私は P=NP を証明した
数学的証明
XYZ空間は n 次元空間の特殊ケースである（t=0）。
1:t=0
2:x=x && y=y && z=z && 1=1
しかし、我々は実際には n 次元空間で生きている。
// t≠0 は時間が絶えず変化することを示す
1:t≠0
2:1=n ⇔ n=1
3:P=P ⇔ P=NP
推論2（推論2の証明はこちら）より
P=NP を P=P に単純化できるため、P=NP 問題は n 次元空間において解決可能となる。
具体例：
- 1=n：私は人間である
- n=1：n次元空間は一つの全体である
One is all, all in one.
旅行商問題（TSP, Traveling Salesman Problem）
問題:
都市集合と任意の2都市間の距離が与えられたとき、
次の条件を満たす最短ルート K を求めよ：
- 各都市をちょうど一度訪問
- 最後はスタート地点に戻る
私の解釈：
これは N次元空間における N点を最短に結ぶ問題である。
従来の3次元空間では、時間が「無視」されている（t=0ため）、解けないように見える。
しかし n 次元空間では、線分の距離は「時間」で測る。
例：汕頭駅 → 広州東駅
一般人：高鉄が最速
The Flash：地球を回ってから戻ってきても時間が短ければ最速！
つまり：
距離＝空間距離ではなく 時間距離 が基準
3次元空間では速度一定なら直線が最短
→ n 次元においても「時間最短」が答え
出発都市は関係ない。
現在都市 → 最も近い（時間基準）都市へ
→ 貪欲法で解ける（Greedy Algorithm）
三次元では二点間の最短は直線
n次元では直線と限らないが、時間最短は一つ
都市数が膨大でも 依然として解ける
フェルミ推定・大規模アルゴリズム分割
例：アメリカ全土
重要なのは：
- 「大域解の規模」をフェルミ推定
- 「大規模問題を分治」
ランダムに選んだ都市には必ず経度緯度がある
→ その都市が属する州が必ず判断できる
→ 最も近い都市は その州の中に ある可能性が極めて高い
まだ異議があれば…
各到達都市ごとに暴力探索：
「最も通勤しやすい（時間が短い）都市」を選択すれば良い
例：海珠橋 → 中大海珠校区は距離的最短
しかし学生証がないなら
海珠橋 → 広州塔が最も近い（＝時間最短）
O(n) → O(1) に次元削減！
どんな難問にも、必ず「前提」と「手掛かり」が存在する。
それを見つければ、解ける。
宇宙内事乃己分内事，己分内事乃宇宙内事
（宇宙のすべては自己のこと、自己のことは宇宙のすべて）