Ich bin ein Gymnasiast, der sich für Informatik interessiert. Ich habe einen coolen Algorithmus für #SAT entwickelt und implementiere und mache ein wissenschaftlich faires Projekt darauf. Meine Beraterin, die die beste Lehrerin für Naturwissenschaften an meiner Schule und auch die Lehrerin für AP Comp Sci ist, sagte mir, dass sie absolut keine Ahnung habe, worum es in meinem Projekt geht, und dass ich ihr kurz erklären muss, warum #SAT ist wichtig in weniger als 5 Minuten. Ich sagte ihr, dass SAT auf #SAT reduziert wird und versuchte zu erklären, warum SAT wichtig ist: Ich gab ihr einige Beispiele für NP-Probleme, erklärte ihr, wie Probleme in NP auf SAT reduziert werden, und erklärte, wie Sie mit der binären Suche bestimmte Optimierungsprobleme auf SAT reduzieren können , mit dem Sie Proteine falten und leistungsstarke KI-Modelle erstellen können. Leider hat sie mich überhaupt nicht verstanden. Könnten Sie mir ein paar Hinweise geben?
PS Mein Berater hat mich gefragt, welche nützlichen Probleme sich auf #SAT reduzieren, die sich nicht auf SAT reduzieren (vorausgesetzt, einige Probleme in #P sind schwieriger als die entsprechenden NP-Versionen). Ich konnte nur herausfinden, wie viele Modelle für einen bestimmten Datensatz besser sind als ein bestimmtes Modell (vorausgesetzt, jeder Parameter des Modells ist kleiner als eine bestimmte Anzahl von Bits). Ich habe im Internet nach anderen gesucht, aber ich konnte nichts finden, was ich verstehen konnte. Gibt es noch andere gute Anwendungen?