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/ NetNews Usenet Archive 1993 #1 / NN_1993_1.iso / spool / comp / theory / 2799 < prev    next >
Encoding:
Internet Message Format  |  1993-01-06  |  6.4 KB

  1. Path: sparky!uunet!munnari.oz.au!manuel.anu.edu.au!dubhe.anu.edu.au!nunki.anu.edu.au!not-for-mail
  2. From: jmr@cs.anu.edu.au (Mike Robson)
  3. Newsgroups: comp.theory
  4. Subject: P=NP; the proof
  5. Date: 6 Jan 1993 16:34:47 +1100
  6. Organization: Computer Science Department, ANU, Australia
  7. Lines: 146
  8. Distribution: inet
  9. Message-ID: <1idr1nINNrl@nunki.anu.edu.au>
  10. NNTP-Posting-Host: nunki.anu.edu.au
  11. Summary: Modification of the Gismondi Swart algorithm is easy to prove correct
  12. Keywords: Collapse of hierarchy
  13.  
  14.  
  15. Who can shoot down this alleged proof that P=NP?
  16. The ideas are taken from the Gismondi and Swart papers but the
  17. algorithms are simplified and the proofs are completely new.
  18. If you haven't read their papers, you will probably not follow this.
  19. I'll post a more detailed version soon unless anyone has convinced
  20. me I'm wrong (in which case I will post a retraction).
  21. The following document is in eqn|troff -ms format and is
  22. copyright (C) J. M. Robson 1993.
  23.  
  24. -----------------------------------------------------------------------
  25.  
  26.  
  27. .ce 3
  28.  
  29. .EQ
  30. delim $$
  31. .EN
  32. P=NP
  33. Mike Robson
  34. 6 January 1993
  35.  
  36.  
  37. Consider the following linear programming problem $LP$ in variables
  38. $s sub {a,b}$ and $t sub {a,b,c,d}$ for $a$, $b$, $c$ and
  39. $d$ integers from $1$ to $n$, $a != c$ and $b != d$:
  40.  
  41. .EQ C 1
  42.    sum from a s sub {a,b} ~=~ 1 ~=~ sum from b s sub {a,b}
  43. .EN
  44. .EQ C 2
  45.    sum from a t sub {a,b,c,d} ~=~ s sub {c,d} ~=~ sum from b t sub {a,b,c,d}
  46. .EN
  47. .EQ C 3
  48.    sum from c t sub {a,b,c,d} ~=~ s sub {a,b} ~=~ sum from d t sub {a,b,c,d}
  49. .EN
  50. .EQ C 4
  51.    t sub {a,b,c,d} ~ >= ~ 0.
  52. .EN
  53.  
  54. Define a permutation vector $Q sub pi$ for any permutation $pi$ as the
  55. solution to $LP$ which has $s sub a,b = 1$ wherever $pi a = b$,
  56. $t sub a,b,c,d =1$ wherever $pi a = b$ and $pi c =d$ and all other
  57. $s$ and $t$ variables zero.
  58.  
  59.  
  60. Claim 1: If $T$ is a solution to $LP$ with all its $s$ variables equal
  61. to 0 or 1, then $T$ is the permutation vector $Q sub pi$ for some $pi$.
  62.  
  63. Proof: The $s$ variables define a permutation $pi$ such that $pi a =b$
  64. iff $s sub a,b =1$.
  65. Suppose that $t sub a,b,c,d > 0$; then $s sub a,b$ and $s sub c,d$ are both
  66. positive by the equalities (2) and (3) and so are both equal to 1; no $d prime$
  67. can have $t sub {a,b,c,d prime} >0$, so $t sub a,b,c,d = s sub a,b = 1$;
  68. hence $T$ has $t$ variables equal to 1 wherever $Q sub pi$ does and it cannot
  69. have more positive elements.
  70.  
  71.  
  72. Claim 2: If T is a solution to $LP$, it covers a permutation vector
  73. $Q sub pi$.
  74.  
  75. Proof: Define $T prime$ to be a solution to $LP$ which is covered
  76. by $T$ and does not cover any other such solution with more zero $t$ variables
  77. (i.e. $T prime$ is a solution covered by $T$ maximal among these solutions
  78. w.r.t the number of zero $t$ variables).
  79. We will suppose that the $s$ variables of $T prime$ are not all zero or 1
  80. and derive a contradiction; the result then follows by claim 1.
  81.  
  82. Let the non zero $t$ variables of $T prime$ be the set $N$. Deleting
  83. the other variables from the equations (2) and (3) and discarding those
  84. corresponding to zero $s sub a,b$s, we obtain a number of
  85. equations of the form
  86. .ce
  87. $N sub {i sub 1} + N sub {i sub 2} + ... ~=~ s sub a,b$.
  88. This can be written as a matrix equation:
  89. .EQ C 5
  90. MN ~=~ S.
  91. .EN
  92. Note from (3) that to every nonzero $s sub a,b$ there corresponds at least
  93. one nonzero $t sub a,b,c,d$ so that $M$ has at least as many columns as rows.
  94. Either $M$ has a left inverse $M sup -1$ or not.
  95.  
  96. If $M$ has no left inverse, there is a vector $delta N$ of the same dimension
  97. as $N$ such that $M delta N =[0]$; any sum $N + x delta N$ gives a potential
  98. solution to $LP$ which has all the zero variables of $T prime$ and satisfies
  99. all the constraints except possibly the positivity constraints (4).
  100. Increasing $x$ gradually from $0$ until the first such constraint is about to
  101. fail gives a new solution covered by $T prime$ and with (at least)
  102. one more zero, in contradiction to the definition of $T prime$.
  103.  
  104. If $M$ has a left inverse $M sup -1$, then by the remark on the dimensions
  105. of $M$, it must be that $M$ is in fact square so that $M sup -1$
  106. is also a right inverse. We can rewrite the equation for $S$
  107. as $N = M sup -1 S$; now by continuously modifying $S$ so as to retain
  108. all the zero $s$ variables of $T prime$, we again get solutions to
  109. $LP$ (by combining the modified $S$ with the $t$ variables obtained
  110. by computing $N ~=~ M sup -1 S$ which must satisfy $MN=S$ and keeping the
  111. remaining $t$s equal to $0$)
  112. which are covered by $T prime$ and eventually we get one with an extra
  113. zero variable, again contradicting the definition of $T prime$.
  114.  
  115. {To see that the $s$ variables can indeed be modified in this way,
  116. consider the $s$ variables which are neither $0$ nor $1$;
  117. any such $s sub a,b$ must have at least one matching $ s sub {a prime ,b}$
  118. and one $ s sub {a, b prime}$; join these to
  119. $s sub a,b$ by edges to give a graph $G$;
  120. $G$ must contain a cycle with alternating `horizontal' and `vertical'
  121. edges; add $epsilon$ or $- epsilon$ to the vertices along this cycle
  122. alternately to modify the $s$ variables in the required way.}
  123.  
  124.  
  125. Now we regard the variables $t$ as constituting a square matrix
  126. with subscripts taken from the pairs $a,c$ ($a != c$) or $b,d$ with $b != d$.
  127.  
  128. Claim 3: If T is a solution to $LP$ and covers a permutation vector
  129. $Q$, and $A$ and $B$ are
  130. vectors with all elements $0$ or $1$, if $TA=B$ then $QA=B$.
  131.  
  132. Proof: Consider an element $B sub i$ of $B$ and note that $B sub i = T sub i A$
  133. (where $T sub i$ is the $i$th row of $T$, namely a vector with
  134. non-negative elements whose sum is $1$).
  135. If $B sub i =0$, then $T sub i A =0$ and clearly also $Q sub i A =0$ also
  136. since the positive elements of $Q sub i$ are a subset of those of $A sub i$.
  137. If $B sub i = 1$, Then $A$ must have element $A sub j$ equal to $1$ wherever
  138. $T sub i,j$ is nonzero; but $Q sub i$ has exactly one nonzero element, a
  139. $Q sub i,j$ which is equal to $1$ for a $j$ such that $T sub i,j$ is
  140. positive; hence $ Q sub i A = 1$.
  141.  
  142.  
  143. Remark: The same analysis holds if we restrict our attention to two
  144. submatrices $T tilde$ and $Q tilde$ obtained by deleting certain rows
  145. from both $T$ and $Q$.
  146.  
  147. Corollary: Hamiltonian Circuit is in $P$.
  148.  
  149. Proof: As in [Gismondi and Swart].
  150.  
  151. Theorem: P=NP.
  152.  
  153. Remark: This proves that the various Gismondi and Swart algorithms are
  154. correct since their sets of constraints are supersets of the ones
  155. used here and are certainly satisfied by the permutation vectors.
  156. I claim that this is the first valid proof of P=NP and that the
  157. algorithms implied by this proof are much simpler than theirs.
  158.  
  159.  
  160.