数学对许多学生来说可能是一个大问题，对于数学白痴来说，它可能相当于阅读天书。在当今世界，大多数人都有十个数学问题。你敢和小编一起去民族文化感受吗？
七大数学问题：千年大奖： 1、NP完全问题 简介： NP就是Non-deterministicPolynomial问题，即多项式复杂性的不确定性。
若任何一个NP问题都能通过一个多项式时间算法转换为某个NP问题，这个NP问题就称为NP完全问题（Non-deterministicPolynomialcompleteproblem）。NP完整的问题也叫NPC问题。
有些计算问题是确定性的，比如加减乘除只要按照公式推导，循序渐进，就能得到结果。然而，有些问题不能一步一步地直接计算。比如，找大质数的问题。有没有一套公式可以一步一步计算出来，下一个质数应该是多少？没有这样的公式。另一个例子是，大合数分解质因数的问题，是否有一个公式，代入合数，可以直接计算出它的因素是多少？没有这样的公式。
这个问题的答案不能直接计算，只能通过间接的猜测来得到。这是非确定性问题。这些问题通常有一个算法，它不能直接告诉你答案是什么，但它可以告诉你可能的结果是正确的还是错误的。这个算法可以告诉你猜算的答案是否正确。如果可以在多项式时间内计算，则称为多项式非确定性问题。如果这个问题的所有可能答案都能在多项式时间内正确检查，则称为完全多项式非确定性。
多项非确定性问题可以通过贫穷的方法得到答案，并逐一测试，最终得到结果。然而，该算法的复杂性是指数关系，因此计算时间随着问题的复杂性而增加到指数，很快就变得无法计算。
人们发现，所有完全多项式的不确定性问题都可以转化为一种逻辑操作问题，称为满意度问题。由于这类问题的所有可能答案都可以在多项式时间内计算，人们猜测这类问题是否有一个确定性算法，可以在多项式时间内直接计算或搜索正确答案？这就是名字NP=P？的猜想。
解决这个猜想只有两种可能性。一是找到这样的算法，只要是针对特定的NP找到一个算法来解决所有这些问题，因为它们可以转化为同一个问题。另一种可能性是，这种算法并不存在。所以有必要从数学理论上证明它为什么不存在。
详细信息： P类问题：所有可以在多项时间内解决的判断问题都构成P类问题。判断问题：判断是否有一个可行的算法研究课题可以解决某一类问题。
NP类问题：所有不确定性多项时间可解的判断问题构成NP类问题。非确定性算法：非确定性算法将问题分为两个阶段：猜测和验证。算法的猜测阶段是不确定的，算法的验证阶段是确定的，它验证了猜测阶段的正确性。设算法A是解决问题Q的非确定性算法。如果A的验证阶段可以在多项确定性算法。有些计算问题是确定的，比如加减乘除，只要按照公式推导，循序渐进，就能得到结果。然而，有些问题不能一步一步地直接计算。例如，找出大质量的问题。有没有一个公式能推出下一个质数是多少呢？这个问题的答案不能直接计算，只能通过间接的猜测来得到。这就是非确定性问题。这些问题通常有一个算法，它不能直接告诉你答案是什么，但它可以告诉你可能的结果是正确的还是错误的。这个算法可以告诉你猜算的答案是否正确，如果可以是多项式的（polynomial）在时间内计算为多项式非确定性问题。
NPC问题：NP一些问题的复杂性与整个类别的复杂性有关.如果这些问题中有多项时间算法，那么所有这些问题中的任何一个都是NP多项式时间可时间可以解决的.这些问题被称为NP-完全问题(NPC问题)。