ฉันเชื่อว่ามีตัวสร้างตัวเลขสุ่มคุณภาพสูงอย่างมีประสิทธิภาพในพื้นที่ แม้จะมีความเชื่อนี้โดยปกติฉันใช้Twers Mersenneในรหัสของฉันซึ่งมีคุณภาพสูง แต่มีพื้นที่ไม่มากนัก มีการเชื่อมโยงที่ขาดหายไประหว่างประสิทธิภาพของพื้นที่และNP∩coNPมันเป็นแค่ความรู้สึกที่มีการเชื่อมโยง
ให้ฉันลองใช้เหตุผลหนึ่งข้อว่าทำไมฉันเชื่อว่า "การสุ่มอย่างแท้จริง" สามารถจำลอง / ประมาณพื้นที่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ เรารู้ว่ามันเป็นไปได้ที่จะสร้างตัวเลขสุ่มหลอกที่สุ่มเพียงพอสำหรับการใช้งานจริงทั้งหมด (รวมถึงการเข้ารหัส) นอกจากนี้เรายังรู้ว่าการใช้ (จำนวนเล็กน้อยคงที่) จำนวนเฉพาะจำนวนมากในการสร้างเครื่องกำเนิดตัวเลขแบบหลอกเทียมไม่ค่อยเป็นความคิดที่ดี เรารู้จากการคาดเดาเช่นของ Riemann ที่ตัวเลขสำคัญเกือบทั้งหมดมีระดับการสุ่มสูง แต่เราก็รู้ว่าเรายังไม่สามารถพิสูจน์สิ่งนี้ได้อย่างจริงจัง
มีคำอธิบายที่เข้าใจง่ายหรือไม่ว่าเหตุใดตัวเลขที่สำคัญจึงทำตัวเหมือนตัวเลขสุ่ม? ตัวเลขสำคัญคือส่วนประกอบของตัวเลขประกอบ ส่วนประกอบของชุดที่มีความประพฤติดีมักจะซับซ้อนกว่าชุดเดิม หมายเลขคอมโพสิตประกอบด้วยตัวเลขจำนวนมากซึ่งจะทำให้ชุดนี้มีความซับซ้อนบางอย่างอยู่แล้ว
ความเป็นมาฉันเคยพยายามเข้าใจว่าเพราะเหตุใด P ≠ NP จึงเป็นเรื่องยาก ฉันสงสัยว่าการประมาณกลุ่มสมมาตรภายในของอินสแตนซ์ปัญหาโดยกลุ่ม nilpotent อาจไม่นำไปสู่ "อัลกอริทึมนามธรรม" ที่สามารถดูโครงสร้างภายในของอินสแตนซ์ปัญหา แต่ฉันก็รู้ว่าแม้แต่การคำนวณโครงสร้างของกลุ่ม nilpotent ยังมีแฟคตอริ่งเป็นกรณีพิเศษ คำถามของกลุ่มย่อยที่เรียบง่ายของกลุ่มวงจรของคำสั่ง n เทียบเท่ากับการพิจารณาปัจจัยสำคัญของ n และการจำแนกประเภทของกลุ่ม nilpotent แน่นอนมีปัญหาย่อยที่เลวร้ายยิ่งที่เกี่ยวข้องกับกราฟมอร์ฟ นั่นก็เพียงพอที่จะโน้มน้าวใจฉันว่าวิธีการนี้จะไม่ช่วย แต่ขั้นตอนต่อไปของฉันพยายามเข้าใจว่าทำไมแฟคตอริ่งจึงยากและคำตอบข้างต้นคือสิ่งที่ฉันคิดขึ้นมา มันเพียงพอที่จะโน้มน้าวใจฉันดังนั้นบางทีมันอาจจะทำให้คนอื่นเชื่อ (ฉันไม่รู้เกี่ยวกับ groupoids หรือ semigroups ผกผันในตอนนั้นซึ่งอาจเหมาะสมกว่ากลุ่ม nilpotent สำหรับการจัดการ symmetries ภายในยังคงโต้แย้งว่าทำไมวิธีการดังกล่าวจะไม่มีประสิทธิภาพเหมือนกัน)