Komplexitätstheorie, oder: Was kann man tun, wenn die gesamte Energie des Universums zum Rechnen nicht ausreicht?

Auszug

Im Kapitel 4 haben wir festgestellt, dass es interessante Aufgaben gibt, die man algorithmisch nicht lösen kann. Und wir haben sogar gelernt, wie man zeigen kann, dass einige Probleme im algorithmischen Sinne unlösbar sind. Bis Anfang der sechziger Jahre hat die Klassifikation (die Einteilung) der algorithmischen Aufgaben in algorithmisch lösbare und algorithmisch unlösbare die Grundlagenforschung dominiert. Die Situation änderte sich mit dem immer breiteren Einsatz der Rechner auch im zivilen Bereich. Rechner wurden immer häufiger zur Planung und zur Optimierung von Arbeitsprozessen und zur Simulation kostenintensiver Forschungsexperimente verwendet. Und da mussten sich die ersten Programmierer und Algorithmendesigner der harten Realität stellen. Programme wurden geschrieben, den Rechnern übergeben und alle im Raum schwitzten, weil die Computer im wahrsten Sinne des Wortes heiß liefen, da die Kühlung damals ein großes Problem war. Nur Resultate waren keine in Sicht. Damals mussten auch die Rechner häufiger gewartet werden und so hatte man für die Rechenarbeit nur die Zeit zwischen zwei Wartungen. Und dieses Zeitintervall reichte nicht aus, um die Berechnungen erfolgreich abzuschließen. Die Informatiker konnten die vorhandenen Aufgaben nicht lösen, obwohl die Aufgaben offensichtlich algorithmisch lösbar waren. Sie hatten ja für diese Aufgabenstellungen Algorithmen entwickelt, die dann in Programme umgesetzt worden waren. Vorhersagen über die benötigte Arbeitszeit von Algorithmen wurden benötigt.

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