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没错,就是那个对“并封闭集合猜想”
的证明。
读博期间,Gilmer绞尽脑汁,花了一整年时间却毫无进展,只是搞明白了为什么这一看似简单的问题难以解决。
为此,他还去找过导师萨克斯。
但导师也曾在该问题上停滞不前,因而他既不看好Gilmer的研究,也不愿重新碰这一领域。
据Gilmer回忆,当时导师差点把他赶出房间。
但现在,重回校园转一圈的Gilmer有了个新想法:用信息论及相关原理解决并封闭猜想问题。
Gilmer的思路是找反例。
根据并封闭集合猜想,一个正常的并封闭集族中,至少应该有一个元素在多于一半的集合中出现。
既然如此,只要想办法构造一个特殊的集族,里面没有一个元素出现在超过1%的集合中,这个猜想就会被证伪,反之如果构造不出来,那么猜想就可能成立。
现在,我们用信息论视角看这一猜想:
正常来说,如果从集族中任意挑出两个集合,这两个集合取并集后,并集中的元素比原来两个集合更多,其信息熵应该比原来的单独两个集合更低。
然而如果基于“没有一个元素出现在超过1%集合”
这个限制条件,任意两个集合取并集后,计算出来的信息熵竟然比原来的单独两个集合更高。
这显然是不可能的,因此不存在这么一个特殊的集族,Glimer的反例也没有找到。
但这也就意味着在“并封闭”
集族中,至少存在一个元素,会出现在超过1%的集合中。
2022年11月16日,Gilmer将这一思路写成论文,发表在了arXiv上。
当然,他这篇论文还不是“完全体”
,也就是说并没有完全证明并封闭集合猜想——
毕竟这只是至少1%,还不意味着原来的并封闭集合猜想中的至少50%就成立。
但这个新思路已经足够让学界震动。
普林斯顿大学数学家RyanAlweiss评价“引入信息量”
这一操作:非常聪明。
仅仅几天后,就有3个不同的数学研究组基于他的研究,先后发表了研究论文,随后也有更多研究者跟进,他们所在院校机构有牛津、普林斯顿、哥大、布里斯托等。
在后续研究中,对“并封闭集合猜想”
的概率值证明,被推进到了38%。
令这些数学家好奇的是,基于Gilmer的研究,他自己上手将概率值推进到38%并不难。
对此,Gilmer表示,自己已经五年多没碰数学了,确实不知道如何进行分析工作来将其进一步推进下去。
不过,他也认为,正是因为对相关数学方法的生疏,让他跳出了常理,用圈外办法取得突破。
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