撰文 阿德裡安·丘(Adrian Cho)
翻譯 丁家琦
這幾天一直謠傳所謂的「複雜理論」(complexity theory)領域出現了數年一見的大進展,可能會給網際網路領域帶來新的曙光。這麼說沒錯——因為新的突破與網絡之間的比較有關,正可以應用於人與人之間的網際網路聯結。芝加哥大學的數學家與計算機科學家拉斯洛·鮑鮑伊(László Babai)發現了一種數學方法,可以用比之前少得多的步驟來判斷兩個網絡是不是完全相同的,不管這些網絡有多複雜或纏結。計算機科學界已經炸開了鍋,因為很多難以解決的問題最終都可以歸結到比較兩個網絡是否相同這一任務上。
「如果這一方法是對的,它可能會成為計算機理論領域十年來最重要的成果。」麻省理工學院的計算機科學家、博客作者斯科特·阿倫森(Scott Aaronson)說。
所謂複雜理論,從根本上說就是研究哪些工作可以很容易地用計算機完成,哪些工作不能的理論。在複雜理論中,最關鍵的事情是搞清楚隨著輸入數據的增長,解決一個問題所需的步驟會以什麼樣的方式增加。舉個例子:如果你想知道一個給定的數,比如983或105227是不是素數(即只能被1和它自己整除的數),那計算機所要進行的步驟隨著給定數字位數的增長就相對比較緩慢,大體上以類似n^2的速度增長(n為位數)。像n^2這樣的表達式被稱為多項式(polynomial),因此該問題就被稱為可以在「多項式時間」內解決,複雜度類別為P。
而另一方面,如果你想要把一個數,如21112331分解質因數,即分解成質數相乘的形式,到現在為止還沒有人找到一個可以在多項式時間內解決該問題的算法。因此,分解質因數被認為是一個更難的問題,被歸類到更寬範圍內的「NP」問題之列,即「不確定性多項式」(nondeterministic polynomial)問題。簡單來說,對於NP問題,隨著輸入數據位數的增加,所需步驟會呈指數式增長,如2^n,它增長得比n^2快得多(舉個例子,100^2隻等於10000,而2^100則超過了10的24次方)。
而現在,鮑鮑伊找出了一個新算法,將一個原本被認為屬於NP的問題變成了較為容易的P問題。問題是這樣的:無論是傳染流感的人群,還是與生物體發生相互作用的蛋白質,都可以抽象為一系列的點(計算機專業術語稱為「節點」,node),它們之間的相互關係則用連接點的直線(稱為「邊」,edge)來表示。由於節點可以被任意地拖來拖去,所以即使是兩個看起來完全不同的圖,其連接方式也可能是完全相同的(見下圖)。所謂的「圖同構問題」(graph isomorphism problem),其主要任務就是確定兩個圖究竟是相同的,還是不同的,而鮑鮑伊宣稱已經找到一種新的算法來解決這個問題。
圖同構問題中的任務,就是判定兩個看起來明顯不同的圖能否經過重組變得完全相同——就像圖中的兩個圖一樣。圖片來源:WIKIPEDIA COMMONS
此前,這個問題最好的解決方法是俄勒岡大學的數學家與計算機科學家尤金·盧克斯(Eugene Luks)在1983年提出的,他的方法所需要的步驟幾乎隨節點數目按指數增長,而鮑鮑伊的算法所需要的步驟只比多項式增長稍多一些。雖然在外行人看來「指數增長」和「多項式增長」差別不大,但對於計算機專家來說這個定性的區別卻是極為激動人心的。「假如結果真的成立,這就是計算機理論科學領域一顆閃耀的明珠。」在麻省理工學院計算機科學家阿倫森的博客中,有讀者這樣評論道。其他的博客裡也有讀者表示:「超級讓人激動!」
不過,出乎意料的是,儘管我們生活中到處都有網絡和圖,鮑鮑伊的新算法的應用範圍卻不會很大。阿倫森說,現有的算法已經可以非常快速地解決大多數圖的同構問題了,如果鮑鮑伊的新方法成立,也只是證明少數極為複雜的圖也能用高效的方法處理。複雜理論中最大的問題,是「NP」型問題是否真正不同於「P」型問題——研究者通常認為回答是肯定的,否則類似網際網路加密之類的技術就會變得極其易受攻擊,但到此為止還沒人能嚴格證明NP≠P,鮑鮑伊的成果連這個問題的邊都沒挨到呢。
那麼鮑鮑伊的新算法的意義在何處呢?阿倫森說,它真正的成就,是把一個關鍵問題從難題轉變成為了簡單問題。圖同構問題曾經一直被認為是一個非常古怪的問題:它是一個難題,但其本身一些特性又與一些簡單問題相關;而到了現在,鮑鮑伊直接把它變成了一個簡單問題。
當然,他的工作還得經過其他研究者的檢驗。他於11月11日在芝加哥大學做了一次報告展示他的算法,在24日還將再做一次。阿倫森說:「我們還得看看他的算法中的細節。要知道,即使是鮑鮑伊這樣的科學家,也是可能犯錯的。」
原文連結:http://news.sciencemag.org/math/2015/11/mathematician-claims-breakthrough-complexity-theory
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