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  • 共识机制是什么意思

    千次阅读 2018-08-29 15:24:56
    共识机制是什么意思?   在区块链的世界当中,我们应该经常听到一个词叫做共识机制,很多人都说,“尽管密码学占了区块链的半壁江山,但是共识机制却是整个区块链的灵魂。“那么共识机制究竟是什么呢?   首先...

    共识机制是什么意思?

     

    在区块链的世界当中,我们应该经常听到一个词叫做共识机制,很多人都说,“尽管密码学占了区块链的半壁江山,但是共识机制却是整个区块链的灵魂。“那么共识机制究竟是什么呢?

     

    首先,先用较为通俗的话来简单的介绍共识机制的作用,其实共识机制就相当于一个国家的法律法规,我们经常会说到要依法治国,遵守法律,法律维持了整个国家的正常运转。而在区块链的世界中也是这样,共识机制就是利用代码和算法来保证了区块链世界中的各个节点的正常运行。

     

    从上面的简单介绍中,大家应该就可以体会到整个共识的作用,在我的理解中,共识其实就是早已出现的分布式一致性协议,之前我们提到过区块链其实就是去中心化的分布式账本,而在整个区块链整个分布式系统中,每个节点都会在同一时间收到交易,而如何对在几乎相同时间内的产生的事物前后排序的,就涉及到区块链系统的共识机制。所以,共识机制其实就是在整个分布式的系统中帮助各个节点在同一个时间内对事物的前后顺序达成共识的一种算法,它保证了整个区块链网络中由哪个节点写入交易,并且何时写入交易,而且一旦写入,又怎么保证如何不被其他节点所篡改,且受到其他节点的认可达到整个区块链网络中各节点的账本一致性。

     

    接下来几篇文章会介绍几种十分常见的共识算法pow共识机制和pbft共识机制和pos共识机制,以便大家更好的对整个共识机制做一定的了解?

     

    首先是最经典也是现阶段最多的工作量证明机制,也就是我们经常说道的POW(Proof of Work)算法,它也是最好被提出的共识机制,也被很好的运用到了比特币,莱特币以及以太坊等知名的公链当中去了。其实它就是我们现在社会的分配制度的一个数字化的体现方式而已,就是“按劳分配“,简单的说,就是谁付出的工作量多谁拿到的收益也就更大,在区块链网络中这里的工作量就是你电脑的算力,也就是说你电脑的性能。

     

    POW的过程如下图所示:

     

     

     

    每个节点在处理交易数据的同时不断的进行哈希计算,求得一位小于网络目标值的哈希值,这个值成为nonce黄金数,而这个网络目标值就是我们所说的难度值,也会随着整个区块链系统的运行而不断调整。当全网有一位矿工哈希出nonce时,他就会把自己打包的区块公布出去,其他节点收到区块验证区块后就会一致性认为这个区块接到了区块链上,就继续进行下一个区块的打包和哈希计算。提供这种服务的过程就是“挖矿”。假如是真的矿场,显然在均匀分布的前提下,人们“挖矿”所得的比重与各自提供的算力成正比,通俗一点就是,能力越强获得越多。这个就是通过牺牲算力来保证了整个账本的一致性,因为有点时候会出现分叉,我们需要等待数个区块链的确认也能保证交易已经呗写入网区块链络中去。但是仔细思考一下,也就是这种十分暴力又有简单的方法就保证了整个区块链网络的合法性,而且整个区块链网络的鲁棒性十分优秀,即使网络中仅剩唯一的一个节点,整个区块链也能正常的执行下去。最后通过POW也保证了整个系统的安全性,如果说有人想篡改或者修改整个区块链历史,需要掌握整个区块链网络中51%的算法,而照现在比特币或者以太坊等公链的情况来看,很难控制网络中的51%的算力,基本是不可能达到的,并且从经济学的角度来看,一个人要有一定的经济收益才会去干这个事情,干这个事情他的收益会远远低于他的付出,会使整个公链的价值不复存在,因此这种机制很好的保护了整个区块链网络安全且健壮的运行下去。

     

    通过上面的简单的介绍,我想我们大概的了解了整个POW的机制,也间接的了解了一点区块链挖矿的机制,因为共识和激励机制在公链的角度本身就是分不开的,在接下来的文章中我也会逐渐介绍其他的相应的共识算法例如POS,DPOS、PBFT等等共识算法。还是那句话,作为一个区块链技术从业者,我始终相应区块链技术可能会解决现在互联网的某些痛点,坚信区块链会有更好的发展。

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  • TDK是什么意思,TDK怎么写?SEO中的TDK分别代表标题,关键词,描述,那么对于TDK如何写能提高网站关键词排名呢?一个好的TDK充分证明该SEO人员的优化水平。很多在做seo的伙伴苦于对标题的创意没有深度,排名好但是...

    TDK是什么意思,TDK怎么写?SEO中的TDK分别代表标题,关键词,描述,那么对于TDK如何写能提高网站关键词排名呢?一个好的TDK充分证明该SEO人员的优化水平。很多在做seo的伙伴苦于对标题的创意没有深度,排名好但是点击不高,一直没办法提示。在进行网站优化的过程中一个良好的标题:可以省掉一部分精力!下面yetaoaiueo跟大家说说SEO中的TDK是什么意思,怎么写利于SEO优化?

     

    TDK什么意思,tkd怎么写

    SEO中TDK是什么意思

    其中”T”代表网站页面中的title元素,为首字母缩写,这里可能还要利用到分词技术,当标题(Title)写好后,我们就尽可能不要再去修改了,尽量简洁,一次修改可能会影响网站的排名等!没有意义的关键词尽量不要加入到标题中,避免干扰到搜索引擎识别网站主题。
    其中”D”代表页头中的description元素,要知道描述是对网页的一个概述,也是对title的补充,因为title中只能书写有限的字数,所以在description中就要稍微详细的补充起来,文字控制在68个英文字符内,一般用一句两句话概括文章的内容,内容要精简,但是次数不要超过4次,3次最佳,一定要自然。

    其中”K”代表页头中的descrip

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  • 区块链是什么意思

    千次阅读 2018-05-31 10:52:02
     什么是数字资产:资产数字化,可细分,可交易,价格由供需市场决定,而不是价值中介——货币决定。   物联网应用  场景分析  一种可能的应用场景为:通过 Transaction 产生对应的行为,为每一个设备分配地址 ...

      区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。所谓共识机制是区块链系统中实现不同节点之间建立信任、获取权益的数学算法 。

      区块链(Blockchain)是比特币的一个重要概念,它本质上是一个去中心化的数据库,同时作为比特币的底层技术。区块链是一串使用密码学方法相关联产生的数据块,每一个数据块中包含了一次比特币网络交易的信息,用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。

    什么是区块链

      含义

      狭义来讲,区块链是一种按照时间顺序将数据区块以顺序相连的方式组合成的一种链式数据结构, 并以密码学方式保证的不可篡改和不可伪造的分布式账本。

      广义来讲,区块链技术是利用块链式数据结构来验证与存储数据、利用分布式节点共识算法来生成和更新数据、利用密码学的方式保证数据传输和访问的安全、利用由自动化脚本代码组成的智能合约来编程和操作数据的一种全新的分布式基础架构与计算方式 。


      分类

      区块链分为三类,在货币发行的《区块链:定义未来金融与经济新格局》 一书中就有详细介绍,其中混合区块链和私有区块链可以认为是广义的私链:公有区块链(PublicBlockChains)公有区块链是指:世界上任何个体或者团体都可以发送交易,且交易能够获得该区块链的有效确认,任何人都可以参与其共识过程。公有区块链是最早的区块链,也是应用最广泛的区块链,各大bitcoins系列的虚拟数字货币均基于公有区块链,世界上有且仅有一条该币种对应的区块链。

      联合(行业)区块链(ConsortiumBlockChains)

      行业区块链:由某个群体内部指定多个预选的节点为记账人,每个块的生成由所有的预选节点共同决定(预选节点参与共识过程),其他接入节点可以参与交易,但不过问记账过程(本质上还是托管记账,只是变成分布式记账,预选节点的多少,如何决定每个块的记账者成为该区块链的主要风险点),其他任何人可以通过该区块链开放的API进行限定查询。

      私有区块链(privateBlockChains)

    区块链

      私有区块链:仅仅使用区块链的总账技术进行记账,可以是一个公司,也可以是个人,独享该区块链的写入权限,本链与其他的分布式存储方案没有太大区别。(Dec2015)保守的巨头(传统金融)都是想实验尝试私有区块链,而公链的应用例如bitcoin已经工业化,私链的应用产品还在摸索当中。


      特征

      去中心化

      由于使用分布式核算和存储,不存在中心化的硬件或管理机构,任意节点的权利和义务都是均等的,系统中的数据块由整个系统中具有维护功能的节点来共同维护。

      得益于区块链的去中心化特征,比特币也拥有去中心化的特征 。

      开放性

      系统是开放的,除了交易各方的私有信息被加密外,区块链的数据对所有人公开,任何人都可以通过公开的接口查询区块链数据和开发相关应用,因此整个系统信息高度透明。

      自治性

    区块链

      区块链采用基于协商一致的规范和协议(比如一套公开透明的算法)使得整个系统中的所有节点能够在去信任的环境自由安全的交换数据,使得对“人”的信任改成了对机器的信任,任何人为的干预不起作用。

      信息不可篡改

      一旦信息经过验证并添加至区块链,就会永久的存储起来,除非能够同时控制住系统中超过51%的节点,否则单个节点上对数据库的修改是无效的,因此区块链的数据稳定性和可靠性极高。

      匿名性

      由于节点之间的交换遵循固定的算法,其数据交互是无需信任的(区块链中的程序规则会自行判断活动是否有效),因此交易对手无须通过公开身份的方式让对方对自己产生信任,对信用的累积非常有帮助。


      应用

      艺术行业

      Ascribe让艺术家们可以在使用区块链技术来声明所有权,发行可编号,限量版的作品,可以针对任何类型艺术品的数字形式。它甚至还包括了一个交易市场,艺术家们可以通过他们的网站进行买卖,而无需任何中介服务。

      法律行业

      BitProof是近些年来涌现的众多文档时间戳应用中最为先进的,将会让传统的公证方式成为过去。相对于包括Blocksgin和OriginStaemp这样的免费版本,BitProof提供更多的服务,包括有一个是针对知识产权的。有趣的是,BitProof最近和一家旧金山的IT学校进行合作,把他们学生的学历证书都放在区块链上,完全重新定义了如何让文凭和学生证书的处理和使用方式。

      开发行业


      Colu是首个允许其它企业发行数字资产的企业,他们可以将各种资产来“代币化”让许多人印象深刻。尽管免费的比特币钱包Counerparty也允许发行简单的代币,并且在其他钱包持有者之间进行交易,Colu的代币可以设置有各种状态和类型,能够脱离或者重新回到这个系统,并且当在区块链上存储数据过大的时候能够将数据存储在BitTorrent的网络上。

      房地产行业

      他们计划能够让整个产业链流程变得更加现代化,解决每个人在参与房地产面临的各种问题,包括命名过程,土地登记,代理中介等。

      金融角度看待区块链

      货币的本质:货币只是一种广泛价值共识,本身不具有价值沉淀。

      资产与货币的关系:货币描述资产。

      什么是数字资产:资产数字化,可细分,可交易,价格由供需市场决定,而不是价值中介——货币决定。


      物联网应用

          场景分析

      一种可能的应用场景为:通过 Transaction 产生对应的行为,为每一个设备分配地址 Address,给该地址注入一定的费用,可以执行相关动作,从而达到物联网的应用。类似于:PM2.5监测点数据获取,服务器 租赁,网络摄像头 数据调用,DNS服务器 等。

      另外,随着物联网设备的增多,Edge 计算需求的增强,大量设备之间需要通过分布式自组织的管理模式,并且对容错性要求很高。区块链自身分布式和抗攻击的特点可以很好地试用到这一场景中。

      IBM

      IBM 在物联网领域已经持续投入了几十年的研发,正在探索使用区块链技术来降低物联网应用的成本。2015 年初,IBM 与三星宣布合作研发 ADEPT 系统。

      物流供应链

      供应链行业往往涉及到诸多实体,包括物流、资金流、信息流等,这些实体之间存在大量复杂的协作和沟通。传统模式下,不同实体各自保存各自的供应链信息,严重缺乏透明度,造成了较高的时间成本和金钱成本,而且一旦出现问题(冒领、货物假冒等)难以追查和处理。

      通过区块链各方可以获得一个透明可靠的统一信息平台,可以实时查看状态,降低物流成本,追溯物品的生产和运送整个过程,从而提高供应链管理的效率。当发生纠纷时,举证和追查也变得更加清晰和容易。

      该领域被认为是区块链一个很有前景的应用方向。

      例如运送方通过扫描二维码来证明货物到达指定区域,并自动收取提前约定的费用,可以参考 区块链如何变革供应链金融 和 区块链给供应链带来透明。

      Skuchain 创建基于区块链的新型供应链解决方案,实现商品流与资金流的同步,同时缓解假货问题。


      公共网络服务

      现有的互联网能正常运行,离不开很多近乎免费的网络服务,例如域名服务(DNS)。任何人都可以免费查询到域名,没有 DNS,各种网站基本就无法访问了。因此,对于网络系统来说,类似的基础服务必须要能做到安全可靠,并且低成本。

      区块链技术恰好具备这些特点,基于区块链打造的 DNS 系统,将不再会出现各种错误的查询结果,并且可以稳定可靠的提供服务。

      保险行业

      在过去两年里,说起科技领域最炙手可热话题的必然离不开区块链技术。这一脱胎于比特币的底层技术,以7年多的稳定运行证明了其高度安全可靠的架构和算法设计,同时凭借分布式账本和智能合约等创新性的技术,为多个行业的产业升级打开了巨大的想象空间。甚至有业内专家预言区块链技术将掀起第二次互联网革命。

      金融行业历来对先进技术最为敏感。传统的银行和证券业巨头从2014年就纷纷投身于如火如荼的区块链创业投资中,两年内全球投资总额高达 10亿美金,其中更不乏像DAH的6千万美元、Blockstream的5千万美元这样的巨额A轮融资。除了资金投入,各大公司更是亲自参与和推动具体的业务应用当中:例如美国纳斯达克证券交易所推出的Linq区块链股权交易所已经与2015年底开始发行测试;而 全球43家跨国银行结成的R3 CEV联盟也是一直在测试和改进银行间的跨行清算联盟链,动作之快,参与度之高都是前所未有。

      保险行业虽然对于区块链技术的参与相对比较保守,但在学术领域一直在进行积极的探索和研究。2014年底,由英国著名的Z/YEN Group咨询集团发起的欧美保险业论坛推出的长达50页的《终身之链》专项研究报告从多个方面讨论的区块链将会给保险业带来的创新和变革。

      在研究区块链技术的同时,和国内众多保险行业的专家学者交流,从业务流程、公司管理等多个角度深入探讨了区块链在保险业务的具体落脚点,现笔者与读者分享对于信用风险管理的一些思考。


      区块链核心技术简介

      区块链主要解决的交易的信任和安全问题,因此它针对这个问题提出了四个技术创新:

      第一个叫分布式账本,就是交易记账由分布在不同地方的多个节点共同完成,而且每一个节点都记录的是完整的账目,因此它们都可以参与监督交易合法性,同时也可以共同为其作证。


      跟传统的分布式存储有所不同,区块链的分布式存储的独特性主要体现在两个方面:一是区块链每个节点都按照块链式结构存储完整的数据,传统分布式存储一般是将数据按照一定的规则分成多份进行存储。二是区块链每个节点存储都是独立的、地位等同的,依靠共识机制保证存储的一致性,而传统分布式存储一般是通过中心节点往其他备份节点同步数据。

      没有任何一个节点可以单独记录账本数据,从而避免了单一记账人被控制或者被贿赂而记假账的可能性。也由于记账节点足够多,理论上讲除非所有的节点被破坏,否则账目就不会丢失,从而保证了账目数据的安全性。

      第二个叫做非对称加密和授权技术,存储在区块链上的交易信息是公开的,但是账户身份信息是高度加密的,只有在数据拥有者授权的情况下才能访问到,从而保证了数据的安全和个人的隐私。

      第三个叫做共识机制,就是所有记账节点之间怎么达成共识,去认定一个记录的有效性,这既是认定的手段,也是防止篡改的手段。区块链提出了四种不同的共识机制,适用于不同的应用场景,在效率和安全性之间取得平衡。

      区块链的共识机制具备“少数服从多数”以及“人人平等”的特点,其中“少数服从多数”并不完全指节点个数,也可以是计算能力、股权数或者其他的计算机可以比较的特征量。“人人平等”是当节点满足条件时,所有节点都有权优先提出共识结果、直接被其他节点认同后并最后有可能成为最终共识结果。

      以比特币为例,采用的是工作量证明,只有在控制了全网超过51%的记账节点的情况下,才有可能伪造出一条不存在的记录。当加入区块链的节点足够多的时候,这基本上不可能,从而杜绝了造假的可能。

      最后一个技术特点叫智能合约,智能合约是基于这些可信的不可篡改的数据,可以自动化的执行一些预先定义好的规则和条款。以保险为例,如果说每个人的信息(包括医疗信息和风险发生的信息)都是真实可信的,那就很容易的在一些标准化的保险产品中,去进行自动化的理赔。

      在保险公司的日常业务中,虽然交易不像银行和证券行业那样频繁,但是对可信数据的依赖是有增无减。因此,笔者认为利用区块链技术,从数据管理的角度切入,能够有效地帮助保险公司提高风险管理能力。具体来讲主要分投保人风险管理和保险公司的风险监督。

      投保人风险管理

      在保险经营中,保险公司和投保人的纠纷时有发生,要么是投保人提供虚假的个人信息骗保,要么是理赔的时候对于免责条款的认定发生分歧。而这些问题的关键都在于对投保人的个人信息缺乏一个真实可信的数据采集和存储手段。

      而随着诸如医疗信息数字化、个人征信体系等国家系统性工程的推进,越来越多的数据源出现,如果能够将这些数据引入并存储在区块链上,将成为伴随每一个人的数字身份,这上面的数据真实可信,无法篡改,实时同步,终身有效,对于投保人的风险管理将带来莫大的益处。

      第一,是将不同公司之间的数据打通,相互参考,从而及时发现重复投保、历史理赔等信息,及时发现高风险用户。以3月份4000万意外伤害险骗保为例,扬州的周某在十余家寿险公司投保,直到人工核保时才查出来。如果在区块链记录了他每一次投保信息,很快就可以发现并及时采取措施。

      第二,是将不同行业的数据引入区块链,可以提高核保、核赔的准确性和效率。举一个重疾险的例子,如果能在区块链上查询到投保人所有的就诊记录,甚至直系亲属的就诊记录,对于投保人当前的身体状况、患病史、家族病史就有了一手的资料,有效地杜绝带病投保。

      保险公司风险监督

      在保险公司运营过程中,由于各种原因导致的风险时有发生,监管机构只能采取事前审核或者事后约束的措施。但随着保险业务的前端日益开放,参与保险市场的企业越来越多元化,事中监督的需求日益凸显。而笔者看来,区块链技术正是进行事中监督的有效技术手段之一。只要保险公司将日常运营流程搬到区块链上,并向监管机构开发一个记账节点(即使是一个只读的记账节点),监管机构就可以实时的观察到保险公司的全部业务动向。例如资金流向和投资构成、产品的承保和赔付数据、主要的人事和管理操作等,无需等到保险公司事后申报,从而及时发现可能存在的业务风险和违规操作。

      在此基础上,监管机构还可以利用大数据技术,对全国的保险市场进行分析和预测,及时发现和预防可能存在的系统性风险,或是发现潜在的保障需求和趋势,从而更好地为老百姓提供保障。

      除了通过改变数据存储方式来减少保险公司在承保和监督方面的风险,区块链技术还激活了很多传统的保障模式,例如相互保险,以及很多新的保障需求,例如临时动态保单。随着科技和保险行业的交流和碰撞日益加深,相信还会有更多新的应用和公司出现。


      法则

      存储即所有

      区块链世界里,个体所有的资产以区块的方式存储在分布式的服务器上,理论上讲,这些资产的归属权属于个人,所以,存储介质和方式的变化,让资产的所有权交付给了个体,这是一个令人心动的变化。

      数据即资产

      区块链作为一种价值网络,链上的数据都将因为需求的存在,而被定义为资产,即需求即价值。

      行为即挖矿


      每个人的行为,都将被切碎为一个个挖矿的动作,给社区贡献能量。人的行为本身就是能量的一种释放,就像呼吸,本质上是氧气和二氧化碳的能量转换,类似的社会行为都可能因为区块链和硬件的结合,而成为可测量的能量转化过程,源源不断的给社区生态提供能源,一如当下的挖矿行为就是在帮助区块链记账,支撑起了区块链生态的繁衍。

      代币即奖励

      在区块链世界里,但凡你的资产或行为有创造或流通,它都将以cryptocurrency的形式奖励到你的数字钱包里,这种奖励机制的碎片化和无缝细化,给了价值社会以最充分的想象,这才是区块链高潮迭起的根本原因。

      通证即信用

      一个token代表了一个信用值,它是有价格的信用凭证,自由流通。token作为一个技术名词,的确迷惑了太多局外人,再加上技术传播者在遣词造句上的黔驴技穷,使得一个简单的词汇把本就复杂的区块链世界缠绕的更加迷惘。token是一种权益证明,上面写明了主体的责权及其资产归属,比如你的身份证、景区门票、发票、股权等,都是一种你在某个垂直场景中的信用记录。

      代码即合约

      在区块链上,代码取代文本,成为合约的新呈现形式,甚至还自动执行,这是区块链码农的一次卓越贡献。而随着代码即合约的“肆虐”,结合未来的人工智能,或许未来区块链世界的主导者可能会变为智人,而代码将成为“遥控”社区的准绳。

      节点即渠道

      未来,每个硬件都将因为芯片和算法的双植入,而成为数据的采集点和流通点,即渠道充分碎片化。

      社区即组织

      区块链也在重新定义组织边界,你在什么社区,将决定你的组织身份。

      共识即法律

      规范社区成员行为的是大家妥协而成的共识,认可即生效,反对即出局,拥护即奖励,违反即惩罚。


      发展

      区块链诞生自中本聪的比特币,自2009年以来,出现了各种各样的类比特币的数字货币,都是基于公有区块链的。

      数字货币的现状是百花齐放,列出一些常见的:bitcoin、litecoin、dogecoin、dashcoin,除了货币的应用之外,还有各种衍生应用,如Ethereum、Asch等底层应用开发平台以及NXT,SIA,比特股,MaidSafe,Ripple等行业应用.

      2016年1月20日,中国人民银行数字货币研讨会宣布对数字货币研究取得阶段性成果。会议肯定了数字货币在降低传统货币发行等方面的价值,并表示央行在探索发行数字货币。中国人民银行数字货币研讨会的表达大大增强了数字货币行业信心。这是继2013年12月5日央行五部委发布关于防范比特币风险的通知之后,第一次对数字货币表示明确的态度。

      2016年12月20日,数字货币联盟——中国FinTech数字货币联盟及FinTech研究院正式筹建,火币是联合发起单位之一。

      可以用区块链的一些领域可以是:

      ▪ 智能合约

      ▪ 证券交易

      ▪ 电子商务

      ▪ 物联网

      ▪ 社交通讯

      ▪ 文件存储

      ▪ 存在性证明

      ▪ 身份验证

      ▪ 股权众筹

      我们可以把区块链的发展类比互联网本身的发展,未来会在internet上形成一个比如叫做finance-internet的东西,而这个东西就是基于区块链,它的前驱就是bitcoin,即传统金融从私有链、行业链出发(局域网),bitcoin系列从公有链(广域网)出发,都表达了同一种概念——数字资产(DigitalAsset),最终向一个中间平衡点收敛。

      区块链的进化方式是:

      ▪ 区块链1.0——数字货币

      ▪ 区块链2.0——数字资产与智能合约

      ▪ 区块链3.0——各种行业分布式应用落地

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  • NP是什么意思

    千次阅读 2018-09-27 21:37:00
    当今时代,在纯粹科学研究,通信、交通运输、工业设计和企事业管理部门,在社会军事、政治和商业的斗争中涌现出大量的NP问题。若按经典的纯粹数学家们所熟悉的穷举方法求解,则计算时间动辄达到天文数字,根本没有...

    举例叙述(转自百度百科,纯为学习笔记)

    编辑
    在一个周六的晚上,你参加了一个盛大的晚会。由于感到局促不安,你想知道这一大厅中是否有你已经认识的人。你的主人向你提议说,你一定认识那位正在甜点盘附近角落的女士罗丝。不费一秒钟,你就能向那里扫视,并且发现你的主人是正确的。然而,如果没有这样的暗示,你就必须环顾整个大厅,一个个地审视每一个人,看是否有你认识的人。
    生成问题的一个解通常比验证一个给定的解时间花费要多得多。这是这种一般现象的一个例子。与此类似的是,如果某人告诉你,数13,717,421可以写成两个较小的数的乘积,你可能不知道是否应该相信他,但是如果他告诉你他可以 因式分解为3607乘上3803,那么你就可以用一个袖珍计算器容易验证这是对的。人们发现,所有的完全 多项式非确定性问题,都可以转换为一类叫做满足性问题的 逻辑运算问题。既然这类问题的所有可能答案,都可以在 多项式时间内计算,人们于是就猜想,是否这类问题,存在一个确定性算法,可以在多项式时间内,直接算出或是搜寻出正确的答案呢?这就是著名的NP=P?的猜想。 不管我们编写程序是否灵巧,判定一个答案是可以很快利用内部知识来验证,还是没有这样的提示而需要花费大量时间来求解,被看作逻辑和计算机科学中最突出的问题之一。它是斯蒂文·考克于1971年陈述的。

    千僖难题

    编辑
     

    背景

    美国麻州的 克雷(Clay)数学研究所于2000年5月24日在巴黎法兰西学院宣布了一件被媒体炒得火热的大事:对七个“千僖年数学难题”的每一个悬赏一百万美元。

    内容

    “千僖难题”之一:P (确定性多项式算法)对NP (非确定性多项式算法)
    “千僖难题”之二:霍奇(Hodge)猜想
    “千僖难题”之三:庞加莱(Poincare)猜想
    “千僖难题”之四:黎曼(Riemann)假设
    “千僖难题”之五:杨-米尔斯(Yang-Mills)存在性和质量缺口
    “千僖难题”之六:纳维叶-斯托克斯(Navier-Stokes)方程的存在性与光滑性
    “千僖难题”之七:贝赫(Birch)和斯维讷通-戴尔(Swinnerton-Dyer)猜想

    评价

    NP完全问题排在百万美元大奖的首位,足见他的显赫地位和无穷魅力。

    简介

    编辑
    NP就是Non-deterministic Polynomial的问题,也即是多项式复杂程度的非确定性问题。
    假设P ≠ NP的图解。若P = NP则三类相同。 假设P ≠ NP的图解。若P = NP则三类相同。
    而如果任何一个NP问题都能通过一个 多项式时间算法转换为某个 NP问题,那么这个NP问题就称为NP完全问题(Non-deterministic Polynomial complete problem)。NP完全问题也叫做NPC问题。  [1] 
    有些计算问题是确定性的,比如加减乘除之类,你只要按照公式推导,按部就班一步步来,就可以得到结果。但是,有些问题是无法按部就班直接地计算出来。比如,找大 质数的问题。有没有一个公式,你一套公式,就可以一步步推算出来,下一个质数应该是多少呢?这样的公式是没有的。再比如,大的合数 分解质因数的问题,有没有一个公式,把 合数代进去,就直接可以算出,它的因子各自是多少?也没有这样的公式。
    这种问题的答案,是无法直接计算得到的,只能通过间接的“猜算”来得到结果。这就是非确定性问题。而这些问题的通常有个算法,它不能直接告诉你答案是什么,但可以告诉你,某个可能的结果是正确的答案还是错误的。这个可以告诉你“猜算”的答案正确与否的算法,假如可以在 多项式时间内算出来,就叫做多项式非确定性问题。而如果这个问题的所有可能答案,都是可以在多项式时间内进行正确与否的验算的话,就叫完全多项式非确定问题。  [2] 
    完全多项式非确定性问题可以用 穷举法得到答案,一个个检验下去,最终便能得到结果。但是这样算法的复杂程度,是 指数关系,因此计算的时间随问题的复杂程度成指数的增长,很快便变得不可计算了。
    人们发现,所有的完全 多项式非确定性问题,都可以转换为一类叫做满足性问题的 逻辑运算问题。既然这类问题的所有可能答案,都可以在多项式时间内计算,人们于是就猜想,是否这类问题存在一个确定性算法,可以在多项式时间内直接算出或是搜寻出正确的答案呢?这就是著名的NP=P?的猜想。
    解决这个猜想,无非两种可能,一种是找到一个这样的算法,只要针对某个特定NP完全问题找到一个算法,所有这类问题都可以迎刃而解了,因为他们可以转化为同一个问题。另外的一种可能,就是这样的算法是不存在的。那么就要从数学理论上证明它为什么不存在。

    搜索方法

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    近邻法

    近邻法(nearest neighbor) 推销员从某个城镇出发,永远选择前往最近且尚未去过的城镇,最后再返回原先的出发点。这方法简单,也许是多数人的直觉做法,但是近邻法的短视使其表现非常不好,通常后段的路程会非常痛苦。

    插入法

    插入法(insertion) 先产生连接部分点的子路线,再根据某种法则将其它的点逐一加入路线。比如最近插入法(nearest insertion),先针对外围的点建构子路线,然后从剩余的点里面评估何者加入后路线总长度增加的幅度最小,再将这个点加入路线。又比如最远插入法(farthest insertion),是从剩余的点里面选择距离子路线最远的点,有点先苦后甜的滋味。

    模拟退火算法

    模拟退火算法(Simulated Annealing) 来源于固体退火原理,将固体加温至充分高,再让其徐徐冷却,加温时,固体内部粒子随温升变为无序状,内能增大,而徐徐冷却时粒子渐趋有序,在每个温度都达到平衡态,最后在常温时达到基态,内能减为最小。根据Metropolis准则, 粒子在温度T时趋于平衡的概率为e-ΔE/(kT),其中E为温度T时的内能,ΔE为其改变量,k为Boltzmann常数。用固体退火模拟组合优化问题,将内能E模拟为目标函数值f,温度T演化成控制参数t,即得到解组合优化问题的模拟退火算法:由初始解i和控制参数初值t开始,对当前解重复“产生新解→计算目标函数差→接受或舍弃”的迭代,并逐步衰减t值,算法终止时的当前解即为所得近似最优解。

    遗传算法

    遗传算法是仿真生物 遗传学和自然选择机理,通过人工方式所构造的一类搜索算法,从某种程度上说遗传算法是对生物进化过程进行的数学方式仿真。生物种群的生存过程普遍遵循 达尔文进化准则,群体中的个体根据对环境的适应能力而被大自然所选择或淘汰。进化过程的结果反映在个体的结构上,其染色体包含若干基因,相应的表现型和基因型的联系体现了个体的外部特性与内部机理间逻辑关系。通过个体之间的 交叉变异来适应大自然环境。生物 染色体用数学方式或计算机方式来体现就是一串数码,仍叫染色体,有时也叫个体;适应能力是对应着一个染色体的一个数值来衡量;染色体的选择或淘汰则按所面对的问题是求最大还是最小来进行。  [3] 

    神经网络算法

    根据一个简化的统计,人脑由百亿条神经组成 — 每条神经平均连结到其它几千条神经。通过这种连结方式,神经可以收发不同数量的能量。神经的一个非常重要的功能是它们对能量的接受并不是立即作出响应,而是将它们累加起来,当这个累加的总和达到某个临界 阈值时,它们将它们自己的那部分能量发送给其它的神经。大脑通过调节这些连结的数目和强度进行学习。尽管这是个生物行为的简化描述。但同样可以充分有力地被看作是神经网络的模型。

    填字游戏

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    填字游戏是一种最常见的益智纸上游戏,也是NP完全问题之一,游戏一般给出一个矩形的表格。这个表格被分割为若干个大小相同的方格,方格的颜色有白色与黑色两种。白色的方格组成一些交叉的行与列,行列的长度不等。玩家根据题目所提供的有关信息,将答案填入这些行与列之中,每个白色方格中只能填入一个字。一般地说,题目给出的每一条信息就是对应的一行或一列的 解题线索。在行与列交叉的地方,玩家必须保证在交叉的方格中填入的字同时满足题目中对行与列的要求。
    NP完全问题之填数游戏 NP完全问题之填数游戏
    (详见 填字游戏

    相关

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    最常被引用的结果之一设计神喻。假想你有一个魔法机器可以解决单个问题,例如决定一个给定的数字是否为质数,但可以瞬间解决这个问题。我们的新问题是,若我们被允许任意利用这个机器,是否存在我们可以在多项式时间内验证但无法在多项式时间内解决的问题?结果是,依赖于机器能解决的问题,P = NP和P ≠ NP二者都可以证明。这个结论的后果是,任何可以修改来证明该机器的存在性的结果不能解决问题。不幸的是,几乎所有经典的方法和大部分已知的方法可以这样修改(我们称它们在相对化)。
    如果这还不算太糟的话,1993年Razborov和Rudich证明的一个结果表明,给定一个特定的可信的假设,在某种意义下“自然”的证明不能解决P = NP问题。这表明一些现在似乎最有希望的方法不太可能成功。随着更多这类的定理得到证明,该定理的可能证明有越来越多的陷阱要规避。这实际上也是为什么NP完全问题有用的原因:若有一个 多项式时间算法,或者没有一个这样的算法,对于NP完全问题存在,这将用一种相信不被上述结果排除在外的方法来解决P = NP问题。P=NP问题可以用逻辑命题的特定类的可表达性的术语来重新表述。所有P中的语言可以用 一阶逻辑加上最小 不动点操作(实际上,这允许了递归函数的定义)来表达。类似地,NP是可以用存在性 二阶逻辑来表达—也就是,在关系、函数、和 子集上排除了全域量词的二阶逻辑。多项式等级,PH中的语言对应与所有的二阶逻辑。这样,“P是NP的 真子集吗”这样的问题可以表述为“是否存在性二阶逻辑能够表达带最小不动点操作的一阶逻辑的所不能表达的语言?”  [4] 
    普林斯顿大学计算机系楼将二进制代码表述的“P=NP?”问题刻进顶楼西面的砖头上。如果证明了P=NP,砖头可以很方便的换成表示“P=NP!”。 康奈尔大学的Hubert Chen博士提供了这个玩笑式的P不等于NP的证明:“反证法。设P = NP。令y为一个P = NP的证明。证明y可以用一个合格的计算机科学家在 多项式时间内验证,我们认定这样的科学家的存在性为真。但是,因为P = NP,该证明y可以在多项式时间内由这样的科学家发现。但是这样的发现还没有发生(虽然这样的科学家试图发现这样的一个证明),我们得到矛盾。

    最新情况

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    2010年8月6日,HP LAB的 Vinay Deolalikar 教授宣布证明了P!=NP,证明文章已经发送到该问题各相关领域专家手中,等待检验,在他的 主页上,证明过程已经公布(PDF格式共103页),但在8月15日,人们关于论文的看法——即证明不能成立——已经趋于稳定(当然这不能排除大家都同时犯了错误的可能性),随后的发言越来越多地集中于更抽象的层面,并且至今仍在继续。
    NP完全问题说明 NP完全问题说明
    论NP=P?
    NP=P,概括的说就是3句话:
    1.任意简单无向图的 最大团问题等于其对应的“任意两个顶点的距离不大于2的图”——可以称之为理想图的 最大团问题;
    2.任意理想图的图着色问题是多项式时间问题;
    3.任意理想图,其图着色问题可在多项式时间内转换为它的最大团问题。
    证明大纲:
    定理1.设G=(V,E)是简单无向图,va、vb是G中距离大于2的两个顶点,E'=E∪{(va,vb)},则G'=(V,E')与G有相同的最大团。
      证明:显然。
      推论:对任意简单无向图G=(V,E),存在简单无向图G'=(V,E'),满足:
      (1)E⊆E';
      (2)G'中任意两个顶点的距离不大于2;
      (3)G'与G有相同的最大团。
    定理2.设G=(V,E)是n阶简单无向图,n≥3,G中任意两个顶点的距离不大于2,则存在n的多项式时间算法,可在该算法下,解决G的图着色问题,即确定G的顶点色数。
      证明思路与算法:易知G是k-部图(不一定、也无须是完全k-部图)。
      算法:设v是G中度最大的顶点,显然v的邻点应该与v着色不同。在距离v为2的
      顶点中,依次选取G中度最大且互不相邻的顶点,得到包含v的一个极大独立集V1,
      设V=V1∪V2,V1∩V2=Ø,G去掉V1中所有顶点(及其关联边)得到图
      G2=(V2,E2)。则可以证明G2的顶点色数比G的顶点色数小1;且G2去掉度
      小于2的顶点(若这样的顶点存在)后,任意两个顶点的距离也是不大于2的。
      由递归关系可知G的顶点色数可以在n的多项式时间内确定。
    定理3.设G=(V,E)是n阶简单无向图,n≥3,G中任意两个顶点的距离不大于2,则G的图着色问题(顶点色数问题)可以在n的多项式时间内转换为G的最大团问题。

    前景

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    当今时代,在纯粹科学研究,通信、交通运输、工业设计和企事业管理部门,在社会军事、政治和商业的斗争中涌现出大量的NP问题。若按经典的纯粹数学家们所熟悉的穷举方法求解,则计算时间动辄达到天文数字,根本没有实用价值。  [5]  数学界许多有经验的人认为对于这些问题根本上就不存在完整、精确、而又不是太慢的求解算法。NP=P?可能是这个世纪最重要的数学问题了。 [6] 

    转载于:https://www.cnblogs.com/fanglijiao/p/9715792.html

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