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后又因凶手嫌疑扩大到我、道拉斯、乔登三人,于是解读为「凶手是在三名学生之一」。
最后,弹幕又以侦探、凶手、受害者分别解释三个学生在案子中扮演的角色和身份背景,开始展开讨论。以此引入少年模拟法庭的意义,通过这样的案子,猜测作者背后内心思考的是让这些犯罪学专业的学生经此一役,能够更好地理解整个司法执法系统的运作,同时也让他们树立一个警示。两个人关注的重点不一样,但是我要回答的内容是一样的。
“p对np的问题。”
我的手在餐桌上抬起来,视线绕了一圈,现不是我爱吃的料理,于是就近拿起水杯,随意地喝了一口,说道,“有两个研究者因为这个数学问题,遭到了枪击。我去看了墙体上的数学公式,是在求证的过程中得到了开创性的进展了,起码是有助于解决这个p对np的问题。”
威尔说道:“他们用了什么方式?”
“引用了数学领域中有名的Tsp……”
我回应道。
我还没有说完,威尔皱了皱眉,“那是什么?”
卢西安一听,惊讶之中还带着得意洋洋的腔调,说道:“唉,你不是数学天才吗?这么简单的常识都不知道吗?”
威尔挑眉,说道:“很抱歉,我是没怎么学过数学,最多就是随便翻了翻图书馆的书而已。像你从小应该就是照本宣科活着,背个圆周率百位数,就觉得自己有强大的脑力,是吧?你给我一支笔,我就能算给你看。能算才是真本事。”
卢西安连忙看向我,急着要我帮他作主,“你看他在嘲笑我。”
然而,我也是背圆周率的那类人,被说得膝盖很疼。有一说一,我觉得背下来,拿现成的真的挺轻松容易的。就像是能开车到的地方,为什么要用双脚跑呢?
我解释道:“Tsp指的就是旅行商问题。它其实就是个典型的np完全难题,也可以称之为「np-c问题」,文字解释就是多项式复杂程度的非确定性问题,用数学文字写在纸面上为「np=p?」。讲的就是有个旅行商人要拜访n个城市,每个城市都必须拜访一次,且仅能拜访一次。与此同时,起始地必须也是最后的终点城市。”
“就是组合优化的问题。”
威尔瞬间明白了,“用随机算法来解决这个Tsp并不是什么难题,可以用粒子群算法,蚁群算法,或者现在主流的遗传算法也可以得出最短巡回路径。”
“这些算法不是都只能无限逼近最优解而已吗?”
卢西安很快也跟上话题,看着我说道,“他们应该不是用这种算法吧,这些都只能拿到次优解。不能用来证明np=p吧?”
我说道:“他们构建了一个新的算法为最值删除法(maximum-de1etingmethod),极大地减少了旅行商问题中计算的复杂性,甚至在这个推论上证明了p与np等同。”
卢西安惊讶道:“那是不是在说明我们未来有可能有人真的能够以此,建立起破解所有信息密码的钥匙?”
威尔对卢西安的话出轻笑,道:“这只是个数学问题中的其中之一罢了。再来,算法中p≠np还是主流。如今,在不满足p=np之下,已经有无数技术展出来。无论是计算生物学,系统安全,金融交易或者是代码,都已经可以看到这个它强大的应用。像是阿尔法狗,也能击败世界国际象棋冠军。”
威尔继续说道:“我觉得,面对这种问题,还是不要陷入netia(加密狂热)的假想比较好。提出这个词的作者Russe11Impag1iazzo在上世纪95年的论文上,也说了「我们无法拥有一切」。”
威尔敲了敲桌子,进一步解释道:“在论证这个问题上,我们要么能解决数学问题的np问题,要么只能解决密码学问题。否则,所有国家的数学家都应该被关起来,集中解决这个问题,不是吗?年轻人,不要这么狭隘于乌托邦级别的空想。”
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