Diferencia entre revisiones de «Hipercomputación»

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La '''hipercomputación''' o '''supercomputación de Turing''' es un conjunto de modelos de computación que pueden proporcionar resultados que no son [[Función computable|Turing-computables]]. Por ejemplo, una máquina capaz de resolver el [[problema de la parada]] sería un hiperordenador; también lo sería una que [[Entscheidungsproblem|pudiera evaluar correctamente cada enunciado]] de la [[Axiomas de Peano|aritmética de Peano]].
{{referencias|t=20080112}}


La [[tesis de Church-Turing]] afirma que cualquier función «computable» que pueda ser calculada por un matemático con lápiz y papel utilizando un conjunto finito de algoritmos sencillos, puede ser calculada por una máquina de Turing. Los hiperordenadores computan funciones que una máquina de Turing no puede y que, por tanto, no son computables en el sentido de Church-Turing.
Un '''hipercomputador''' computa funciones que son incomputables por una máquina de
Turing. Esta computa funciones o números, resuelve problemas o realiza tareas que no pueden ser computados o resueltas por una máquina de Turing (MT).


Técnicamente, la salida de una máquina de Turing aleatoria no es computable; sin embargo, la mayor parte de la literatura sobre hipercomputación se centra en el cálculo de funciones deterministas no aleatorias no computables.
== Desarrollo ==


== Historia ==
La teoría de la hipercomputación rechaza la idea de una computabilidad absoluta, independiente de cualquier teoría lógica, matemática, física o biológica subyacente. No obstante el surgimiento de una comunidad académica creciente alrededor del tema de hipercomputación, y aún a pesar de la proliferación de modelos teóricos, la posibilidad de una construcción real de una hipermáquina es controvertida y está aún bajo análisis. En el contexto de la implementación de un hipercomputador, son de particular interés los modelos de hipercomputación fundamentados en la física y más específicamente en la computación cuántica.
[[Alan Turing]] introdujo un modelo computacional que iba más allá de las máquinas de Turing en su tesis doctoral de 1938 ''Systems of Logic Based on Ordinals''.<ref>{{Cite journal|title=Systems of Logic Based on Ordinals†|last1=Turing|first1=A. M.|journal=Proceedings of the London Mathematical Society|volume=45|pages=161–228|idioma=en|doi=10.1112/plms/s2-45.1.161|year=1939|hdl=21.11116/0000-0001-91CE-3|hdl-access=free}}</ref> Este trabajo investigaba sistemas matemáticos en los que se disponía de un oráculo que podía calcular una única función arbitraria (no recursiva) de naturales a naturales. Utilizó este dispositivo para demostrar que, incluso en esos sistemas más potentes, la indecidibilidad sigue presente. Las máquinas de oráculo de Turing son abstracciones matemáticas y no son físicamente realizables.<ref>{{Cita publicación|título=Systems of Logic Based On Ordinals|apellidos=Turing|nombre=A. M.|fecha=1938|publicación=|página=167|cita=Supongamos que disponemos de un medio indeterminado para resolver problemas de teoría de números, una especie de oráculo. No profundizaremos más en la naturaleza de este oráculo, aparte de decir que no puede ser una máquina}}</ref>


== Modelos ==
== Tipos de computación cuántica ==
Muchas propuestas de hipercomputación consisten en formas alternativas de leer un oráculo o una función de asesoramiento integrada en una máquina clásica. Otras permiten acceder a algún nivel superior de la jerarquía aritmética. Por ejemplo, las máquinas de Turing supertarea, bajo los supuestos habituales, serían capaces de calcular cualquier predicado en el grado de la tabla de verdad que contenga <math>\Sigma^0_1</math> o <math>\Pi^0_1</math>. La excursión limitadora, por el contrario, puede calcular cualquier predicado o función en el grado de Turing correspondiente, que se sabe que es <math>\Delta^0_2</math>. Gold demostró además que la recursividad parcial limitadora permitiría calcular precisamente el grado de <math>\Sigma^0_2</math> predicados.
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!Modelo
!Predicados computables
!Notas
!Refs
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|supertarea
|<math>\operatorname{tt}\left(\Sigma^0_1, \Pi^0_1\right)</math>
|depende de un observador externo
|<ref>{{cite journal|title=Zeno machines and hypercomputation|author=Petrus H. Potgieter|date=Julio de 2006|journal=Theoretical Computer Science|volume=358|issue=1|pages=23–33|idioma=en|doi=10.1016/j.tcs.2005.11.040|arxiv=cs/0412022|s2cid=6749770}}</ref>
|-
|limitación/juicio-y-error
|<math> \Delta^0_2 </math>
|
|<ref name="LimRecurs">{{cite journal|title=Limiting Recursion|author=E. M. Gold|journal=Journal of Symbolic Logic|volume=30|issue=1|pages=28–48|idioma=en|doi=10.2307/2270580|year=1965|jstor=2270580|s2cid=33811657}}, {{cite journal|title=Language identification in the limit|author=E. Mark Gold|journal=Information and Control|volume=10|issue=5|pages=447–474|idioma=en|doi=10.1016/S0019-9958(67)91165-5|year=1967|doi-access=}}</ref><ref>{{cite journal|title=Language identification in the limit|author=E. Mark Gold|journal=Information and Control|volume=10|issue=5|pages=447–474|idioma=en|doi=10.1016/S0019-9958(67)91165-5|year=1967|doi-access=}}</ref>
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|limitación iterada (''k'' veces)
|<math> \Delta^0_{k+1} </math>
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|<ref name="IterLimRec">{{cite journal|title=Iterated Limiting Recursion and the Program Minimization Problem|author=L. K. Schubert|date=Julio de 1974|journal=Journal of the ACM|volume=21|issue=3|pages=436–445|idioma=en|doi=10.1145/321832.321841|s2cid=2071951|doi-access=}}</ref>
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|Máquina Blum-Shub-Smale
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|incomparables con las funciones reales computables tradicionales
|<ref>{{cite book|author=Lenore, Blum; Felipe, Cuckel; Michael, Shub & Stephen, Smale|title=Complexity and Real Computation|title-link=|isbn=978-0-387-98281-6|year=1998|publisher=Springer|idioma=en}}</ref>
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|Espaciotiempo Malament-Hogarth
|'''[[:en:Hyperarithmetic_hierarchy|HYP]]'''
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|<ref>{{cite journal|title=The extent of computation in Malament-Hogarth spacetimes|author=P.D. Welch|author-link=|journal=British Journal for the Philosophy of Science|volume=59|issue=4|pages=659–674|idioma=en|doi=10.1093/bjps/axn031|year=2008|arxiv=gr-qc/0609035}}</ref>
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|red neuronal recurrente analógica
|<math> \Delta^0_1[f] </math>
|f es una función de asesoramiento que da pesos de conexión; el tamaño está limitado por el tiempo de ejecución
|<ref name="Siegelmann.1995">{{cite journal|url=http://binds.cs.umass.edu/papers/1995_Siegelmann_Science.pdf|title=Computation Beyond the Turing Limit|author=H.T. Siegelmann|date=Apr 1995|journal=Science|volume=268|pages=545–548|idioma=en|bibcode=1995Sci...268..545S|doi=10.1126/science.268.5210.545|pmid=17756722|number=5210|s2cid=17495161}}</ref><ref>{{cite journal|title=Analog Computation via Neural Networks|author=Hava Siegelmann|author-link=|journal=Theoretical Computer Science|volume=131|issue=2|pages=331–360|idioma=en|doi=10.1016/0304-3975(94)90178-3|year=1994|author2=Eduardo Sontag|author-link2=|doi-access=}}</ref>
|-
|máquina de Turing de tiempo infinito
|<math> AQI</math>
|Conjuntos aritméticos cuasi inductivos
|<ref>{{cite journal|title=Characteristics of discrete transfinite time Turing machine models: Halting times, stabilization times, and Normal Form theorems|author=P.D. Welch|author-link=|journal=Theoretical Computer Science|volume=410|issue=4–5|pages=426–442|idioma=en|doi=10.1016/j.tcs.2008.09.050|year=2009|doi-access=}}</ref>
|-
|máquina de Turing difusa clásica
|<math> \Sigma^0_1 \cup \Pi^0_1 </math>
|para cualquier [[Lógica difusa|t-norma]] computable
|<ref name="ClassicalFuzzy">{{Cite journal|title=Characterizing the super-Turing computing power and efficiency of classical fuzzy Turing machines|journal=Theoretical Computer Science|volume=317|issue=1–3|pages=61–69|idioma=en|doi=10.1016/j.tcs.2003.12.004|quote=Su (capacidad de resolver el problema de detención) se debe a su criterio de aceptación en el que se asume indirectamente la capacidad de resolver el problema de detención.|year=2004|last=Wiedermann|first=Jiří|doi-access=}}</ref>
|-
|oráculo de función creciente
|<math> \Delta^1_1 </math>
|para el modelo de una secuencia; <math> \Pi^1_1 </math> son r.e.
|<ref name="Taranovsky">{{cite web|url=http://web.mit.edu/dmytro/www/FinitismPaper.htm|title=Finitism and Hypercomputation|access-date=|author=Dmytro Taranovsky|date=17 de julio de 2005|idioma=en}}</ref>
|}


== Crítica ==
Actualmente existen por lo menos seis modelos diferentes de computación cuántica: estándar, continuo, híbrido, adiabático, geométrico y anyonico-topológico.
[[Martin Davis]], en sus escritos sobre hipercomputación,<ref name="Davis95">{{cite journal|title=Why there is no such discipline as hypercomputation|author=Davis, Martin|journal=Applied Mathematics and Computation|volume=178|issue=1 <!-- Special Issue on Hypercomputation -->|pages=4–7|idioma=en|doi=10.1016/j.amc.2005.09.066|year=2006}}</ref> se refiere a este tema como «un mito» y ofrece argumentos contrarios a la realizabilidad física de la hipercomputación. En cuanto a su teoría, se opone a las afirmaciones de que se trata de un nuevo campo fundado en la década de 1990. Este punto de vista se basa en la historia de la teoría de la computabilidad (grados de insolubilidad, computabilidad sobre funciones, números reales y ordinales), como también se ha mencionado anteriormente. En su argumentación, hace la observación de que toda hipercomputabilidad es poco más que: «si se permiten entradas no computables, entonces son alcanzables salidas no computables».<ref>{{cite book|url=https://www.mfo.de/document/0304a/Report03_2003.pdf|author=Martin Davis|contribution=The Myth of Hypercomputation|editor=Alexandra Shlapentokh|title=Miniworkshop: Hilbert's Tenth Problem, Mazur's Conjecture and Divisibility Sequences|publisher=Mathematisches Forschungsinstitut Oberwolfach|series=MFO Report|volume=3|pages=2|date=Enero de 2003|idioma=en}}</ref>
Un error muy frecuente en la literatura es no hacer distinción entre los términos
‘computación cuántica’ y ‘computación cuántica estándar’. Debido a este malentendido y debido a la equivalencia en términos de computabilidad, entre la computación cuántica estándar y las MTs establecida por David Deutsch, se rechaza entonces la posibilidad de hipercomputación desde la computación cuántica. Sin embargo esta situación es errónea como lo demuestra la existencia de algoritmos cuánticos de hipercomputación.


== Referencias ==
En el 2001, Tien D. Kieu presentó un algoritmo hipercomputacional cuántico, es decir, un algoritmo que soluciona un problema incomputable por una máquina de Turing (PIMT). El algoritmo de Kieu (AK), tal como lo son la mayoría de algoritmos cuánticos es probabilista. Desde su versión inicial, Kieu ha publicado más de diez artículos en los cuales presenta diferentes aspectos y características de su algoritmo. El AK es especificado sobre el modelo de computación cuántica continua adiabática, emplea como referente físico el oscilador armónico cuántico y resuelve el [[décimo problema de Hilbert]] (DPH). Si bien el AK ha generado bastante controversia tanto a nivel de su construcción teórica como de su posible implementación, hasta ahora no se han presentado argumentos concluyentes que lo refuten en ninguno de estos sentidos.
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== Conclusiones ==

Una cuestión importante es la de determinar si el AK puede adaptarse a otros referentes físicos diferentes al empleado por Kieu.
Debido a la existencia de modelos de hipercomputación tales como las máquinas de Turing con oráculos, las máquinas de Turing aceleradas y las redes neuronales recurrentes análogas, entre otros, los cuales resuelven en principio un problema incomputable por una máquina de Turing; la hipercomputación teórica existe. Sin embargo, la posibilidad de implementar algún modelo teórico de hipercomputación es un problema abierto. La diferencia establecida por la hipercomputación entre los términos ‘computable’ y ‘computable por una máquina de Turing’ produce una ruptura con el paradigma establecido. La concreción de esta ruptura a partir de la implementación de un modelo de hipercomputación eficiente, tendría consecuencias de mayor alcance tanto a nivel teórico como a nivel práctico, que las generadas por los resultados de incomputabilidad obtenidos para la computabilidad de las máquinas de Turing.


{{Control de autoridades}}
{{Control de autoridades}}

Revisión del 04:39 9 ene 2024

La hipercomputación o supercomputación de Turing es un conjunto de modelos de computación que pueden proporcionar resultados que no son Turing-computables. Por ejemplo, una máquina capaz de resolver el problema de la parada sería un hiperordenador; también lo sería una que pudiera evaluar correctamente cada enunciado de la aritmética de Peano.

La tesis de Church-Turing afirma que cualquier función «computable» que pueda ser calculada por un matemático con lápiz y papel utilizando un conjunto finito de algoritmos sencillos, puede ser calculada por una máquina de Turing. Los hiperordenadores computan funciones que una máquina de Turing no puede y que, por tanto, no son computables en el sentido de Church-Turing.

Técnicamente, la salida de una máquina de Turing aleatoria no es computable; sin embargo, la mayor parte de la literatura sobre hipercomputación se centra en el cálculo de funciones deterministas no aleatorias no computables.

Historia

Alan Turing introdujo un modelo computacional que iba más allá de las máquinas de Turing en su tesis doctoral de 1938 Systems of Logic Based on Ordinals.[1]​ Este trabajo investigaba sistemas matemáticos en los que se disponía de un oráculo que podía calcular una única función arbitraria (no recursiva) de naturales a naturales. Utilizó este dispositivo para demostrar que, incluso en esos sistemas más potentes, la indecidibilidad sigue presente. Las máquinas de oráculo de Turing son abstracciones matemáticas y no son físicamente realizables.[2]

Modelos

Muchas propuestas de hipercomputación consisten en formas alternativas de leer un oráculo o una función de asesoramiento integrada en una máquina clásica. Otras permiten acceder a algún nivel superior de la jerarquía aritmética. Por ejemplo, las máquinas de Turing supertarea, bajo los supuestos habituales, serían capaces de calcular cualquier predicado en el grado de la tabla de verdad que contenga o . La excursión limitadora, por el contrario, puede calcular cualquier predicado o función en el grado de Turing correspondiente, que se sabe que es . Gold demostró además que la recursividad parcial limitadora permitiría calcular precisamente el grado de predicados.

Modelo Predicados computables Notas Refs
supertarea depende de un observador externo [3]
limitación/juicio-y-error [4][5]
limitación iterada (k veces) [6]
Máquina Blum-Shub-Smale incomparables con las funciones reales computables tradicionales [7]
Espaciotiempo Malament-Hogarth HYP depende de la estructura del espaciotiempo [8]
red neuronal recurrente analógica f es una función de asesoramiento que da pesos de conexión; el tamaño está limitado por el tiempo de ejecución [9][10]
máquina de Turing de tiempo infinito Conjuntos aritméticos cuasi inductivos [11]
máquina de Turing difusa clásica para cualquier t-norma computable [12]
oráculo de función creciente para el modelo de una secuencia; son r.e. [13]

Crítica

Martin Davis, en sus escritos sobre hipercomputación,[14]​ se refiere a este tema como «un mito» y ofrece argumentos contrarios a la realizabilidad física de la hipercomputación. En cuanto a su teoría, se opone a las afirmaciones de que se trata de un nuevo campo fundado en la década de 1990. Este punto de vista se basa en la historia de la teoría de la computabilidad (grados de insolubilidad, computabilidad sobre funciones, números reales y ordinales), como también se ha mencionado anteriormente. En su argumentación, hace la observación de que toda hipercomputabilidad es poco más que: «si se permiten entradas no computables, entonces son alcanzables salidas no computables».[15]

Referencias

{{listaref}|2}

  1. Turing, A. M. (1939). «Systems of Logic Based on Ordinals†». Proceedings of the London Mathematical Society (en inglés) 45: 161-228. doi:10.1112/plms/s2-45.1.161. hdl:21.11116/0000-0001-91CE-3. 
  2. Turing, A. M. (1938). Systems of Logic Based On Ordinals. p. 167. «Supongamos que disponemos de un medio indeterminado para resolver problemas de teoría de números, una especie de oráculo. No profundizaremos más en la naturaleza de este oráculo, aparte de decir que no puede ser una máquina». 
  3. Petrus H. Potgieter (Julio de 2006). «Zeno machines and hypercomputation». Theoretical Computer Science (en inglés) 358 (1): 23-33. S2CID 6749770. arXiv:cs/0412022. doi:10.1016/j.tcs.2005.11.040. 
  4. E. M. Gold (1965). «Limiting Recursion». Journal of Symbolic Logic (en inglés) 30 (1): 28-48. JSTOR 2270580. S2CID 33811657. doi:10.2307/2270580. , E. Mark Gold (1967). «Language identification in the limit». Information and Control (en inglés) 10 (5): 447-474. doi:10.1016/S0019-9958(67)91165-5. 
  5. E. Mark Gold (1967). «Language identification in the limit». Information and Control (en inglés) 10 (5): 447-474. doi:10.1016/S0019-9958(67)91165-5. 
  6. L. K. Schubert (Julio de 1974). «Iterated Limiting Recursion and the Program Minimization Problem». Journal of the ACM (en inglés) 21 (3): 436-445. S2CID 2071951. doi:10.1145/321832.321841. 
  7. Lenore, Blum; Felipe, Cuckel; Michael, Shub & Stephen, Smale (1998). Complexity and Real Computation (en inglés). Springer. ISBN 978-0-387-98281-6. 
  8. P.D. Welch (2008). «The extent of computation in Malament-Hogarth spacetimes». British Journal for the Philosophy of Science (en inglés) 59 (4): 659-674. arXiv:gr-qc/0609035. doi:10.1093/bjps/axn031. 
  9. H.T. Siegelmann (Apr 1995). «Computation Beyond the Turing Limit». Science (en inglés) 268 (5210): 545-548. Bibcode:1995Sci...268..545S. PMID 17756722. S2CID 17495161. doi:10.1126/science.268.5210.545. 
  10. Hava Siegelmann; Eduardo Sontag (1994). «Analog Computation via Neural Networks». Theoretical Computer Science (en inglés) 131 (2): 331-360. doi:10.1016/0304-3975(94)90178-3. 
  11. P.D. Welch (2009). «Characteristics of discrete transfinite time Turing machine models: Halting times, stabilization times, and Normal Form theorems». Theoretical Computer Science (en inglés) 410 (4–5): 426-442. doi:10.1016/j.tcs.2008.09.050. 
  12. Wiedermann, Jiří (2004). «Characterizing the super-Turing computing power and efficiency of classical fuzzy Turing machines». Theoretical Computer Science (en inglés) 317 (1–3): 61-69. doi:10.1016/j.tcs.2003.12.004. «Su (capacidad de resolver el problema de detención) se debe a su criterio de aceptación en el que se asume indirectamente la capacidad de resolver el problema de detención.» 
  13. Dmytro Taranovsky (17 de julio de 2005). «Finitism and Hypercomputation» (en inglés). 
  14. Davis, Martin (2006). «Why there is no such discipline as hypercomputation». Applied Mathematics and Computation (en inglés) 178 (1): 4-7. doi:10.1016/j.amc.2005.09.066. 
  15. Martin Davis (Enero de 2003). «The Myth of Hypercomputation». En Alexandra Shlapentokh, ed. Miniworkshop: Hilbert's Tenth Problem, Mazur's Conjecture and Divisibility Sequences. MFO Report (en inglés) 3. Mathematisches Forschungsinstitut Oberwolfach. p. 2.