P=NP?猜這千禧難題計算機數學領域核。

個問題以拆分成N個次級難題，而這其最名個。

分别正數因子分解問題、圖同構問題、離散對數問題、曼哈頓網絡問題。

其數分解問題圖同構問題最為著名，因為這兩個問題解決涉及密碼學複雜性理論很基本問題。

解決們，能夠極促進計算機科學、算法等方面發展。

其說，就像智能駕駛這塊，環境決策算法自動駕駛汽車實現智能駛關鍵。

環境算法通過車載傳器攝像頭來獲取、障礙物、交通标志等信息，并進建模。

而決策算法則根據環境結果，車徑規劃、交流協調、避讓決策等操作。

這些算法通常涉及到傳器融、狀态估計、機器學習等種技術。

更需運用矩陣運算、圖像變換、最優化理論、統計學等量數學模型算法來實現智能決策。

比如圖同構理論，盡管目來說依舊面臨着諸挑戰，但圖像處理、視頻分析、尋最優徑、網絡流算法、效避障礙等領域着衆應用。

數學具突破，給AI智駕算法判斷帶來更先進效計算法方式。

這也川網絡科技公司邊智能駕駛能夠速兩時間，就追其已經入布局企業原因。

辦公，聽到徐川詢問圖同構方面研究稿紙，劉嘉欣笑笑，從随攜帶背包取來理過後稿紙。

就徐川注力肯定會集這個面，所以提就準備好。

。

到稿紙，徐川迫及待伸接過來。

确，相對比智駕領域突破，更圖同構難題研究。

這涉及到個千禧難題答案，也涉及到更應用領域。

智駕，隻部分應用而已。

翻閱着稿紙，徐川眸帶着興趣神。

。給定兩個圖G=(VG，EG）G=(V_G，E_G）G=(V

G，EG）H=(VH，EH）H=(V_H，E_H）H=(VH，EH）。

若種從G到H映射:VG→VH，滿：(vi）=vi′，(vj）=v′j

點，沒更廣泛P類問題方式，而通過準項式與映射函數來對同構模塊進切割。

這種方法點類似于黎曼猜研究方式?

着稿紙，徐川自言自語叨着。

圖同構問題，其實通俗點來說，就給定兩個圖，問們否模樣。

而如何對給定個圖檢查們否同構，模樣呢?

種最方法：簡單比較每個點來匹配另個圖能對應所節點。

但衆所周，圖片維平面，張圖具‘無數’點。

如果說，假設張具N個節點圖，按照這種匹配計算方法，其匹配數量就為N階乘(****N），遠遠超過N數量級。

假如圖裡隻個節點，也已經需百萬次能匹配檢查。（***）

而如果張圖個節點，能匹配數會遠遠超過見宇宙原子數。

所以這種比蠻力方法非常切實際，隻适用于極節點圖。