多维数学假说证明过程
传统立体直角坐标系
1:t'= 0
2:1 = 1 && 0 = 0 && x=x && y=y && z=z
对常数时间t求导得到0。
传统立体直角坐标系是t=0的特殊状态。
这种前提下，P=NP问题不可解。
基于时间作为第一维度的多维宇宙
1:t≠0
2:1=n ⇔ n=1
3:P=P ⇔ P=NP
时间不为0时，表示千变万化的多维宇宙。
在多维宇宙中 P=NP 问题可以简化为 P=P的问题，将所有的非线性规划，转换为基于n维线段的线性规划，因此问题可解。
贪婪搜索是P=NP问题的近似最优解
n < n+1 → P≠NP
按照多维数学假说的基本论述，P=NP在当前的数学符号系统里面是不可解的。
所以，贪婪搜索只能成为近似最优解，之所以近似，第一点在于解法不完全（用球面公式模拟），距离的计算没有完全贴合原意（时间）。
第二点是博弈论的一种理念：“局部最优解不是全局最优解”。
贪婪搜索算法的基本策略是：
“从当前节点出发，每次选择边权最小（或收益最大）的那个相邻节点，作为下一步。”
反驳的论述是
局部最优 ≠ 全局最优。用图论解释，贪婪算法每一步只看当前局部的边权大小，但这种局部最优选择，可能在后面导致走到代价更高的路径，错过了更优的全局路径。
不存在全局最优解
1
2
1: n < n + 1
2:$\not\exists x^* \in S,\ \forall x \in S,\ f(x^*) \leq f(x)$
完整数学论述见 广义博弈论
按照多维宇宙假说的“局部与全局的相对性原理”，我初步认为“不存在所谓的全局最优解”。 让我们回到基本博弈论的定义，再找出其中的漏洞。
局部最优解：对某个参与者来说，在当前其他人的策略不变的前提下，他无法通过改变自己的策略而获得更好结果。即：纳什均衡的定义。
全局最优解：从所有参与者整体角度来看，能够达到总效用最大、或集体最优的策略组合，通常是帕累托最优解、社会最优或合作博弈的解。
对于这种概念。我觉得是“缺斤少两”的。从历史的角度上看，不存在放之四海而皆准的永恒真理。任何论述都需要在满足某种前提之下才能成立。也就是说不存在所谓的“全局最优解”。
根据n维数学假说（https://gitee.com/Zeusro/math ),3维世界在5维世界里面。从txyz（传统四维）上看，三维世界只是一个点。
在立体直角坐标系中，物体水平移动的通常定性为X轴。但在我看来X轴是隐性的时间t加上x轴才对。 n之上，还有n+1维。因此无法避n+1维的干涉。
举个例子，我和Tom在下象棋。旁边一只猫冲过来，把Tom的元帅叼走了。
这样，无论我和Tom采取什么策略都没有意义了，因为要先把猫猫找回来。
似乎可以直接使用哥德尔不完备定理去解释没有全局最优解。
在我看来，局部最优解和全局最优解是相对存在的。对于任何局中人（player）而言，由于能力有限，考虑的维度永远只能无限逼近“现实”。自以为的“全局最优解”只能是“局部最优解”。这也有点像大卫·休谟（David Hume）的观念，理性推理只是一种感觉。
全局最优解，只有 n+1 维的存在才有最终解释权。因此回到原本的博弈环境，就是“在当前维度，不存在全局最优解”。能找到局部最优解就不错了，顺势而为，别想太远。
用n维数学表示，就非常简单：n < n+1 。
结论
踏上旅程，寻找真我 / Travel and find real me
通过历练，明心见性 / Pass the test and then see the truth
このふざけたルールにだって
那些未能置我於死地的苦難，只會讓我變得強大
golang proves P=NP
xyz is the special case in n universe.
1:t=0
2:x=x && y=y && z=z && 1=1
But we are actually living in the n universe.
In the n universe:
1:t≠0
2:1=n ⇔ n=1
3:P=P ⇔ P=NP
1=n,n=1,P=NP reduces to P=P.So the P=NP problem could be solved.
For example:
1=n : I am one of the humans.
n=1 : “Compress” all the data to 1.
1
2
3
4
5
6
type N struct {
Sky
Ground
YoungAndBeautiful
Others
}
Example: Traveling Salesman Problem (TSP)
Problem: A salesman needs to visit multiple cities, each exactly once, and return to the starting point. Given the distances between each pair of cities, the question is: Is there a path whose total length does not exceed K?
Answer: In fact, the formulation of this problem is flawed. The actual problem should be framed as finding the fastest path. Since time is considered as the one-dimensional world, the problem can be transformed: it doesn’t matter which city you start from. As long as you always go to the next nearest city after arriving at the current one, the problem becomes solvable as a greedy search for the shortest path.
For the TSP problem, the length measurement standard should be time, not distance in the intuitive sense.
In 3-dimensional Euclidean space, the shortest path between two points is a straight line.
In n dimensions, a segment does not necessarily follow a 3D straight line.
In N-dimensional space, the length of a segment is measured based on time, not distance.
An N-dimensional line segment is a special case at t = 0 in 3D space. Because it lacks the dimension of time, it becomes a 3D line segment — what we intuitively understand as “the shortest distance between two points is a straight line.”
In dimensions higher than three, the criterion for measuring the length of a line segment is time — the segment with the shortest duration is the shortest N-dimensional line segment.
I think I have proved P=NP problem from math.
Other 20%,time will tell.
The 3D world is just a point when t = 0 (𝑑𝑛⁄𝑑𝑡 = 0)
The 3D world is just a point in n universe——a special case at t = 0.
In my n-dimensional math hypothesis , t constantly shifts, so n = 1 and n ≠ 1 hold at once.
This seems paradoxical in 3D, but not in n.
Where there is a will there's a way
1
One is all,all in one.
多次元数学仮説の証明過程
伝統的な立体直交座標系
1:t'= 0
2:1 = 1 && 0 = 0 && x=x && y=y && z=z
定数時間tを微分すると0が得られる。
伝統的な立体直交座標系はt=0の特殊状態である。
この前提では、P=NP問題は解けない。
時間を第一次元とする多次元宇宙
1:t≠0
2:1=n ⇔ n=1
3:P=P ⇔ P=NP
時間が0でない時、千変万化の多次元宇宙を表す。
多次元宇宙では、P=NP問題はP=Pの問題に簡略化でき、すべての非線形計画をn次元線分に基づく線形計画に変換できるため、問題は解ける。
貪欲探索はP=NP問題の近似最適解
n < n+1 → P≠NP
多次元数学仮説の基本論述によれば、P=NPは現在の数学記号システムでは解けない。
したがって、貪欲探索は近似最適解にしかなれない。近似である理由は、第一に解法が不完全（球面公式でシミュレート）であり、距離の計算が完全に原意（時間）に合致していないことである。
第二点は、ゲーム理論の理念：「局所最適解はグローバル最適解ではない」。
貪欲探索アルゴリズムの基本戦略は：
「現在のノードから出発し、毎回辺の重みが最小（または利益が最大）の隣接ノードを次のステップとして選択する。」
反論の論述は
局所最適 ≠ グローバル最適。グラフ理論で説明すると、貪欲アルゴリズムは各ステップで現在の局所的な辺の重みの大きさしか見ないが、この局所最適選択は後でよりコストの高いパスに導き、より優れたグローバルパスを逃す可能性がある。
グローバル最適解は存在しない
1
2
1: n < n + 1
2:$\not\exists x^* \in S,\ \forall x \in S,\ f(x^*) \leq f(x)$
完全な数学論述は一般化ゲーム理論を参照
多次元宇宙仮説の「局所とグローバルの相対性原理」によれば、私は「いわゆるグローバル最適解は存在しない」と初步的に考えている。 基本ゲーム理論の定義に戻り、その中の欠陥を見つけよう。
局所最適解：ある参加者にとって、現在の他の人の戦略が変わらない前提で、自分の戦略を変えることでより良い結果を得られない。つまり：ナッシュ均衡の定義。
グローバル最適解：すべての参加者全体の観点から、総効用が最大、または集団最適の戦略組み合わせに到達できる。通常はパレート最適解、社会最適、または協力ゲームの解。
この概念について、私は「欠斤少両」（分量不足）だと思う。歴史的観点から見れば、四海に通用する永遠の真理は存在しない。あらゆる論述は何らかの前提を満たす場合にのみ成立する。つまり、いわゆる「グローバル最適解」は存在しない。
n次元数学仮説（https://gitee.com/Zeusro/math）によれば、3次元世界は5次元世界の中にある。txyz（伝統的な4次元）から見れば、3次元世界は単なる点である。
立体直交座標系では、物体の水平移動は通常X軸として定性される。しかし私の見解では、X軸は隠れた時間tにX軸を加えたものである。 nの上には、n+1次元がある。したがって、n+1次元の干渉を避けることはできない。
例を挙げると、私とTomがチェスをしている。横から猫が来て、Tomの元帥をくわえて行った。
このように、私とTomがどんな戦略を取っても意味がない。なぜなら、まず猫を見つけなければならないからだ。
直接ゲーデルの不完全性定理を使ってグローバル最適解がないことを説明できるようだ。
私の見解では、局所最適解とグローバル最適解は相対的に存在する。あらゆる局中人（player）にとって、能力が限られているため、考慮できる次元は永遠に「現実」に無限に近づくことしかできない。自らが「グローバル最適解」だと思っているものは、実際には「局所最適解」に過ぎない。これはデイヴィッド・ヒューム（David Hume）の観念にも似ている。理性推理は単なる感覚に過ぎない。
グローバル最適解は、n+1次元の存在だけが最終的な解釈権を持つ。したがって、元のゲーム環境に戻れば、「現在の次元では、グローバル最適解は存在しない」。局所最適解を見つけられれば十分で、流れに従って、遠くを考えすぎるな。
n次元数学で表すと、非常に簡単：n < n+1。
結論
踏上旅程，尋找真我 / Travel and find real me
通過歷練，明心見性 / Pass the test and then see the truth
このふざけたルールにだって
那些未能置我於死地的苦難，只會讓我變得強大
Процесс доказательства многомерной математической гипотезы
Традиционная трёхмерная декартова система координат
1:t'= 0
2:1 = 1 && 0 = 0 && x=x && y=y && z=z
Дифференцирование константы времени t даёт 0.
Традиционная трёхмерная декартова система координат — это особое состояние при t=0.
При этой предпосылке проблема P=NP неразрешима.
Многомерная вселенная с временем как первым измерением
1:t≠0
2:1=n ⇔ n=1
3:P=P ⇔ P=NP
Когда время не равно 0, это означает изменчивую многомерную вселенную.
В многомерной вселенной проблема P=NP может быть упрощена до проблемы P=P, все нелинейные программы преобразуются в линейные программы на основе n-мерных отрезков, поэтому проблема разрешима.
Жадный поиск — приближённое оптимальное решение проблемы P=NP
n < n+1 → P≠NP
Согласно основному изложению многомерной математической гипотезы, P=NP неразрешимо в текущей системе математических символов.
Поэтому жадный поиск может стать только приближённым оптимальным решением. Причина приближённости: во-первых, решение неполное (моделируется сферической формулой), расчёт расстояния не полностью соответствует первоначальному замыслу (время).
Во-вторых, это концепция теории игр: «локальное оптимальное решение не является глобальным оптимальным решением».
Базовая стратегия алгоритма жадного поиска:
«От текущего узла каждый раз выбирать соседний узел с минимальным весом рёбер (или максимальной выгодой) в качестве следующего шага.»
Опровергающий аргумент:
Локальное оптимальное ≠ глобальное оптимальное. Объясняя теорией графов, жадный алгоритм на каждом шаге смотрит только на размер веса рёбер текущей локальной области, но этот локальный оптимальный выбор может позже привести к более дорогому пути, упустив более оптимальный глобальный путь.
Глобального оптимального решения не существует
1
2
1: n < n + 1
2:$\not\exists x^* \in S,\ \forall x \in S,\ f(x^*) \leq f(x)$
Полное математическое изложение см. в обобщённой теории игр
Согласно «принципу относительности локального и глобального» многомерной вселенной, я предварительно считаю, что «так называемого глобального оптимального решения не существует». Вернёмся к определению базовой теории игр и найдём в нём недостатки.
Локальное оптимальное решение: для некоторого участника, при условии, что стратегии других в данный момент не меняются, он не может получить лучший результат, изменив свою стратегию. То есть: определение равновесия Нэша.
Глобальное оптимальное решение: с точки зрения всех участников в целом, может достичь комбинации стратегий с максимальной общей полезностью или коллективным оптимумом, обычно это решение Парето, социальный оптимум или решение кооперативной игры.
Что касается этой концепции, я думаю, что она «неполная». С исторической точки зрения не существует вечной истины, применимой повсюду. Любое изложение может быть верным только при выполнении определённых предпосылок. То есть так называемого «глобального оптимального решения» не существует.
Согласно n-мерной математической гипотезе (https://gitee.com/Zeusro/math), трёхмерный мир находится внутри пятимерного мира. С точки зрения txyz (традиционное четырёхмерное), трёхмерный мир — это всего лишь точка.
В трёхмерной декартовой системе координат горизонтальное движение объекта обычно определяется как ось X. Но, на мой взгляд, ось X должна быть скрытым временем t плюс ось X. Над n есть n+1 измерение. Поэтому нельзя избежать вмешательства n+1 измерения.
Например, я и Том играем в шахматы. Рядом подбегает кошка и уносит маршала Тома.
Таким образом, какие бы стратегии ни принимали я и Том, это бессмысленно, потому что сначала нужно найти кошку.
Кажется, можно напрямую использовать теорему Гёделя о неполноте, чтобы объяснить отсутствие глобального оптимального решения.
На мой взгляд, локальное оптимальное решение и глобальное оптимальное решение существуют относительно. Для любого игрока, из-за ограниченных способностей, рассматриваемые измерения могут только бесконечно приближаться к «реальности». То, что считают «глобальным оптимальным решением», на самом деле может быть только «локальным оптимальным решением». Это также немного похоже на концепцию Дэвида Юма: рациональное рассуждение — это всего лишь чувство.
Глобальное оптимальное решение имеет окончательное право интерпретации только для существования n+1 измерения. Поэтому, возвращаясь к исходной игровой среде, это «в текущем измерении глобального оптимального решения не существует». Хорошо, если можно найти локальное оптимальное решение, плыви по течению, не думай слишком далеко.
Выражая n-мерной математикой, это очень просто: n < n+1.
Заключение
踏上旅程，尋找真我 / Travel and find real me
通過歷練，明心見性 / Pass the test and then see the truth
このふざけたルールにだって
那些未能置我於死地的苦難，只會讓我變得強大