数の計算量理論の予想に基づいている。同値性を示す必要がある。残念ながら既存の証明手法には限界があり、それらの未解決問題を解決することができないことが知られている。値性を示すことができない。本講演では、その限界を初めて突破した非ブラックボックス帰着について解説するとともに、計算量理論を概説する。本講演はFOCS’18の論文に基づく。液体物性は、その液体を構成する分子の間に働く相互作用により決まる。分子間相互作用は分子構造に対して非線形に変化するため、狙った機能をもつ液体を自在にデザインすることは困難であった。機械学習の手法を組み合わせることで、実験に先立ち液体物性を高速予測することである。当日は、イオン液体のCO2吸収性を含め、混合液体の物性予測結果を報告する。