拉斯穆斯金 (Rasmus Kyng) 和他的團隊開發了一種超快演算法，該演算法看起來將改變整個研究領域。 Kyng 團隊的開創性工作涉及所謂的網路串流演算法，該演算法解決瞭如何在網路中實現最大流量，同時最小化傳輸成本的問題。
想像一下，您正在使用歐洲運輸網絡，並正在尋找最快、最便宜的路線將盡可能多的貨物從哥本哈根運送到米蘭。 Kyng 的演算法可以在這種情況下應用來計算任何類型網路的最佳、成本最低的流量——無論是鐵路、公路、水運還是網路。他的演算法執行這些計算的速度非常快，以至於可以在電腦讀取描述網路的資料的那一刻提供解決方案。
計算速度與網路規模一樣快
在 Kyng 之前，沒有人能夠做到這一點——儘 英國電話號碼庫 管研究人員已經研究這個問題大約 90 年了。以前，計算最佳流的時間比處理網路資料的時間要長得多。相對而言，隨著網路變得更大、更複雜，所需的計算時間成長得比計算問題的實際規模要快得多。這就是為什麼我們還會在網路中看到流量問題，這些問題對電腦來說太大了，甚至無法計算。
Kyng 的方法消除了這個問題：使用他的演算法，計算時間和網路規模以相同的速度增加——有點像健行，無論路徑變得多麼陡峭，都要始終保持相同的速度。瀏覽原始資料就可以看出我們已經走了多遠：直到世紀之交，沒有演算法能夠比 m 1.5更快地計算，其中 m 代表計算機必須計算的網絡中的連接數，並且僅讀取一次網絡資料就需要 m 時間。 2004年，解決此問題所需的計算速度成功降低至 m 1.33。使用 Kyng 的演算法，讀取網路資料後得出解決方案所需的「額外」計算時間現在可以忽略不計。
就像保時捷駕駛馬車一樣
蘇黎世聯邦理工學院的研究人員因此開 創建一種演算法來防止重複的照片實例 發了理論上最快的網路流演算法。兩年前，Kyng 和他的團隊在一篇開創性的論文中提出了他們的概念的數學證明。科學家將這些新穎的、幾乎最優的快速演算法稱為“幾乎線性時間演算法”，理論計算機科學家界對 Kyng 的突破感到驚訝和熱情。
Kyng 的博士生導師、耶魯大學應用數學和電腦科學教授 Daniel A. Spielman 本身也是該領域的先驅和元老，他將這種「快得離譜」的演算法比作保時捷超越馬車。他們的論文不僅在 IEEE 計算機科學基礎年度研討會 (FOCS) 上獲得了 2022 年最佳論文獎，還在計算雜誌 上得到了重點關注，科普雜誌Quanta的編輯 將Kyng 的算法評為最優秀的 演算法。
此後，蘇黎世聯邦理工學院的研究人員改進了他們的方法，並進一步開發了近線性時間演算法。例如，第一個演算法仍然專注於固定的靜態網絡，其連接是有向的，這意味著它們的功能就像城市道路網絡中的單向街道。今年發布的演算法現在還能夠計算隨時間逐漸變化的網路的最佳流量。閃電般的運算速度是處理高度複雜且資料豐富的網路的重要一步，這些網路動態且快速地變化，例如生物學中的分子或大腦，或人類友誼。
用於改變網路的閃電般快速的演算法
週四，Kyng 團隊成員 Simon Meierhans 在溫哥 人工智慧資料庫 華舉行的年度 ACM 計算理論研討會 (STOC) 上展示了一種新的近線性時間演算法。該演算法解決了隨著新連接的添加而逐漸變化的網路的最小成本最大流量問題。此外，在 10 月 IEEE 計算機科學基礎研討會 (FOCS) 接受的第二篇論文中，ETH 研究人員開發了另一種演算法，該演算法也可以處理已刪除的連接。
具體來說，這些演算法可以識別網路中新增或刪除連接的最短路由。在現實世界的交通網絡中，瑞士發生此類變化的例子包括自2023 年夏季以來的幾個月內完全關閉然後部分重新開放聖哥達基線隧道，或者最近發生的山體滑坡摧毀了A13 高速公路的一部分，而A13 高速公路是主要的替代方案通往聖哥達公路隧道的路線。