每个人都应该阅读哪些论文？

这个问题（是受其启发）/（从中可耻地被盗）是MathOverflow上的一个类似问题，但是我希望这里的答案会大不相同。

在我们各自的理论领域，我们都有喜欢的论文。偶尔，人们会发现一篇论文如此惊人（例如，重要，引人注目，看似简单），以至于希望与所有人共享。所以在这里列出这些文件！他们不具备从理论计算机科学-任何你认为可能会吸引到社区是一个很好的答案。

您可以根据需要提供尽可能多的答案。请为每个答案放一张纸！另外，请注意，这是社区Wiki，因此请对所有喜欢的事物进行投票！

（请注意，以前存在关于递归理论复杂性的论文的问题，但这很专业。）

信息理论经典著作克劳德·香农（Claude Shannon）撰写的“通信数学理论”。可读性强。

（镜子）

1936年可以说是计算机科学本身的论文：

• 艾伦·图灵（Alan Turing），“关于可计算的数字，以及对Entscheidungsproblem的应用”，伦敦数学学会会议论文集s2-42，230–265，1937。doi ：10.1112 / plms / s2-42.1.230

在仅仅36页中，图灵制定了（但未命名）图灵机，从计算角度重铸了哥德尔著名的第一不完全性定理，描述了通用性的概念，并且在附录中显示，图灵机的可计算性等同于可计算性可定义函数（由Church和Kleene研究）。$\lambda$

肯·汤普森（Ken Thompson）的《关于信任信任的思考》。简短，甜美，令人振奋。

每个计算机科学家都应了解的浮点运算法则

本文解释并强调了浮点不是魔术的概念。它解释了上溢，下溢，什么是非正规数，什么是NaN，什么是inf以及所有这些暗示。阅读本文之后，您将知道为什么a == a + 1.0可以为真，为什么a == a可以为假，为什么在两台不同的计算机上运行代码可以给您两个不同的答案，为什么对不同的数字求和order可以给您一个数量级的差异，以及将无数个无限的数字映射到一个无数个有限的数字世界中发生的所有古怪的事情。

一个编辑的版本也可在网络上。

Keshav的“ 如何阅读论文”。您也可以从此处下载论文。

路径，树木和花朵，作者：J。Edmonds。这篇关于经典组合优化问题的文章不仅写得很好，而且指出“多项式时间算法”的概念本质上是效率的代名词。

理查德·卡普（Richard Karp）在组合问题中的可约性。该论文包含了经常被称为Karp的“原始21 NP完全问题”。通过在许多方面证明其适用性，本文真正地激发了NP完整性的研究。可读性强。

Hartmanis和Stearns，“论算法的计算复杂性”，《美国数学学会学报》 117：285-306（1965年）

这是第一篇认真研究时间复杂性的论文，并且无疑是Hartmanis和Stearns共同获得图灵奖的主要动力。尽管它们的最初定义不是我们今天所使用的，但本文仍然非常可读。您确实会感觉到60年代旧的“狂野西部”边界的状况。

理查德·费曼（ Richard Feynman ）的《量子机械计算机》（Quantum Mechanical Computers ，PDF）。

他介绍了量子计算的概念，描述了量子电路，解释了量子电路如何模拟经典电路，并展示了量子电路如何在没有大量垃圾量子位的情况下（不使用计算）来计算函数。

然后，他展示了如何将任何经典电路编码为与时间无关的哈密顿量！他的证明也适用于量子电路，因此表明哈密顿量的演化是BQP难题！他的哈密顿构造也用于Kitaev证明的Cook-Levin定理的量子形式的证明中，这表明k局域哈密顿量是QMA完全的。

扩展器图及其应用S. Hoory，N。Linial和A. Wigderson是对扩展器图的极好调查。毫不奇怪，它获得了2008年AMS科南特奖。

我想回想一下，例如，扩展器图是TCS近期突破中的关键要素。

• 用于无向连通性的日志空间算法（由Reingold，STOC，2005年）
• PCP定理的替代证明（Dinur，ECCC，TR05-046，2005年）

而不是最近：

• $O(\log n)$$O(n \log n)$$n$
• 线性时间可编码和可编码纠错码（Spielman，STOC，1995年）

Fich和Ruppert的数百种分布式计算的不可能结果。一种可读的图形化调查，确实提供了数百种不可能的结果，包括该领域的核心问题。出色的说明文写作。

令我惊讶的是，没有人提出哈斯塔德的“一些最佳不可逼近结果”（JACM 2001；最初是STOC 1997）。这篇具有里程碑意义的论文写得非常好，除了数学成熟度之外，您几乎都可以读到它，它将使您想要很好地学习几件事，例如它的傅里叶技术，并行重复，小工具等等。

$O((log N)^3)$$O\left(\exp\left(\left(\begin{matrix}\frac{64}{9}\end{matrix} b\right)^{1\over3} (\log b)^{2\over3}\right)\right)$

莱斯·瓦利安特（Les Valiant）的《可学习的理论》（Les of the Learnable，1984年）为学习理论设定了数十年的议程，这是一篇不错且易读的论文！

论文中还有很多直观的解释，使其变得有趣且引人注目。在COLT / ALT谈话中，仍经常引用本文的各个部分。

也许太基础了，但是我震惊的是没有人提到斯蒂尔和萨斯曼的原始Lambda论文：SCHEME：扩展Lambda微积分的解释器，Lambda：最终命令式，Lambda：最终声明式。

约翰·麦卡锡（John McCarthy）的符号表达式的递归函数及其通过机器的计算，第一部分。

这是有关Lisp的基础论文。在这里，我们找到了适合第一个页面的第一个元圆评估器。它的影响不能被过分夸大，并且仍然是清晰可读的。

Stephen A. Cook 的定理证明程序的复杂性。本文证明，由多重时间不确定性图灵机决定的所有语言都可以被简化为命题重言式集。

这个结果的重要性是（至少）双重的：首先，它表明NP中存在的问题至少与整个类NP完全问题一样困难；此外，它提供了此类问题的具体示例，然后可以简化为其他示例以证明其已完成。

如今，减少Karp的费用比使用Cook减少的费用更普遍，但是本文的主要证据可以很容易地调整为表明SAT 对于减少Karp的费用是NP完全的。

“按值致电”与“按名称致电”是双重的，Philip Wadler读的很好。

CAR Hoare，计算机编程的公理基础。

从摘要开始：本文试图通过使用一些技术来探索计算机编程的逻辑基础，这些技术首先应用于几何学研究，后来又扩展到其他数学领域。

它有六个页面，非常容易遵循。

Alon，Matias和Szegedy，近似频率矩的空间复杂性，JCSS 58（1）：137-147，1999。

这份颇具魔力的论文是第一个形式化流算法并证明流模型中基础任务的严格上下限的论文。它的技术简单，证明精美，影响深远。该作品在2005年获得了Alon，Matias和Szegedy的Gödel奖。

Immerman的证明定理的论文现在被称为Immerman–Szelepcsényi定理，它是易于阅读，精巧且简短的论文的一个很好的例子。我喜欢前言中讲述的故事。

N. Immerman，《不确定空间在补充条件下是封闭的》，《 SIAM计算杂志》，1988年第17期，第935–938页。

$f(n) \ge \log(n)$

$\text{NSPACE}\left(f\left(n\right)\right) \subseteq \text{DSPACE}\left(\left(f\left(n\right)\right)^2\right).$

$\text{NPSPACE} = \text{PSPACE}$$\text{P}$$\text{NP}$

Savitch，Walter J.（1970），“非确定性和确定性磁带复杂性之间的关系”，计算机与系统科学学报4（2）：177–192。

拉塞尔·因帕格里亚佐（Russell Impagliazzo）关于平均情况复杂性的个人观点。这是一篇很棒的论文，因为它写得很巧妙，并且总结了五个“世界”的事务状态，在这些世界中，我们以各种方式解决了对复杂性的猜想，在每种情况下都给出了现实的结果。

使用 Goemans和Williamson的半定编程，针对最大割度和可满足性问题改进了近似算法。

引入新技术以获得比以前更好的结果的一个很好的例子。

Luca Trevisan的提取器和伪随机生成器。本文采用纠错码和组合设计的方法构建了良好的随机性提取器。构造很容易理解，但完全令人惊叹，因为提取器，代码和设计之间的联系一点都不明显。

毕竟，这是TCS中结果的一个很好的例子，它需要一些新颖的组合。

Leslie Lamport的《如何写证明》。

变量对布尔函数J.Kahn，G.Kalai和N.Linial的影响

本文介绍了用于TCS社区的Fourier技术，并解决了非常整洁的开放性问题。

我觉得这篇文章可读性强。

如果我可以在这个问题上引用莎拉·佩林：“所有人”。

更严重的是，我认为大多数论文都不应阅读原文。随着时间的流逝，人们想出了更好的理解和提出原始问题/解决方案的方法。除了具有历史意义的图灵原始论文外，如果有后续工作可以清理，我不建议您阅读大多数原始论文。尤其是，书中提出的很多东西要比原始东西要好得多。

• N.乔姆斯基。语言描述的三种模型。IEEE Transactions on Information Theory 3. 1956. doi：10.1109 / TIT.1956.1056813

乔姆斯基从语言的角度分析了如何使用数学模型来描述自然语言。

库尔特·哥德尔（KurtGödel）撰写的《数学原理》及其相关系统的形式不确定的命题。