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第六百六十九章 Frankl的并封闭集合猜想

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对于一个包含至少2个集合的、对并运算封闭的有限集合族,至少存在一个元素,使得它在至少一半的集合里出现过。

我们来解读一下这个猜想说的啥。

首先集合,就是包含了一系列元素的合集,这里面的元素既可以是数字,也可以是变量等。

例如这是一个我们常见的数集,而且是有限的(只包括3个元素):{1,2,3}

至于无限数集,就像是自然数集、有理数集、整数集这种由无限个元素组成的集合。

当然,集合也有集合,它们组合起来,就可以被叫做集族,例如下图中F就是一个集族:

在这些集族中,有一类特殊的集族对并运算封闭。

对集族中的集合而言,并运算就是对两个集合求并集;至于并运算封闭,即是指在对任意两个集合进行并运算后,其结果仍然在这个集族中。

以下面这个集族为例:{1}{1,2}{1,2,3}{1,2,3,4}

无论是对{1}、{1,2}求并集,还是对{2,3,4}、{1}求并集,还是对{1,2}、{2,3,4}求并集……任意两个集合求并集,其结果都会在这个集族中。

所以,上面这个集族就符合并封闭集合这一要求,而并封闭猜想也正是基于此而提出。

值得注意的是,这一猜想中的“一半”是紧致的,毕竟对于任何一个集合的子集族,所有的元素恰好在一半的集合里出现过。

它于1979年被一个叫Péter Frankl的数学家提出,所以也一度被叫做Frankl猜想。

看起来似乎不难,然而到实际解决时,一众数学家才发现这并不简单。

达特茅斯学院数学教授Peter Winkler曾经在1987年就这个猜想给出尖锐的评价:

并封闭集合猜想确实很有名,除了它的起源和它的答案。

为了解决这个问题,数学家们也已经尝试过不少方法。

例如有人试着给猜想加上一些限制条件,让它在这些情况下成立。

像是将它和图论中的二分图(Bipartite Graph)联系起来,证明具备其中某种性质的集族,在这个猜想的条件下成立。

又或是给其中的元素加以限制,再加以证明……

BUT,无论是哪种方法,距离真正需要证明的猜想都还差不少距离。

来自哥伦比亚大学的助理教授Will Sawin对此评价称:

它看起来似乎是个不难解决的东西,毕竟长得和那种“容易解决的问题”很像。

然而,如今却没有任何一个证明能真正搞定它。

问题就这样进度缓慢,直到2022年秋天,谷歌研究员Justin Gilmer借着朋友结婚的契机,回到了罗格斯大学校园。

Gilmer回母校的时间是2022年10月,此时距他毕业离开数学学术圈,已过去7年。这些年来,他自觉无心专注纯数学领域,转而自学编程,投身了IT行业。

此次返校,他拜访了导师萨克斯,还四处转了转。

就在散步中,他突然回忆起——当年自己徘徊于校园小径,苦苦思索的一个数学问题:

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Ryan Alweiss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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