Дмитрий Рыбин, выпускник факультета математики НИУ ВШЭ, нашел контрпример к гипотезе Диница — Гарга — Гоеманса, которая оставалась недоказанной около 30 лет. В этом ему помогла модель GPT-5.6 Pro. Данную информацию сообщает портал Life.ru.
Задача относится к теории сетевых потоков. Она проверяет, можно ли идеальную математическую схему, где поток делится между несколькими путями, превратить в набор реальных неделимых маршрутов без дополнительных затрат и с ограниченным превышением нагрузки. Именно такую возможность предполагала гипотеза.
Сначала нейросеть не выдала полного решения. Рыбин настаивал, предлагая модели «совершить прорыв» и закончить поиск полноценного контрпримера. В опубликованной переписке — всего несколько коротких запросов.
В итоге модель построила небольшой ориентированный граф. Стоимость дробного потока в нем равна 58, однако любой допустимый неделимый вариант при заданном ограничении нагрузки стоит не менее 60. Этого достаточно, чтобы исходное утверждение оказалось неверным.
Рыбин связан с Нижним Тагилом, окончил математическую программу ВШЭ и продолжил обучение в Китайском университете Гонконга. Ранее он занимался исследованиями в области комбинаторики, оптимизации и алгоритмов с применением машинного обучения.
Подобные модели потоков используют при анализе транспортных, логистических и компьютерных сетей. Однако открытие не предлагает готового способа убрать автомобильные пробки. Его практическое значение в другом: разработчикам алгоритмов теперь придется учитывать, что переход от идеального расчета к реальным маршрутам иногда неизбежно приводит к дополнительным расходам или нагрузке.
Пока результат представлен в виде публичного контрпримера и доступной переписки с ИИ. Он выглядит проверяемым прямым вычислением, но еще не прошел полноценное рецензирование и формальную верификацию.