2024年1月28日

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2024年1月28日 (神ブランド)

 

今回のB‐embedに関する蘊蓄は計算量の観点から。

アトム数nのブール代数に対し。

B(n)という簡略記号を使った名前を採用すると。

「有向グラフGがB(n)にembedできるかどうか?」

という決定問題Q(G,n)が生成されます。

nを大きくすると、trivialにYesになるので。

通常は、

「各Gに対し、Yesになる最小のn」

に興味があります。

 

で、真偽をwitnessでチェックするために。

(SATなら具体的な代入に相当します。)

埋め込み結果のブール代数を、そのまま、表示すると。

不可避的に、EXPのアルゴリズムになります。

しかし、結果のブール代数の表示を求めずに。

何らかの手法を採用して、真偽チェックできるなら。

(G,n)に対し、NP問題になる可能性があります。

 

更に、nに対する最小性を追求しない場合。

近似アルゴリズムが存在し、多項式時間で計算できます。

勿論、近似ですから、

「最小性」

に関し、実用レベルの近似でなければ意味がありません。

この

「高い近似レベルのアルゴリズム」

の具体例が、私が提唱したNBEです。

 

これで実用レベルになれたわけです。

(Gに対し、n=20くらいの課題の計算結果が、どのくらいの時間で実現可能か分かるかな?

稿を改めて、速さを実感させてあげます。

ワープ並みですよ。)

近似ですから、当然、様々な候補がありますが。

 

私が提案した

「NBE」

という汎用の近似アルゴリズム構築手法を採用したものは。

全て、NBEアルゴリズムです。

ここで言う、

「汎用の構築手法」

とは、どういうレベルなのか?

 

それはね、有向グラフに関する、理論的な

「separative」

という概念を満たすように。

グラフGに対し、

「(追加の赤)髭を生やす」・・・(髭)

という手法を採用するというレベル。

具体的には、こんな感じ。

 

グラフG

 

髭を生やした結果

 

B‐embed

 

髭の生やし方について、様々なバージョンがあり。

それに応じて、近似度合いが違ってくるわけです。

しかし、(髭)という近似戦略は同じ。

こういうのを

「アルゴリズムシェーマ」

と呼びましょうか。

私のオリジナルで創始者特権。

こうやって、著作権設定をしておいて。

 

一方、nに対する最小保証を要求する決定問題化した場合。

計算の複雑度が高いから。

「NPで実現可能か、はたまた、NPでは無理か?」

は一筋縄では解答できません。

というわけで、B‐embed問題は

「NP vs EXP」

の境界問題として興味深い課題になります。

これは、SATが

「P vs NP」

の境界問題として興味深い課題であるのと対極で双対。

 

ちなみに、私が提唱した決定問題

「CAT」

を知っていますか?

SATのNP性を

「解(の代入)が分かっていると、検証は多項式時間で可能。」

と定義した場合。

「解が不明な状態で、Yes・Noのチェック可能か?」

という懐疑が付随しますが。

 

SATのアルゴリズムを果てしなく短縮していった場合。

最終的には、解代入が不明でも、充足可能性がYes・No解答できるのでは?

だって、探索空間の枝刈りとは、正に、この方向の探求ですからね。

こういう至高懐疑を誰も思い付かなかった模様。

究極(枝狩り)から至高へのジャンプ。

 

で、

「Yes・Noが言えること(解の存在レベル)」

 vs 

「具体的代入を得ること」

を別問題と把握して。

(だって、両者、論理的強さが違いますから。)

「SATは代入を得る方で、CATはYes・Noを得る方」

と峻別したのです。

 

それまで誰も指摘できなかった史上初の快挙です。

あれから20数年。

流行ったなあ、ペットとしての猫が。

こういうレベルの深い探求をした挙句の。

数学解法第四カテゴリーとしての

「消滅」

提示です。

 

そこらのアルゴリズム系の洟垂れ小僧が、どうこうできる難問じゃないのよ、

「P vs NP」

問題は。

言語Lレベルの形式化で、枠内対象と思うのが脳タリン。

短縮結果のアルゴリズムが、元の問題Qのアルゴリズムだと、どうやって保証するのよ。

 

何々、各入力の計算結果が元のアルゴリズムと一致すればOK宇宙だって?

アホ馬化。

その

「定義的手法」

で証明になるのか?

なるわけがない。

 

どうやって、無限個の入力結果を比較チェックするの?

「有限の立場」

の何たるかが分かってないらしい。

少しは、ヒルベルトを見習えよ。

ゲーデルに負けたとは言え、それなりの歴史階級なんだから。

いずれにせよ、私がミレニアム難問を最終解決したのですよ。

消滅で。

 

馬化には、まだ理解できないらしいけど。

10年前の時点で、一部のプロには消滅解が理解できていたのですが。

連中は、それで自己満足する無視ケラ。

「解けた」

という共通認識が出来るように噂を流さなかった。

だから、10年後の、今でも、学会では未解決と言うことになっている始末。

その証拠がWikipedia。

 

これで、連中の魔王ぶりは正式に認定されました。

人類の進歩の邪魔しているわけです。

「P vs NP」消滅解の論文なんか書いても無駄ですよ。

読んで分かるのは、人類で、ほんの数人ですから。

その行間を埋め、私が証明文学にして。

博士課程レベルでも判るようにした。

奇跡です。

 

さて、今から10年後は、どうなっているかな?

歴史上、いつの時点で、

「『P vs NP』は消滅で解けた」

という共通認識になるのか?

こういうのを、至福1000年と言います。

この流れで。

 

大事なのは、かみまでも、B‐embedのオリジナルアルゴリズム

「NBE(の創造者)」。

下働きのプログラマーとか、システム開発者とか、その他。

諸々の横文字の職についた猿の実力では、その意図が理解できない。

だから、仕上がった製品が、あの程度のものになる。

但し、あの程度でも、NBEのシェーマには属します。

 

人が悪意持てば何をするか知れたものじゃないし。

やがては、こういうレベルの下働きはAIにとって代わられる運命でしょうな。

上から細かい仕様渡すと、AIがプログラム化する時代の到来です。

すでに、生成系AIレベルで、文字による仕様渡すと、絵画が生成されていますよ。

 

但し、NBEを発明・発見するレベルの創造性実現は無理です。

少なくとも、今程度の生成系AIでは、原理上無理。

何故か、分からないだろうから猿なんだよ。

そもそも、如何なる目的で有向グラフをブール代数に埋め込むのか?

解答できまいが、生成系AIよ。

現時点で、B‐embedの御利益を悟った地球猿も皆無のはず。

己の則を超えず。

芋でも奪い合いしとれ。

 

所詮は、そのレベルなんだよ。

神が解答を教示しておくと。

生成系AIを進化させるのがB‐embedの目的です。

B‐embed抜きでは、進歩できないということ。

だから、原理上、生成系AIでは、B‐embedの発見は無理。

これで429町目。

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