एक नई समस्या के लिए एक एल्गोरिथ्म डिजाइन करते समय, अगर मुझे थोड़ी देर बाद एक बहुपद समय एल्गोरिथ्म नहीं मिल रहा है, तो मैं यह साबित करने की कोशिश कर सकता हूं कि इसके बजाय एनपी-हार्ड है। यदि मैं सफल होता हूं, तो मैंने समझाया है कि मैं बहुपद समय एल्गोरिथ्म क्यों नहीं खोज सका। ऐसा नहीं है कि मैं यह सुनिश्चित करने के लिए जानता हूं कि पी! = एनपी, यह सिर्फ इतना है कि यह सबसे अच्छा है जिसे वर्तमान ज्ञान के साथ किया जा सकता है, और वास्तव में आम सहमति यह है कि पी! = एनपी।
इसी तरह, मान लें कि मैंने कुछ समस्या के लिए बहुपद-समय समाधान पाया है, लेकिन चलने का समय । बहुत प्रयास के बाद, मैं इसे सुधारने में कोई प्रगति नहीं करता। इसलिए इसके बजाय, मैं यह साबित करने की कोशिश कर सकता हूं कि इसके बजाय यह 3SUM- हार्ड है। यह आमतौर पर एक संतोषजनक स्थिति है, मेरे सर्वोच्च विश्वास के कारण नहीं कि 3SUM को वास्तव में समय की आवश्यकता होती है , लेकिन क्योंकि यह कला की वर्तमान स्थिति है, और बहुत सारे स्मार्ट लोगों ने इसे सुधारने की कोशिश की है, और असफल रहे हैं। तो यह मेरी गलती नहीं है कि यह सबसे अच्छा मैं कर सकता हूं।
ऐसे मामलों में, सबसे अच्छा हम कर सकते हैं एक वास्तविक लोअर बाउंड के बदले एक कठोरता परिणाम है, क्योंकि हमारे पास एनपी में समस्याओं के लिए ट्यूरिंग मशीनों के लिए कोई सुपर-लीनियर कम सीमा नहीं है।
क्या समस्याओं का एक समान सेट है जो सभी बहुपद के लिए उपयोग किया जा सकता है? उदाहरण के लिए, अगर मैं यह साबित करना चाहता हूं कि यह संभावना नहीं है कि कुछ समस्या में तुलना में बेहतर एल्गोरिदम है , तो क्या कुछ समस्या एक्स ऐसी है कि मैं यह दिखा सकता हूं कि यह एक्स-हार्ड है और इसे उस पर छोड़ दें?
अपडेट : यह सवाल मूल रूप से समस्याओं के परिवारों के लिए पूछा गया है। चूंकि समस्याओं के कई परिवार नहीं हैं, और इस सवाल को पहले से ही व्यक्तिगत कठिन समस्याओं के उत्कृष्ट उदाहरण मिले हैं, मैं इस प्रश्न को किसी भी समस्या के लिए आराम दे रहा हूं जिसका उपयोग बहुपद-काल कठोरता परिणाम के लिए किया जा सकता है। मैं इस प्रश्न के लिए अधिक उत्तर को प्रोत्साहित करने के लिए एक इनाम भी जोड़ रहा हूँ।