La existencia de tales problemas resolverá un problema abierto conocido en la teoría de la complejidad computacional, es decir, [matemática] NC \ ne P [/ matemática]
Sin embargo, hay problemas que se sabe que son [matemática] P-completa [/ matemática] (ver P-completa), es decir , cada problema en [matemática] P [/ matemática] puede reducirse a ellos mediante una reducción apropiada. Tenga en cuenta que [math] NC \ subseteq P [/ math].
Si [math] NC \ ne P [/ math], entonces estos problemas [math] P-Complete [/ math] no pueden acelerarse significativamente usando paralelismo. Los problemas en esta clase incluyen:
- ¿Es posible crear una computadora personal con cero información precargada? De ser así, ¿cuáles serían las ventajas y cuáles serían las desventajas?
- ¿Hay algún proyecto que intente utilizar el cerebro humano como un medio de almacenamiento de CPU o computadora?
- ¿Cómo explicaría que los datos importan más que los algos?
- ¿Están los problemas de descifrado involucrados en los algoritmos de criptografía asimétrica actuales NP-Complete?
- ¿Es la inteligencia artificial una bendición o una maldición? ¿Por qué?
- Problema de valor del circuito
- Programación lineal
- Satisfacción del cuerno
Y otros. Ver P-completo
Solo para algunos antecedentes, la clase [matemática] NC [/ matemática] (ver NC (complejidad)) en términos generales, es el conjunto de problemas de decisión que son decidibles en tiempo de polylog en una computadora paralela con un número polinómico de procesadores.
La clase [matemáticas] P [/ matemáticas] (ver P (complejidad)) es el conjunto de problemas de decisión que se pueden resolver en tiempo polinómico en una máquina de Turing.
