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上交大校友獨作!50年零進展算法難題被突破

人工智能 新聞
來自芝加哥伊利諾伊大學厄巴納-香檳分校的Xiaorui Sun,提出了一種新方法,能夠更快速確定群同構。

本文經(jīng)AI新媒體量子位(公眾號ID:QbitAI)授權轉載,轉載請聯(lián)系出處。

半個世紀沒有進展的問題,如今終于有了新突破!

而且是一位華人科學家,單槍匹馬搞定。

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來自芝加哥伊利諾伊大學厄巴納-香檳分校的Xiaorui Sun,提出了一種新方法,能夠更快速確定群同構。

要知道,讓計算機確定群同構、圖同構是一個非常復雜的問題。

一方面同構問題的解空間通常非常龐大,隨著規(guī)模增加、需要考慮的可能性也會翻倍增加。另一方面即便在某些情況下兩個結構同構,但是表現(xiàn)形式也會有所不同,給判斷和比較增加了困難。

2015年,來自芝加哥大學的學者突破了圖同構的計算加速,但是群同構算法的加速,在過去五十年里都沒有明顯進展

而Sun的最新工作解決了群同構中被視為最難處理的一部分。

什么是群同構?

首先來理解什么叫做同構。

按照定義來說,就是兩個數(shù)學結構之間存在一種一一對應的映射,它們包含相同的元素,并且元素之間也處于相同的關系中。

比如下面兩個圖雖然看起來不同,但它們是同構的,因為它們的頂點和邊相同,并且點和邊之間的關系一樣。

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群同構更加抽象一些。

一個群是由元素(如數(shù)字)組成的集合,這些元素可以根據(jù)某種運算相互組合,計算的和也包含其中。

舉例如下,在下面兩個群里,任意兩個整數(shù)相加,結果總是另一個整數(shù)。

兩個群包含兩個元素,用同樣的特定操作方式,所以它們是同構的。

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同構是數(shù)學中的一個重要概念,同樣也是計算機科學的基礎。

圖同構和群同構算法目前也都有非常廣泛的應用。

比如圖同構算法可以監(jiān)測網(wǎng)絡中的惡意攻擊、能分析社交網(wǎng)絡結構關系、用于推薦系統(tǒng)、構建語義圖等。

群同構算法則在密碼學、數(shù)學分析與挖掘、圖像處理與CV等領域有重要應用。

而在實際應用場景里,不僅需要確定兩個對象是否同構,還要保障計算速度。

算法的運行時間往往和處理對象中包含多少元素有直接關系,元素越多、時間越長,但是時長并不一定是線性增長的。

假設有兩對群,一對包含5個元素,一對包含10個元素。確定10個元素的群同構問題,花費的時間是5個元素群的兩倍?5的平方?還是2的五次方?

這和使用什么算法有一定關系。

1970年左右,普林斯頓大學的羅伯特·塔爾詹(Robert Tarjan)教授提出了一種方法,它的運行時間為n的log n次方(n為元素數(shù)量)。

此后半個世紀里,確定群同構的算法速度就停留在這里了。由于工具不夠高效,這在一定程度上也影響了群同構的創(chuàng)新拓展。

Sun提出的方法,正是在這一基礎上,實現(xiàn)了更快的運行時間:

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怎么實現(xiàn)的?

Sun提出的方法,主要針對類為2的p群且指數(shù)為p。

它們類似于群,其中兩個元素的乘積是另一個元素,并且乘積結果不受乘法順序改變而改變。

他首先將群轉換為了矩陣,由此將群同構問題轉化為矩陣是否完全相似問題。

而且這里處理的矩陣具有特殊性質(zhì),任意兩個矩陣組合等于另一個矩陣。

這樣一來就將問題轉化為判斷兩個矩陣空間是否為等距。

與此同時,方法中還引入了獨創(chuàng)性的一步,將矩陣空間分為兩個部分。一部分劃定為核心,其中所有的矩陣都是簡單的;其余部分中的矩陣則特別復雜。

這一步相當于將一個群劃分為只有部分元素的子群。

然后Sun將不同算法應用在這些部分里。處理原則有點像做數(shù)獨時的步驟。

先找到最簡單的部分(矩陣空間的核心)解決,然后在難以判斷的部分嘗試所有可能的值——只要這部分不是非常多,處理時間也不會很長。

這樣一來,Sun就在原有計算速率的基礎上實現(xiàn)了加速,讓群同構計算的速度范疇從指數(shù)時間向多項式時間逼近了一些。

更進一步,他的工作還提高了所有群同構算法加速的可能。

據(jù)個人官網(wǎng)介紹,Xiaorui Sun目前是伊利諾大學芝加哥分校計算機系的助理教授。

在此之前,他曾在UC伯克利西蒙思研究所、微軟研究院工作過。本碩畢業(yè)于上海交通大學,后赴哥倫比亞大學攻讀博士學位,研究方向為算法的設計與分析。

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論文地址:https://arxiv.org/abs/2303.15412

責任編輯:張燕妮 來源: 量子位
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