Blog Hauptartikel:
Warum Brute-Force-Entscheidungen prinzipiell unmöglich sind
Executive Summary
Wir setzen bewusst extrem günstige, in der Praxis kaum erreichbare Annahmen an. Das Ergebnis bleibt trotzdem eindeutig: Der vollständige Suchraum von 2300 Optionen ist per Brute Force nicht berechenbar – nicht „zu langsam“, sondern prinzipiell. Daraus folgt: Wert entsteht nicht durch schnelleres Rechnen, sondern durch mathematische Optimierung (Bounding, Reduktion, intelligente Suchraumbeherrschung).
Jetzt ganzen Raum berechnen und optimale Entscheidungsroute finden
Annahmen (bewusst optimistisch, nicht polemisch)
- Entscheidungsraum: 2300 mögliche Kombinationen (binäre Entscheidungen über 300 Projekte)
- Bewertung einer Option (Portfolio / Pfad): 1 µs = 10-6 Sekunden (inkl. Zielwertberechnung, Constraints, Bewertung – unrealistisch schnell)
- Rechenleistung: 1.000.000 Kerne parallel (größer als realistisch exklusiv verfügbare Supercomputer-Kapazitäten)
Schritt 1: Größe des Problems
2300 ≈ 2,037 × 1090
→ Anzahl möglicher Portfolios: ~1090
Schritt 2: Effektive Rechenleistung
- 1 Bewertung = 10-6 Sekunden
- 1.000.000 Kerne ⇒ 106 Bewertungen parallel
- ⇒ Effektive Geschwindigkeit: 1012 Bewertungen pro Sekunde
Schritt 3: Gesamtrechenzeit
T = (2,037 × 1090) / (1012) = 2,037 × 1078 Sekunden
Umrechnung in Jahre:
(2,037 × 1078) / (3,154 × 107) ≈ 6,46 × 1070 Jahre
Schritt 4: Kosmische Einordnung
Alter des Universums: ≈ 1,38 × 1010 Jahre
Verhältnis:
(6,46 × 1070) / (1,38 × 1010) ≈ 4,7 × 1060
→ 4,7 Trilliarden Universumsalter
Ergebnis (klar & unmissverständlich)
Ein Computer kann 2300 Optionen nicht vollständig berechnen. Nicht langsam. Nicht teuer. Sondern prinzipiell nicht.
Selbst bei unrealistisch schneller Bewertung, massiver Parallelisierung und perfekter Skalierung bleibt das Problem physikalisch und kosmologisch unlösbar per Brute Force.
Strategische Konsequenz (der entscheidende Punkt)
- Brute Force: unmöglich
- Excel & Szenarien: bedeutungslos (im Vergleich zur Raumgröße)
- Intuition: systematisch falsch
→ Nur mathematische Optimierung mit Bounding, Reduktion und intelligenter Suchraumbeherrschung liefert praktikable und belastbare Entscheidungen.