Wiadomo, że problem zatrzymania jest niemożliwy do obliczenia. Możliwe jest jednak wykładnicze „kompresowanie” informacji o problemie zatrzymania, tak aby dekompresowanie było możliwe do obliczenia.
Dokładniej, można obliczyć na podstawie opisu maszyn Turinga, a n- bitowa porada stanowi odpowiedź na problem zatrzymania dla wszystkich 2 n - 1 maszyn Turinga, przy założeniu, że stan porady jest godny zaufania - my pozwól naszemu doradcy wybrać bity, aby opisały, ile maszyn Turinga zatrzymuje się w trybie binarnym, poczekaj, aż tyle zatrzyma się, i przekaż, że pozostałe nie zatrzymają się.
Argument ten jest prostym wariantem dowodu, że stała Chaitina może być wykorzystana do rozwiązania problemu zatrzymania. Zaskoczyło mnie to, że jest ostry. Nie ma obliczalnej mapy z opisu maszyn Turinga i n- bitowych wskazówek dla 2 n bitów wyjścia zatrzymującego, które otrzymają właściwą odpowiedź, dla każdej krotki maszyn Turinga, dla pewnej krotki bitów. Gdyby tak było, moglibyśmy wytworzyć kontrprzykład poprzez przekątne, przy czym każda z 2 n maszyn Turinga symuluje to, co program robi na jednym z 2 n możliwych układów n bitów, a następnie wybiera własny stan zatrzymania, aby naruszyć prognozę.
Nie jest możliwe kompresowanie informacji o problemie zatrzymania w maszynach Turinga z wyrocznią zatrzymującą (bez samodzielnego dostępu do jakiejś wyroczni). Maszyny mogą po prostu symulować to, co przewidujesz na wszystkich możliwych wejściach, ignorując te, w których się nie zatrzymujesz, i wybierając ich czasy zatrzymania, aby dać leksykograficznie pierwszą odpowiedź, której nie przewidziałeś na żadnym wejściu.
To zmotywowało mnie do zastanowienia się nad tym, co dzieje się z innymi wyroczniami:
Czy istnieje przykład wyroczni, w której problem zatrzymania maszyn Turinga z tą wyrocznią można skompresować ze średnią szybkością wzrostu między liniową a wykładniczą?