การใช้ผู้ช่วยพิสูจน์ในการวิจัยทฤษฎีความซับซ้อน?


14

พิจารณาหัวข้อที่กล่าวถึงในการประชุมอย่าง STOC มีอัลกอริทึมหรือความซับซ้อนของนักวิจัยที่ใช้ COQ หรือ Isabelle หรือไม่? ถ้าเป็นเช่นนั้นพวกเขาใช้มันอย่างไรในการวิจัย? ฉันคิดว่าคนส่วนใหญ่จะไม่ใช้เครื่องมือเช่นนี้เพราะหลักฐานจะอยู่ในระดับต่ำเกินไป มีใครใช้ผู้ช่วยพิสูจน์เหล่านี้ในลักษณะที่มีความสำคัญต่อการวิจัยของพวกเขาหรือไม่เมื่อเทียบกับอาหารเสริมที่ดี?

ฉันสนใจเพราะฉันอาจเริ่มเรียนรู้หนึ่งในเครื่องมือเหล่านั้นและมันจะสนุกที่ได้เรียนรู้เกี่ยวกับพวกเขาในบริบทของการพิสูจน์การลดความถูกต้องหรือเวลาทำงาน


1
คุณต้องการที่จะยกเว้น "ทฤษฎี B" และโดยเฉพาะอย่างยิ่งทฤษฎีภาษาการเขียนโปรแกรมหรือไม่? ความเข้าใจของฉันคือการที่ผู้ช่วยพิสูจน์ได้ใช้บ่อยมากใน PL ...
โจชัว Grochow

1
ฉันค้นหาคำศัพท์นี้ฉันคิดว่าฉันมุ่งเน้นไปที่แอปพลิเคชันภายใน "Theory A"
nish2575

1
เท่าที่ฉันทราบทฤษฎีส่วนใหญ่อยู่ในประเภทเดียวกับส่วนที่เหลือของคณิตศาสตร์ส่วนใหญ่: มีการเพิ่มบางส่วนของรากฐานจนถึงระบบเหล่านี้ดังนั้นทฤษฎีบทที่น่าสนใจที่สุดจะพยายามพัฒนา โครงสร้างพื้นฐานเพื่อใช้คำจำกัดความที่จำเป็น มีทฤษฎีออโตมาตะที่น่าสนใจอยู่สองสามบิตที่ได้รับการทำเป็นทางการดังนั้นมันอาจเป็นที่ที่น่ามอง
András Salamon

1
ผลลัพธ์ในทฤษฎีความซับซ้อนมีแนวโน้มที่จะพิสูจน์ได้ในระบบที่อ่อนแอกว่ามากโดยปกติคุณไม่จำเป็นต้องมี PA Coq และ Isabeller ไม่ค่อยเหมาะสำหรับทฤษฎีความซับซ้อนที่ฉันอยากจะบอก มีภาพร่างหลักฐานที่เป็นทางการเกือบเหมือนภาพในคุกและเหงียนเหย็น แต่ความสนใจหลักคือการพิสูจน์พวกมันในระบบพิสูจน์ที่เกี่ยวข้องกับชั้นเรียนที่ซับซ้อน ทำไมคนเราถึงต้องการพิสูจน์พวกเขาด้วยการพูดถึงการเปลี่ยนเลมม่าใน Coq เมื่อมันสามารถพิสูจน์ได้ในระบบที่อ่อนแอกว่ามาก?
Kaveh

2
@Kaveh จุดอ่อน / จุดแข็งของระบบพิสูจน์ต่าง ๆ ไม่ใช่ปัญหาที่นั่น: เราต้องการตรวจสอบหลักฐานในทฤษฎีความซับซ้อนด้วยเหตุผลเดียวกันกับที่เราต้องการตรวจสอบโปรแกรม: เพื่อให้มีความน่าเชื่อถือในระดับที่สูงขึ้น นอกจากนี้ยังเป็นความท้าทายที่น่าสนใจในการขยายทฤษฎีที่ชาญฉลาดเพื่อให้พวกเขาสามารถจัดการกับทฤษฎีการพิสูจน์ความซับซ้อนได้สะดวกยิ่งขึ้น
Martin Berger

คำตอบ:


15

กฎทั่วไปของหัวแม่มือคือยิ่งคณิตศาสตร์ / แปลกใหม่มากขึ้นคุณต้องการที่จะใช้เครื่องจักรกลที่ได้รับง่ายขึ้น ในทางตรงกันข้ามยิ่งเป็นรูปธรรมมากขึ้น / คณิตศาสตร์ที่คุ้นเคยคือยิ่งมันจะยาก ดังนั้น (ตัวอย่าง) สัตว์ที่หายากเช่นทอพอโลยีแบบไร้จุดแบบใช้งานได้ง่ายกว่าการใช้เครื่องจักรกลมากกว่าการทอพอโลยีแบบธรรมดาทั่วไป

สิ่งนี้อาจดูน่าแปลกใจในตอนแรก แต่โดยพื้นฐานแล้วเนื่องจากวัตถุที่เป็นรูปธรรมเช่นจำนวนจริงมีส่วนร่วมในโครงสร้างพีชคณิตที่หลากหลายและการพิสูจน์ที่เกี่ยวข้องกับพวกเขาสามารถใช้ประโยชน์จากทรัพย์สินใด ๆ จากมุมมองของพวกเขา ดังนั้นเพื่อให้สามารถใช้เหตุผลสามัญที่นักคณิตศาสตร์คุ้นเคยคุณต้องทำให้สิ่งเหล่านี้เป็นกลไกทั้งหมด ในทางตรงกันข้ามสิ่งก่อสร้างที่เป็นนามธรรมสูงมีชุดของคุณสมบัติที่มีขนาดเล็กและ จำกัด (โดยเจตนา) ดังนั้นคุณจะต้องใช้กลไกน้อยกว่าก่อนที่คุณจะไปถึงบิตที่ดี

การพิสูจน์ในทฤษฎีความซับซ้อนและอัลกอริธึม / โครงสร้างข้อมูลมีแนวโน้มที่จะใช้คุณสมบัติที่ซับซ้อนของอุปกรณ์อย่างง่ายเช่นตัวเลขต้นไม้หรือรายการ เช่น combinatorial ความน่าจะเป็นและข้อโต้แย้งเชิงทฤษฎีจำนวนปรากฏขึ้นเป็นประจำในเวลาเดียวกันในทฤษฎีบทในทฤษฎีความซับซ้อน การได้รับการพิสูจน์จากห้องสมุดผู้ช่วยสนับสนุนจนถึงจุดที่การทำเรื่องนี้ดีเป็นงานที่ค่อนข้างเยอะ!

บริบทหนึ่งที่ผู้คนเต็มใจที่จะใส่ในงานนั้นอยู่ในอัลกอริธึมการเข้ารหัส มีข้อ จำกัด ของอัลกอริทึมที่ลึกซึ้งมากขึ้นสำหรับเหตุผลทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อนและเนื่องจากรหัส crypto ทำงานในสภาพแวดล้อมที่เป็นปฏิปักษ์แม้กระทั่งข้อผิดพลาดเพียงเล็กน้อยก็สามารถเกิดความหายนะได้ ตัวอย่างเช่นโครงการ Certicrypt ได้สร้างโครงสร้างพื้นฐานการตรวจสอบจำนวนมากเพื่อวัตถุประสงค์ในการสร้างเครื่องพิสูจน์ที่ตรวจสอบความถูกต้องของอัลกอริทึมการเข้ารหัสลับ


6

ตัวอย่างที่โดดเด่นมากอย่างหนึ่งคือแน่นอน Gonthiers Coq formalization ของทฤษฎีบท 4 สีใน Coq ซึ่งใช้ combinatorics จำนวนมาก

เพื่อนร่วมงานของฉัน Uli Schöppใช้ห้องสมุด ssreflect ที่พัฒนาโดย Gonthier เพื่อจุดประสงค์นี้เพื่อตรวจสอบ (และขยายเพิ่มอีกเล็กน้อย) ใน Coq ผลลัพธ์โดย Cook และ Rackoff บนกราฟออโตมาตา https://scholar.google.at/scholar?oi=bibs&cluster=4944920843669159892&btnI=1&hl=de (Schöpp, U. (2008). ขอบเขตล่างของการเข้าถึงกราฟที่ไม่ได้บอกทิศทาง pp. 621-635). Springer Berlin / Heidelberg)

โดยการใช้ไซต์ของเรา หมายความว่าคุณได้อ่านและทำความเข้าใจนโยบายคุกกี้และนโยบายความเป็นส่วนตัวของเราแล้ว
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.