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第四百六十八章 你特么……真是个天才!【3 / 3】

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因为,《衍生率》。

现在赵奕对《衍生率》有了一定的了解,他发现《衍生率》是个非常好的‘逻辑推导’能力,和正常的逻辑思路进行的推导不同,《衍生率》能够依照条件找到‘最可能’的通路,而不是依照条件列举大量的可能。

这个能力做研发很有用,解决数学问题似乎也有很大帮助。

赵奕想要真正试试《衍生率》的作用,也找到一个很不错的逻辑推导问题--

np完全问题。

这是千禧七大难题的第一个。

数学界之所以对np完全问题感兴趣,最主要是因为它是纯粹的逻辑问题。

np完全问题的正确表述是:np=p?,p (确定性多项式算法)对np (非确定性多项式算法)问题,问题的表述似乎很复杂,简单解释一下就能明白过来。

np,就是非确定多项式算法。

有的问题可以直接利用公式找出答案,而有些问题则不能。

比如,下一个质数是多少?

这个问题的解答方法,就只能靠猜测并且一个个去验证,验证出后续某一个数字是质数,就等于是解决了问题。

这个问题就是‘np’,可以简单理解为‘不知道具体要算多少次’,而解决这个问题的验证过程就是p,也就是‘运算一次就解决了问题’。

举例来说,数字5后面的质数是几?假如不知道后续的质数是多少,这个问题可以认为是‘np问题’,做法就是一个个去验证。

6,不是。

7,是。

问题解决了。

在验证7的运算中,就解决了数字5后面的质数是几的问题,就可以认为这个运算过程,也就是问题解决方案p。

听起来似乎是很简单,但如果是寻找超大质数,牵扯到的运算量就非常大了,一个个去验算到最后就发现无法继续。

np完全问题,就是要证明是否存在统一的防范,快速解决类似‘只能靠猜测去验算,而不能直接运算得到结果的问题’。

如果存在,找到这个方法。

如果不存在,证明不存在的原因。

np完全问题听起来很简单,但实际上却非常复杂的数学逻辑问题,仔细深入的一想,就不得不觉会让人沉浸其中。

这也是为什么很多的数学家,都对np完全问题的研究感兴趣的原因,但一直到现在还没有数学家能证明出来。

赵奕想到了np完全问题,觉得空闲时间也没事情,顺带着试试《衍生率》效果,干脆就决定深入的研究一下。

与此同时。

航空集团的总部迎来了科学院软件所派过来的团队,带队的正是新晋信息学院士刘贺敏。

刘贺敏的团队受到了热情的接待,但仔细注意就能发现,有些人对刘贺敏团队的到来不怎么感冒,尤其是航空集团旗下,飞行自动控制研究所、航空计算机技术研究所的人。

两个研究所分别派来了小团队,总计加在一起有十个人左右,带队的是经验丰富的研究员郭金华和邓敏容。

郭金华、邓敏容都看了‘智能控制系统’,他们马上就得出了,其中牵扯到非常复杂的算法,必须要顶级的数学计算机专家来。

事实上。

两人的想法是,必须让赵奕本来过来讲解,才能把原理完完全全的摸透,只不过因为赵奕是设计组的领头人,不太可能参与验收工作,自己设计自己验收,听起来就很不靠谱。

虽然刘贺敏是信息学的院士,在进化算法、神经网络的研究方面,有着世界级的成果,数学理论研究上也有一定成果,但要说能看懂‘智能控制系统’的内容,还是让他们不太相信。

他们对自己的专业能力很自信,刘贺敏的研究成果比较高,但牵扯到具体的程序、算法,理解能力上不一定他们强。

刘贺敏也知道航空集团人才济济,自己来自科学院软件所,还是科学院新晋的信息学院士,但要说到航空集团内部,头衔真的很难有什么说服力,旁边做招待的最低也是个研究所,还有动力学、机械学的院士,一个个都是学术、研发的顶尖人士,他和团队必须要在理解‘智能控制系统’上,真正弄懂一些东西才有说服力。

所以被招待了一番后,刘贺敏就提出快速进入到工作中。

他们很快拿到了报告。

因为牵扯到保密性质,团队里普通的研究员,就只能拿到一部分报告和代码,他们会分别负责一部分的研究,刘贺敏则是拿到了全部的报告和代码,也马上投入到研究理解中。

然后。

刘贺敏左看看、右看看,确定没有人注意后,才从公文包里拿出个密密麻麻、写满了内容的笔记本,对照着报告和代码认真看了起来。