Skip to main content

Очень занятная задачка в игре Sanitarium.

Sanitarium — невероятно интересный (по мнению автора) квест 1998 года выпуска про учёного-микробиолога по имени Макс, попавшего в сумасшедший дом после потери памяти в результате автомобильной аварии. По ходу игры Макс перемещается между параллельными мирами, придуманными силой воображения… Одним словом, лучше поиграть, а не читать спойлеры.

В части игры "Лаборатория" (7 часть) представлена очень интересная задача. Нужно открыть восемь круговых зацепов, охватывающих камень, чтобы тот упал. Зацепами управляет треугольная крестовина (на самом деле, 4-х угольная, но один конец там поломан и не влияет на зацепы) на пульте управления. Крестовину можно повернуть вокруг оси на одну позицию в любую сторону. При нажатии на кнопку, зацепы, соответствующие положению крестовины, меняют своё состояние (запертый зацеп отпирается, открытый — закрывается). Вот скриншот для ясности:

Цель оригинальной головоломки, как я сказал, — открыть все зацепы. Я предлагаю усложнённый вариант —

  1. Найти все конфигурации крестовины, при которых решение (открытие всех зацепов) возможно и привести это решение.
  2. Выполнить пункт 1 для произвольного количества зацепов.
Вот некоторые мои соображения:


Состояние зацепов и крестовины можно обозначать многочленами вида $\sum_{i=0}^{7} a_{i}x^{i}$, где $a_{i} \in \{0,1 \}$. Ноль обозначает закрытый зацеп, 1 — открытый. Положение и конфигурацию крестовины также обозначим многочленом, например $f(x) = x^4 + x^2 + 1$ обозначает положение крестовины как на картинке справа.

Введём операцию сложения на множестве коэффициентов многочленов как $c = a + b \mod 2$. На множестве многочленов операция сложения действует складывая коэффициенты при равных степенях, например $(x^4 + 1) + (x^4 + x) = x + 1$. Очевидно, что такая операция будет соответствовать нажатию на кнопку, меняющую состояние зацепов.
Эта операция обладает свойствами:
  1. Ассоциативность: $(p_{1}(x) + p_{2}(x)) + p_{3}(x) = p_{1}(x) + (p_{2}(x) + p_{3}(x))$ в силу ассоциативности сложения на $\mathbb{Z}_{2}$.
  2. Коммутативность: $p_{1}(x) + p_{2}(x) = p_{2}(x) + p_{1}(x)$ в силу того же.
  3. Наличие нейтрального элемента: $p(x) + 0 = p(x)$.
  4. Наличие обратного элемента: $p(x) + p(x) = 0$. (Каждый элемент — сам себе обратный)
Эти многочлены образуют коммутативную группу с операцией сложения.

Осталось ввести операцию, поворачивающую крестовину на одну позицию вправо (повороту влево будет соответствовать 7 поворотов вправо).
Будем искать её в виде $p'(x) = p(x)q(x) \mod c(x)$, где $p(x)$ — многочлен, соответствующий позиции крестовины. Очевидно, что $x \cdot x^{n-1} = x^{n}$ для $n = \overline{1,7}$, т.е $q(x) = x$ (по модулю $c(x)$) Так как $p'(x)$, остаток от деления на $c(x)$, может достигать седьмой степени, то $\deg c(x) \geq 8$ (не совсем очевидный факт, ну да ладно:). При повороте $x^7$ результат "заворачивается" и становится равным $1$, т.е. $x^8 \mod c(x) = 1$ или $x^8 - 1 = k(x)c(x)$. Так как $\deg (x^8-1) = 8 = \deg k(x) + \deg c(x)$ и $\deg c(x) \geq 8$, то получаем $\deg k(x) = 0$ и $\deg c(x) = 8$. Очевидно, что $k(x) = 1$ и $c(x) = x^8 + 1$ (помним, что $-1 = 1$).

Итак, ввожу вторую операцию — умножение многочленов по модулю $x^8 + 1$. Её свойства:
  1. Ассоциативность: $x^{n}(x^{m}p(x)) = x^{n+m}p(x)$. Словами звучит так: поверни вправо 2 раза, а потом 3 раза — получишь поворот на 5 позиций.
  2. Коммутативность: $p(x)q(x) = q(x)p(x)$.
  3. Дистрибутивность: $p(x)(a(x) + b(x)) = p(x)a(x) + p(x)b(x)$. По сути это означает, что имея многочлен конфигурации крестовины $p(x)$ и многочлен $q(x)$ можно описать результирующее положение зацепов, полученное после последовательности поворотов и нажатий на кнопку.
  4. Наличие нейтрального элемента: $1\cdot p(x) = p(x) \cdot 1 = p(x)$.
Множество наших многочленов степени вплоть до седьмой вместе с операциями сложения по модулю 2 и умножения по модулю $x^8 + 1$ образуют кольцо (но не поле!).

Приведу пример, какой с этого прок. В чём смысл произведения $(x^4 + x^2 + 1)(x^6 + x^4 + 1) = 1$? Смотри картинку:

Крестовину, описанную первым сомножителем мы повращали на 6, 4 и 0 позиций, сложили результат и получили ответ, что верхний зацеп будет открыт. Именно так, по одному зацепу, решается головоломка в игре.

Первый вопрос, поставленный в начале поста, таким образом, хотя бы частично сводится к отысканию многочленов $p(x)$, для которых существует обратный многочлен $q(x)$, т.е. $p(x)q(x) = 1$. Открыв первый зацеп, мы откроем их все, воспользовавшись свойствами умножения: $p(x)(q(x) + xq(x) + \cdots + x^{7}q(x)) = p(x)q(x)(1 + x + \cdots + x^{7}) = 1 + x + \cdots + x^7$. Как решить эту задачу пока не знаю, но думаю, рано или поздно узнаю ;) Единственная очевидная вещь, что существует тривиальное решение, когда крестовина описывается одночленом, т.е. $p(x) = x^n$ при $n = \overline{0,7}$

Да, ещё одно интересное наблюдение. Так как многочлен $x^8+1$ нетривиально разлагается на множители, т.е. $x^8 + 1 = (x+1)^8$, то с крестовиной, описываемой многочленом $k(x)(x+1)$, существуют нетривиальные манипуляции, которые не меняют состояние зацепов. Иными словами, существуют многочлены $p(x) \neq 0$, $q(x) \neq 0$, такие что $p(x)q(x) = 0$. Пример: проверить, существует ли многочлен $q(x) \neq 0$, такой что $(x^5 + x^4 + x + 1)q(x) = 0$? Замечаем, что $(x^5 + x^4 + x + 1) = (x + 1)(x^4 + 1)$. Ответ: да , $q(x) = x^4 + 1$. Смотрим картинку:
Ясно, что в силу симметрии достаточно повернуть такую крестовину не на 8 позиций, а всего лишь на 4, чтобы она отобразилась сама в себя.

Comments

Popular posts from this blog

Гладкая сшивка кусочно-постоянной функции.

Накануне мне понадобилось найти гладкую функцию, определенную на $\textbf{R}[a,c]$, равную единице на одном отрезке числовой оси, скажем, $[a, b-\epsilon]$ и нулю на другом, скажем $[b+\epsilon, c]$. Для того, чтобы гладко склеить эти два кусочка, я решил найти монотонно убывающий многочлен $f(x)$, равный $f(0) = 1$ и $f(1) = 0$, а потом "вставить" его в отрезок $[b-\epsilon, b+\epsilon]$. Для гладкости сшивки должны выполняться условия $f'(0) = f'(1) = 0$. Я решил пойти далее и положить $f^{(n)}(0) = f^{(n)}(1) = 0$ для всех $n = 1,2,\cdots,N$. То есть первые N производных должны быть равны нулю в т. $x = 0$ и $x = 1$. Понятно, что это легко сделать при наперед известном N, но как найти общую формулу? Я некоторое время промучился над этой задачей, пока не решил её следующим способом. Пусть искомая функция $f(x) = 1 + x^{N+1}L_{1}(x)$, где $L_{1}(x)$ — некий многочлен. Тогда у нас выполняется условие $f(0) = 1$ и $f^{(n)}(0) = 0$ (так как первая производная будет

Ресемплинг аудио.

В этом посте расскажу о ресемплинге аудио (в частности, о даунсемплинге), под чем я подразумеваю понижение частоты дискретизации, с которой был записан звук. Известно, что в компьютере непрерывный аудио сигнал представлен в виде семплов (по-русски, измерений), сделанных в равно отстоящие друг от друга промежутки времени. Например, если звук записан с частотой дискретизации 44.1 кГц, то за одну секунду было сделано 44100 семплов. Здесь я расскажу о том, как восстановить исходный непрерывный сигнал по взятым семплам и как выбирать и менять частоту семплирования (или, что то же самое, частоту дискретизации). Преобразование Фурье. Преобразованим Фурье $F(\xi)$ функции $f(x)$ называется следующая функция: $F(\xi) = \int_{-\infty}^{\infty} f(x) e^{-ix\xi}dx$ обратное преобразование определено как $f(x) = \frac{1}{2\pi}\int_{-\infty}^{\infty} F(\xi) e^{ix\xi}d\xi$ Вопрос о том, когда существует преобразование Фурье и обратимо ли оно (т.е. работает ли вторая формула), очень сложе

На что влияет размер (глубина) семпла?

В этом посте я разберу ещё одну характеристику представления аудио на компьютере — размер или глубину семпла. В теореме Шеннона, с которой мы ознакомились в первом посте, сказано, что семплы нужно брать с определенной частотой, чтобы восстановить исходный сигнал. Однако, в ней ничего не сказано о том, сколько памяти компьютера нужно выделить на один семпл. По сути  ней семплы — это обычные вещественные числа. В компьютере же семплы чаще всего представляются целыми числами в диапазоне от $-2^{n-1}$ до $2^{n-1}-1$ (целые числа со знаком), где $n$ — количество бит на один семпл (bps, bits per sample). С количеством бит на семпл связана другая величина — динамический диапазон (или отношение сигнал-шум, что в данном случае то же самое). Он измеряется в децибелах определяется так: $DR = 20 \lg (2^{n}) \approx 6 n$ Динамический диапазон показывает логарифм отношения самого сильного сигнала к самому слабому. Теперь, что будет, если мы выберем $n$ маленьким? Если взять синусоидальную волн