Da li su P i NP zapravo ista klasa složenosti?

/ / Objavljeno u Cybersecurity, EITC/IS/CCTF Osnove teorije računske složenosti, složenost, NP-kompletnost

Pitanje da li je P jednako NP jedan je od najdubljih i neriješenih problema u informatici i matematici. Ovaj problem leži u srcu teorije računske složenosti, oblasti koja proučava inherentnu težinu računarskih problema i klasifikuje ih prema resursima potrebnim za njihovo rešavanje.

Da bismo razumjeli pitanje, neophodno je shvatiti definicije klasa P i NP. Klasa P se sastoji od problema odlučivanja (problema sa da/ne odgovorom) koji se mogu riješiti determinističkom Turingovom mašinom u polinomskom vremenu. Polinomsko vrijeme podrazumijeva da se vrijeme potrebno za rješavanje problema može izraziti kao polinomska funkcija veličine ulaza. Primjeri problema u P uključuju sortiranje liste brojeva (što se može uraditi u O(n log n) vremenu koristeći efikasne algoritame kao što je sortiranje spajanjem) i pronalaženje najvećeg zajedničkog djelitelja dva cijela broja pomoću Euklidovog algoritma (koji se izvodi u O(log (min(a, b))) vrijeme).

Klasa NP se, s druge strane, sastoji od problema odlučivanja za koje se dato rješenje može provjeriti u polinomskom vremenu pomoću determinističke Turingove mašine. To znači da ako neko pruži kandidatsko rješenje za problem, može efikasno provjeriti njegovu ispravnost. Važno je da NP ne znači nužno da se sam problem može riješiti u polinomskom vremenu, samo da se predloženo rješenje može brzo provjeriti. Primjeri problema u NP uključuju problem Booleove zadovoljivosti (SAT), gdje se nastoji utvrditi postoji li dodjela istinitih vrijednosti varijablama koja čini datu Bulovu formulu istinitom, i Hamiltonov problem ciklusa, koji pita postoji li ciklus koji posjećuje svaki vrh grafa tačno jednom.

Pitanje P protiv NP postavlja pitanje da li se svaki problem čije se rješenje može provjeriti u polinomskom vremenu (tj. svaki problem u NP) također može riješiti u polinomskom vremenu (tj. nalazi se u P). Formalno, pitanje je da li je P = NP. Kada bi P bilo jednako NP, to bi značilo da se svaki problem za koji se rješenje može brzo provjeriti može brzo riješiti. Ovo bi imalo duboke implikacije za polja kao što su kriptografija, optimizacija i umjetna inteligencija, jer bi mnogi trenutno nerješivi problemi potencijalno mogli postati efikasno rješivi.

Uprkos decenijama istraživanja, pitanje P protiv NP ostaje otvoreno. Niko još nije uspio dokazati ili P = NP ili P ≠ NP. Teškoća ovog problema je naglašena time što je Clay Mathematics Institute uvrstio u jedan od sedam "problema milenijumske nagrade", sa nagradom od milion dolara za tačno rešenje. Nedostatak rješenja doveo je do značajnog razvoja kako teorijske tako i primijenjene računarske nauke.

Jedan od ključnih koncepata koji se odnosi na pitanje P protiv NP je NP-potpunost. Problem je NP-potpun ako je u NP i težak kao bilo koji problem u NP, u smislu da se bilo koji NP problem može svesti na njega korištenjem redukcije polinomskog vremena. Koncept NP-potpunosti uveo je Stephen Cook u svom temeljnom radu iz 1971. godine, gdje je dokazao da je SAT problem NP-kompletan. Ovaj rezultat, poznat kao Cookova teorema, bio je revolucionaran jer je pružio konkretan primjer NP-potpunog problema i uspostavio okvir za identifikaciju drugih NP-potpunih problema.

Od tada se pokazalo da su mnogi drugi problemi NP-potpuni, kao što su problem trgovačkog putnika, problem klika i problem ranca. Značaj NP-potpunosti je da ako se bilo koji NP-potpun problem može riješiti u polinomskom vremenu, onda se svaki problem u NP može riješiti u polinomskom vremenu, što implicira P = NP. Obrnuto, ako se bilo koji NP-potpuni problem ne može riješiti u polinomskom vremenu, tada je P ≠ NP.

Da bismo ilustrirali koncept NP-potpunosti, razmotrimo problem trgovačkog putnika (TSP). U ovom problemu prodavač mora posjetiti skup gradova, svaki tačno jednom, i vratiti se u početni grad, s ciljem minimiziranja ukupne udaljenosti putovanja. Verzija odluke TSP-a postavlja pitanje da li postoji obilazak gradova čija je ukupna udaljenost manja ili jednaka datoj vrijednosti. Ovaj problem je u NP jer se, s obzirom na predloženi obilazak, lako može provjeriti u polinomskom vremenu da li obilazak zadovoljava ograničenje udaljenosti. Štaviše, TSP je NP-kompletan jer se bilo koji problem u NP može transformirati u instancu TSP-a u polinomskom vremenu.

Drugi primjer je problem klika, koji pita da li dati graf sadrži kompletan podgraf (kliku) određene veličine. Ovaj problem je u NP jer se, s obzirom na kliku kandidata, može provjeriti u polinomskom vremenu da li je to zaista klika tražene veličine. Problem klika je takođe NP-kompletan, što znači da bi njegovo efikasno rešavanje impliciralo da se svi NP problemi mogu efikasno rešiti.

Proučavanje P vs NP i NP-potpunosti dovelo je do razvoja različitih tehnika i alata u teorijskoj informatici. Jedna takva tehnika je koncept redukcija polinomskog vremena, koje se koriste da pokažu da je jedan problem barem jednako težak kao drugi. Redukcija polinomskog vremena sa problema A na problem B je transformacija koja pretvara instance A u instance B u polinomskom vremenu, tako da se rješenje transformirane instance B može koristiti za rješavanje originalne instance A. Ako je problem A se može svesti na problem B u polinomskom vremenu, a B se može riješiti u polinomskom vremenu, tada se A također može riješiti u polinomskom vremenu.

Drugi važan koncept je pojam aproksimacijskih algoritama, koji pružaju skoro optimalna rješenja za NP-teške probleme (probleme koji su barem jednako teški kao NP-potpuni problemi) u polinomskom vremenu. Iako ovi algoritmi ne pronalaze nužno tačno optimalno rješenje, oni nude praktičan pristup rješavanju nerješivih problema pružajući rješenja koja su bliska najboljim mogućim. Na primjer, problem trgovačkog putnika ima dobro poznati algoritam aproksimacije koji garantuje obilazak unutar faktora od 1.5 optimalnog obilaska za metrički TSP (gdje udaljenosti zadovoljavaju nejednakost trougla).

Implikacije rješavanja pitanja P vs NP šire se izvan teorijske računarske nauke. U kriptografiji, mnoge šeme enkripcije oslanjaju se na tvrdoću određenih problema, kao što su faktorizacija cijelih brojeva i diskretni logaritmi, za koje se vjeruje da su u NP, ali ne u P. Da je P jednako NP, ovi problemi bi se potencijalno mogli efikasno riješiti, kompromitirajući sigurnost kriptografskih sistema. Suprotno tome, dokazivanje P ≠ NP bi pružilo jaču osnovu za sigurnost takvih sistema.

U optimizaciji, mnogi problemi iz stvarnog svijeta, kao što su zakazivanje, rutiranje i alokacija resursa, modelirani su kao NP-teški problemi. Ako je P jednako NP, to bi značilo da se efikasni algoritmi mogu razviti za optimalno rješavanje ovih problema, što bi dovelo do značajnog napretka u različitim industrijama. Međutim, trenutna pretpostavka da je P ≠ NP dovela je do razvoja heurističkih i aproksimacijskih algoritama koji pružaju praktična rješenja za ove probleme.

Pitanje P protiv NP također ima filozofske implikacije, jer se dotiče prirode matematičke istine i granica ljudskog znanja. Ako je P jednako NP, to bi impliciralo da se svaka matematička izjava sa kratkim dokazom može efikasno otkriti, potencijalno revolucionirajući proces matematičkog otkrića. S druge strane, ako je P ≠ NP, to bi sugeriralo da postoje inherentna ograničenja za ono što se može efikasno izračunati i provjeriti, naglašavajući složenost i bogatstvo matematičkih struktura.

Uprkos nedostatku konačnog odgovora na pitanje P vs NP, istraživanja koja ga okružuju dovela su do dubljeg razumijevanja računske složenosti i razvoja brojnih tehnika i alata koji su imali dubok utjecaj na informatiku. Potraga za rješavanjem ovog pitanja nastavlja inspirirati i izazivati ​​istraživače, podstičući napredak u ovoj oblasti i proširujući naše razumijevanje osnovnih granica računanja.

Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi složenost:

Pogledajte više pitanja i odgovora u Complexity

Više pitanja i odgovora:

Oznake: , , , , ,