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在人工智能研究領(lǐng)域的很多問題中存在著相變現(xiàn)象（ phase transition）。問題中的某個參數(shù)發(fā)生較小的變化便會引起問題的某個屬性發(fā)生突變。相變現(xiàn)象與問題求解結(jié)構(gòu)有很大關(guān)系，將從相變現(xiàn)象的發(fā)展、相關(guān)概念以及相變現(xiàn)象與問題求解的關(guān)系等方面對相交現(xiàn)象做全面的論述，提出了有待解決的開放性問題，并對相變現(xiàn)象的研究給以總結(jié)和展望．
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人工智能領(lǐng)域中的很多問題是難以計算的．例如SAT問題的計算復(fù)雜性即為NP完全的，這意味著如果P≠NP成立，即無法在多項式時間內(nèi)解決SAT問題。另一方面，目前的SAT問題求解器已經(jīng)可以在10s以內(nèi)處理包含10萬個變量、100萬個子句以上規(guī)模的SAT問題實例．理論上的求解困難和實際中的求解高效形成了巨大反差，引起了研究人員的廣泛關(guān)注．
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