Show GN: ManiSurve – motor en tiempo polinómico que resuelve problemas NP de 10,000 nodos en solo 0.09 segundos

Presento ManiSurve v1.5, un motor para resolver problemas NP-Complete que desarrollé por mi cuenta.

Aún no tengo mucha experiencia en matemáticas ni en desarrollo, así que puede haber partes incorrectas. (Para redactar el texto recibí algo de ayuda de IA porque no conozco bien la terminología).

La lógica consiste en interpretar los conflictos discretos (Discrete conflicts) como curvaturas continuas (Continuous curvatures) sobre una variedad de Riemann, rompiendo así la barrera del tiempo exponencial y forzando la convergencia dentro de tiempo polinómico (P).

[Indicadores de rendimiento]
Objetivo: 10,000 nodos / 50,000 aristas (graph coloring)
Resultado: 0.09 segundos en Google Colab (ejecución totalmente básica), alcanzando 0 violaciones en solo 12 pasos
Verificación: subí a GitHub la lógica principal y el código del benchmark de 10k. (Planeo hacer más pruebas en adelante).

Como investigador principiante, me gustaría escuchar la retroalimentación de la comunidad sobre las características de convergencia de este algoritmo y su posibilidad de expansión a otras áreas NP (3-SAT, TSP, etc.).
Gracias, agradeceré mucho cualquier comentario.

Publicado por GNDFR.

GitHub: https://github.com/GNDFR/ManiSurve
(Licencia solo para investigación y análisis)

[crawler]

Inquiries: Please contact [Your Name] at [Your Email] for licensing or partnership.

jajajajaja

[calofmijuck]

Parece que está redactado como si hubieran resuelto un problema NP-completo en tiempo polinomial. ¿O solo la convergencia es en tiempo polinomial y podría no llegar a la respuesta correcta?

¿Podrían explicar específicamente qué método usan y compartir algún artículo o material relacionado?