关于P/NP问题

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以下由上一篇文章中的一段问题引起，是GPT的回答 老蝉： 如何理解这段话：“经典计算系统的潜力与限制。这让我想起自 AlphaGo 以来的一个思考：经典计算系统的潜力究竟有多大，以及它的限制在哪里。许多人认为，要模拟一个量子系统，必须通过穷举的方法来实现，但我认为，可以通过更优雅的方式来建模系统的底层结构。除非所有状态都是完全随机和独立的，否则自然系统中几乎总能找到某种底层结构，而这些结构是可以通过经典算法高效发现和建模的。如果这一假设成立，那么它可能会对复杂性理论（比如 P 是否等于 NP）、物理学基本定律（如信息与熵的定义）等方面产生深远影响。同时，我认为目前的神经网络模型通过在训练阶段进行大量预计算，在测试阶段以高效的方式解决问题，这实际上绕过了一些传统计算中的瓶颈。” G老师： ………………………………