть решена за полиномиальное время (т. е. находится в P). Формально вопрос в том, P = NP. Если бы P было равно NP, это означало бы, что каждая проблема, решение которой можно быстро проверить, также может быть быстро решена. Это будет иметь глубокие последствия для таких областей, как криптография, оптимизация и искусственный интеллект, поскольку многие в настоящее время неразрешимые проблемы потенциально могут стать эффективно решаемыми.
Несмотря на десятилетия исследований, вопрос P и NP остается открытым. Никто еще не смог доказать ни P = NP, ни P ≠ NP. Сложность этой задачи подчеркивается тем, что Математический институт Клэя включил ее в число семи «Задачи тысячелетия» с призом в 1 миллион долларов за правильное решение. Отсутствие резолюции привело к значительному развитию как в теоретической, так и в прикладной информатике.
Одной из ключевых концепций, связанных с вопросом P и NP, является NP-полнота. Задача является NP-полной, если она находится в NP и так же сложна, как любая проблема в NP, в том смысле, что любую NP-задачу можно свести к ней с помощью сокращения за полиномиальное время. Концепция NP-полноты была введена Стивеном Куком в его основополагающей статье 1971 года, где он доказал, что проблема SAT NP-полна. Этот результат, известный как теорема Кука, стал новаторским, поскольку он предоставил конкретный пример NP-полной проблемы и установил основу для выявления других NP-полных проблем.
С тех пор было показано, что многие другие задачи являются NP-полными, например задача коммивояжера, задача о клике и задача о рюкзаке. Значение NP-полноты заключается в том, что если любую NP-полную задачу можно решить за полиномиальное время, то каждая задача в NP может быть решена за полиномиальное время, что подразумевает P = NP. И наоборот, если какую-либо NP-полную задачу невозможно решить за полиномиальное время, то P ≠ NP.
Чтобы проиллюстрировать концепцию NP-полноты, рассмотрим задачу коммивояжера (TSP). В этой задаче продавец должен посетить набор городов, каждый ровно один раз, и вернуться в исходный город с целью минимизировать общее расстояние путешествия. Версия решения TSP спрашивает, существует ли тур по городам с общим расстоянием, меньшим или равным заданному значению. Эта проблема возникает в NP, потому что, учитывая предложенный тур, можно легко за полиномиальное время проверить, соответствует ли тур ограничению расстояния. Более того, TSP является NP-полной, поскольку любая задача в NP может быть преобразована в экземпляр TSP за полиномиальное время.
Другим примером является задача о клике, которая спрашивает, содержит ли данный граф полный подграф (клику) заданного размера. Эта проблема возникает в NP, потому что, имея клику-кандидата, можно за полиномиальное время проверить, действительно ли это клика требуемого размера. Проблема клики также является NP-полной, а это означает, что ее эффективное решение будет означать, что все NP-задачи могут быть решены эффективно.
Исследование P vs NP и NP-полноты привело к разработке различных методов и инструментов в теоретической информатике. Одним из таких методов является концепция сокращения полиномиального времени, которая используется, чтобы показать, что одна проблема по крайней мере так же сложна, как и другая. Сведение проблемы A к проблеме B за полиномиальное время — это преобразование, которое преобразует экземпляры A в экземпляры B за полиномиальное время, так что решение преобразованного экземпляра B можно использовать для решения исходного экземпляра A. Если проблема А можно свести к проблеме Б за полиномиальное время, а Б можно решить за полиномиальное время, тогда А также можно решить за полиномиальное время.
Другой важной концепцией является понятие аппроксимационных алгоритмов, которые обеспечивают почти оптимальные решения NP-сложных задач (задач, которые по меньшей мере столь же сложны, как NP-полные задачи) за полиномиальное время. Хотя эти алгоритмы не обязательно находят точное оптимальное решение, они предлагают практический подход к решению трудноразрешимых проблем, предоставляя решения, близкие к наилучшим из возможных. Например, задача коммивояжера имеет хорошо известный алгоритм аппроксимации, который гарантирует тур в пределах 1.5 от оптимального тура для метрического TSP (где расстояния удовлетворяют неравенству треугольника).
Последствия решения вопроса P и NP выходят за рамки теоретической информатики. В криптографии многие схемы шифрования полагаются на сложность определенных задач, таких как факторизация целых чисел и дискретные логарифмы, которые, как полагают, находятся в NP, но не в P. Если бы P было равно NP, эти проблемы потенциально могли бы быть решены эффективно, ставя под угрозу безопасность криптографических систем. И наоборот, доказательство P ≠ NP обеспечит более прочную основу для безопасности таких систем.
При оптимизации многие реальные проблемы, такие как планирование, маршрутизация и распределение ресурсов, моделируются как NP-сложные задачи. Если бы P было равно NP, это означало бы, что можно было бы разработать эффективные алгоритмы для оптимального решения этих проблем, что привело бы к значительному прогрессу в различных отраслях. Однако нынешнее предположение, что P ≠ NP, привело к разработке эвристических и аппроксимационных алгоритмов, которые обеспечивают практические решения этих проблем.
Вопрос P против NP также имеет философское значение, поскольку затрагивает природу математической истины и пределы человеческого знания. Если бы P было равно NP, это означало бы, что каждое математическое утверждение с коротким доказательством можно было бы эффективно обнаружить, что потенциально произвело бы революцию в процессе математических открытий. С другой стороны, если P ≠ NP, это предполагает наличие внутренних ограничений на то, что можно эффективно вычислить и проверить, подчеркивая сложность и богатство математических структур.
Несмотря на отсутствие однозначного ответа на вопрос P и NP, исследования, связанные с ним, привели к более глубокому пониманию вычислительной сложности и разработке многочисленных методов и инструментов, которые оказали глубокое влияние на информатику. Поиски решения этого вопроса продолжают вдохновлять и бросать вызов исследователям, стимулируя прогресс в этой области и расширяя наше понимание фундаментальных ограничений вычислений.
Другие недавние вопросы и ответы, касающиеся Многогранность:
- Класс PSPACE не равен классу EXPSPACE?
- Является ли класс сложности P подмножеством класса PSPACE?
- Можем ли мы доказать, что классы Np и P совпадают, найдя эффективное полиномиальное решение для любой NP-полной задачи в детерминированной TM?
- Может ли класс NP быть равен классу EXPTIME?
- Есть ли в PSPACE проблемы, для которых не существует известного алгоритма NP?
- Может ли проблема SAT быть полной NP-проблемой?
- Может ли проблема относиться к классу сложности NP, если существует недетерминированная машина Тьюринга, которая решит ее за полиномиальное время?
- NP — это класс языков, которые имеют верификаторы полиномиального времени.
- Каждый ли контекстно-свободный язык относится к классу сложности P?
- Существует ли противоречие между определением NP как класса задач решения с верификаторами с полиномиальным временем и тем фактом, что проблемы в классе P также имеют верификаторы с полиномиальным временем?
Посмотреть больше вопросов и ответов в категории Сложность