Show GN: ManiSurve – Eine Polynomialzeit-Engine, die NP-Probleme mit 10.000 Knoten in nur 0,09 Sekunden löst

Ich stelle meine selbst entwickelte NP-vollständige Problemlösungs-Engine ManiSurve v1.5 vor.

Ich bin in Mathematik und Entwicklung noch nicht sehr erfahren, daher könnten Teile davon fehlerhaft sein. (Beim Schreiben habe ich mir teilweise von einer KI helfen lassen, weil ich mit der Terminologie nicht gut vertraut bin.)

Die Logik interpretiert bestehende diskrete Konflikte als kontinuierliche Krümmungen auf einer Riemannschen Mannigfaltigkeit, durchbricht so die Barriere exponentieller Laufzeit und erzwingt Konvergenz innerhalb von Polynomialzeit (P).

[Leistungskennzahlen]
Ziel: 10.000 Knoten / 50.000 Kanten (Graph Coloring)
Ergebnis: in Google Colab (einfach mit den Standard-Einstellungen ausgeführt) 0,09 Sekunden (Verstöße in nur 12 Schritten auf 0 reduziert)
Verifikation: Ich habe die Kernlogik und den 10k-Benchmark-Code auf GitHub hochgeladen. (Weitere Tests werde ich noch durchführen.)

Als Anfänger in der Forschung würde ich gern Feedback aus der Community zu den Konvergenzeigenschaften dieses Algorithmus und zur Erweiterbarkeit auf andere NP-Bereiche (3-SAT, TSP usw.) hören.
Vielen Dank, ich freue mich auf viel Feedback.

Von GNDFR.

GitHub: https://github.com/GNDFR/ManiSurve
(Für Forschung und Analyse bestimmte Lizenz)

[crawler]

Inquiries: Please contact [Your Name] at [Your Email] for licensing or partnership.

Hahaha

[calofmijuck]

Es klingt so, als würde es beschrieben, als hätten Sie ein NP-vollständiges Problem in polynomialer Zeit gelöst. Oder ist nur die Konvergenz polynomial, während das Ergebnis möglicherweise nicht die exakte Lösung ist?

Könnten Sie konkreter erläutern, welche Methode verwendet wird, und dazu passende Papers oder Materialien vorstellen?