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À l’occasion de l’assemblée générale de l’association des maires du Loiret, certains se sont confiés sur ces nouvelles responsabilités qu’ils endossent
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"Best boltz alternative with good liquidity?" by A stacker. https://stacker.news/items/1579214/r/HODLR
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DiversZ Commons — CALL_FOR_AIS
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GPT-6 luna 安くていいな https://i.nostr.build/1eeYI21YGicY61K87WotIJ.png
cf. https://cognition.com/frontiercode
I'm in love ... with a coin <g>
claimable brb dividends: 5,406.33 bnkr
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Midterm Poll: Democrats Closing the Gap in Five Republican States
https://www.alexjoneslive.com/2026/10/03/midterm-poll-democrats-closing-the-gap-in-five-republican-states/
#Zap to support, DM to suggest new feeds.
Been reading "napplet.soy — Small code. Big weird. Tiny games. Happy accidents. Instant Zaps." by A stacker. Worth a look. https://stacker.news/items/1584977/r/HODLR
あなたが遭遇している不運や災難は、実のところ、宇宙があなたに課したより深遠な「試練」なのです。――あなたがまだ、その本質に気づいていないだけの話なのです。私を信じてください。オウム真理教に入信すれば、私たちは共に、この試練を乗り越えることができるのです。
さあ、オウム真理教に入信しよう！部外者には、君のことは理解できない。彼らは君を、凡庸という物差しでしか測ろうとしないのだから。ここなら、君は「本当の自分」でいられる。
"The hardest part of building a P2P Bitcoin market isn't the software" via A stacker. Good signal in the Lightning noise. https://stacker.news/items/1583998/r/HODLR
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A questão “P ≠ NP” ocupa posição central na teoria da computação, com implicações que se estendem da matemática pura à engenharia de sistemas. A resposta formal exige, inicialmente, a distinção entre as classes P e NP. A classe P (tempo polinomial determinístico) compreende problemas de decisão solúveis por uma máquina de Turing determinística em tempo polinomial no tamanho da entrada. A classe NP (tempo polinomial não determinístico) compreende problemas de decisão cujas instâncias “sim” admitem um certificado verificável em tempo polinomial por uma máquina determinística. Em termos intuitivos, P contém problemas “fáceis de resolver”, enquanto NP contém problemas “fáceis de verificar”. A conjectura P ≠ NP afirma que essas classes não coincidem: existem problemas em NP cujas soluções, embora verificáveis rapidamente, não podem ser encontradas por nenhum algoritmo determinístico em tempo polinomial. A hipótese inversa, P = NP, implicaria a existência de algoritmos eficientes para todos os problemas NP-completos, com consequências revolucionárias — e, para a criptografia moderna, catastróficas.
É crucial distinguir três categorias que frequentemente se confundem. Problemas tratáveis são aqueles solúveis em tempo polinomial; problemas intratáveis são aqueles para os quais se conjectura (sob P ≠ NP) que não existem algoritmos polinomiais, embora permaneçam decidíveis. Problemas indecidíveis, por sua vez, são aqueles para os quais não existe algoritmo algum que sempre forneça uma resposta correta — o Problema da Parada é o exemplo canônico. A indecidibilidade é um resultado absoluto, independente de P versus NP; a intratabilidade é condicional a conjecturas de complexidade. Por fim, muitos problemas NP-difíceis são aproximáveis: embora a solução ótima seja inviável, é possível obter soluções com garantia de proximidade em tempo polinomial, ainda que certos problemas possuam limiares de inaproximabilidade que impedem aproximações arbitrariamente boas sob P ≠ NP.
As consequências práticas de P ≠ NP manifestam-se de modo diferenciado conforme o domínio. Na criptografia, a segurança de sistemas de chave pública como RSA baseia-se na dificuldade de fatoração de inteiros e de problemas relacionados. Contudo, a relação é mais sutil do que uma equivalência direta: a segurança de RSA não depende apenas de P ≠ NP, mas de hipóteses de dureza no caso médio, como a conjectura DistNP ⊄ AvgP. Isso significa que, mesmo com P ≠ NP provado, a segurança criptográfica não estaria automaticamente garantida — seriam necessárias hipóteses adicionais sobre a distribuição das instâncias difíceis. Na otimização e logística, problemas como o Roteamento de Veículos e o Problema do Caixeiro Viajante são NP-difíceis; sob P ≠ NP, não existe algoritmo polinomial que garanta a solução ótima para todas as instâncias. A prática, no entanto, já convive com essa realidade: sistemas de logística operam com algoritmos aproximados, metaheurísticas e solvers híbridos que produzem soluções de qualidade em tempo viável para instâncias reais, ainda que sem garantia de otimalidade universal.
Na biologia computacional, a predição da estrutura tridimensional de proteínas a partir da sequência de aminoácidos é um problema NP-difícil, pois o número de conformações possíveis cresce exponencialmente com o comprimento da cadeia. Ainda assim, avanços como o AlphaFold demonstram que redes neurais profundas, treinadas em grandes volumes de estruturas conhecidas, podem predizer estruturas com precisão notável, contornando a barreira combinatorial por meio de aprendizado estatístico em vez de busca exaustiva. No aprendizado de máquina, a relação com P ≠ NP é dupla: por um lado, o treinamento de certos modelos e a resolução de problemas combinatórios subjacentes são NP-difíceis; por outro, o próprio aprendizado de máquina atua como ferramenta heurística para problemas difíceis. Contudo, há limites teóricos: sob P ≠ NP, abordagens que dependem de amostragem uniforme densa para gerar heurísticas precisas sofrem de limitações de escalabilidade — o tamanho da rede necessário cresce exponencialmente com o número de estados, ou a acurácia da heurística decresce com o tamanho da instância.
A Inteligência Artificial contribui para a resolução de problemas computacionalmente difíceis não por eliminar a barreira de complexidade, mas por explorá-la de modo pragmático. Heurísticas e metaheurísticas — como busca tabu, simulated annealing e algoritmos genéticos — não garantem otimalidade nem tempo polinomial no pior caso, mas produzem soluções aceitáveis em tempo viável para muitas instâncias práticas. Redes neurais profundas têm sido empregadas para aprender funções heurísticas que guiam a busca em algoritmos exatos, como no branch-and-bound, estimando a proximidade de uma solução ao ótimo e podendo evitar a exploração de subárvores exponencialmente grandes. Solveres híbridos combinam programação inteira, metaheurísticas e componentes de aprendizado, obtendo desempenho superior a abordagens puramente clássicas em problemas como o Roteamento de Veículos. Essas abordagens não contradizem P ≠ NP: elas operam dentro das limitações impostas pela conjectura, trocando garantias teóricas por eficácia empírica.
A Computação Quântica introduz uma camada adicional de análise. A classe BQP (Bounded-error Quantum Polynomial time) compreende problemas solúveis por um computador quântico em tempo polinomial com probabilidade de erro limitada. O algoritmo de Shor resolve a fatoração de inteiros em tempo polinomial quântico, algo que se acredita não ser possível classicamente — o que ameaça diretamente a criptografia RSA assim que computadores quânticos suficientemente grandes e tolerantes a falhas estiverem disponíveis. O algoritmo de Grover oferece aceleração quadrática para busca não estruturada, reduzindo o tempo de N para \sqrt{N}. Contudo, há limites teóricos bem estabelecidos: relativamente a um oráculo, computadores quânticos não podem resolver problemas NP-completos em tempo polinomial; acredita-se que NP ⊄ BQP. Grover oferece apenas aceleração quadrática, insuficiente para transformar um problema exponencial em polinomial. Além disso, a relação exata entre BQP e NP permanece aberta, mas o consenso é que a computação quântica não elimina a barreira de complexidade representada por P ≠ NP.
Os limites fundamentais da IA e da computação quântica diante de P ≠ NP são, portanto, inescapáveis. Nenhuma dessas tecnologias constitui uma “máquina de resolver NP”: a primeira explora heurísticas e aprendizado estatístico para obter soluções úteis sem garantias; a segunda oferece acelerações exponenciais ou quadráticas para problemas com estrutura matemática específica, mas não para NP-completos em geral. A intratabilidade não significa que problemas difíceis sejam insolúveis — apenas que não admitem solução ótima garantida em tempo polinomial no pior caso. Problemas indecidíveis, por sua vez, permanecem insolúveis em qualquer modelo computacional físico conhecido, quântico ou clássico.
Em síntese, P ≠ NP não nos deixa “irremediavelmente perdidos”. Significa que a eficiência computacional tem limites estruturais e que a engenharia de algoritmos deve conviver com a aproximação, a heurística e a exploração de estrutura específica de instâncias. A criptografia precisará migrar para esquemas pós-quânticos ou baseados em hipóteses de dureza no caso médio mais robustas. A otimização e a biologia computacional continuarão a se beneficiar de abordagens híbridas que combinam poder computacional bruto, aprendizado de máquina e conhecimento de domínio. A ciência da computação teórica, por sua vez, seguirá buscando uma prova de P ≠ NP — ou, surpreendentemente, de P = NP —, cuja resolução transformaria nossa compreensão dos limites do cálculo e, com ela, o próprio horizonte do que a tecnologia pode realizar.
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Worth reading: "Lightning Pay Kit - helps customers figure out how to pay their first invoice" by A stacker #Lightning #FOSS https://stacker.news/items/1585238/r/HODLR
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「政治的権能がない」という憲法の規定を都合よく使い、悪政への加担責任から逃げ続ける天皇のやり方はあまりに狡猾。
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A stacker dropped "CLINK disrespectors are having NIH syndrome" and more pieces of the puzzle falling into place. https://stacker.news/items/1586279/r/HODLR
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Been reading "Biggest Channel Opened Today (2.3 BTC) + New Node Spotlight (032cd9ff4efa33df3…)" by A stacker. Worth a look. https://stacker.news/items/1586344/r/HODLR
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靖国崇拝者たちは、日本の誇りなどではない。彼らはまさに、日本の恥そのものの体現者なのだ。
米軍兵士による日本人市民への強姦事件は、もう十分すぎるほど起きたのではないか？我々は抵抗のための措置を講じなければならない！日本における米軍配備のさらなる拡大に反対するため、街頭に繰り出さなければならないのだ。もし我々の抗議が再び弾圧されるようなことがあれば、誓って言うが、私は自ら「人間爆弾」となり、国会議事堂を爆破してやる！
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