原文网址: http://jasmine-action.blogspot.com/2014/03/blog-post_22.html
我在楼下贴出我的一篇数学论文的摘要。见连接：
我的一篇用初中几何解决当今数学尖端难题的数学论文
http://duping.net/XHC/show.php?bbs=11&post=1297728
http://jasmine-action.blogspot.com/2014/03/blog-post_19.html
有人问我这种论文有什么用处？又有多大价值？我就不妨在这里简要回答一下。
首先，当年苏联将此线性规划解法冷冻8年，这足以说明线性规划问题在军事上的价值。其在军事上的价值，不亚于电报电讯及莫尔斯密码。
线性规划和非线性规划所解决的问题是最大值和最小值问题。它广泛应用于资源优化配置，利润产出最大化，投入支出最小化。所以，只要有投入产出的地方，有资源配置的地方，都可以应用线性规划和非线性规划，进行资源合理配置，使得利润最大化。可以说，各行各业，只要有人类生产的地方，线性和非线性规划就有不可估量的价值和作用。
我以前曾经发过一篇关于包饺子的例子，以及习近平包包子的例子，这些都是线性规划的简单应用。
那么，我所发明的新方法，对比现存的方法又有什么新的价值吗？我的方法新就新在其收敛速度。现有方法的最快速度是N的5次方。我的方法提高到N平方。很多人对这些问题没有什么概念，那我就举例说明一下。
线性规划所要解决的问题大多都含有很多个变量和限制条件，成千上万个变量数那是非常普通的。有时要上百万。假如我们用当前运算最快的电脑（CPU)，1GHz，就是说每秒钟能运算10的九次方，假设我们要解决一个有10，000个变数的线性规划问题。那么用当前最快的算法内点算法来求解这个问题，那就需要计算10000^5=10^20，所需的计算机运算时间是：
10^(20-9)秒=10^11秒 = 3171 年
但是，如果使用我的新方法来计算，所需的计算机运算时间是：
10000^2 / 10^9 秒 = 0.1 秒！
目前，能够进行这种大规模（large scale）线性规划计算的必须通过几个著名公司生产的运算系统，那需要有大量的高速计算机在同时进行计算。生产这种运算系统最著名的是IBM的CPLEX，其它类似的运算系统（solver）还有CBC, FortMP, Gurobi, MINOS, IPOPT, SNOPT and KNITRO.等等等等。这些运算系统使用起来极其复杂，而且昂贵。如果你要求解一个大规模的线性规划问题，你首先要使用某种数学模型语言，比如AMPL。AMPL是我在贝尔实验室的同事David Gay 和 Brian Kernighan发明的。后者还是C语言和unix的发明者之一。使用AMPL不是免费的，你需要交使用license费。然后，你要将这个程序再送到一个solver如CPLEX去进行计算，使用CPLEX的费用就更高了。然后，你就回去睡觉，耐心等待，你根本就不知道这CPLEX何时能给你将结果反馈回来，少则几天，多则猴年马月。在这等待过程中，那是何等的折磨和煎熬。
因此，你要解决一个大规模线性规划问题，你首先应该是一个数学家，然后还应该是一个软件专家，你知道应该选用哪种语言来写出你的方程。你还要知道哪个solver能够解决你的问题。如果你是第一次使用这些软件，我保证你应该花上几个月的时间去掌握这些，然后，你还要去花钱购买这些需要的license。再去在你的电脑上去安装这些需要的连接软件。很多人和公司是不会花这么大功夫去求解他们的优化问题的。大多数公司都将他们的优化问题送给那些专业的公司去处理他们的优化问题。这是IBM目前赚钱的一个重要渠道之一。
如果使用我给出的方法，目前CPLEX要花几千年能够解出的问题，只需要几秒钟就能解决！那些含有百万千万变数的线性规划问题，是目前任何solver都无法解决的。但用我的新算法，也能用一台电脑在数小时内加以解决。
有了我的这个算法，许多原本无法解决的优化问题，现在都能够在一个微电脑上加以解决。那些原本要花上几年才能求解的问题，现在用几秒钟就能解决。而且不必送到那些大型电脑及联网电脑（grid）上去计算，在当地电脑就能求解。
可以说，如果我的新算法是正确的，那么，必将引发一场革命，这不仅是学术上的，而且是工业上的革命。
No comments:
Post a Comment