阿兰图灵数学题是什么 (图灵破译费娜姆密码)
阿兰图灵数学题是什么 (图灵破译费娜姆密码)
阿兰图灵是数学题是计算机学之父创作的，1936年，图灵向伦敦权威的数学杂志投了一篇论文，题为“论数字计算在决断难题中的应用”的数学题。
阿兰.图灵出生于1912年的英国伦敦，他自小就展现出了极高的智商，三岁可以自行读书，五岁便写下了关于显微镜的观察作文。
但图灵的性格是极其孤僻的，不善于表达，因此图灵在少年期间，就成为了被霸凌的对象。就在这种环境之下，一个改变图灵一生的学长出现了，这个学长保护了图灵，制止了其他人对图灵的霸凌行为，同时这个学长和图灵有着相同的爱好，他们对数学和科学都有着极大的兴趣，经常在一起讨论这方面的知识。
后来，他在1931年考入了剑桥大学国王学院，毕业后到美国普林斯顿大学攻读博士学位，第二次世界大战爆发后回到剑桥，后来发生的事情大家也都知道了，图灵帮助英国破解了德国的“恩格玛”密码机器，帮助英国取得了二战的胜利，成为了世界的英雄、
图灵作为著名数学家，所贡献的成就完全不止于密码破译这一个领域，图灵对人类的计算机技术发展，和人工智能的技术发展，都做出了很大的贡献。
例如图灵曾写过一篇名为《计算机器和智能》的论文，在计算机科学界引起了巨大震撼同时图灵花费4万英镑，成功研制出了一台计算机，这台计算机是当时世界上速度最快，功能最强的计算机，为后来的计算机发展奠定了坚实的基础。
后来图灵又提出了“机器会思考吗”这一问题，并设计了著名的“模仿游戏试验”，后人称之为“图灵测试”。
阿兰图灵数学题现状
牛津大学的数学家Marc Lackenby找到了一种算法，能比以往任何算法都更快判断一个纽结是否为“平凡纽结”。这种算法可以在所谓的“准多项式时间（quasi-polynomial time）”，判断出一个交叉数为n的纽结图所代表的的纽结是否是平凡纽结。
以上内容参考：艾伦·麦席森·图灵 - 百度百科
在布莱切利园中，德国海军的恩尼格玛密码一直被认为是最难以破解的。
德国海军历来极其重视无线通信的可靠性和保密性，就是他们率先使用了恩尼格玛机来加密。而且，德国海军还频繁地在结构和操作方式上对恩尼格玛机进行改进，以确保它无懈可击、牢不可破。
第二次世界大战前夕，德国陆军和空军将恩尼格玛机的转子从3个增加到了5个，而德国海军则是继续增加到了7个，最后更是丧心病狂的增加到了8个。
而且，德国海军还使用了与陆军及空军不一样的新操作规程，主要包括两个方面：
一、增加“密钥手册”，规定每天0点更新初始参数。
（a）选择8个转子中的3个并规定其基左中右位置；
（b）设定各转子的内外轮之间的相对位置；
（c）设定接线板上的10对接线；
（d）设定3个转子的初始位置。
二、采用“双字替换表”
（a）发报前，先从密钥手册中选3个字母，比如ABC，作为密钥，然后把恩尼格玛机的3个转子调到当天规定的初始位置，输入ABC，假设得到FTN，再把转子调到FTN的位置，开始加密正式电文；
（b）再从密钥手册中选另一组字母，比如XYZ，在XYZ的左边和密钥ABC的右边任意增加一个字母，比如P、Q，列成两行，上下对齐。
P X Y Z
A B C Q
（c）根据当天有效的“双字替换表”把各列的字母对PA、XB、YC、ZQ分别替换，比如替换成IS、OW、MD、UV；
（d）发送电报时，把这4对字母加在正式密文的首尾；
（e）对方接收到电报后，先对4对字母反向操作，得到3个字母ABC，再得到FTN，然后开始解密正文。
这样一来，原来重复加密3个字母密钥的操作就不存在了，以致雷杰夫斯基发明的破解方法完全失效。
在图灵来到布莱切利园之前，几乎所有人都认为德国海军的密码是无法破译的，因此没有人愿意为它浪费时间。图灵到来之后，发明了基于crib方法的“炸弹”机，理论上是可以对德国海军的密码进行破译的，但由于早期的“炸弹”机性能过低，所以破解的效率极为低下。
当时德国的U-潜艇正在严重威胁盟军的大西洋生命线，寻找有效的破解德国海军密码的方法变得刻不容缓。经过一段时间的摸索和研究，图灵终于发明了基于贝叶斯统计原理的“班布里方法”，能够有效破解德国海军的恩尼格玛机。
班布里方法基于语言学中的一个统计事实：把任意两段文字拿来排成行上下对齐进行比较，查看其中有多少对字母是相同的；当这两段文字属于同一编码系统时出现相同字母对的概率，明显高于当它们不属于同一编码系统时的相应概率。
基于这个原理，图灵找到了破解德国海军恩尼格玛机的途径。不过图灵所用的方法包含了大量数学理论，过程也相当繁琐，这里就不详细表述了，我们只说一下图灵的大致思路。
首先，通过对比分析大量的电文头尾的明文字母，部分甚至完全破解“双字替换表”，从而获得电文密钥；
其次，用班布里方法，确定右边转子是8个转子中的哪一个；
再次，重复使用班布里方法，进一步确定中间转子是哪一个；
最后，用“炸弹”机破解全部密文。
这个步骤被验证是行之有效的，图灵就这样搞定了最高级别的德国海军恩尼格玛机。
1940年5月8日，用班布里方法破解德国海军密码首次获得成功。以后的三年里，此方法结合“炸弹”机成为英国破解德国海军密码的主要手段，为盟军重创德国U-潜艇舰队、守住大西洋生命线做出了巨大贡献。
据不完全统计，破解之后，盟军全年被击沉船只的吨位下降了60%；而德军潜艇的损失率，从破译前的不到7%，猛增到50%。
更多文章：
密码那些事儿｜（二十）破解恩尼格玛机的图灵方法
密码那些事儿｜（十九）在人性与规则中找寻漏洞
密码那些事儿｜（十八）跨越英吉利海峡的恩尼格玛机
密码那些事儿｜（十七）年轻数学家首次破解恩尼格玛机
密码那些事儿｜（十六）二战中大放异彩的“超级情报”
密码那些事儿｜（十五）坚持就是胜利——初代恩尼格玛机
密码那些事儿｜（十四）古典密码的巅峰——恩尼格玛机
密码那些事儿｜（十三）尴尬的维吉尼亚3.0
密码那些事儿｜（十二）短命的维吉尼亚2.0
密码那些事儿｜（十一）南北战争时的维吉尼亚密码较量
密码那些事儿｜（十）“钥匙”打开维吉尼亚的锁
本人是官方授权会员推广专员，点击 会员专属通道 成为会员，您将会获得钻奖励及诸多权益！
《钻奖励调整公告》
图灵发明了破译德国格恩密码机，是计算机的雏形。但并不是人工智能，但对人工智能有很多贡献。艾伦·麦席森·图灵（Alan Mathison Turing，1912年6月23日－1954年6月7日），英国数学家、逻辑学家，称为计算机科学之父，人工智能之父。图灵对于人工智能的发展有诸多贡献，提出了一种用于判定机器是否具有智能的试验方法，即图灵试验，至今，每年都有试验的比赛。图灵发明了破译德国格恩密码机，是计算机的雏形。但并不是人工智能，但对人工智能有很多贡献。艾伦·麦席森·图灵（Alan Mathison Turing，1912年6月23日－1954年6月7日），英国数学家、逻辑学家，称为计算机科学之父，人工智能之父。图灵对于人工智能的发展有诸多贡献，提出了一种用于判定机器是否具有智能的试验方法，即图灵试验，至今，每年都有试验的比赛。
这几年由于区块链的大热，以太坊独特的solidity语言实现智能合约功能， 图灵完备 这个词走进大家的视线。
没有计算机专业知识的同学其实很难理解这个词的意思，其实计算机专业的同学都没有深入理解图灵机，图灵完备，图灵测试等概念包含的内涵。为了方便理解区块链技术，理解智能合约，笔者准备分几篇文章来带大家从浅入深，一步一步带你深入理解图灵机，相信通过这几篇文章能就能够理解什么是图灵完备。
艾伦·麦席森·图灵（Alan Mathison Turing，1912年6月23日－1954年6月7日），英国数学家、逻辑学家， 被称为计算机科学理论之父，人工智能之父。
1931年，图灵考入剑桥大学国王学院，由于成绩优异而获得数学奖学金。
1936年5月，年仅24岁的图灵发表一篇题为《论数字计算在决断难题中的应用》的论文，论文中提出一种计算装置，后被称为 “图灵机” ，图灵机不是具体的计算机，而是一种计算概念、计算理论。
1938年在普林斯顿获博士学位，其论文题目为“以序数为基础的逻辑系统”，在数理逻辑研究中产生了深远的影响；同年图灵回到英国，在剑桥大学国王学院任研究员。
第二次世界大战期间，1939年图灵到英国外交部通信处从事军事工作，主要是破译敌方密码的工作。由于破译工作的需要，他参与了世界上最早的电子计算机的研制工作。他的工作取得了极好的成就，破译了德国人Enigma密码，于1945年获政府的最高奖——大英帝国荣誉勋章。
1945年，图灵结束了在外交部的工作，他试图恢复战前在理论计算机科学方面的研究，具体研制出新的计算机来。
1950年他发表论文《计算机器与智能》（ Computing Machinery and Intelligence），为后来的人工智能科学提供了开创性的构思。提出著名的 图灵测试 。
1950年，1950年10月，图灵发表论文《机器能思考吗》。这一划时代的作品，使图灵赢得了“人工智能之父”的桂冠。此时，人工智能也进入了实践研制阶段。随着这几年AI技术的不断成熟，人们越来越认识到图灵思想的深刻性：它们至今仍然是人工智能的主要思想之一。
1954年6月7日，年仅41岁的图灵被发现死于家中的床上，床头还放着一个被咬了一口的苹果。这就是现在大名鼎鼎的苹果电脑公司logo的来源。
从图灵的生平中，我们知道，他出生在20世纪初，1912年。
在世界国家格局上，这个时候刚刚爆发第一次世界大战（1913~1921），紧接着1939年至1945年第二次世界大战，大家知道，这两次世界大战倒逼了很多科技的发展，二战期间恰好是图灵青年时代。
在科技文明发展上，由于逻辑的数学化，促使了数理逻辑学科的诞生和发展。但同时这个时期数学上发生了第三次数学危机，具体介绍在下方。图灵在剑桥读大学期间，修读了“数学基础”课程，授课人是纽曼，纽曼整个课程包含对哥德尔不完备性定理的证明和尚未解决的判定性问题。
这些科技事件的背后，其实是人们在认知上，对 可计算性理论 的研究，图灵正是这个问题终结者。
随便提一下，爱因斯坦1905年提出狭义相对论，1927年年仅15岁的图灵为了帮助母亲理解相对论，还写过论文的摘要。
在20世纪以前，人们普遍认为，所有的问题类都是有算法的，人们的计算研究就是找出算法来。1900年，当时著名的大数学家希尔伯特在世纪之交的数学家大会上给国际数学界提出了著名的23个数学问题。
其中第十问题是这样的：
“丢番图方程”指：有一个或者几个变量的整系数方程，它们的求解仅仅在整数范围内进行。
上面这个问题简单点解释是：随便给一个不确定的方程，是否通过有限的步骤运算，判断这个方程是否存在整数解。
这个问题在1970年，苏联一个数学家证明了其实很多数学问题，是没有答案，甚至没有答案的问题比有答案的问题还要多。
这里就提出来了有限的、机械的证明步骤的问题，其实就是算法。但在当时，人们还不知道“算法”是什么。实际上，当时数学领域中已经有很多问题都是跟“算法”密切相关的，因而，科学的 “算法” 定义呼之欲出。之后到了30年代的时候，终于有两个人分别提出了精确定义算法的方法，一个人是图灵，一个人是丘奇。而其中图灵提出来的图灵机模型直观形象。
图灵思考这个问题的方式和常人不一样，在写前面提到的论文《论可计算数及其在判定性问题上的应用》的时候，图灵在思考三个问题
图灵这样的天才考虑问题的认知是高屋建瓴的。
图灵首先考虑的是是否所有数学问题都用解，如果这个问题不解决，辛辛苦苦解题，最后发现无解，一切的努力都是浪费时间和精力。
对于存在答案的数学问题，只有部分是可以在有限步骤内完成，这样把计算机的边界确定下来了。
确定了边界之后，就要设计一种通用、有效、等价的机器，保证可以按照这个方法做事，最后得到答案。而图灵机就是图灵设计出来的这样的一个机器，严格来讲是一种数学模型、计算理论模型。
从图灵机提出到现在已经过去了80多年，今天所有的计算机，包括量子计算机都没有超出图灵机的理论范畴。
第三次数学危机产生于十九世纪末和二十世纪初，当时正是数学空前兴旺发达的时期。首先是逻辑的数学化，促使了数理逻辑这门学科诞生。
早在19世纪末的时候，康托尔为集合论做了奠基性的研究。人们发现，运用集合这个概念可以概括所有的数学，也就是说集合是一切数学的基础。然而就当这座大厦即将完工的时候，一件可怕的事情发生了，罗素提出来的罗素悖论粉碎了数学家的梦想。
关于罗素悖论的一个通俗化版本是：
为什么要第三次数学危机呢？
因为有个很重要的概念： 停机问题 ，停机问题是逻辑数学中可计算性理论中很重要的问题，也是第三次数学危机的解决方案。
停机问题 通俗地说，停机问题就是判断任意一个程序是否能在有限的时间之内结束运行的问题。该问题等价于如下的判定问题：是否存在一个程序P，对于任意输入的程序w，能够判断w会在有限时间内结束或者死循环。
有人猜测图灵机模型是图灵在思考 停机问题 而顺带设计出来的，是很有道理的。
图灵在剑桥大学国王学院期间，研究过一本叫做《量子力学的数学基础》的新书，这本书由年轻的匈牙利数学家约翰·冯·诺依曼所著。图灵意识到计算可以用确定性的机械运动来进行表示。其实我们现在的电子计算机虽然不是我们传统意义上的机械，但是CPU内部的电子运动等价于机械运动。
同时图灵也意识到人的思想、意识来自于量子力学中的测不准原理，这不光是微观世界，同时也是这个宇宙本身的规律。所以图灵意识到计算是确定性的，可判定的，而意识是不定的，不可计算的。
在AI人工智能有巨大发展的今天，很多人担心计算机是否会和人一样有意识，其实图灵在80多年前已经考虑过这个问题了。
前面提到，图灵在1950年写过一篇论文《计算机器与智能》，在这篇论文中，图灵测试一词被提出来：
这个测试有多难？目前我们所有的人工智能都没有完成这个测试。最近2018年3月份的谷歌I/O大会上演示的AI产品，据说“部分通过图灵测试”。这个部分到底有多少也未可知。
从人类科技发展的历史上来看，19世纪末到20世纪中期，是第二次工业革命和第三工业革命过渡的时期。第二次工业革命主要电和磁、内燃机的发明和使用，发展到这个时候科学家对世界的认知越来越多，越来越清晰，物理学和数学等自然科学发展迅速。这个时候的数学家发现很多现象可以用数学模型来表示，从物体的运动到星球的运动、从热能到动能的转换、从电到磁的转换等等。那问题来了是否所有的现象都可以用数学模型来表达呢？真是这个问题，让人们对数学很多根本性问题进行思考和研究。
中国有句古话说：乱世出英雄。在图灵的时代，在科学历史上出了很多的科学英雄，包括爱因斯坦、冯诺依曼、图灵、哥德尔等等，一方面是时代背景使然，一方面真是他们的天赋和努力让以信息化为代表的第三次工业革命的进程大大加快了。
从这些巨匠的思考问题，解决问题的方法和认知来看是超出常人的。从对 可计算性理论 的思考，给了我们很大的启示：
**更多有关区块链的技术与思维，可扫码加入我的小密圈。在这里，我陪着你，大家一起研究区块链技术，探讨区块链思维，预测区块链未来，一起做未来前10%的人
**
