是否找到答案也同样容易？

如果p=np，那就意味着，许多目前看来需要耗费巨大计算资源、甚至被认为在有限时间内无法解决的复杂问题（如药物设计、最优调度、破解某些密码），都将存在高效解法，世界将生天翻地覆的变化，许多行业将被重塑。

如果p≠np，那就确认了人类直觉中“寻找”

远比“验证”

困难这一认知，为许多问题的内在难度提供了理论基石，也确保了基于计算困难性（如某些密码体系）的安全性是可靠的。

绝大多数计算机科学家和数学家基于直觉和数十年的研究，倾向于认为p≠np。

但直觉无法代替证明。

如何从数学上严格证明p≠np，便是横亘在学界面前，如同天堑般的巨大挑战。

现有的研究工具，如图灵机、电路复杂性、证明复杂性等，似乎都难以触及问题的核心。

张诚的研究思路是于“历史层积”

中寻觅计算之根

面对这座看似无懈可击的堡垒，张诚并没有急于寻找直接的攻击路径。

他深知，沿用传统复杂性理论的老路，很可能陷入前人反复探索却无功而返的迷宫。

他的优势，在于他独一无二的、已经成功应用于两个不同领域巅峰问题的理论武器——历史层积动力学。

他闭上双眼，让思维的触角深入这个全新领域的底层。

“计算，本质是什么？”

他叩问自己。

“是一次性的状态转移吗？不，计算是一个过程，一个信息在‘计算历史’中流动、转换、被决策、被存储的演化过程。”

这个“过程性”

的视角，与“历史层积动力学”

的核心哲学——关注系统的演化历史与内在结构——产生了深刻的共鸣。

他的研究思路，开始逐渐清晰起来：

重构计算模型，他并不打算完全抛弃经典的图灵机模型，而是试图用“历史层积”

的透镜重新审视它。

他将一次计算过程，不再仅仅视为输入到输出的黑箱，而是视为一个在某种高维“计算状态空间”

中，由规则（程序）驱动的一条特定“历史轨迹”

。

这条轨迹上，每一步的状态，都“层积”

了之前所有步骤的信息和决策结果。

定义“计算历史”

的“层积结构”

，这是关键的一步。

他需要为计算过程定义一种新的“层积”

度量。

这种度量不再仅仅是时空的离散化（如n-s方程），而是与计算过程中的“信息熵”

、“决策分支复杂度”

、“状态空间探索深度”

等概念相关联。

他设想，np类问题之所以“难解”

，可能是因为其所有可能的“解的历史轨迹”

在“层积空间”

中，具有某种高度无序、高度纠缠、或需要遍历极其庞大“无效历史分支”

的复杂结构。

而p类问题的“易解”

，则可能对应于其“解的历史轨迹”

在“层积空间”