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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关于
编辑(作者塔拉·B):我仍然希望提及这一证明,因为我必须自己为自己的论文证明这一点。 我正在寻找本文中出现的定理4的证明: 刘和韦纳的无上下文语言交叉口的无限层次。 定理4:一种维仿射歧管是不表达为仿射歧管的有限联合其中的每一个是尺寸ñ - 1或更小。nnnn−1n−1n-1 有人知道参考证明吗? 如果流形是有限的,并且我们在元素上定义了自然顺序,那么关于晶格是否有任何类似的陈述? 了解该定理的一些背景: 定义:设为有理数的集合。一个子集中号⊆ Q Ñ是一个仿射歧如果(λ X + (1 - λ )Ý )∈ 中号时,,和。QQ\mathbb{Q}M⊆QnM⊆QnM\subseteq \mathbb{Q}^n(λx+(1−λ)y)∈M(λx+(1−λ)y)∈M(\lambda x+(1-\lambda)y)\in Mx∈Mx∈Mx\in My∈My∈My\in Mλ∈Qλ∈Q\lambda\in\mathbb{Q} 定义:如果对于一些,则仿射流形被认为与仿射流形平行。M′M′M'MMMM′=M+aM′=M+aM'=M+aa∈Qna∈Qna\in \mathbb{Q}^n 定理:每个非空仿射歧管平行于独特子空间。该由M⊆QnM⊆QnM\subseteq \mathbb{Q}^nKKKKKKK={x−y:x,y∈M}K={x−y:x,y∈M}K=\{x-y:x,y\in M\} 定义:该尺寸非空仿射歧管的平行于它的子空间的维数。

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用于检查量子门集通用性的可判定性/算法
给定有限的一组量子门,从计算理论上来说,是否可以确定G是否为通用门集合?一方面,“几乎所有”门集都是通用的,另一方面,对非通用门集的理解仍然不是很清楚(特别是,当然,不知道每个非通用门集是否都可以经典模拟),因此,我想给出一个检查通用性的显式算法可能很简单。G={G1,…,Gn}G={G1,…,Gn}\mathcal{G} = \{G_1, \dots, G_n\}GG\mathcal{G}

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是否存在任何基于梯度下降的技术来搜索多维空间中函数的绝对最小值(最大值)?
我熟悉梯度下降算法,该算法可以找到给定函数的局部最小值(最大值)。 在函数具有多个局部极值的情况下,是否可以对梯度下降进行任何修改以找到绝对最小值(最大值)? 是否有通用的技术,如何增强可以找到局部极值的算法来找到绝对极值?

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在o(n log n)中找到点的最短成对距离?
以下练习已分发给我指导的学生: 给定平面中的nnn个点,请设计一种算法,该算法可找到一对对所有点之间的距离最小的点。该算法应在时间o(n2)o(n2)o(n^2)。 有一个(相对)简单的分而治之算法,可以解决时间的任务Θ(nlogn)Θ(nlog⁡n)\Theta(n \log n)。 问题1:是否有一种算法可以在最坏的情况下准确地解决给定的问题o(nlogn)o(nlog⁡n)\mathcal{o}(n \log n)? 我怀疑这是有可能的是我记得在一些谈话中看到的结果(赞赏参考)。它指出沿着不超过恒定数目的线的东西c∈Nc∈Nc \in \mathbb{N}点可被布置在周围的一些点处的平面ppp半径的圆内r∈Rr∈Rr \in \mathbb{R}用rrr所涉及的点的任何两个之间的最小距离。我认为c=7c=7c=7,这些点形成一个等边六边形,中心为ppp(在极端情况下)。 在这种情况下,以下算法应在nnn步之内解决它们的问题。 fun mindist [] | p::[] = INFINITY | mindist p1::p1::[] = dist(P[0], P[1]) | mindist p::r = let m = mindist(r) in min(m, nextNeighbour(p, r, m)) end 注意,这是(声称是)在线性时间内,因为在点只有一个恒定数量r可以是不大于较远远离m从p(假设上面的语句); 只需调查这些点即可找到新的最小值。当然有一个陷阱。如何实现nextNeighbour(也许在线性时间内进行预处理)? 问题2:让一组点的和点p ∉ [R 。让米∈ [R与RRRp∉Rp∉Rp \notin Rm∈Rm∈Rm …

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如何找到一个具体的研究课题来集中精力?
我最近开始了硕士课程。上学期,我参加了网络,软件工程,体系结构等不同学科的课程。最近,在学习了算法和数据结构的高级课程之后,我认为我找到了我最感兴趣的课程(包括其他类似主题,例如编程语言等)。 )。 如何找到研究主题-可以为自己的论文从事研究的特定数据结构或算法,并可能跟进博士学位?我目前正在研究我的大学在相同学科上所做的一些研究。 编辑 我认为有些人由于我这边的模棱两可而混淆了这个问题。我想为我的硕士论文找到一个主题,我距离开始博士学位还有些距离(如果可以的话)

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将微积分称为代数而不是微积分有什么区别?之所以提出这个问题,是因为我在某处读到了“ λ-微积分不是微积分而是代数”这一行(iirc,归因于Dana Scott)。有什么意义?谢谢。λλ\lambdaλλ\lambda

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近似频率矩的界限
让是一个整数序列,其中每个一Ĵ ∈ { 1 ,2 ,... ,Ñ }。对于我∈ { 1 ,2 ,... ,Ñ },让米我 = | { j :a j = i } | 。第k个频率矩定义为a1,a2,…,ama1,a2,…,ama_1, a_2,\dotsc, a_maj∈{1,2,…,n}aj∈{1,2,…,n}a_j \in \{1,2,\dotsc,n\}i∈{1,2,…,n}i∈{1,2,…,n}i \in \{1,2,\dotsc,n\}mi=|{j:aj=i}|mi=|{j:aj=i}|m_i = |\{j : a_j = i\}|kkk Fk=∑i=1nmki.Fk=∑i=1nmik.\displaystyle F_k = \sum_{i=1}^n m_i^k. 在他们著名的论文《近似频率矩的空间复杂性》中,Alon等人。得到流算法近似于使用大致ø (Ñ 1 - 1FkFkF_k空间。他们还使用通信复杂性技术来获得Ω(n1−5O(n1−1k(logn+logm))O(n1−1k(log⁡n+log⁡m))O(n^{1-\frac{1}{k}}(\log n + \log …

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基于朴素集理论的类型系统
据我了解,在计算机科学中,由于罗素悖论之类的原因,数据类型不是基于集合论的,但是像在现实世界中的编程语言中一样,我们不能将复杂的数据类型表示为“不包含自身的集合”,说实际上,类型是其成员的无限集合,其中实例成员资格由该类型/集合固有的功能数量(某些属性,方法的存在)定义?如果没有,那反例是什么?

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通过网络进行有效的DAG比较
在分布式版本控制系统(例如Mercurial和Git)中,需要有效地比较有向无环图(DAG)。我是一名Mercurial开发人员,对于听到有关讨论比较两个DAG的时间和网络复杂性的理论工作,我们将非常感兴趣。 有问题的DAG由记录的修订构成。修订由哈希值唯一标识。每个修订依赖于先前修订的零(初始提交),一个(普通提交)或多个(合并提交)。这是一个示例,一个接一个a地e进行修订: a --- b --- c --- d --- e 当某人仅拥有部分历史记录并想要检索缺失的部分时,图形比较就会出现。想象一下,我只好a到c并提出x和y基于c: a --- b --- c --- x --- y 在Mercurial中,我将进行hg pull下载d和e: a --- b --- c --- x --- y \ d --- e 目标是确定图何时具有许多(例如,超过100,000个)节点d并e有效地进行识别。效率兼顾 网络复杂度:传输的字节数和所需的网络往返数 时间复杂度:交换变更集的两个服务器完成的计算量 典型的图形将很狭窄,几乎没有像上述的平行轨迹。还有通常只有叶节点少数的(我们称之为水银他们的头),如e与y以上。最后,当使用中央服务器时,客户端通常会有几个不在服务器上的变更集,而服务器可以为客户端提供100多个新变更集,具体取决于客户端上一次从服务器上拉出的是谁。一个非对称解决方案是首选:集中式服务器应该比较给客户做一点计算。

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某些类型查询的最佳预处理
假设我们有一个半群,其元素S = { s 1,s 2,… ,s n }。我们的目标是计算产品的小号我 ∘ 小号我+ 1 ∘ ⋯ ∘ 小号Ĵ。(S,∘ )(S,∘)(S,\circ)小号= { s1个,秒2,… ,sñ}S={s1,s2,…,sn}S=\lbrace s_1,s_2,\dots,s_n\rbraces一世∘ 小号我+ 1〇⋯ 〇小号Ĵsi∘si+1∘⋯∘sjs_i\circ s_{i+1}\circ \cdots\circ s_j Alon和Schieber在他们的论文“用于回答在线产品查询的最佳预处理”中证明,仅使用线性量,我们最多可以以步(其中α是逆阿克曼函数)回答每个这样的查询。预处理。O (α (n ))O(α(n))O(\alpha(n))αα\alpha 如果期望,每个查询可以在回答Ö (日志(Ĵ - 我))的步骤,可以在一个仍然只要这样做线性预处理?s一世∘ 小号我+ 1〇⋯ 〇小号Ĵsi∘si+1∘⋯∘sjs_i\circ s_{i+1}\circ \cdots\circ s_jO (对数(j − i ))O(log⁡(j−i))O(\log(j-i)) (这个问题的灵感来自这个最近布伦丹·麦凯在Mathoverflow问题。)

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在一般图中计算距离小于2的距离?
给定具有边的加权无向图,我想计算任意给定顶点对之间的近似距离小于2。当然,我想使用二次空间和次线性查询时间。m = o (n2)m=o(n2)m = o(n^2) 我知道Zwick使用矩阵乘法的结果,但是我很好奇是否有任何组合算法可解决此问题?

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常规语言中等效类的数量与DFA大小的关系
这个问题与Janoma 最近提出 的一个问题有关。 背景 在约束编程中,域D上的常规全局约束ccc是一对(s ,M ),其中s是一个变量元组(范围),而M是域D上的DFA 。如果M接受字符串 θ (s 1)θ (s 2)… θ (s n),则 s的赋值θ满足c。DDD(s,M)(s,M)(s, M)sssMMMDDDθθ\thetassscccMMMθ(s1)θ(s2)…θ(sn)θ(s1)θ(s2)…θ(sn)\theta(s_1)\theta(s_2)\ldots\theta(s_n) 下面,假定域DDD是固定的。定义一组字符串T = D |上的等价关系∼∼\sims | 使得一〜b,若对所有DFA 中号任一个,b ∈ 大号(中号)或一个,b ∉ 大号(中号)。直观地讲,两个字符串是等效的,前提是DFA无法区分它们。如果是这样,那么它们也满足相同的 常规约束。T=D|s|T=D|s|T = D^{|s|}a∼ba∼ba \sim bMMMa,b∈L(M)a,b∈L(M)a, b \in L(M)a,b∉L(M)a,b∉L(M)a, b \not\in L(M) 如果我们不以任何方式限制了有限自动机,则集等价类的T/∼T/∼T/{\sim}只是TTT本身。我对等效类wrt的数量感兴趣。∼∼\sim作为 DFA允许的状态数nnn的函数。显然,如果n=|D||s|n=|D||s|n = |D|^{|s|}(忽略常量),然后|T/∼|=|T||T/∼|=|T||T/{\sim}| = |T|。(当然,这里的nnn本身将是|s||s||s|的函数。) 问题 什么是最小的nnn为此|T/∼|=|T||T/∼|=|T||T/{\sim}| = |T|? …


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具有成对可见性的美术馆变体?
传统的画廊问题设置了一个区域和一些具有可见性的护卫,并要求查看整个区域所需的护卫最少。 有没有人看过画廊的变型,其中可见性区域由一对警卫定义。例如,一种说法可能是,如果有一对守卫的最小边界圆覆盖该点,则该点被覆盖?

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为什么NPI问题并非都具有相同的复杂性?
如何看待一个可能是NP-中间体而不是NP-完全的问题和原因?通常,看一个问题很简单,然后说出它是否很可能是NP-Complete,但是对我来说,要确定一个问题是否是NP-Intermediate似乎要困难得多,因为两者之间的界限似乎很薄类。基本上,我要问的是为什么一个可以在多项式时间内(如果有的话)可以验证但在多项式时间内不能解决的问题(只要P不等于NP)就不能相互简化多项式时间。另外,是否有某种方法可以显示问题,即NP-Intermediate是否类似于问题被显示为NP-Hard的问题,例如简化或其他技术?任何帮助我理解NP-Intermediate类的链接或教科书也将不胜感激。

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