고등학교 과학 교사들에게 SAT 설명하기


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저는 컴퓨터 과학에 관심이있는 고등학교 2 학년입니다. #SAT를위한 멋진 알고리즘을 개발했으며 과학 박람회 프로젝트를 구현하고 있습니다. 우리 학교에서 최고의 과학 교사이자 AP Comp Sci 교사이기도 한 고문은 그녀가 내 프로젝트에 대해 전혀 전혀 모른다고 말하며 #SAT가 왜 그런지 그녀에게 간단히 설명 할 수 있어야한다고 말했습니다. 5 분 안에 중요합니다. SAT가 #SAT로 축소하고 SAT가 중요한 이유를 설명하려고했습니다. NP 문제에 대한 몇 가지 예를 들어 NP의 문제가 SAT로 어떻게 감소하는지 설명하고 바이너리 검색을 통해 SAT에 대한 특정 최적화 문제를 줄일 수있는 방법을 설명했습니다. 단백질을 접고 강력한 AI 모델을 만들 수 있습니다. 불행히도, 그녀는 나를 전혀 이해하지 못했습니다. 몇 가지 조언을 해 주시겠습니까?

추신 : 고문은 SAT로 줄이지 않는 유용한 문제를 #SAT로 줄였습니다 (#P의 일부 문제가 해당 NP 버전보다 어렵다고 가정). 내가 제시 할 수있는 것은 주어진 데이터 세트에 대해 얼마나 많은 모델이 주어진 모델보다 낫다는 것을 발견하는 것입니다 (모델의 각 매개 변수가 주어진 비트 수보다 작다고 가정). 웹에서 다른 것을 찾았지만 이해할 수있는 것을 찾을 수 없었습니다. 다른 좋은 응용 프로그램이 있습니까?


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퍼머넌트 (엔트리가 0 또는 1로 제한된 매트릭스의 경우에도)는 #P 완료이므로, 퍼머넌트를 계산 (또는 근사)해야하는 한, 퍼머넌트의 모든 어플리케이션도 알고리즘의 어플리케이션입니다. "실제로"(종이보다는) 일부 매트릭스의.
유발 Filmus

당신은 훌륭한 이론적 프로젝트를 선택했지만 고등학교를위한 다소 진보 된 / 추상적 인 프로젝트를 선택했습니다. 명백한 질문, #SAT의 중요성에 대해 어떻게 알게 되었습니까? NP 완전성 등을 통해 AP CS 커리큘럼과 같은 연계가있을 수 있습니다. 어떤 교과서를 사용합니까? 그것이 좋은 것이면 거기에 내 연결이 될 것입니다. 추가 조언을 위해 Computer Science Chat으로 중퇴를 제안하고 , 여러 대학원 / 석사 학생들이 그곳에 놀러갑니다. & cstheory salon 에 초대 하여 더 자세히 논의하십시오.
vzn

CS가 아닌 / 수학이 아닌 청중에게 설명해야한다면, (1) 문제가 무엇인지 설명하십시오 (어떤 종류의 입력을 예상하고 해당 입력을 기반으로 출력을 생성하려고 함), ( 2) 문제가 어렵다는 것이 무엇을 의미하는지 설명하고, (3) SAT 및 #SAT 문제를 설명하고, (4) 이러한 문제가 어렵다는 상태, (5) 일반적으로 문제에 대한 빠른 알고리즘을 찾는 것이 높은 가치를 지니고있는 상태 SAT를 빨리 풀 수 있다면 백만 달러의 상금이 충분합니다. 귀하의 질문에 완전히 대답하지는 않지만 조금 도움이되기를 바랍니다. 좋은 하루 보내세요!
Michael Wehar

위키 백과에는 몇 가지 문제가 있습니다 (아마도 이미 이것을 보았지만). 링크는 다음과 같습니다. en.wikipedia.org/wiki/Sharp-P
Michael Wehar

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@MichaelWehar 비록 당신이 SAT를 빨리 풀 수 있다면 그 백만 달러는 당신에게 가치가 없을 것입니다!
Elliot Gorokhovsky

답변:


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지속 물은 {0,1}값 행렬. 퍼머넌트는 통계 역학에서 특정 파라미터를 계산하는 데 사용할 수 있습니다 (예 : 이량 체 커버링 문제에 대한 이 문서 참조) . 나는 물리학자가 아니기 때문에 이러한 이론적 통계 역학 문제가 실제로 유용한 지에 대해서는 언급 할 수 없다. 나는 그들이 직접적으로 유용하지는 않지만 지역 자체가 유용한 통찰력으로 이어질 수 있다고 생각합니다. 이러한 매개 변수 중 일부는 자체적으로 유용 할 수도 있지만 전문가와 상담해야합니다.

5 분 간격은 다음과 같습니다.

통계 역학은 물리 및 화학의 아름답고 깊은 부분으로, 큰 시스템의 출현 행동이 개별 요소에서 작동하는 미세한 물리 법칙에서 어떻게 발생하는지 연구합니다. 가스 법칙, 자화 및 물질의 다른 단계 사이의 전환과 같은 현상을 설명합니다. 통계 역학은 확률 이론, 컴퓨터 과학, 운영 연구 및 데이터 과학과 밀접한 관련이 있습니다.

통계 역학에서 많은 중요한 양이 #SAT의 사례로 공식화 될 수 있습니다. 따라서 물리적 또는 화학적 현상을 예측하기 위해 #SAT를 정확하게 또는 대략적으로 해결하는 알고리즘을 사용할 수 있습니다.

이는 사례를 다소 과장 할 수 있지만 판매 방식은 이와 같습니다.


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이 질문은 SAT와 #SAT를 약간 다르게 표현한 것 같습니다. 예, 두 사람은 밀접하게 연결되어 있습니다. #SAT 는 단순히 SAT 문제 에 대한 솔루션 수 를 세는 것과 관련된 복잡성 클래스로 정의되며 훨씬 어려울 것으로 추측 되지만 놀랍게도 입증 되지는 않았습니다 . #SAT는 대학 수준의 복잡성 이론에서 많이 연구되지는 않으며 고급 이론 연구 주제에 가깝습니다.

#SAT의 중요성에 대한 동기를 부여하는 한 가지 방법 은 1998 년 괴델 상 을 수상한 Toda의 정리 를 통하는 것입니다 . Wikipedia에서 :

따라서 Toda의 정리는 다항식 계층 구조의 문제에 대해 계산 문제에 대한 결정 론적 다항식 시간 튜링 감소가 있음을 암시합니다 . [1]

또한 SAT와 #SAT는 서로 다른 복잡성을 갖는 것으로 입증되지 않았기 때문에 #SAT 복잡성을 이해하면 많은 정보와 동기 가 있는 P 대 NP 문제 에 대한 통찰력을 얻을 수 있다는 합리적인 사례를 만들 수 있습니다 .



SAT의 모든 응용 프로그램은 #SAT의 응용 프로그램이며 두 응용 프로그램을 모두 찾고 있습니다.
Elliot Gorokhovsky

lol 그러면 질문이 많이 다릅니다. NP 완전한 문제는 매우 광범위한 응용 분야를 가지고 있으며 이것은 광범위하게 문서화되어 있습니다. Fortnows 서적 또는 Garey / Johnson의 NP 완전성 이론을 참조하십시오 . AP CS 교사가 NP 완성도가 무엇인지 모르는 경우에는 해고해야합니다.
vzn

글쎄, 수업을 듣는 아이들은 이진 검색과 같은 간단한 개념조차 이해하지 못하므로 그것을 알면 어쨌든 학생들의 귀에 낭비 될 것입니다.
Elliot Gorokhovsky

또한 왜 Toda의 정리를 증명하기 어려운지 설명 할 수 있습니까? NP의 모든 문제가 SAT로 줄어들 기 때문에 #SAT로 크게 줄어들 기 때문입니다. NP가 아닌 PH의 어떤 문제가 있습니까? 죄송합니다. 위키 백과의 모든 것을 가르쳐서 지식에 많은 구멍이 있습니다.
Elliot Gorokhovsky
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