Memcomputing은 NP 완료 문제를 실제로 해결합니까?

나는 과학 "다항식 자원과 집단 상태를 사용하여 다항식 시간에 NP- 완전한 문제를 계산하는 방법"에 실린 기사를 발견 했다.

Memcomputing은 상호 작용하는 메모리 셀 (약간 프로세서)을 사용하여 동일한 물리적 플랫폼에 정보를 저장하고 처리 하는 새로운 비 Turing 패러다임 계산 방식입니다. 최근 에 memcomputing 기계가 비 결정적 Turing 기계와 동일한 계산 능력을 가지고 있다는 것이 수학적으로 입증되었습니다 . 따라서 다항식 시간과 적절한 아키텍처를 사용하여 입력 크기에 따라 다항식으로 만 자라는 리소스를 사용하여 NP- 완전 문제를 해결할 수 있습니다.

(이탤릭체 광산).

내가 주장의 강한 특성상, 비 심각한와 박쥐이 기각 것, 그것이이 과학에 발표되었으며, 저자의 일부에 의해 그 관련 물질에 발표되었다는 사실이 없었다면 자연 물리학 , 의 는 IEEE 저널 및 물리학 검토 E의 그러한 주장은 그들에게 심각한없이 발표하자 않을 것 평판 피어 리뷰 출판물입니다 모두.

사실입니까? 이 사람들이 모델을 사용하여 P- 시간의 NP- 완전 문제를 해결할 수 있습니까?

나는 이것이 주석에서 충분히 대답되었다고 생각하므로 모든 것을 요약하면됩니다.

• 저자는 결정 론적 및 비결정론 적 Turing 기계에 관한 진술 인 P = NP를 주장하지 않습니다.

• 저자는 비 결정적 튜링 머신과 동등한 성능을 보인다고 주장하는 계산 모델을 제안합니다.

• 저자는 작은 입력 크기에 대해이 계산 모델을 구현하는 물리적 시스템을 구성합니다.

• 저자들은 다항식 크기의 자원으로 더 큰 버전을 구축하는 것이 물리적으로 실현 가능하거나 가능하다고 주장합니다.

• 물론 입증되지 않았고 공식적인 진술이 아닌이 마지막 주장은 일반적으로 다항식 크기의 자원으로 NP- 완전 문제를 해결할 수 있다는 것을 암시합니다.

• 블로그 게시물의 Scott Aaronson은이 마지막 주장이 문제가되는 이유와 접근 방식의 확장성에 문제가있는 이유를 설명합니다. http://www.scottaaronson.com/blog/?p=2212