NP не равно P.
авторы: Виталий Коваль, Игорь Билан.
Электронная почта: mathbilan [at] gmail [dot] com.
Целью данного сообщения является доказательство того факта что NP не равно P.
Определение 0.1: граф

это неориентированый граф из

вершин.
Определение 0.2: максимальная клика графа

это клика

из

вершин. В нашем случае

вершин выбираются случайным образом и достраиваются до рёбер клики.
Определение 0.3:

это множество вершин графа

.
Определение 0.4:

это множество вершин клики

.
Определение 0.5:

это множество вершин клики

.
Лемма 0.6. В типичном случае граф

содержит клику

из

вершин если

. И в типичном случае если

то

. И в типичном случае если

то

.
Доказательство: В типичном случае граф из

вершин содержит клику из

вершин если

согласно [1].
И если математическое ожидание числа клик равно

то

мы получаем , если

и

мало мы получаем
математическое ожидание числа клик равно

.
Если

и

то мы имеем
математическое ожидание числа клик равно

.
Если

и

то мы имеем
математическое ожидание числа клик равно

.
Конец доказательства леммы.
Определение 0.7:
Случайная величина суть

.
Дисперсия

суть

.
Сигнал суть

.
Математическое ожидание

суть

.
Функция плотности вероятности

суть

.
Лемма 0.8
В типичном случае если число испытаний мало и

и

и

то мы не можем зафиксировать сигнал

.
Доказательство:
Доказательство предоставляется читателю.
Конец доказательства леммы.
Определение 0.9:

это множество рёбер графа

.
Определение 0.10:

это число операций алгоритмической машины.

Определение 0.11:

;

.
Лемма 0.12

;

;

;

;

;
мы имеем если

то

. И

применяя мемму 0.8
Доказательство леммы:
Если

и

то

; если

то

и

. Применяем мемму 0.8. Согласно [1] то мы имеем в графе из

вершин в типичном случае содержит клику

и

. Мы имеем вершины

в

вершин и

. То мы не можем зафиксировать сигнал

.
Конец доказательства.
Определение 0.13:
Граф

это неориентированный граф.

клики из

вершины графа

.

это ребра

если в

клики

соединены рёбрами если

(1) Если

и

и

и

то

минимальна.
(2) Если

и

и

то

больше.
(3) Если

и

и

то

больше.
Лемма 0.14
В лемме 0.12 аналогично заменяем

на

и мы также не можем зафиксировать сигнал

.
Доказательство:
Доказательство предоставляется читателю.
Конец доказательства леммы.

Рис.1 матрица смежности с


Рис.2 матрица смежности с

и

Определение 0.15:

.

.
Лемма 0.16
Расположение

показано на Рис.1.

.
Если

то заменим

на

в

. Если

мы не можем зафиксировать сигнал

.
Доказательство:
Доказательство предоставляется читателю.
Конец доказательства леммы.
Лемма 0.17
Расположение

показано на Рис.1.

.
Если

то заменим

на

в

. Если

мы не можем зафиксировать сигнал

.
Доказательство:
Доказательство предоставляется читателю.
Конец доказательства леммы.
Лемма 0.18
Расположение

показано на Рис.1.

.
Если

то заменим

на

в

. Если

мы не можем зафиксировать сигнал

.
Доказательство:
Доказательство предоставляется читателю.
Конец доказательства леммы.
Лемма 0.19
Расположение

показано на Рис.2.

и

и

.
Если

то заменим

на

в

. Если

мы не можем зафиксировать сигнал

. Если

мы не можем зафиксировать сигнал

. Если

мы не можем зафиксировать сигнал

.
Доказательство:
Доказательство предоставляется читателю.
Конец доказательства леммы.
Лемма 0.20
В лемме 0.19 аналогично заменяем

на

и мы также не можем зафиксировать сигнал

.
Доказательство:
Доказательство предоставляется читателю.
Конец доказательства леммы.
Лемма 0.21
В лемме 0.16, лемме 0.17, лемме 0.18, аналогично заменяем

на

мы также не можем зафиксировать сигнал

.
Доказательство:
Доказательство предоставляется читателю.
Конец доказательства леммы.
Определение 0.22
Граф

это граф

с переименованными вершинами.
Лемма 0.23
Шаг 1.

и

и

и

пробегает

Шаг 2. Меняя местами

и

в графе

получаем

Шаг 3. Если

то

.
Шаг 4. Переходим к шагу 1.
Мы также не можем зафиксировать сигнал

.
Доказательство:

.

.

. Используем лемму 0.8.
Конец доказательства леммы.
Лемма 0.24
В лемме 0.23, аналогично заменяем

на

то мы также не можем зафиксировать сигнал

.
Доказательство:
Доказательство предоставляется читателю.
Конец доказательства леммы.
Определение 0.25:
Граф

это неориентированный граф и

Лемма 0.26
Шаг 1.

и

и

и

пробегает

Шаг 2. Меняя местами

и

в графе

получаем

Шаг 3. Если

то

.
Шаг 4. Переходим к шагу 1.
Мы также не можем зафиксировать сигнал

.
Доказательство:
Если

то

.
Если

то

.
Если

то

.
Используем лемму 0.8.
Лемма 0.27
В лемме 0.26,аналогично заменяем

на

то мы также не можем зафиксировать сигнал

.
Доказательство:
Доказательство предоставляется читателю.
Конец доказательства леммы.
Определение 0.28:
Алгоритмическая машина J это
(1)

(2)IF

THEN

(3)

генерируется из

(4)

to

(5)

переменные для промежуточных вычислений.
(6)

;

;

(7)

on

.
Лемма 0.29
Алгоритмическая машина J полиномиально эквивалентна машине Тьюринга.
Доказательство:
Согласно [2], мы получаем

нейронной сети, и мы получаем машина Тьюринга

нейронной сети.
Конец доказательства леммы.
Лемма 0.30
Если задаче поиска клики свести к другой NP-полной проблеме то при обратном переходе мы приходим к лемме 0.26.
Доказательство:
Доказательство предоставляется читателю.
Конец доказательства леммы.
Лемма 0.31
Если мы не ищем максимум

то также не можем зафиксировать сигнал

.
Доказательство:
Доказательство предоставляется читателю.
Конец доказательства леммы.
Лемма 0.32
Если

то мы можем зафиксировать

вершин и сузить поиск до

вершин. Леммы остаются в силе.
Доказательство:
Доказательство предоставляется читателю.
Конец доказательства леммы.
Лемма 0.33
Мы можем использовать менее

объектов

.
Доказательство:
Доказательство предоставляется читателю.
Конец доказательства леммы.
Теорема 0.34
Используя леммы этой работы мы получаем, что NP не равно P.
Доказательство:
Доказательство предоставляется читателю.
Конец доказательства теоремы.
1.А.Д.Коршунова «Основные свойства случайных графов с большим числом вершин и рёбер» Успехи математических наук том 40 выпуск 1(241) 1985 год январь-февраль.
2. Саймон Хайкин Нейронные сети: полный курс 2-е издание Москва Санкт-Петербург Киев Вильямс 2006