Aplicaciones del mundo real de una prueba constructiva P=NP

Requisito previo: NP-Completitud

Aplicaciones del mundo real de la prueba constructiva P=NP:
La clase de problemas polinómicos, también conocidos como P, se pueden resolver en tiempo polinomial. Sin embargo, la otra clase de problemas no se pueden resolver en tiempo polinomial, pero la solución se puede verificar con bastante rapidez. Estos son conocidos como problemas deterministas que no tienen solución polinomial. 

El problema P versus NP es un problema importante sin resolver en el dominio de la informática. La suposición actual es que P!=NP, ya que lo contrario significaría que no existe una brecha fundamental en el reconocimiento de un problema y la obtención de su correspondiente solución. Sin embargo, muchos científicos creen que este tema se encuentra en una etapa en la que el algoritmo espacial necesita más exploración y se obtendrá una solución definitiva para P = NP. Implicaría que la solución a un problema se puede encontrar y verificar en tiempo polinomial. 

Los problemas NP-completos abarcan una amplia gama de aplicaciones y, por lo tanto, las aplicaciones del mundo real de la prueba P = NP pueden ser tanto positivas como negativas. Si  , entonces seríamos capaces de resolver un gran número de decisiones, búsqueda, conteo, muestreo y problemas de optimización con una eficiencia mucho mayor. Desarrollo de prueba constructiva, significaría que casi todos los

Podríamos tener algunas de las mejores aplicaciones del mismo en el mundo real: 

• Algoritmos de factorización prima: 
  dado que un gran número de
• coloración de gráficos para la asignación de registros en su arquitectura. La asignación de registros se optimizará para incluir una gran cantidad de registros para almacenamiento. Las soluciones existentes, por ejemplo, el gráfico cordal, proporcionan soluciones aproximadas, donde una solución exacta significaría un procesamiento más rápido en gran medida.
• Optimizaciones de gráficos: 
  un conjunto independiente, 3SAT, la coloración de gráficos conduciría a su aplicación en una amplia gama de campos.
• Los diseños asistidos por computadora y el diseño e implementación de algoritmos de inteligencia artificial serían mucho más fáciles.
• Los problemas de predicción de la estructura de proteínas se resolverían fácilmente en tiempo polinomial, lo que conduciría a avances tecnológicos y científicos.
• Criptografía: 
  el desarrollo de una prueba constructiva para un problema P = NP, por ejemplo, un problema de 3 SAT, rompería una gran cantidad de sistemas criptográficos existentes:
  • Criptografía de clave pública
  • Cifrados simétricos
  • Hashing criptográfico, incluido el sistema bitcoin
• Investigación de operaciones: 
  por ejemplo, el desarrollo de un algoritmo con límites polinómicos para este problema mejoraría la logística en gran medida.
• Se pueden encontrar fácilmente demostraciones lógicas y muy breves de teoremas matemáticos utilizando el principio de la navaja de Occam. Conduciría además a la facilidad del proceso de aprendizaje al encontrar el
• Inteligencia artificial: la
   traducción se realizará fácilmente ya que tendríamos la salida correcta de un conjunto finito de entradas. El reconocimiento de voz perfecto se puede hacer fácilmente.