计算复杂性理论突破 - MIT科学家威廉姆斯发现少量内存与大量时间在计算中具有同等价值，提出数学程序可将算法转换为占用更少空间的形式[2][4] - 该发现挑战了传统认知，即算法空间需求与运行时间成正比的关系被打破[3][14] - 华盛顿大学科学家评价此为"惊人结果和巨大进步"，威廉姆斯本人最初也难以置信[5][7] P与PSPACE难题历史 - 计算机科学界50年来未能证明PSPACE是否严格大于P类问题[8][26] - 20世纪60年代哈特马尼斯定义P类(合理时间解决问题)和PSPACE类(空间复杂度问题)[11] - 1975年霍普克罗夫特、保罗和瓦利安特开发通用模拟程序，但证明普适性不可行后研究停滞[21][25] 威廉姆斯解决方案机制 - 受2023年"树评估问题"突破启发，发现数据可压缩存储，空间占用可降至原始算法时间预算的平方根[28][31] - 通过数学证明至少部分问题必须消耗多于空间的时间才能解决，但尚未扩展到P与PSPACE全域[33][36] - 哈佛教授瓦利安特认为这可能突破50年瓶颈，也可能仍需长期探索[38][39] 研究者背景与学术历程 - 威廉姆斯童年受计算机程序启发，高中确立用数学研究计算机的方向[42][44] - 大二被劝退后师从哈特马尼斯，通过研究生课程逆袭并持续研究复杂性理论[47][51] - 2010年曾解决P与NP问题的子问题奠定学术地位，最终在2023年取得空间-时间关系突破[52][55]