理论计算机科学

理论计算机科学家和相关领域的研究人员的问答

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线性逻辑背后的直觉是什么?
我试图了解线性逻辑,以更好地了解线性类型系统。但是,当我阅读规则时,却无法像在模态逻辑中所做的那样获得直觉-表示是必需的,就像在Kripke框架中一样对每个可到达的世界都是必需的[ is is可以比照。但是我找不到任何关于二元性的直观解释,以及哪些连词/取对(如果有)对应于和。一个一个◊ 一个一个 ∧ ∨□ A◻A\Box A一种AA一种AA◊ 一◊A\Diamond A一种AA∧∧\land∨∨\lor

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为什么自反图具有参数性?
看着参数多态性模型,我很好奇为什么要使用 自反图类别? 特别是为什么它们不包含关系成分?在查看模型时,它们似乎都支持关系组合的自然概念: x(R;S)z⟺∃y.xRy∧ySzx(R;S)z⟺∃y.xRy∧ySz x(R;S)z \iff \exists y. xRy \wedge y S z 最近使用反射图的论文似乎都认为这是理所当然的,而且我能找到的讨论它的唯一较旧的论文是O'Hearn和Tennent的“关系参数和局部变量”,他说: 不需要可组合性的原因之一是,众所周知,在较高类型的逻辑关系中不能保留组成。 我不太清楚这意味着什么,所以我的第一个问题是这意味着什么,希望能对此问题提供更好的参考。 我认为这意味着,例如,指数不一定会保留鼻子上的关系成分。特别是,我们无法显示。这意味着指数不会扩展到关系类别上的函子。(R;R′)→(S;S′)≡((R→S);(R′→S′))(R;R′)→(S;S′)≡((R→S);(R′→S′))(R;R') \to (S;S') \equiv ((R \to S);(R' \to S')) 但是,虽然我无法证明上述关系之间的等价关系,但我可以肯定地证明一个包含项 对吗?((R→S);(R′→S′))⊂((R;R′)→(S;S′))((R→S);(R′→S′))⊂((R;R′)→(S;S′))((R \to S);(R' \to S')) \subset ((R;R') \to (S;S')) f((R→S);(R′→S′))hf((R→S);(R′→S′))hf((R \to S);(R' \to S')) hgggf(R→S)g(R′→S′)hf(R→S)g(R′→S′)hf(R\to S)g(R'\to S')hxRyR′zxRyR′zxRyR'zf(x)Sg(y)S′h(z)f(x)Sg(y)S′h(z)f(x) S g(y) S' h(z)

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Entscheidungsproblem vs.Unvollständigkeitssatz(软性问题)
希尔伯特(Hilbert)在1928年的著作中使用了第一个术语,但在哥德尔(Gödel)的后来的著作中,同样的东西被称为Unvollständigkeitssatz(“不完全性定理”)。对于当今的德国CS研究人员来说,似乎更常用Unvollständigkeitssatz,并且仍然了解Entscheidungsproblem(“决策问题”),但不一定与das Halte问题有关(在Turing从事自动机研究之后,它似乎更为常见)。另一方面,对于英语CS研究人员来说,Entscheidungsproblem通常是他们所熟悉的唯一单词。 注意:这两个词是不相同的,可以说希尔德尔的决定问题是格德尔关于不完备性的陈述对特定情况的否定回答,因此不完备性会破坏决策。 有趣的是,在查看德语Wikipedia时,没有Entscheidungsproblem的条目,但是有GödelscherUnvollständigkeitssatz的条目,关于Hilbert的条目使用GödelscherUnvollständigkeitssatz。在查看英文维基百科时,很容易找到Entscheidungsproblem的条目。 Entscheidungsproblem怎么不再用德语了?

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是否正在确定是否更改一个条目会降低多项式层次结构中矩阵的永久性?
考虑以下问题:给定矩阵,索引和一个整数。替换由,并调用新的矩阵。是吗?M∈{−m,…,0,…,m}n×nM∈{−m,…,0,…,m}n×nM\in\{-m,\dots,0,\dots,m\}^{n\times n}i,j∈{1,…,n}i,j∈{1,…,n}i,j\in\{1,\dots,n\}aaaM[i,j]M[i,j]M[i,j]中号 p ë - [R (中号)> p È - [R ( M)aaaM^M^\hat Mper(M)>per(M^)per(M)>per(M^)per(M)>per(\hat M) 多项式层次结构中是否存在此问题?
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有形的量子门是什么样的?
我已经阅读了有关量子计算的出版书籍,文章和论文。 我发现我所看到的所有材料都是,而不是描述从基本物理学到抽象的量子门,而是努力避免谈论量子门的实现细节。 我首先问自己:我是否在只关注正规数学的错误领域中进行搜索? 但是我发现那些论文和书中确实详细地解释了离子阱,光学开关甚至激光纤维。 当他们声称已在研究中使用量子门时,仅显示矩阵,方程,公式和黑匣子分量。 我们都知道the和矩阵计算。但是,如果您在A4纸上打印一个量子门矩阵运算符,那么当光子或电子被扔到它上面时,它什么也不会做。 因此,有谁知道什么是量子门,具体来说,我可以知道: Quantum Gate是一种使用磁场进行元素算术的设备吗? 量子门是使用激光束的设备吗? Quantum Gate是使用金属线的设备吗? 当科学家愉快地将本征态与可观察物相乘时,电子在“相乘”时是否会在门中碰撞? 提前致谢。

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什么是函数名
让是一种语言,˚F :Σ ⋆ × Σ ⋆ →交通Σ ⋆与属性上的两个参数的函数,对于所有X和ÿ,˚F返回的元素大号当且仅当两个X和ÿ是元素大号:大号LLF:Σ⋆× Σ⋆→ Σ⋆f:Σ⋆×Σ⋆→Σ⋆f\colon {\Sigma^\star}\times\Sigma^\star\to\Sigma^\starXxxÿyyfffLLLxxxyyyLLL f(x,y)∈L⟺x∈L∧y∈L.f(x,y)∈L⟺x∈L∧y∈L.f(x,y)\in L \iff x\in L\wedge y\in L . 问题这样的功能在文献中有名字吗? 以下是一些有趣的观察。这些函数,我将其称为“合取约简 ”,可以针对各种复杂度类别的完整问题进行构造。例如,对于,取函数˚F (ψ ,φ )= ψ ∧ φ。类似地,我们可以考虑“ 析取的减少 ”,使克(ψ ,φ )= ψ ∨ φ是在分离性减少小号甲ŤL=SATL=SATL=SATf(ψ,ϕ)=ψ∧ϕf(ψ,ϕ)=ψ∧ϕf(\psi, \phi)=\psi\wedge\phig(ψ,ϕ)=ψ∨ϕg(ψ,ϕ)=ψ∨ϕg(\psi,\phi)=\psi\vee\phiSATSATSAT。这两个化简也优于量化的布尔公式,因此它们也适用于多项式层次结构的所有级别以及PSPACE。 构造L和NL完全语言DSTCON和USTCON的合取和析取约简很容易:给定两个图和两对顶点(u ,v ),(x ,y ),构造一个新的图形通过采取不相交并ģ ∪ ħ,添加两个节点小号,吨并添加边缘(小号,Û ),(v ,X ),(Ý ,吨)G,HG,HG, H(u,v),(x,y)(u,v),(x,y)(u,v), (x,y)G∪HG∪HG\cup Hs,ts,ts,t(s,u),(v,x),(y,t)(s,u),(v,x),(y,t)(s,u),(v,x),(y,t)。析取归纳法将这两个图并行而不是串联。 …

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枚举顶点标记DAG的拓扑种类
令是有向无环图,令是将每个顶点映射到某个有限字母的标签的标记函数。写中,拓扑排序的是一个双射从至(即,的排序中的序列),以使得无论何时然后(即,如果存在从到的边G=(V,E)G=(V,E)G = (V, E)λλ\lambdav∈Vv∈Vv \in Vλ(v)λ(v)\lambda(v)LLLn:=|V|n:=|V|n := |V|GGGσσ\sigma{1,…,n}{1,…,n}\{1, \ldots, n\}VVVVVV(v,v′)∈E(v,v′)∈E(v, v') \in Eσ−1(v)&lt;σ−1(v′)σ−1(v)&lt;σ−1(v′)\sigma^{-1}(v) < \sigma^{-1}(v')vvvv′v′v'然后出现在序列中的之前)。所述标签的是单词在。vvvv′v′v'σσ\sigmaσ(1)⋯σ(n)σ(1)⋯σ(n)\sigma(1) \cdots \sigma(n)LnLnL^n 给定,我想高效地枚举的拓扑类型的标签。枚举拓扑类别的标签的复杂性是什么?当然,由于可能有成倍的指数增长,我想研究复杂度与输出大小或延迟的关系。特别是,可以使用多项式延迟执行枚举吗?(甚至是持续的延迟?)(G,λ)(G,λ)(G, \lambda)GGG 在所有顶点都带有不同标签的情况下(或者,等价地,顶点被自己标记为),我知道标签可以在固定的摊销时间内枚举,其结果是枚举位姿的线性扩展(与枚举DAG的拓扑种类相同)。但是,当任意标注顶点时,可能会出现大量拓扑类别具有相同标签的情况,因此,您不能仅枚举拓扑类别并计算其标签以获得一种枚举标签的有效方法。用poset术语,标记的DAG可以看作是标记的GGG{1,…,n}{1,…,n}\{1, \ldots, n\}GGG(G,λ)(G,λ)(G, \lambda) 姿态,而我找不到这些的枚举结果。 由于这里有其他问题的答案,我已经知道一些相关问题的难度。特别是,我知道在字典上找到最小的标签是NP-hard。我也知道,确定给定的标签是否可以通过某种拓扑排序实现是NP难的(从这个问题的难度:给定候选标签序列,求出的拓扑排序,其中每个顶点必须出现在某个位置正确的标签出现在sssGGGsss)。但是,我不认为这会暗示枚举的难度,因为您可以按自己喜欢的任何顺序枚举(不一定是字典顺序),并且枚举算法无法有效地确定标签是否可以实现,甚至具有恒定的延迟(因为可能首先要成指数地列举许多序列)。 请注意,枚举第一个标签显然很容易(只要进行任何拓扑排序即可)。要列举的另一个标签比,您可以通过施加一些元素进行的得到一些位置列举其中尝试每个:和,并检查是否具有处于位置的拓扑排序,这可以在PTIME中清楚地完成。但是随着您输出越来越多的标签,我不确定如何概括这种方法。ssssssvvvVVVi∈{1,…,n}i∈{1,…,n}i \in \{1, \ldots, n\}si≠λ(v)si≠λ(v)s_i \neq \lambda(v)vvvģ v 我iiiGGGvvviii

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标记DAG的Dilworth定理的推广
一个反链在一个DAG 是一个子集是成对可达,即,不存在顶点的,使得是从可到达的在。根据偏序理论中的迪尔沃斯定理,可以知道,如果DAG没有大小为反链,则它可以分解为最多不相交的链,即有向路径。甲⊆ V v ≠ v ' ∈ 甲v v ' é ķ ∈ Ñ ķ - 1(V,E)(V,E)(V, E)A⊆VA⊆VA \subseteq Vv≠v′∈Av≠v′∈Av \neq v' \in Avvvv′v′v'EEEk∈Nk∈Nk \in \mathbb{N}k−1k−1k-1 现在,我对带标签的DAG感兴趣,即每个顶点在一些固定的有限标签中带有标签 DAG 。给定一个反链,我可以定义它的标记的大小作为标签的出现最小数量在,即。在这种情况下,是否有迪尔沃思定理的类似物?换句话说,如果我假设DAG没有标记大小为k的反链\ in \ mathbb {N}λ (v )Σ 甲⊆ Vvvvλ(v)λ(v)\lambda(v)ΣΣ\SigmaA⊆VA⊆VA \subseteq V甲分钟一个&Element; Σ | { v ∈ 甲| λ (v )= 一个} …

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期刊如何为TCS社区提供服务?
过去,期刊是传播和审查科学/数学发现的主要方式。在某些地区,它们仍然是。但是,在(理论上)计算机科学中,该角色几乎完全由会议和基于Web的开放式发布(例如arxiv或个人主页)来执行。 仍然有TCS期刊(例如ToC和JACM),但它们似乎主要是发表已经发表在会议上的论文,并且通常印有arxiv的预印本。所以我不明白他们正在增加什么价值。 期刊在TCS中的目的是什么? 我听过三种支持期刊的论点,但我没有发现有说服力: 据认为,与会议相比,期刊的审查标准更高。确实,会议审阅承受着更大的时间压力,但审阅人数仍然是相同的(并且审阅者被赋予阅读论文的时间与他们实际阅读论文的时间很少相关)。作为审阅者,我从根本上对待期刊审阅请求与对待会议的外部审阅没有什么不同。 日记版本比会议版本质量更高。这是真的,但没有意义,因为大多数人不会阅读。当我想阅读论文时,我会搜索它并单击最有前途的链接,该链接几乎始终是arxiv版本。因此,即使有期刊,我也很少阅读期刊的论文。 期刊可以在论文发表的那次会议之上提供额外的质量信号。这似乎是多余的,并且为很少的信号付出了很多努力。 受邀时,我只提交给TCS期刊。我发现该过程很烦人,因为它会增加工作量并拖累多年。因此,我不愿意以其他方式提出。我有充分的理由提交吗?

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是ñ PP P= PP PNPPP=PPP\mathsf{NP^{PP}} = \mathsf{P^{PP}}?或者更一般地说,是ñ PP P⊆ PP P/ pø升ÿNPPP⊆PPP/poly\mathsf{NP^{PP}} \subseteq \mathsf{P^{PP}/poly}?

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包含
输入:一组在点- [R 3,和一个整数ķ ≤ Ñ。nñnR3[R3\mathbb{R}^3k≤nķ≤ñk \le n 输出:最小体积轴对齐的边界框,至少包含这n个点中的个。kķknñn 我想知道是否有任何算法可以解决此问题。我能想到的最好的时间是时间,大致如下:在三个维度中的两个维度上,所有可能的上限和下限都将受到蛮力作用;对于每种O (n 4)可能性,我们都可以使用滑动窗口算法在O (n )时间内解决问题的一维形式。O(n5)Ø(ñ5)O(n^5)O(n4)Ø(ñ4)O(n^4)11个1O(n)Ø(ñ)O(n)

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从恒定数量的源中产生“无限”的随机性
最近,我遇到了Coudron和Yuen撰写的有关使用量子设备进行随机扩展的论文。这项工作的主要结果是,可以从恒定数量的源中生成“无限”的随机性(即,生成的随机位的数量仅取决于协议的轮次,而不取决于源的数量。 )。 天真的,这听起来让我觉得结果允许对任何带有量子源的随机算法进行去随机化处理,并且暗示着在相应的量子类中包含了随机复杂性类。 但是我并不真正了解量子信息理论,并且我肯定我缺少很多微妙之处。更不用说如果这样的主张是可能的,那么作者本来可以做到的。所以我的问题是: 本文(以及所有相关工作)中描述的“无限随机扩展”的存在是否暗含了针对随机复杂性类的某种非随机化陈述?如果不是,为什么不呢? 更新:斯科特·亚伦森(Scott Aaronson)向我指出了这一领域和上述论文的出色的高级概述。不幸的是我仍然很困惑:)。

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PTS / CoC中教会编码类型的从属类型
我正在Barendregt的lambda多维数据集中尝试使用纯类型系统,特别是最强大的系统,即构造微积分。该系统具有排序*和BOX。仅出于记录目的,下面我使用Morte工具https://github.com/Gabriel439/Haskell-Morte-Library的具体语法,该语法与经典的lambda演算很接近。 我看到我们可以通过某种类似于教堂的编码(对于代数数据类型也称为Boehm-Berarducci同构)来模拟归纳类型。作为一个简单的示例,我将type Bool = ∀(t : *) -&gt; t -&gt; t -&gt; t与构造函数True = λ(t : *) -&gt; λ(x : t) -&gt; λ(y : t) -&gt; xand一起使用False = λ(t : *) -&gt; λ(x : t) -&gt; λ(y : t) -&gt; y。 我看到,术语级函数Bool -&gt; T的类型通过实际上是同一性的函数Product T T与具有经典Product = λ(A : *) …

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计算读两次相对CNF式的奇偶的复杂性(
在两次相反的CNF公式中,每个变量出现两次,一次为正,一次为负。 我感兴趣的的问题,其中包括在计算读两次相对CNF式满足指配的数量的奇偶性。⊕Rtw-Opp-CNF⊕Rtw-Opp-CNF\oplus\text{Rtw-Opp-CNF} 我找不到有关此类问题的复杂性的任何参考。我能找到最接近的是,计数版本是#P -complete(参见6.3节本文)。#Rtw-Opp-CNF#Rtw-Opp-CNF\#\text{Rtw-Opp-CNF}#P#P\#\text{P} 在此先感谢您的帮助。 2016年4月10日更新 在本文中,问题证明是⊕ P -complete,但是通过减少从制造的式3 SAT是不是在CNF,并且只要你尝试将其转换回CNF你得到一个三次读取公式。⊕ RTW-OPP-SAT⊕Rtw-Opp-SAT\oplus\text{Rtw-Opp-SAT}⊕ P⊕P\oplus\text{P}3 SAT3SAT3\text{SAT} 单调版本被示出为⊕ P -complete在本文。在这样的纸,⊕ RTW-OPP-CNF迅速在部分4的端部中提到:勇士说,这是简并的。对我来说不清楚变质的确切含义,也不意味着硬度。⊕ RTW-MON-CNF⊕Rtw-Mon-CNF\oplus\text{Rtw-Mon-CNF}⊕ P⊕P\oplus\text{P}⊕ RTW-OPP-CNF⊕Rtw-Opp-CNF\oplus\text{Rtw-Opp-CNF} 2016年4月12日更新 这将是也很有趣知道是否有人曾经研究过的复杂问题。给定两倍于CNF公式的对数,该问题要求计算变量的奇数设置为true的满意分配数与变量的偶数设置为true的满意分配数之间的差。我还没有找到关于它的文献。Δ RTW-OPP-CNFΔRtw-Opp-CNF\Delta\text{Rtw-Opp-CNF} 2016年5月29日更新 正如在他的评论中指出埃米尔耶扎贝克,这是不正确的,勇敢的说,这个问题是退化。他只说,这样的问题更受限制的版本,⊕ PL-RTW-OPP-3CNF,是堕落。同时,我仍然不知道退化的确切含义,但至少现在看来,这显然是缺乏表达能力的代名词。⊕ RTW-OPP-CNF⊕Rtw-Opp-CNF\oplus\text{Rtw-Opp-CNF}⊕ PL-RTW-OPP-3CNF⊕Pl-Rtw-Opp-3CNF\oplus\text{Pl-Rtw-Opp-3CNF}

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上PIT的后果没有有效的算法
给定使得系数受限制,保持?p(x1,…,xn),q(x1,…,xn)∈Z[x1,…,xn]p(x1,…,xn),q(x1,…,xn)∈Z[x1,…,xn]p(x_1,\dots,x_n),q(x_1,\dots,x_n)\in \Bbb Z[x_1,\dots,x_n]p,qp,qp,qBBBp≡qp≡qp\equiv q Schwartz-Zippel引理在这里适用,因为它适用于一般字段和并且针对此问题有一种有效的随机算法。Z⊂QZ⊂Q\Bbb Z\subset\Bbb Q 我们希望此问题具有有效的去随机化。 如果此问题没有有效的去随机化,后果是什么?

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