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一种最方法是:简单地去比较每一个点来匹配另一个图中可能对应的所有节点。
但众所周知,图片是二维平面,一张图上具有‘无数’的点。
如果说,假设一张具有N个节点的图,按照这种匹配的计算方法,其匹配数量就为N的阶乘(1*2*3*...*N),远远超过N的数量级。
假如图里只有10个节点,也已经需要三百六十多万次可能的匹配检查。(1*2*3.....*10)
而如果一张图有100个节点,可能的匹配数会远远的超过可见宇宙中的原子数。
所以这种比蛮力的方法非常不切实际,只适用于极少节点的图。
而从手上的稿纸来看,刘嘉欣在研究这个问题的时候,并没有将图同构问题全部带入进p=Np类问题中。
她选择了通过准多项式与映射函数来对同构模块,对图像进行切割的同时,将这些‘对比点’看作是一块块的‘图像’。
然后模拟四色定理的方式,从第一张图的一些小节点开始,给它们每一个点“画”上不同的颜色。
然后再假设第二张图里有其-一对应的点,开始在其中寻找同构,并在找到后将这些对应节点标上相同的颜色。
该算法循环往复直到最终验证完所有可能的猜测。
这是一条比以往图同构难题更加高效率的算法,而其中的关键,就在于这些稿纸中的一项数学工具。
“准多项式图形映射法。”
这项工具是通过连接多项式和映射工具来完成图同构高效算法的。
尽管它并没有解决图同构难题,甚至都没有将这个问题彻底的归纳到p类问题范畴还是Np类问题中。
但不可否认的是,在图同构难题上,这是一次重大的突破。
.......
看完手中稿纸,徐川长舒了口气,脸上带着笑意看向刘嘉欣,开口道:“没想到你又给我一个惊喜,图同构难题数学界钻研了几十年了,从未有人做到过这种程度。”
刘嘉欣轻轻的摇了摇头,道:“但距离解决这个问题还有很遥远的路要走。”
徐川笑了笑,道:“路都是一点一点的走的,能够找到一条更优秀更简便的道路,说明你已经走在了正确的路上。”
微微顿了顿,他扬了扬手中的稿纸,笑问道:“这个应该不是原稿吧,我能留下吗?”
“里面还有不少的东西值得深入研究,等过年的时候我可以好好的看看。”
这份稿纸很明显不是原稿,而是整理过后的完整研究,甚至将其写成论文发出去,都没什么问题。
而这样一篇精彩的论文,短短十几分钟内是不可能完全领悟到里面所有的精髓的。
尤其是涉及到p=Np?猜想这种千禧年难题的,哪怕是仅仅是次级难题的尝试性证明,也具有极大的价值,值得深入探索。
刘嘉欣点点头,轻声道:“当然,这个就是专门带过来给你的。”
徐川笑着道:“那我就收下了。”
“另外.....”
说着,他铺开了手中的稿纸,接着道:“关于‘映射同构’方面的工具,我这边有一些想法。”
听到这话,刘嘉欣挪了挪身体,坐了过来,贴着他看向手中的稿纸。
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