10. problem Hilberta i równanie diofantyczne Chaitina „Komputer”?

10

W Chaimin's Meta Math! W Quest For Omega krótko mówi o 10. problemie Hilberta. Następnie mówi, że dowolne równanie diofantyczne można zmienić na dwa równe wielomiany o dodatnich współczynnikach całkowitych: .p = 0p=0p=0p1=p2

Następnie mówi, że możemy myśleć o tych równaniach jak o „komputerze”:

Komputer z równaniem diofantycznym :

L(k,n,x,y,z,...)=R(k,n,x,y,z,...)
Program: k , Wyjście: n , Czas: x,y,z,...

Z lewej strony L , z prawej strony R . Mówi, że k jest programem tego komputera, który wypisuje n . Mówi także, że niewiadome są wielowymiarową zmienną czasową .

Tym, co mnie dezorientuje, jest to, że następnie mówi, że 10. Problem Hilberta nie jest wyraźnie do rozwiązania, gdy patrzymy w ten sposób. Mówi w zasadzie „z powodu problemu zatrzymania Turinga”. Ale nie widzę związku (dopiero zaczynam uczyć się teorii). Miałem nadzieję, że ktoś może lepiej wyjaśnić, o co tu chodzi.

Wiem, że problem zatrzymania Turinga zasadniczo mówi, że nie można przewidzieć, kiedy program się zatrzyma, zanim się zatrzyma (biorąc pod uwagę określony czas). Jakie zastosowanie ma 10. problem Hilberta z wykorzystaniem notacji przedstawionej przez Chaitina?

Stały
źródło

Odpowiedzi:

7

Dobre pytanie. Wygląda na to, że możesz potrzebować dodatkowej wiedzy na temat 10. problemu Hilberta. Mam nadzieję, że to nie jest przesada.

Problem dotyczy:

Czy istnieje algorytm, który biorąc pod uwagę wielomian diofantyczny, decyduje, czy istnieje ustawienie jego zmiennych, które czynią go równym ?0

Zostało to rozwiązane w latach 70. jako konsekwencja MRDP (zwanego także twierdzeniem Matijasewicza, jeśli masz ochotę je przeszukać), który stwierdza:

Zdefiniuj: zestaw to Diofantyna, jeśli istnieje wielomian Diofantyny na wejściach tak że . p k + 1 D = { xDNpk+1D={x|yR+kp(x,y)=0}

Zestawy diofantyczne są dokładnie tymi, które są rozpoznawalne przez maszyny Turinga.

Twierdzenie to jest oczywiste w jednym kierunku (każdy zestaw Diofantyny jest rozpoznawany przez maszynę Turinga - na wejściu po prostu poproś maszynę o rozpoczęcie zgadywania wektorów , oceń i zatrzymaj się, jeśli / kiedy okaże się, że ). Z drugiej strony jest to bardzo nieoczywiste - dlaczego prawdą jest, że każdy rozpoznawalny zestaw Turinga to Diofantyna? Schematy kodowania są obrzydliwe, ale zaufaj mi, można to zrobić.y R k + p ( x , y ) p ( x , y ) =xyR+kp(x,y)p(x,y)=0

W każdym razie, w jaki sposób twierdzenie MRDP rozwiązuje 10. problem Hilberta? Dobrze...

Dla sprzeczności udajmy, że mamy algorytm, który, biorąc pod uwagę wielomian diofantyczny , decyduje, czy istnieje wektor wejściowy który powoduje .y p ( yp(y)yp(y)=0

Teraz użyję tego magicznego algorytmu do rozwiązania problemu zatrzymania. Biorąc pod uwagę maszynę, użyję obrzydliwego kodowania równań diofantycznych do przekształcenia problemu „Czy zatrzymuje się na wejściu ?” w problem „Czy wielomian diofantyczny ma zestaw danych wejściowych, które czynią go równym ?” Następnie użyję mojego magicznego algorytmu, aby rozwiązać ten problem, a teraz rozwiązałem problem zatrzymania.x p ( y | x )Mxp(y|x)0

Oczywiście jest to niemożliwe, więc w rzeczywistości nie może istnieć magiczny algorytm, który szuka wektora wejściowego, który powoduje . Podobnie nie może istnieć algorytm, który analizuje dwa wielomiany diofantyczne i decyduje, czy kiedykolwiek będą one równe. Tak mówi Chaitin.p(y)=0

GMB
źródło