¿Por qué es más fácil verificar una respuesta que producirla?

Veamos un subconjunto específico de problemas para desarrollar cierta intuición. Considere un problema de decisión, también conocido como una pregunta SÍ / NO. Un ejemplo simple podría ser: “En mi mochila escolar, ¿hay un artículo más valioso?” Una más interesante podría ser: “En mi mochila escolar, ¿hay un subconjunto de artículos cuyo peso combinado sea como máximo de 10 libras? y un valor combinado de al menos $ 100? ”(Este problema en general: problema de mochila – Wikipedia)

En el segundo ejemplo, una forma en que podría abordar la pregunta es probar cada posible subconjunto de elementos. Entonces, si tuviera 5 cosas en mi bolso, tendría que probar [matemáticas] 2 ^ 5 [/ matemáticas] diferentes subconjuntos posibles de elementos y calcular su peso y valor combinados. En general, si tuviera [math] n [/ math] artículos en mi bolsa, tendría que probar [math] 2 ^ n [/ math] diferentes subconjuntos. Entonces, hay un aumento exponencial de la cantidad de soluciones que tengo que verificar a medida que aumenta la cantidad de artículos en mi bolsa. (Observación: hay formas más rápidas y menos ingenuas de resolver este problema, pero son más complejas y, en mi opinión, proporcionan menos intuición)

Por otro lado, supongamos que un amigo afirmó que yo tenía un subconjunto de artículos cuyo peso combinado es como máximo de 10 libras. y un valor combinado de al menos $ 100. Una cosa razonable que podría preguntar es: “OK, pruébelo: qué subconjunto de artículos pesan colectivamente como máximo 10 libras. ¿y tiene un valor colectivo de al menos $ 100? ”. Mi amigo podría responder:“ Su libro de texto, notas y bolígrafos ”. Ahora todo lo que tengo que hacer es verificar estos tres elementos y verificar que colectivamente pesen menos de 10 libras. y valen más de $ 100.

Esperemos que este pequeño ejemplo ilustra lo fácil que es verificar una solución en comparación con la producción de una. ¿Por qué es este el caso? Podemos pensar en un algoritmo como un proceso de eliminación en el espacio de la solución. En mi ingenuo algoritmo, simplemente verifiqué todas las soluciones posibles hasta que encontré una solución válida o me quedé sin soluciones para verificar. Pero si solo necesito verificar una respuesta, no necesito verificar todas las respuestas posibles, solo necesito verificar la que me dieron.

Una última cosa. Observe cómo si es fácil resolver un problema de decisión, también es fácil verificar una solución (ignore la prueba de su amigo; solo resuelva el problema usted mismo). Sin embargo, actualmente se desconoce si lo contrario es cierto, es decir, si es fácil verificar una solución a un problema, ¿también es fácil resolver el problema? Existe una gran cantidad de evidencia que sugiere que esto no es cierto, aunque nadie lo ha probado todavía. Ver problema P versus NP – Wikipedia

TL; DR: La verificación es fácil porque generalmente hay un cálculo que hacer, con un valor. Encontrar es difícil porque la búsqueda a menudo se realiza en grandes conjuntos de posibles soluciones.

La verificación es a menudo un proceso que utiliza algunos cálculos, siguiendo un algoritmo finito. Como somos seres muy simples, tenemos muchos algoritmos simples que terminarán rápidamente. Incluso si ese no fuera el caso, es un tipo de negocio singular; solo necesitamos que la computadora ejecute el algoritmo una vez y tendremos una respuesta si la solución provista es válida o no.

Encontrar una solución potencial, por otro lado, es algo completamente diferente. En primer lugar, a menudo tenemos un espacio enorme X. En este espacio, hay un subconjunto Y a menudo igualmente enorme que consiste en soluciones potenciales . En matemáticas, tanto X como Y son a menudo infinitos. Elegir la solución correcta, dado que solo hay una, es estadísticamente altamente improbable.

El mejor ejemplo que he escuchado que aporta una comprensión intuitiva a la idea es el siguiente:

Digamos que tienes una caja de madera cerrada con llave en la mano. Delante de usted hay un gran pajar, que es equivalente al conjunto X, de los párrafos anteriores. Dentro del pajar hay muchas llaves de madera, que forman el conjunto de posibles soluciones Y.

Producir una posible solución a partir de Y no es un gran problema en este caso, solo mete la mano en el pajar y saca una llave. Verificar si es correcto es igual de simple, solo tiene que enchufarlo en la cerradura de la caja de madera y darle un giro. Incluso para un problema tan simple, producir la solución correcta es prácticamente imposible, dado que hay suficientes claves (incluso 10 000 claves, lo cual es minúsculo en comparación con un conjunto infinito, sería bastante desalentador).


Como un apéndice, lo que los matemáticos quieren encontrar es alguna forma de resolver todas o al menos muchas de las posibles soluciones que no tienen, a menudo basadas en encontrar alguna propiedad que una solución necesita tener y que muchas de las soluciones falsas tienen no tengo. Imagine, por ejemplo, si la llave correcta está hecha de hierro. Encienda el pajar y le resultará bastante fácil encontrar la solución correcta.

Por ejemplo, podría notarse que una cierta solución [matemática] x [/ matemática] a algún problema, donde al principio pensamos que podría provenir de cualquier parte de [matemática] \ mathbb {R} [/ matemática], en realidad tiene que satisfacer [matemáticas] 0