AI Lab, bài báo được chấp nhận tại hội nghị quốc tế về khoa học máy tính lý thuyết "STACS 2023" - Phát triển mới về tính không gần đúng của các soi kèo bóng đá ngoại hạng anh chuyển đổi tổ hợp -

xem kèo bóng đá (Trụ sở chính: Shibuya-ku, Tokyo, Giám đốc đại diện: Susumu Fujita, TSE Prime Market: Mã chứng khoán: 4751) vui mừng thông báo rằng bài báo của Naoto Osaka, nhà nghiên cứu liên kết với AI Lab, một tổ chức nghiên cứu và phát triển công nghệ trí tuệ nhân tạo, đã được chấp nhận tại hội nghị quốc tế, Hội nghị chuyên đề quốc tế lần thứ 40 về các khía cạnh lý thuyết của khoa học máy tính (STACS) 2023)
``STACS'' là hội nghị quốc tế về khoa học máy tính lý thuyết được tổ chức hàng năm và là một trong những hội nghị lớn ở Châu Âu Bài viết này sẽ được trình bày tại STACS 2023, được tổ chức tại Hamburg, Đức vào tháng 3 năm 2023


■Nền nghiên cứu: Chuyển tiếp kết hợp
"Phòng thí nghiệm AI" nghiên cứu và phát triển nhiều công nghệ AI liên quan đến tiếp thị nói chung, đồng thời đang giải quyết nhiều vấn đề kỹ thuật khác nhau, đồng thời tăng cường hợp tác giữa ngành-học viện với các trường đại học và tổ chức học thuật Ngoài nghiên cứu ứng dụng, chúng tôi còn tập trung vào nghiên cứu cơ bản góp phần giải quyết các vấn đề chưa được giải quyết về mặt học thuật và đề xuất trong bài viết này là “chuyển đổi tổ hợp” trong khoa học máy tính lý thuyết※1

soi kèo bóng đá ngoại hạng anh chuyển tiếp tổ hợp là một soi kèo bóng đá ngoại hạng anh liên quan đến việc ''chuyển từ một trạng thái ban đầu nhất định sang một trạng thái mục tiêu cụ thể'', chẳng hạn như khối Rubik hoặc câu đố số 15 và là soi kèo bóng đá ngoại hạng anh quyết định liệu có thể đạt được trạng thái mong muốn hay không
Tuy nhiên, tùy theo soi kèo bóng đá ngoại hạng anh, số bước cần thiết để đạt được trạng thái mục tiêu là vô cùng lớn, khiến việc đánh giá trở nên ``khó'' Tại thời điểm này, để làm rõ từ góc độ lý thuyết độ phức tạp tính toán, nó khó như thế nào và những yếu tố nào gây khó khăn,※2

※1 Nghiên cứu chuyển tiếp kết hợp @Nghiên cứu lĩnh vực chuyển đổi học thuật (B):
※2 Độ khó PSPACE: đặc tính ít nhất là khó bằng bất kỳ soi kèo bóng đá ngoại hạng anh nào có thể giải được bằng bộ nhớ đa thức

"Giảm thiểu khoảng cách duy trì giữa các vấn đề về cấu hình lại"
Naoto Ohsaka (Đặc vụ mạng)


Bài viết này đề cập đến “tính gần đúng” trong các soi kèo bóng đá ngoại hạng anh chuyển tiếp tổ hợp “Xấp xỉ” là phương pháp tìm manh mối để giải các soi kèo bóng đá ngoại hạng anh có điều kiện phức tạp, khó giải, bằng cách nới lỏng các điều kiện khó và coi soi kèo bóng đá ngoại hạng anh như một soi kèo bóng đá ngoại hạng anh tương tự, khác với soi kèo bóng đá ngoại hạng anh ban đầu
Ngoài ra, tính gần đúng cho biết mức độ có thể tính gần đúng của một soi kèo bóng đá ngoại hạng anh khó có được lời giải chính xác

Cho đến nay, trong lĩnh vực nghiên cứu các phép chuyển đổi tổ hợp, câu hỏi liệu phép tính gần đúng của các soi kèo bóng đá ngoại hạng anh chuyển đổi tổ hợp có phải là PSPACE-hard hay không vẫn là một vấn đề nghiên cứu chưa được giải quyết

Với nền tảng đó, trong nghiên cứu này, chúng tôi đã đề xuất giả thuyết hoạt động "Giả thuyết về khả năng không thể gần đúng về cấu hình lại" như một phương tiện chứng minh tính không thể gần đúng trong nghiên cứu chuyển đổi tổ hợp và điều tra vấn đề nào trong số nhiều vấn đề về chuyển đổi tổ hợp có thể không thể gần đúng

Kết quả là, chúng tôi đã có thể chứng minh rằng việc tính gần đúng của một loạt các soi kèo bóng đá ngoại hạng anh chuyển tiếp tổ hợp là khó PSPACE theo giả thuyết làm việc được đề xuất Điều này được kỳ vọng sẽ hỗ trợ nghiên cứu về lý thuyết gần đúng của các chuyển đổi tổ hợp trong tương lai

Chi tiết giấy tờ:


■Tương lai
Kết quả của nghiên cứu này là kết quả nghiên cứu cơ bản có thể góp phần phát triển nghiên cứu lý thuyết và được kỳ vọng sẽ thúc đẩy ứng dụng xã hội của các soi kèo bóng đá ngoại hạng anh chuyển đổi tổ hợp không chỉ trong công ty chúng tôi
Trong tương lai, "Phòng thí nghiệm AI" sẽ tiếp tục thúc đẩy nghiên cứu ứng dụng gần gũi với doanh nghiệp, cũng như nỗ lực nghiên cứu và phát triển với mục tiêu đóng góp học thuật cho nghiên cứu cơ bản