Mathematik »Eine andere Welt«Seite 2/2
ZEIT: Mit der Poincaré-Vermutung – dem ersten Millenniumsproblem, das gelöst wurde – hat sich ein Einsiedler mehrere Jahre in seiner Kammer verschanzt und dann alle Welt mit dem Beweis überrascht. Kann das wieder passieren?
Dinur: Ich glaube, das ist nicht sehr wahrscheinlich. Manche Leute halten P≠NP für das schwerste Millenniumsproblem.
ZEIT: Könnte es auch schlicht unlösbar sein?
Dinur: Es ist wahr oder nicht – entweder gibt es einen Algorithmus oder nicht. Es ist jedoch möglich, dass es uns nie gelingt, seine Korrektheit zu beweisen.
ZEIT: Sie haben hier in Hyderabad einen viel beachteten Vortrag zur »probabilistischen Überprüfung von Beweisen« gehalten. Was dürfen sich Laien darunter vorstellen?
Dinur: Bei mathematischen Beweisen denkt man zunächst an eine Folge von Sätzen, einer aus dem anderen abgeleitet, die schließlich zu dem behaupteten Satz führen. Wenn da mittendrin irgendwo ein Fehler steckt, dann kann es noch so schön weitergehen, der Beweis bleibt falsch. An diese Empfindlichkeit gegenüber kleinen Fehlern haben wir uns gewöhnt. In meinem Arbeitsgebiet zeigen wir einen Weg auf, wie man Beweise in eine formale Sprache übersetzt, sodass, falls der Beweis falsch ist, es überall kleine Fehler gibt. Man kann ihn dann schon entlarven, indem man nur einen kleinen Ausschnitt überprüft. Das ist wie wenn man einen kleinen Klecks Marmelade auf einer Scheibe Toast hat – wir verteilen ihn über das ganze Brot, sodass man nur einen Bissen nehmen muss, um mit hoher Wahrscheinlichkeit zu wissen, ob Marmelade drauf ist oder nicht.
ZEIT: Geben sich denn Mathematiker zufrieden mit der Aussage »dieser Beweis ist mit 99-prozentiger Wahrscheinlichkeit korrekt«?
Dinur: Wenn ihnen das nicht reicht, können wir die Zahl problemlos auf 99,99 Prozent erhöhen. Das ist ziemlich gut, verglichen mit der menschlichen Fehlerquote bei der Überprüfung eines konventionellen Beweises.
ZEIT: Könnte man mit Ihrer Methode auch den Beweis von Vinay Deolalikar überprüfen?
Dinur: Nein, wir benutzen sie nur für Fälle wie die knappe Behauptung, dass es eine 3-Färbung für einen Graphen gibt. Es ist sehr schwer, einen mathematischen Beweis formal aufzuschreiben, meist wird doch eine Menge Umgangssprache darin verwendet.
ZEIT: Aber im Fall des Graphen gäbe es doch auch einen trivialen Weg – man überprüft einfach alle möglichen Färbungen und schaut jedes Mal, ob es eine Kante mit gleichfarbigen Endpunkten gibt. Ein richtiger mathematischer Beweis hat doch keine solche triviale Lösung!
Dinur: Das stimmt nicht. Sehen Sie das mal so: Jeder Beweis hat einen maximalen Umfang – selbst wenn es 100 Millionen Seiten sind. Theoretisch könnte man alle Buchstabenkombinationen untersuchen, die einen Text von 100 Millionen Seiten ergeben, und eine nach der anderen daraufhin überprüfen, ob sie einen gültigen Beweis darstellt. Wie der Affe an der Schreibmaschine, der irgendwann zufällig einen Shakespeare-Text schreiben wird! Das ist auch nur eine Frage der Rechenzeit, und für große Graphen braucht man ähnlich viel.
ZEIT: Womit wir zur Frage der Effizienz zurückkommen…
Dinur: Rechenzeit ist immer auch ein Maß für Verständnis. Wer nur alle Möglichkeiten stur durchrechnet, hat ein Problem nicht wirklich verstanden. Wenn man etwas hingegen effizient tut, dann erfasst man etwas von der wirklichen Struktur seines Gegenstandes.
ZEIT: Also geht es bei P≠NP eigentlich gar nicht um Computer?
Dinur: Richtig, das geht viel tiefer. Wenn P wirklich gleich NP wäre, dann ließen sich viele schwierige Probleme plötzlich ganz leicht lösen. Und daran glaube ich einfach nicht.
Das Gespräch führte Christoph Drösser
- Datum 25.08.2010 - 16:54 Uhr
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- Quelle DIE ZEIT, 26.08.2010 Nr. 35
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Was sagt der Fachmann zur der These, dass mit P = NP dann auch gleich das 'Halteproblem' mit erschlagen wäre: Einen mathematischen Satz zu beweisen wäre nichts Besonderes mehr, nur noch ein sturer Automatismus. Die menschliche Fantasie, die in der Entdeckung eines Beweises steckt, wäre überflüssig.
Hat die Dame das im Interview genau so formuliert?
Herzlichst Crest
Darüber bin ich auch gestolpert, und kann mir die Aussage nicht erklären.
Im Prinzip müssten wir über Familien von mathematischen Aussagen sprechen, deren Beweise polynomiell lang in der Länge der jeweiligen Aussage sind. Ob das in irgendeinem Kontext sinnvoll ist? Keine Ahnung.
@Crest
Das Halteproblem ist nochmal deutlich schwerer, denn es ist ja nichtmal entscheidbar. Und zwischen "nicht entscheidbar" und np-vollständig ist jede Menge Platz. Schach (nxn-Brett) ist beispielsweise exptime-vollständig (entscheidbar aber schwerer als np-vollständig). Es gibt da einen ganzen Zoo von Komplexitätsklassen:
http://qwiki.stanford.edu...
Aber P = NP? ist halt die interessanteste Frage. Und "vernünftig langen Beweis finden" ist eben np-vollständig, während "vernünftig langen Beweis überprüfen" in p ist. Ganz verkürzt: Beschränkt sich das Finden von Problemlösungen auf ihre Überprüfung, oder ist das Finden ein grundsätzlich schwereres Problem?
Darüber bin ich auch gestolpert, und kann mir die Aussage nicht erklären.
Im Prinzip müssten wir über Familien von mathematischen Aussagen sprechen, deren Beweise polynomiell lang in der Länge der jeweiligen Aussage sind. Ob das in irgendeinem Kontext sinnvoll ist? Keine Ahnung.
@Crest
Das Halteproblem ist nochmal deutlich schwerer, denn es ist ja nichtmal entscheidbar. Und zwischen "nicht entscheidbar" und np-vollständig ist jede Menge Platz. Schach (nxn-Brett) ist beispielsweise exptime-vollständig (entscheidbar aber schwerer als np-vollständig). Es gibt da einen ganzen Zoo von Komplexitätsklassen:
http://qwiki.stanford.edu...
Aber P = NP? ist halt die interessanteste Frage. Und "vernünftig langen Beweis finden" ist eben np-vollständig, während "vernünftig langen Beweis überprüfen" in p ist. Ganz verkürzt: Beschränkt sich das Finden von Problemlösungen auf ihre Überprüfung, oder ist das Finden ein grundsätzlich schwereres Problem?
@Crest
Na das wäre mal toll, dann würde der Beweis, dass NP-Probleme deterministisch in polynomieller Zeit lösbar wären auch beweisen, dass alles lösbar wäre, der Beweis des Halteproblems somit hinfällig.
Auch das Problem der natürlichen Sprache?
Tolle neue Welt.
Darüber bin ich auch gestolpert, und kann mir die Aussage nicht erklären.
Im Prinzip müssten wir über Familien von mathematischen Aussagen sprechen, deren Beweise polynomiell lang in der Länge der jeweiligen Aussage sind. Ob das in irgendeinem Kontext sinnvoll ist? Keine Ahnung.
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http://cacm.acm.org/magaz...
Was die Methode der Dame angeht, was bringt ein Algorithmus welcher nur zu 99.99% angeben kann ob ein Beweis richtig ist oder nicht? Selbst wenn es beliebig nah an 100% ran geht so ist trotzdem keine Gewissheit gegeben.
Ist das nicht so aehnlich wie wenn 99.99% der Experten behaupten dass der Beweis richtig ist?
Gruessle
Wenn es tatsächlich beliebig nah an 100% ran geht, dann ist der Beweis auch tatsächlich richtig, da der Grenzwert GLEICH 100% ist. Das wäre die mathematische Auffassung ihres sicher umgangssprachlich gemeinten "beliebig". ;)
Aber natürlich kann man mit numerischen Näherungen nicht beliebig nah an die 100% kommen, sondern nur auf eine bestimmte Genauigkeit pro Rechenzeit.
Das ist aber auch ein Grundproblem der Mathematik, die Beweisverfahren (insbesondere die Induktion, sowas kann keine andere Wissenschaft ernsthaft verwenden) basieren auf dogmatischen Aussagen, meist die Aussagen anderer Beweise. Aber man kann nie zu 100% wissen, ob nicht doch irgendwo schon ein Fehler in der Logik ist.
Naja, die klaren Struckturen lassen meist "leichtes" (ich finds z.T. verdammt schwer...) überprüfen zu und auch die vielfältigen Anwendung lassen doch vermuten, dass das meiste stimmt.
Wenn es tatsächlich beliebig nah an 100% ran geht, dann ist der Beweis auch tatsächlich richtig, da der Grenzwert GLEICH 100% ist. Das wäre die mathematische Auffassung ihres sicher umgangssprachlich gemeinten "beliebig". ;)
Aber natürlich kann man mit numerischen Näherungen nicht beliebig nah an die 100% kommen, sondern nur auf eine bestimmte Genauigkeit pro Rechenzeit.
Das ist aber auch ein Grundproblem der Mathematik, die Beweisverfahren (insbesondere die Induktion, sowas kann keine andere Wissenschaft ernsthaft verwenden) basieren auf dogmatischen Aussagen, meist die Aussagen anderer Beweise. Aber man kann nie zu 100% wissen, ob nicht doch irgendwo schon ein Fehler in der Logik ist.
Naja, die klaren Struckturen lassen meist "leichtes" (ich finds z.T. verdammt schwer...) überprüfen zu und auch die vielfältigen Anwendung lassen doch vermuten, dass das meiste stimmt.
Wenn es tatsächlich beliebig nah an 100% ran geht, dann ist der Beweis auch tatsächlich richtig, da der Grenzwert GLEICH 100% ist. Das wäre die mathematische Auffassung ihres sicher umgangssprachlich gemeinten "beliebig". ;)
Aber natürlich kann man mit numerischen Näherungen nicht beliebig nah an die 100% kommen, sondern nur auf eine bestimmte Genauigkeit pro Rechenzeit.
Das ist aber auch ein Grundproblem der Mathematik, die Beweisverfahren (insbesondere die Induktion, sowas kann keine andere Wissenschaft ernsthaft verwenden) basieren auf dogmatischen Aussagen, meist die Aussagen anderer Beweise. Aber man kann nie zu 100% wissen, ob nicht doch irgendwo schon ein Fehler in der Logik ist.
Naja, die klaren Struckturen lassen meist "leichtes" (ich finds z.T. verdammt schwer...) überprüfen zu und auch die vielfältigen Anwendung lassen doch vermuten, dass das meiste stimmt.
@Crest
Das Halteproblem ist nochmal deutlich schwerer, denn es ist ja nichtmal entscheidbar. Und zwischen "nicht entscheidbar" und np-vollständig ist jede Menge Platz. Schach (nxn-Brett) ist beispielsweise exptime-vollständig (entscheidbar aber schwerer als np-vollständig). Es gibt da einen ganzen Zoo von Komplexitätsklassen:
http://qwiki.stanford.edu...
Aber P = NP? ist halt die interessanteste Frage. Und "vernünftig langen Beweis finden" ist eben np-vollständig, während "vernünftig langen Beweis überprüfen" in p ist. Ganz verkürzt: Beschränkt sich das Finden von Problemlösungen auf ihre Überprüfung, oder ist das Finden ein grundsätzlich schwereres Problem?
Ich finde das Interview sehr interessant und gelungen. Allerdings fehlt hier und da ein erklärender Einschub: Hätte ich beispielsweise nicht Informatik studiert, wüßte ich nicht unbedingt, was ich mir unter der Färbbarkeit von Graphen vorzustellen habe. Daß die Bekanntheit der Graphentheorie sonderlich weit über den Tellerrand der Infor-/Mathematikwelt hinausreicht, halte ich für unwahrscheinlich.
der Navigationsgeräte und Google Maps sollten die Grundzüge der Graphentheorie doch allegemein bekannt sein, oder? ;-)
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