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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没有已知量子优势的问题
我想知道当前的自然计算问题是什么,使用量子计算机没有已知的复杂性优势。 首先,我认为编辑距离的计算是一种最快的已知量子算法似乎是最快的经典算法。试探性地,我还建议将排序作为另一个没有已知的量子加速的问题(与最快的已知单位成本字RAM算法相比)。 尽管我不想设置严格的限制,但我对NP中的问题和/或没有已知有效经典解决方案的问题特别感兴趣。 根据Juan Bermejo Vega的建议,此处需要进一步澄清。我对NP中的问题感兴趣,如果您使用量子计算机,则NP中的问题目前根本没有已知的时间复杂性优势。OOO 我不是在关注可以证明没有优势的情况,也不是在关注指数加速(即多项式也可以)。到目前为止,似乎只有两个例子是我的问题,如果确实如此,这似乎非常令人惊讶。

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为什么富田创建了GLR而没有使用Earley?
当我查看Earley解析时,它看起来非常优雅,我想知道为什么GLR技术变得流行?有谁知道Tomita创建了GLR的Earley解析出了什么问题?性能?高度赞赏有关这些讨论的任何出版物。
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对于什么语言,已经有了观察对等理论?
对于正确性证明,我正在寻找的程序等价的可用概念为Barendregt的清纯型系统(的PTS); 缺少足够的特定类型系统。我的目标只是使用概念,而不是出于自身的原因对其进行研究。≅≅\cong 这个概念应该是“ 伸展 ” -特别是要证明,应该足以证明牛逼1Ť1个≅Ť2t1≅t2t_1 \cong t_2表示适当类型的所有值 v。Ť1个v ≅Ť2vt1v≅t2vt_1\; v \cong t_2\; vvvv 指称等价 指称等价很容易满足所有正确的引理,但是任意PTS的指称语义似乎颇具挑战性-对于系统F来说似乎已经很困难。 上下文/观察等价 那么显然的替代方法是各种形式的上下文等效(如果没有基础上下文可以区分它们,则两个术语是等效的),但是其定义不能立即使用。各种引理并不是很容易证明的。是否已为PTS证明过?或者,该理论是“显而易见的扩展”,还是有理由相信该理论会明显不同? 编辑:我没有说什么很难。 简单的部分:定义 定义等效性并不难,并且在许多论文中都有定义(至少从Plotkin 1975对PCF的研究开始,如果不是更早的话-来源可能是1968年Morris的博士学位论文)。我们如果对所有地面上下文Ç,c ^ [ 吨1 ] ≃ Ç [ 吨2 ] -也就是说,c ^ [ 吨1 ]和c ^ [ 吨2 ]给出相同的结果Ť1个≅Ť2t1≅t2t_1 \cong t_2CCCC[ Ť1个] ≃ Ç[ Ť2]C[t1]≃C[t2]C[t_1] \simeq C[t_2]C[t1]C[t1]C[t_1]C[t2]C[t2]C[t_2]。你有几个选择,这里有很多的替代品:例如,在强正火的语言,如果你有土黄的地面类型,你可以说,地面环境是那些回报土黄,然后意味着一个和b取相同的数字。对于非终止,对于合理的语言,使用“ X终止”作为观察就足够了,因为如果两个程序在观察终止时是等效的,那么在观察结果时它们也是等效的。a≃ba≃ba \simeq …


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对于该图的家庭是广义地理学
正如@Marzio所提到的,以下游戏被称为Generalized Geography。 给定图和起始顶点v ∈ V,游戏的定义如下:G = (V,E)G=(V,Ë)G=(V,E)v ∈ Vv∈Vv \in V 在每个回合(两名球员交替),玩家选择,然后会发生以下情况:ü ∈ ñ(v )ü∈ñ(v)u\in N(v) 及其所有边都从 G中删除。vvvGGG (即 v更新为顶点 u)。u → vü→vu\to vvvvüüu 被迫选择“死角”(即没有外边缘的顶点)的玩家将输。 多项式时间内可在哪个图族中计算最佳策略? 例如,很容易看出,如果是DAG,那么我们可以轻松地为玩家计算最佳策略。GGG

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表示由 在最小的程度出来ģ,并且通过δ - (ģ )的最小入度。δ+(G )δ+(G)\delta^+(G)GGGδ-(G )δ−(G)\delta^-(G) 在一个相关的问题,我所提到的Ghouila-霍利延伸狄拉克的哈密顿周期定理,这表明,如果则G为哈密顿量。δ+(G ),δ-(ģ )≥ Ñ2δ+(G),δ−(G)≥n2\delta^+(G),\delta^-(G) \geq \frac{n}{2} 赛义德(Saeed)在他的评论中评论了一个似乎更强大的扩展,只不过它要求图形必须紧密相连。 刚发布约30年后,强连通性被证明对Ghouila-Houri定理是多余的,我想知道Saeed提出的扩展是否也是如此。 所以问题是: 谁证明(任何人都可以找到参考),该意味着ģ是哈密顿,鉴于ģ强烈连接?δ+(G )+ δ-(ģ )≥ Ñδ+(G)+δ−(G)≥n\delta^+(G)+\delta^-(G) \geq nGGGGGG 是强大的连接冗余这里为好,即不暗示强的连接?δ+(G )+ δ-(ģ )≥ Ñδ+(G)+δ−(G)≥n\delta^+(G)+\delta^-(G) \geq n (请注意,虽然显然必须将图牢固地联系起来才能使其成为哈密顿量,但我要问的是度数条件是否暗含了此条件)。

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2DFA是否需要同等DFA中的许多州?
是否存在带有个状态的2DFA (其中n是不平凡的,至少是4个),它需要至少2 个n个状态才能使用任何DFA进行仿真?nnnnnn2n2n2^n 甲双向DFA(2DFA)是被允许前后移动它的只读输入磁带,不像有限状态自动机,其可以仅在一个方向上移动所述输入头确定性有限状态自动机。 众所周知,2DFA可以识别与DFA完全相同的一类语言,换句话说就是常规语言。关于仿真的效率问题,人们对此知之甚少。Rabin / Scott和Shepherdson在1950年代后期的原始结构使用了交叉序列的概念,并且很难进行分析。莫西·瓦尔迪(Moshe Vardi)发布了另一种结构,该结构显示状态的上限,但是该界限可能有些松弛。2O(n2)2O(n2)2^{O(n^2)} 我要问的是,即使在Myhill-Nerode最小化DFA之后,是否知道任何2DFA(家族)是否需要任何DFA中的许多状态来模拟它们。此外,了解此类2DFA是否会有任何有趣的后果? Moshe Y. Vardi,关于将两向自动机还原为单向自动机的说明,IPL 30 261–264,1989。doi:10.1016 / 0020-0190(89)90205-6(预印本)

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N Queens问题是否难解决?
N皇后问题是这样的: 输入:N 输出:在NXN棋盘上放置N个“皇后”,使得在同一行,列或对角线上没有两个皇后。 在谷歌上搜索时,我发现许多教授的许多幻灯片都声称这是一个NP-Hard问题。(例如,web.mst.edu /〜ercal / 387 / slides / NP-Hard.ppt) 但是我还不能找到证明(或推导一个)。我问这个问题的原因是因为我认为我有一种算法可以解决问题的某些情况,即N不是2或3的倍数(N是皇后数)。相关问题-我们可以认为输入大小为N(其中N是皇后数)?还是我们将输入大小设为log(N),因为数字“ N”可以用log(N)位表示?

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查找图的对偶
根据Gross和Tucker的《拓扑图论》一书,给定一个图在表面上的细胞嵌入(通过“表面”,我的意思是一个带有手柄的球体,而在以下指的是正好为的球体。可以通过将嵌入原始图的面视为顶点并为两个面之间添加一条边来定义对偶多重图,以使对应图面在原始图中具有相同的每一侧。n≥0n≥0n\geq 0SnSnS_nnnn 这是我的问题。给定一个图,我需要找到另一个图这样就存在一个表面并且在上存在的蜂窝嵌入,使得是嵌入的对偶。我知道有很多可能的图形;我只需要为每个图找到一个。GGGG′G′G'SSSGGGSSSG′G′G'GGGG′G′G'GGG 我有几个问题。我的当前策略是(1)确定属的,(2)发现的一个嵌入上,和(3)找到的双重该嵌入的。所有这些步骤都具有已知算法(尽管(1)是NP-Hard)。我想知道是否有找到绕过属类计算的的方法,因为这是该方法的瓶颈,这是我的第一个问题。我的第二个问题是:如果我知道是规则的,那可以简化类的计算吗?我的第三个问题是要求提供任何可以帮助我解决此问题的参考资料。nnnGGGGGGSnSnS_nG′G′G'GGG

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计算复杂度与信息之间的关系
我在计算神经科学实验室工作,该实验室量化了成对或成组神经元之间的相互信息。最近,老板把重点转移到测量“神经动力学的复杂性”上。在进行这一研究时,我们小组中的某些人似乎将“复杂”等同于“具有高熵”。 有人可以指导我了解信息论意义上的计算复杂度(在CS方面)与熵之间的关系吗? 进一步说明一下,在我看来,像Lempel-Ziv复杂度这样的度量似乎并不是有效的复杂度度量,因为它们将信息量(对用户)与携带大量数据混为一谈。诸如此类的其他措施[Causal State Splitting Reconstruction][1]鲜为人知,但具有吸引人的特性,即随机过程的零复杂度,因为需要零隐藏状态来表示平稳的随机过程。

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精确算法中使用的近似算法
近似算法可能会给输出带来一定的恒定因子。这比精确算法要令人满意的多。 但是,时间复杂度忽略了恒定因素。 所以我想如果下面的诀窍是可能的,或者使用,解决了一些问题,:乙∘ 一B∘AB \circ A 使用近似算法求解问题以得到常数因子之内的解S;一个AA小号SS 使用精确的算法来解决问题,其运行时间取决于S的权重,但是只要S是正确的解决方案就可以使用。乙BB小号SS小号SS 这样,近似值是精确算法的“子过程”,并且在步骤2中吞噬了在步骤1中丢失的常数因子。


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最低真实单调3SAT
我对CNF公式为单调(没有否定变量)的SAT变异感兴趣。这样的公式显然是可以满足的。 但是说真实变量的数量可以衡量我们的解决方案有多好。所以我们有以下问题: 最低真实单调3SAT 实例:设置变量U,由3个文字组成的析取子句集合C,其中文字是变量(未取反)。 解决方案:满足C的U的真值分配。 测量:正确的变量数。 有人可以给我一些有关此问题的有用评论吗?

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