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      清華姚班大神陳立杰,聯(lián)手00后逆向破局!顛覆50年計算機難題

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      50年未解計算復(fù)雜性「天坑」,竟被姚班大神搞定了!他選了一條「逆向數(shù)學(xué)」的新路,正把理論計算機科學(xué)倒過來重寫。

      清華姚班大神,再度引爆理論計算機科學(xué)圈!

      50年來,頂尖科學(xué)家都在死磕「旅行商問題」等這類計算機復(fù)雜性難題,卻遲遲沒有進展。

      為什么一直證明不出來?

      實際上,答案藏在了「元數(shù)學(xué)」的領(lǐng)域。

      恰在去年,一篇名為《Reverse Mathematics Below the Turing Jump》論文低調(diào)上線。

      作者僅有三個人,清華姚班陳立杰、本科生李嘉圖,以及著名計算機領(lǐng)域?qū)W者Igor Carboni Oliveira。


      論文地址:https://eccc.weizmann.ac.il/report/2024/060/

      他們不再死磕從公理推導(dǎo)定理的傳統(tǒng)路徑,而是另辟蹊徑,采用了「元數(shù)學(xué)」中「逆向數(shù)學(xué)」的方法。

      結(jié)果驚喜地發(fā)現(xiàn),許多看似風(fēng)馬牛不相及的理論,竟在底層邏輯中是完全等價的。

      比如,「鴿巢原理」與圖靈機的「回文下界」。

      這篇論文一出,徹底顛覆了人們的「世界觀」。

      過去半個世紀,計算機科學(xué)家們苦苦追求「更強公理證明更難定理」的思路,原來從一開始就走偏了。

      把數(shù)學(xué)「倒過來」

      顛覆千年思維范式

      一提到那些「硬骨頭」難題,計算機科學(xué)家們似乎就卡殼了。

      就以著名的「旅行商問題」為例,表面上看,這只是一個組合優(yōu)化問題:

      在地圖上找一條經(jīng)過每個城市恰好一次,最后還能回到起點的最短路線。


      可是一旦城市數(shù)量稍多,科學(xué)家也就懷疑:根本沒有很好的辦法。但問題是,沒人知道怎么證明這一點。

      過去50年來,計算復(fù)雜性理論領(lǐng)域的大佬,都嘗試把這種「直覺」,轉(zhuǎn)化成板上釘釘?shù)臄?shù)學(xué)定理。

      實際上,他們一次次鎩羽而歸,根本找不到任何突破口。

      這也讓他們越來越多地開始琢磨一個相關(guān)但更讓人摸不著頭腦的問題:為啥證明老是不成功呢?

      「元數(shù)學(xué)」(Metamathematics),卻把證明本身當(dāng)成了研究對象。

      當(dāng)研究人員用「元數(shù)學(xué)」研究復(fù)雜性理論時,他們試圖搞清楚——

      用不同的公理集,到底能證明/不能證明關(guān)于計算難度的哪些結(jié)論。

      為啥自己在證明「問題很難」這條路上,總是差了一口氣。


      2024年4月這篇論文,做了一件前人都不敢想的事:三人團隊徹底顛倒了數(shù)學(xué)幾千年來的思維范式。

      傳統(tǒng)的套路是,給到一套公理,推出一串定理。

      而現(xiàn)在,他們反過來——用一個定理替換掉其中一條公理,然后去證明那條被替換掉的公理。

      正如論文題目所示,這一過程稱之為「逆向數(shù)學(xué)」(Reverse Mathematics)。

      它證明了,一大堆看起來完全不相關(guān)的「復(fù)雜性定理」,其實邏輯完全等價。

      IBM復(fù)雜性理論家Marco Carmosino看到論文后的第一反應(yīng),「我震驚了,他們居然能做出這么多東西」。

      誰看了肯定都會說,就是它把我拽進了「元數(shù)學(xué)」這個坑的!

      鴿子證明,離經(jīng)叛道

      故事還得從2022年夏天說起。

      當(dāng)時,陳立杰正準備MIT博士畢業(yè),發(fā)現(xiàn)手頭突然多出了一大把空閑時間,便決定花幾個月鉆研一下元數(shù)學(xué)。

      他表示,「因為我要畢業(yè)了嘛,也沒多少研究任務(wù)了,就尋思著該學(xué)點新東西」。


      讀著讀著,陳立杰開始琢磨起復(fù)雜性理論的一個分支——通信復(fù)雜性(communication complexity)。

      主要研究兩個或多個人為了完成某項任務(wù),必須交換多少信息。

      在通信復(fù)雜性里,有個最簡單的問題叫「相等性問題」(equality problem),就像個合作游戲:

      兩個玩家各自拿著一串0和1組成的字符串,目標是用最少的交流,弄清楚對方手里的字符串是不是一模一樣的。

      最笨的辦法就是,一個玩家把自己的字符串整個兒發(fā)給對方檢查。

      除此之外,復(fù)雜性理論家?guī)资昵熬妥C明了:沒招,不行。

      要解決「相等性問題」,至少得發(fā)送跟字符串長度一樣多的比特數(shù)。理論家把這個字符串的長度稱為所需通信量的「下界」(lower bound)。

      陳立杰關(guān)注的不是這個「下界」本身,而是研究人員當(dāng)初是怎么證明它的。

      而所有已知的證明都離不開一個簡單的定理——鴿巢原理(pigeonhole principle,也叫「抽屜原理」)。


      這原理說的是:如果你把一堆鴿子塞進比鴿子數(shù)量少的洞里,那至少有一個洞里得擠著不止一只鳥。

      這聽起來好像是廢話,但在復(fù)雜性理論以及更多領(lǐng)域里,這可是個威力巨大的工具。

      于是,陳立杰敏銳地捕捉到一個重要的線索——

      「相等性問題」和「鴿巢原理」之間的聯(lián)系,沒準是雙向的。

      用鴿巢原理來證明相等性問題的下界很容易。那能不能反過來,用下界來證明鴿巢原理呢?

      離奇的相等

      于是,陳立杰拉上了剛合作完一篇論文清華本科生李嘉圖(Jiatu Li),開始了新的探索。

      為了讓這種聯(lián)系在數(shù)學(xué)上站得住腳,他們得選定一套公理作為「地基」。

      他們選了一套很流行的公理集,叫PV?,開始「逆向」。


      因為PV?本身足夠強,能獨立證明計算復(fù)雜性里的一些重要定理,若在PV?基礎(chǔ)上,再加一條特定版「鴿巢原理」作為額外公理,就能證明「相等性問題」的下界。

      2022年12月,他們成功了!

      結(jié)果恰恰驗證了陳立杰最初的猜想:把定理的位置互換一下,證明也依然成立。

      在PV?邏輯框架中,兩個定理是完全等價的。

      當(dāng)他們跟華威大學(xué)的復(fù)雜性理論家Igor Oliveira聊起結(jié)果時,突然意識到——

      「逆向數(shù)學(xué)」大法,可能也適用于復(fù)雜性理論中其他八竿子打不著的領(lǐng)域。


      在接下來幾個月里,他們系統(tǒng)地證明了許多其他定理也是等價的。

      陳立杰說,「剛開始,我們要證的等價東西只有倆,但現(xiàn)在我們手里已經(jīng)織出了一張大網(wǎng)」。

      這個團隊發(fā)現(xiàn)的最驚人的聯(lián)系,是把同一個版本的「鴿巢原理」,跟學(xué)生們在復(fù)雜性理論入門課上學(xué)到的最早那批定理之一聯(lián)系了起來。

      這一經(jīng)典定理,設(shè)定了一種理論計算機,即單帶圖靈機(single-tape Turing machine),在判斷一串0和1是不是回文(正著讀反著讀都一樣)時,所需時間的下界。

      「逆向數(shù)學(xué)」證明了:在PV?框架內(nèi),這個「回文下界」定理跟鴿巢原理竟然是等價的。

      就連陳立杰難以置信地表示,「如果你直接告訴我這個結(jié)論,我肯定不信。聽起來太扯了」。


      這一結(jié)論之所以讓人大跌眼鏡,是因為兩個定理表面上差得太遠了。

      「鴿巢原理」本質(zhì)上跟計算沒任何關(guān)系,是個關(guān)于數(shù)數(shù)的簡單道理。

      而回文下界呢,是關(guān)于特定計算模型的一條陳述。

      這個新結(jié)果意味著,這些看似路子很窄的定理,其實比它們看起來要通用得多,基礎(chǔ)得多。

      Oliveira表示,「這說明我們想要理解的這些復(fù)雜性下界,其實更加觸及根本」。

      未知領(lǐng)域,還需打好地基

      令人欣喜的是,這張新的「等價關(guān)系網(wǎng)」也幫科學(xué)家們看清了PV?的局限性。

      大家早就相信,光靠PV?的公理是證明不了「鴿巢原理」的。

      所以,論文的結(jié)果就意味著,網(wǎng)里的其他等價定理,在PV?里多半也是證明不了的。

      牛津大學(xué)的復(fù)雜性理論家Ján Pich感嘆道,「我覺得這太美了」。

      但他同時提醒道,「逆向數(shù)學(xué)」這種方法,可能最適合用來揭示那些已經(jīng)被證明出來的定理之間的新聯(lián)系。

      「對于那些我們還不知道怎么證明的陳述,就目前來看,它能告訴我們的關(guān)于其復(fù)雜性的信息并不多」。

      要搞懂這片未知領(lǐng)域,對「元數(shù)學(xué)」研究人員來說還是個遙遠的目標。

      但這絲毫沒有澆滅李嘉圖對這個學(xué)科的熱情。

      2023年進入MIT攻讀研究生,他最近還專門為復(fù)雜性理論家寫了一份長達140頁的元數(shù)學(xué)指南。


      論文地址:https://eccc.weizmann.ac.il/report/2025/086/

      這也是一個大趨勢的縮影:即便坐了幾十年的冷板凳后,「元數(shù)學(xué)」正日益吸引著更廣泛的研究人員群體的目光,他們正給這個領(lǐng)域帶來全新的視角。

      Carmosino表示,「大家已經(jīng)厭倦了被卡在原地不動,是時候退一步,好好把地基搞搞清楚了」。

      作者介紹


      陳立杰


      陳立杰是加州大學(xué)伯克利分校電氣工程與計算機科學(xué)系(EECS)的助理教授,也是伯克利理論組的一員。

      早在高中時期,陳立杰就已在信息學(xué)競賽圈封神,展現(xiàn)出了超越同齡人的編程天賦與數(shù)學(xué)洞察力。

      2012年NOI大賽中,陳立杰以金牌成績脫穎而出,提前鎖定了清華大學(xué)的保送資格。

      緊接著,在第25屆IOI上,他又以569分(滿分600分)的驚人成績奪得全球第一。


      一直以來,他還在Codeforces、TopCoder等國際編程平臺上長期霸榜,因其解題速度極快、思路極其實用,被國內(nèi)外選手膜拜。

      保送到清華大學(xué)后,陳立杰在交叉信息研究院「姚班」獲得學(xué)士學(xué)位,師從李建教授。

      2016年,他曾獲得了清華本科生特等獎學(xué)金,答辯視頻一度火爆全網(wǎng)。


      隨后,他在MIT獲得了博士學(xué)位,師從Ryan Williams。

      當(dāng)時,他的主攻方向是「計算復(fù)雜性理論」和「細粒度復(fù)雜性」。

      2019年,他包攬了理論計算機科學(xué)領(lǐng)域兩大頂級會議(STOC和FOCS)的最佳學(xué)生論文獎。

      2022年博士畢業(yè)后,他獲得了極具聲望的加州大學(xué)伯克利分校米勒獎學(xué)金(Miller Fellowship),成為該校的博士后研究員,合作導(dǎo)師是Avishay Tal和Umesh V. Vazirani。

      他對理論計算機科學(xué)有著廣泛的興趣,特別是復(fù)雜度理論中的基礎(chǔ)性問題。同時,也致力于將理論計算機科學(xué)的思想應(yīng)用到其他科學(xué)領(lǐng)域,例如量子物理和AI安全。

      • 如何在P vs. NP問題上取得進展?

      • 隨機性對于高效計算而言是不可或缺的嗎?(即BPP是否等于P?)

      • 量子復(fù)雜度理論如何幫助我們理解量子物理?

      • 如何應(yīng)用理論計算機科學(xué)的思想,為AI系統(tǒng)建立安全理論保障?

      科研,只是陳立杰眾多興趣之一。在清華一次采訪中,他曾提到如果未來不做研究,就做音樂游戲玩家。

      成為一名真正的理論計算機科學(xué)家,這個想法從中學(xué)時期在他的內(nèi)心就已生根發(fā)芽。

      如今,回看他的研究和職業(yè)生涯,正是朝著這個方向一直在發(fā)光發(fā)亮。

      李嘉圖


      李嘉圖是MIT理論組的二年級博士生,師從Ryan Williams。

      此前,他在清華大學(xué)交叉信息院「姚班」獲得學(xué)士學(xué)位。期間,他曾與華威大學(xué)的Igor C. Oliveira以及清華大學(xué)的陳一鐳教授有過合作。

      他的研究集中在證明計算的固有難度(即電路復(fù)雜度)、證明系統(tǒng)(即證明復(fù)雜度),以及探究為什么這個研究方向如此困難(即元復(fù)雜度)。

      最近,他對以下方向也很感興趣:有界算術(shù)(Bounded Arithmetic)的強度,值域規(guī)避問題(Range Avoidance Problem)的復(fù)雜度,證明無條件復(fù)雜度下界,以及使用Coq和Lean編寫形式化數(shù)學(xué)證明。

      在他看來,復(fù)雜度理論研究者的使命,就是「解救」那些試圖攻克固有難題的勇士們。有時候,這些難題的故事也能治好密碼學(xué)家的失眠(譬如這篇:Cryptographers Seldom Sleep Well)。

      Igor Carboni Oliveira


      Igor C. Oliveira是華威大學(xué)理論與基礎(chǔ)學(xué)部(FoCS)以及離散數(shù)學(xué)及其應(yīng)用中心(DIMAP)的成員。

      此前,他在哥倫比亞大學(xué)計算理論組獲得了博士學(xué)位,并曾是牛津大學(xué)算法與復(fù)雜度理論組的博士后研究員,加州大學(xué)伯克利分校Simons研究所的研究員,以及布拉格查理大學(xué)數(shù)學(xué)學(xué)院的博士后。

      他研究集中在計算復(fù)雜度理論,以及該領(lǐng)域與算法、組合數(shù)學(xué)和數(shù)理邏輯之間的聯(lián)系。研究興趣是高效計算的可能性與局限性,以及我們能對此證明些什么。

      參考資料:

      https://www.quantamagazine.org/reverse-mathematics-illuminates-why-hard-problems-are-hard-20251201/

      文章來源:新智元。

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      李玫瑾:為什么性格比能力更重要?

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