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Affirmation P vs NP réfutée : une revue Springer publie un article erroné

2025-08-06

Un article prétendant prouver un résultat plus fort que P≠NP a été publié dans la revue Frontiers of Computer Science de Springer Nature, suscitant une controverse. L'un des auteurs est rédacteur en chef adjoint de la revue. Les informaticiens Ryan Williams et Eric Allender ont découvert de graves lacunes dans la preuve, contredisant même des algorithmes connus. Ils ont soumis un commentaire demandant le retrait de l'article, mais le rédacteur en chef a refusé, acceptant seulement de publier une version révisée de leur commentaire. Cet incident met en lumière de sérieux problèmes dans le processus d'évaluation par les pairs de la revue, soulevant des inquiétudes quant à sa réputation. Il s'agit d'une actualité dans le domaine de la Technologie.

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(blog.computationalcomplexity.org)
Technologie

Prix Gödel pour des extracteurs explicites à deux sources

2025-06-09
Prix Gödel pour des extracteurs explicites à deux sources

Le prix Gödel 2025 a été décerné à Eshan Chattopadhyay et David Zuckerman pour leur article révolutionnaire, "Extracteurs explicites à deux sources et fonctions résilientes", publié à STOC 2016 et dans les Annales de mathématiques 2019. Ce travail améliore considérablement la construction de graphes de Ramsey, atteignant une limite exponentielle dépassant les méthodes précédentes. Le résultat est salué pour ses implications en dérandomisation et son application surprenante à la théorie de Ramsey, suscitant des débats sur sa double signification en pseudorandomness et en combinatoire.

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Développement Théorie de Ramsey Dérandomisation

Changement Sismique dans la Simulation d'Algorithmes : Percée en Mémoire

2025-06-07

Un résultat révolutionnaire a bouleversé les fondements de la simulation d'algorithmes. La nouvelle recherche de Ryan Williams démontre que tous les algorithmes peuvent être simulés en utilisant significativement moins de mémoire que leur temps d'exécution original, une amélioration considérable par rapport aux meilleurs résultats connus précédemment. Cette découverte utilise un algorithme d'évaluation d'arbre efficace en espace de Cook et Mertz, segmentant intelligemment les calculs de la machine de Turing et utilisant un codage en champ fini pour obtenir une amélioration quasi quadratique de la complexité spatiale. Bien qu'il ne préserve pas la limite de temps, ce résultat fondamental a des implications profondes pour la théorie de la complexité et ouvre des voies pour les recherches futures, telles que la réduction supplémentaire des limites de complexité spatiale, menant potentiellement à la séparation des classes de complexité P et PSPACE.

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Développement complexité des algorithmes