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困擾數(shù)學家90年的猜想,被計算機搜索30分鐘解決了

新聞 前端
數(shù)學家會代碼,誰也擋不??!就連困擾人類90年的數(shù)學猜想也擋不住。

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數(shù)學家會代碼,誰也擋不住!就連困擾人類90年的數(shù)學猜想也擋不住。

來自斯坦福、CMU等高校的4名數(shù)學家,將一個數(shù)學難題轉(zhuǎn)化成了對10億個結(jié)果進行“暴力搜索”。

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△ 論文作者之一CMU助理教授Marijn Heule

他們把這串代碼輸入40臺電腦組成的計算集群,30分鐘后,計算機給出了一個200GB大小的證明結(jié)果:

凱勒猜想在不超過7維的空間上都是正確的。

現(xiàn)在,任何人都可以去GitHub上克隆這串代碼,驗證這一數(shù)學定理。

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比較反轉(zhuǎn)的是,這段獲得計算機學術會議IJCAR(國際自動推理聯(lián)合會議)最佳論文獎的程序,上線GitHub半年,只攬獲了一顆星。

那么,這4位數(shù)學家要證明的“凱勒猜想”到底是什么?為何非要用計算機來證明?計算機證明的結(jié)果可靠嗎?

下面讓我們一一道來。

什么是凱勒猜想

假如用一批完全相同的正方形瓷磚鋪滿地面,中間不留空隙。顯然,瓷磚之間會共用一條邊,如下圖藍線所示:

困擾數(shù)學家90年的猜想,被計算機搜索30分鐘解決了

在3維空間中,如果要用立方體占滿空間,是不是也和2維空間類似呢?

想象一下,如果像下圖那樣在空間中隨便放入幾個立方體,由此展開填滿整個空間,那么唯一的辦法就是讓接上的立方體共用藍色的面。

困擾數(shù)學家90年的猜想,被計算機搜索30分鐘解決了

2維、3維皆如此,更高維度的空間會怎樣?

1930年,德國數(shù)學家凱勒猜測,如果用n維立方體填滿無限空間,則立方體之間必然會出現(xiàn)“面對面”,對于任意維度都成立。

這便是凱勒猜想。

但數(shù)學猜想不能僅靠直覺,必須有嚴格的證明。90年來,數(shù)學家一直不懈努力。

1940年,數(shù)學家Perron證明了凱勒猜想在1到6維空間是正確的。

1992年,另外兩位數(shù)學家Lagarias和Shor證明,凱勒猜想在10維空間上是錯誤的。

(注:這位Shor就是那個提出用量子計算機求解質(zhì)因數(shù)分解的Shor算法的數(shù)學家。)

非常不幸,凱勒猜想竟然是錯的!然而問題并沒有到此結(jié)束。

還有3個維度沒有解決呢!在7維、8維、9維三個維度空間中,凱勒猜想是否成立?

只要解決這三個維度,纏繞數(shù)學家?guī)资甑膯栴}就徹底搞定了。

數(shù)學論證表明,如果凱勒猜想在n維空間上是錯的,那么它在比n更高的維度上也一定是錯的。

2002年,數(shù)學家Mackey已證明,凱勒猜想在8維空間不成立,因此在9維空間也不成立。

至此,7維空間成為唯一的難題。

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△ 證明8維空間凱勒猜想錯誤的CMU教授Mackey

證明方法的改進

可能你已經(jīng)發(fā)現(xiàn),從上世紀90年代以來,凱勒猜想的證明速度大大加快,數(shù)學家只用了10年時間就把問題縮小到三個維度。

這主要得益于兩位數(shù)學家的貢獻。

當年,Perron求解1到6維時,沒有特殊的捷徑。而到1990年,凱勒猜想的證明方法發(fā)生了巨大的變化。

數(shù)學家Corrádi和Szabó提出了一種新的思路,把原來無限空間的問題變成有限的、離散的問題,也讓計算機解決凱勒猜想成為可能。

他們巧妙地把凱勒猜想變成了圖論問題,就是構(gòu)造所謂的凱勒圖(Keller Graph),而圖論正是計算機所擅長的。

在這種方法的指導下,Lagarias和Shor兩人很快在2年后就證明了10維空間的情況:凱勒猜想不成立。又過了10年,Mackey證明,凱勒猜想在8維空間不成立。

那么,凱勒圖究竟是什么,它為什么能夠加速凱勒猜想的證明?

構(gòu)造“凱勒圖”

首先,我們從最簡單的2維情況說起。

現(xiàn)在,我們有一種牌,牌上畫著兩個有顏色的點。兩個點是有順序的,不能調(diào)換。比如,1黑2白≠1白2黑。

兩個點總共可以涂4種顏色,顏色分成2對:紅色對綠色、白色對黑色

數(shù)學家已經(jīng)證明,分配給點的顏色相當于正方形在空間中的坐標。兩張牌的顏色是否配對表示兩個正方形的相對位置。

點的顏色與正方形的具體關系是這樣的:

1、兩對點完全相同,表示兩個正方形完全重疊

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2、兩對點顏色都不同,且顏色都不配對,表示兩個正方形有部分重疊

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3、一對點顏色相同,另一對點顏色配對,表示兩個正方形共用一個邊

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4、一對點顏色不同,另一對點顏色配對,表示兩個正方形的邊相互接觸但不重合

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2個點的凱勒圖,要用2對顏色去填充牌面,總共有16種情況。

然后我們把這16張牌擺在桌上,只有符合前面條件4的兩張牌,才用線將二者連起來。這樣就構(gòu)成了一張“凱勒圖”。

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包含16張牌的凱勒圖就描繪了正方形填補平面的所有可能。

如果2維空間中凱勒猜想不成立,那么我們肯定能找到4個正方形,它們之間沒有共用的邊,但是能夠無縫隙填在一起。然后在屏幕上無限復制這4個正方形,就能填滿整個屏幕。

實際上并不可能。如果按此操作,只會得到有著無數(shù)孔隙(下圖紫色部分)的填充方式。

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對應到凱勒圖中,就是找在圖中找到4張牌,它們兩兩之間都有連線。(在數(shù)學里,這叫做完全圖。)

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顯然,在2維問題的凱勒圖中,我們找不到這樣的4張牌。(可以自己去上面的凱勒圖中找找看。)

這樣,我們把就把n維立方體以及位移s與牌的點數(shù)n、顏色對數(shù)s聯(lián)系起來。

作為更一般的規(guī)則,如果要證明n維凱勒猜想是錯的,就要在對應的凱勒圖中找到2n張牌,且這些牌兩兩相連。

正因為你找不到4個張牌組成的完全圖,所以2維空間的凱勒猜想是對的。

為了在3維空間中證明凱勒猜想,可以使用216張牌,每張牌上3個點,并可以使用3對顏色(這一點相對靈活)。然后,我們需要尋找23=8張牌 ,它們兩兩之間都有連線,但還是找不到。

到了8維空間中,我們總算可以找到符合條件的256張牌,所以8維空間的凱勒猜想是錯的。

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△8維空間中的一個反例(一個凱勒圖的完全子圖)

接下來的事情就是在7維空間對應的凱勒圖上尋找完全子圖。然而這個問題卻從8維問題解決后被擱置了17年。

根據(jù)前面的說明,求解8維空間和10維空間的凱勒猜想,要尋找28=256和210=1024張牌的子圖,而7維空間只要尋找27=128張牌的子圖。

后者的難度似乎更小,7維空間的問題應該更簡單??!其實不然。

因為,從某種意義上說,8維和10維可以“分解”為容易計算的較低維度,但7維不行。

證明了10維情況的Lagarias說:“7維不好,因為它是質(zhì)數(shù),這意味著你無法將其分解為低維。因此別無選擇,只能處理這些圖的全部組合。”

對于人腦來說,尋找大小為128的子圖是一項艱巨的任務,但這恰恰是計算機擅長回答的問題。

計算機幫忙

說干就干,此前證明8維問題的CMU教授Mackey拉上了斯坦福的數(shù)學在讀博士Brakensiek和專長計算機輔助證明的助理教授Heule。

回憶起立項的那天,Mackey說,Brakensiek是真正的天才,看著他就像看著NBA總決賽里的詹姆斯。Brakensiek本人確實很厲害,他曾是2013/14兩屆國際信息學奧賽金牌得主。

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△ 論文第一作者Brakensiek

言歸正傳。為了方便計算機求解,他們換了個方向來思考:

先設定牌上有7個點、6種可能的顏色,按照前面的“條件4”對這些牌上色,看看能不能找到128種不同的填色方法。如果找不到,那么凱勒猜想成立。

用計算機輔助證明數(shù)學問題,還需要把它變成一系列邏輯運算,也就是處理01之間的與或非關系。

若要求解7維,則總共包含39000個不同布爾變量(0或1),有239000種可能性,這是一個非常非常大的數(shù)字,有11741位數(shù)。

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△2的39000次方(來自Wolfram Alpha運算結(jié)果)

一臺普通電腦只能處理324位數(shù)種可能,離解決問題還遠得很。就算交給超級計算機也不夠。

但是,這幾位數(shù)學家想到了排除法,只要得到結(jié)論,而不必實際檢查所有可能性。效率才是王道!

比如,用計算機規(guī)則給128張牌上色,當你涂到第12張牌的時候,發(fā)現(xiàn)找不到符合條件的下一張牌了。那么所有包含這12張牌的排列都可以排除。

提升效率的另一種方式是利用對稱性。如果已經(jīng)驗證了某種排列不可能,那與之對稱的所有情況都可以排除。

通過這兩種方法,他們把搜索空間縮小到10億(230)。這樣一來,用計算機搜索變成了可能。

最終,他們僅計算了半個小時,便有了答案。

計算機沒有找到符合條件的128張牌,所以7維空間的凱勒猜想確實成立。

實際上,計算機提供的不僅僅是一個答案,證明的內(nèi)容多達200GB。4位論文作者將證明送入計算機的證明檢查器,確認了它的可靠性。

解決了凱勒猜想后,Heule的下一個目標是用計算機證明數(shù)學里“最簡單的不可能問題”——3n+1猜想,去年陶哲軒已經(jīng)“幾乎”解決了這個問題,現(xiàn)在可能只差一步之遙了。

參考鏈接:
https://www.quantamagazine.org/computer-search-settles-90-year-old-math-problem-20200819/
https://www.cs.cmu.edu/~mheule/Keller/
https://mathworld.wolfram.com/KellerGraph.html

論文地址:
https://arxiv.org/abs/1910.03740

源代碼:
https://github.com/marijnheule/Keller-encode

 

責任編輯:張燕妮 來源: 量子位
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