在四维超立方体空间 H4 中,定义坐标点 p=(x,y,z,w) 的价值函数为 v(p)∈Z∪{−∞}。从原点 0=(0,0,0,0) 出发,寻找一条最优路径 P∗ 到达目标点 t=(xT,yT,zT,wT),使得路径累积价值最大化:
Φ(P)=p∈P∑v(p)+λ⋅Ψ(P)
其中 λ 为调节参数,Ψ(P) 为路径奖励函数(后文定义)。
多维约束体系
1. 移动规则
定义移动算子 Mkd 表示在第 k 维度(k∈{1,2,3,4} 对应 x,y,z,w)上的 d 步移动:
Mkd(p)=p+d⋅ek
其中 ek 为标准基向量。允许的移动集合为:
A(p)=k=1⋃4{Mk1(p)}∪S(p)
2. 特殊能力系统
定义三个增强算子(每个维度限制使用次数):
-
量子跳跃(Q):
SQ(p)={M12(p),M22(p),M32(p)}
使用限制:∑k=13I(使用 Mk2)≤3
-
时空折叠(F):
允许在 w 维度进行负向移动:
SF(p)={M4−1(p)}
使用限制:最多 2 次且 w≥1
-
维度交换(T):
可以交换任意两个坐标值:
ST(p)={(y,x,z,w),(x,z,y,w),(x,w,z,y),…}
使用限制:最多 1 次
3. 黑洞动力学
定义黑洞集合 B={bi},满足:
v(bi)=−∞∀p∈N(bi),A(p)←∅
其中 N(bi) 为黑洞的引力范围:
N(p)={q∣∥p−q∥1≤rh}
4. 路径奖励函数
定义多维奖励函数:
Ψ(P)=k=1∑4ηk⋅I(在维度 k 使用过 Mk2)+μ⋅I(使用时空折叠)
其中 ηk 为维度奖励系数,μ 为风险补偿系数。
-
第一行包含:
- 目标坐标 xT,yT,zT,wT
- 参数组 λ,rh,{ηk},μ
-
第二行开始为四维张量 V∈ZxT×yT×zT×wT,按以下顺序展开:
Vi,j,k,l 的线性索引为 i⋅(yT⋅zT⋅wT)+j⋅(zT⋅wT)+k⋅wT+l
-
黑洞坐标集合 B 在最后给出,格式为:
B
b1_x b1_y b1_z b1_w
...
bB_x bB_y bB_z bB_w
输出包含两部分:
-
最大路径价值:
Φ∗=P∈PmaxΦ(P)
其中 P 为所有合法路径集合
-
路径操作序列:
- 用 +k 表示 Mk1
- 用 ++k 表示 Mk2
- 用 −4 表示 M4−1
- 用 Tij 表示交换 i,j 维度(i<j)
若不可达,输出:"PATH UNDEFINED (CAUSALITY VIOLATION)"
路径价值计算:
- 基础价值:0+3+6+22+42=73
- 奖励项:
- 使用 ++3 获得 η3=1
- 使用 T12 获得维度交换奖励 2+3=5
- 总奖励:1.5×(1+5)=9
- 最终价值:73+9+67=148.5
复杂度分析
该问题被证明是:
- 计算复杂度:O(n12) 动态规划(原始问题为 O(n4))
- 空间复杂度:O(n8) 状态存储
- 属于 #P-Hard 类问题
补充说明
- 当路径进入 N(B) 时立即终止
- 使用时空折叠后必须满足因果律:
∀i<j,ti≤tj
其中 ti 为访问第 i 个坐标的时间戳
- 最优解可能需要混合使用经典移动和量子操作
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