Тагил Лайф

Не могли решить 30 лет: математик из Нижнего Тагила опроверг гипотезу Диница-Гарга-Гоеманса с помощью ИИ

Математик из Нижнего Тагила опроверг гипотезу Диница-Гарга-Гоеманса с помощью ИИ

24 июля 2026 г.
11:35
Не могли решить 30 лет: математик из Нижнего Тагила опроверг гипотезу Диница-Гарга-Гоеманса с помощью ИИФото: Digital Art
Получайте новости быстрее

Подписывайтесь и комментируйте

Выпускник факультета математики НИУ ВШЭ, уроженец Нижнего Тагила Дмитрий Рыбин представил контрпример к гипотезе Диница — Гарга — Гоеманса, которая оставалась открытой около 30 лет. В поиске решения исследователю помогла модель искусственного интеллекта GPT-5.6 Pro, пишет Mash.

Суть задачи

Гипотеза относится к теории сетевых потоков. Упрощённо она проверяет, можно ли превратить идеальную математическую схему, где поток разрешено делить между несколькими путями, в набор реальных неделимых маршрутов — без дополнительных затрат и с ограниченным превышением нагрузки. Именно такую возможность и предполагала гипотеза.

Как ИИ помог найти решение

Сначала нейросеть не смогла выдать полное решение. Тогда Рыбин продолжил настаивать, предлагая модели «совершить прорыв» и завершить поиск полноценного контрпримера. В опубликованной переписке — всего несколько коротких запросов. В итоге GPT-5.6 Pro построила небольшой ориентированный граф. Стоимость дробного потока в нём равна 58, однако любой допустимый неделимый вариант при заданном ограничении нагрузки стоит не менее 60. Этого достаточно, чтобы исходное утверждение оказалось неверным.

Кто такой Дмитрий Рыбин

Дмитрий Рыбин окончил математическую программу ВШЭ, а сейчас продолжает обучение в Китайском университете Гонконга (CUHK). Ранее он уже занимался исследованиями в области комбинаторики, оптимизации и алгоритмов с применением машинного обучения.

Практическое значение открытия

Подобные модели потоков используются при анализе транспортных, логистических и компьютерных сетей. Однако открытие не предлагает готового способа убрать автомобильные пробки. Его практическое значение в другом: разработчикам алгоритмов теперь придётся учитывать, что переход от идеального расчёта к реальным маршрутам иногда неизбежно приводит к дополнительным расходам или нагрузке.

Пока результат представлен в виде публичного контрпримера и доступной переписки с ИИ. Он выглядит проверяемым прямым вычислением, но ещё не прошёл полноценное рецензирование и формальную верификацию.

 

СЕЙЧАС ЧИТАЮТ:

Поделиться:

Лента новостей