_h)h=(Vh，Eh)。”

    “若存在一种从G到h的映射?:VG→Vh，满足：?(vi)=vi′，?(vj)=v′j......”

    “有点意思，没有走更广泛的p类问题方式，而是通过准多项式与映射函数来对同构模块进行切割。”

    “这种方法有点类似于弱黎曼猜想的研究方式？”

    看着手中的稿纸，徐川自言自语的念叨着。

    图同构问题，其实通俗一点来说，它就是给定两个图，问它们是否一模一样。

    而如何对给定的2个图检查它们是否同构，一模一样呢？

    一种最方法是：简单地去比较每一个点来匹配另一个图中可能对应的所有节点。

    但众所周知，图片是二维平面，一张图上具有‘无数’的点。

    如果说，假设一张具有N个节点的图，按照这种匹配的计算方法，其匹配数量就为N的阶乘(1*2*3*...*N)，远远超过N的数量级。

    假如图里只有10个节点，也已经需要三百六十多万次可能的匹配检查。（1*2*3.....*10）

    而如果一张图有100个节点，可能的匹配数会远远的超过可见宇宙中的原子数。

    所以这种比蛮力的方法非常不切实际，只适用于极少节点的图。

    而从手上的稿纸来看，刘嘉欣在研究这个问题的时候，并没有将图同构问题全部带入进p=Np类问题中。

    她选择了通过准多项式与映射函数来对同构模块，对图像进行切割的同时，将这些‘对比点’看作是一块块的‘图像’。

    然后模拟四色定理的方式，从第一张图的一些小节点开始，给它们每一个点“画”上不同的颜色。

    然后再假设第二张图里有其-一对应的点，开始在其中寻找同构，并在找到后将这些对应节点标上相同的颜色。

    该算法循环往复直到最终验证完所有可能的猜测。

    这是一条比以往图同构难题更加高效率的算法，而其中的关键，就在于这些稿纸中的一项数学工具。

    “准多项式图形映射法。”

    这项工具是通过连接多项式和映射工具来完成图同构高效算法的。

    尽管它并没有解决图同构难题，甚至都没有将这个问题彻底的归纳到p类问题范畴还是Np类问题中。

    但不可否认的是，在图同构难题上，这是一次重大的突破。

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