¿Por qué la mayoría de la gente trata de resolver problemas profundos en la complejidad computacional como P versus NP por combinatoria y no por lógica?

La relación entre la complejidad computacional y la lógica matemática es tan antigua como todo el campo de la complejidad computacional (ver la carta de Gödel [1] a von Neumann). Se han realizado enormes cantidades de trabajo para dilucidar esas conexiones e intentar avanzar en cuestiones como P vs NP utilizando herramientas de la lógica y la teoría de modelos, incluida la posibilidad de que P vs NP sea indecidible en algunos marcos lógicos.

En cualquier caso, los métodos matemáticos rara vez caen perfectamente en un solo cubo. Comprender la complejidad computacional implica herramientas de la teoría de grafos, la teoría de la computación, la teoría de números, el análisis, la lógica matemática y cualquier otra cantidad de disciplinas mezcladas. No creo que sea útil o correcto decir que la mayoría de las personas investigan estos problemas “por combinatoria” en lugar de “por lógica”.

Notas al pie

[1] La carta de Gödel

El término “combinatoria” está fuera de lugar aquí.
Existen muchos enfoques no lógicos diferentes para la teoría de la complejidad: circuitos, complejidad cuántica, sistemas de prueba interactivos, etc.
Por otro lado, hay un enfoque llamado “teoría de la complejidad descriptiva” en el que se emplean las caracterizaciones lógicas (principalmente de la teoría de modelos finitos) de las clases de complejidad.
Creo que hay dos razones principales por las que la mayoría de los teóricos de la complejidad prefieren la primera clase de enfoques. Una razón es que la lógica a menudo parece algo oscura para muchos informáticos y les gustan los enfoques más directos. La segunda razón es que no puedo pensar en ningún avance importante (una separación de clase de complejidad) en la teoría de la complejidad que se basa en la teoría de la complejidad descriptiva.