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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代数结构在理论计算机科学中的用途
我是一名软件从业人员,我正在撰写一项有关代数结构的调查报告,以进行个人研究,并试图提供有关如何在理论计算机科学(以及程度较小的计算机科学的其他子领域)中使用这些结构的示例。 。 在组理论下,我遇到了形式语言的句法半身像和并行/并发计算的轨迹和历史半身像。 从环论的角度来看,我遇到了用于图形处理和基于半环的解析的半环框架。 在我的研究中(但愿如此),我尚未从模块理论中找到任何代数结构的用途。 我假设还有更多示例,而我只是没有在正确的位置寻找它们。 理论计算机科学(以及计算机科学的其他子领域)中常见的上述领域的代数结构还有哪些其他示例?另外,您可以推荐哪些期刊或其他资源涵盖这些主题?

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强大的算法过于复杂,难以实施
有哪些合法实用程序的算法过于复杂而难以实现? 让我清楚一点:我不是在寻找像当前的渐近最优矩阵乘法算法(Coppersmith-Winograd)这样的算法,该算法可以合理实施,但具有一个常数,使其在实践中毫无用处。我正在寻找一种可能具有实用价值,但很难编码的算法,以至于它们从未实现,仅在极其人为的环境中实现,或者仅针对非常特殊的应用而实现。 还欢迎具有良好渐近性但实际性能可能不佳的几乎不可能实现的算法。

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TCS中哪些有趣的定理依赖于选择公理?(或者,确定性公理?)
数学家有时会担心选择公理(AC)和决定性公理(AD)。 选择公理:给定任何集合的非空集,有一个函数,给定一组在,返回的成员。 f S C SCC{\cal C}fffSSSCC{\cal C}小号SS 确定性公理:令为一组无限长的位字符串。爱丽丝(Alice)和鲍勃(Bob)玩游戏,其中爱丽丝(Alice)选择第一位,鲍勃(Bob)选择第二位,依此类推,直到构造了无限字符串。如果x \ in S,爱丽丝赢得比赛,如果x \ not \ in S,鲍勃赢得比赛。假设每个S都有一个玩家获胜的策略。(例如,如果S仅由全1字符串组成,则Bob可以有限次数地获胜。)b 1 b 2 x = b 1 b 2 ⋯小号SSb1个b1b_1b2b2b_2x = b1个b2⋯x=b1b2⋯x = b_1 b_2 \cdots X ∈ 小号x∈Sx \in Sx∉Sx∉Sx \not \in S 小号SSSSSS 已知这两个公理彼此不一致。(考虑一下,或者去这里。) 其他数学家很少或根本不关注这些公理在证明中的使用。它们似乎与理论计算机科学几乎无关,因为我们认为我们主要处理有限的对象。但是,由于TCS将计算决策问题定义为无穷大的位字符串,并且我们将(例如)算法的时间复杂度作为自然值上的渐近函数进行测量,因此始终有可能使用这些公理之一变成一些证据。 在TCS中最引人注目的示例是什么,您知道其中需要这些公理之一吗?(你知道例子吗?) 只是预示了一点,请注意,对角化参数(例如,在所有图灵机的集合上)不是“选择公理”的应用。尽管图灵机定义的语言是一个无限的位字符串,但是每台图灵机都有一个有限的描述,因此我们实际上不需要在这里为无数个无限集选择函数。 (我放置了很多标签,因为我不知道示例将来自何处。)

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知道如何为TCS编程有多重要?
来自更数学的背景,我从未真正学会过编码。我正在TCS攻读博士学位,许多人对我对编程(以及一般计算机)了解甚少感到惊讶。我可以用伪代码编写算法,但是我真的不知道任何编程语言。 我可以想象有一天我可能必须为我的工作实现一些算法,但是我可以等待这一刻吗?还是还有其他东西? 知道如何在TCS中编码(在不直接涉及编程的领域中)有多重要:是否有某些原因可能会使CC理论家(例如)知道如何编码?值得花费大量时间学习如何编码吗?如果有的话,是否有更适合的编程语言类别(函数式,命令式,面向对象..)?

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当前,在大输入的一般情况下,解决问题或问题是不可行的。但是,两者都可以在指数时间和多项式空间中求解。P S P A C EñPNPNPP小号P一çËPSPACEPSPACE 由于我们无法构建不确定的或“幸运的”计算机,因此如果问题是 -complete或 -complete,对我们有什么影响?P S P A C EñPNPNPP小号P一çËPSPACEPSPACE

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P中的运行时范围是否可确定?(答案:否)
提出的问题是以下问题是否可以确定: 问题 给定整数kkk且图灵机MMM承诺在P中,相对于输入长度n,MMM 的运行时间是否为?O(nk)O(nk){O}(n^k)nnn 可以接受“是”,“否”或“公开”的狭义答案(带有参考文献,证明草图或对当前知识的回顾),但也欢迎广泛的答案。 回答 Emanuele Viola 发布了一个证明 该问题无法确定的证据(见下文)。 背景 对我来说,这个问题自然是在解析Luca Tevisan对以下问题的回答时引起的:P的运行时是否需要EXP资源才能达到上限?……具体例子已知吗? 该问题还与MathOverflow问题有关:数学上最有吸引力的图灵不可思议的问题是什么?在认识到运行时间估计是与(例如)控制理论和电路设计相关的普遍存在的工程问题的一种变型中,单词“数学”改为“工程”。 因此,提出此问题的主要目标是获得更好的理解/直觉,即复杂度等级P中的运行时估计的哪些实际方面是可行的(即,需要P中的计算资源进行估计),而不是不可行的(即,需要EXP中的计算资源进行估算),而不是形式上不确定的。 -编辑(答案后)- 我已将Viola定理添加到MathOverflow的社区Wiki “引人入胜的不可思议的问题”中。 这是Wiki与复杂度等级P相关的第一个贡献;这证明了中提琴定理的新颖性,自然性和广泛性(恕我直言,它的美也是如此)。 -编辑(答案后)- Juris Hartmanis的专着《可行的计算和可证明的复杂性》(1978年)涵盖了与Emanuele Viola的证明大部分相同的材料。


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有关PP中的PH的更多信息?
赫克·贝内特(Huck Bennett)最近提出的一个问题是,PP班级中是否包含PH班级,却得到了一些相互矛盾的答案(似乎都是正确的)。一方面,一些预言结果相反,另一方面,斯科特(Scott)认为答案很可能是肯定的,因为Toda定理表明PH在BP.PP(PP的概率变异体)中,我们通常认为随机化确实可以并没有太大帮助,例如合理的硬度假设意味着PRG可以代替随机化。 现在,对于PP来说,先验性的是,即使一个“完美的” PRG都将暗示完全去随机化,因为自然的去随机化将对所有多项式可能的种子运行PRG输出的原始算法并获得多数表决,这一点尚无定论。 。尚不清楚在PP计算中获得多数表决是否可以在PP本身中完成。但是,Fortnow和Reingold的一篇论文显示,PP在真值表归约条件下被关闭(扩展了PP在交叉路口被关闭的令人惊讶的结果),这似乎足以进行多数表决。 那么,这里的问题是什么?Toda,Fortnow-Reingold和所有基于PRG的非随机化似乎都相对化了,因此就意味着对于存在适当PRG的每个预言者,PP中的PH都相对。因此,对于所有PP不包含PH的预言(例如,来自Minski&Papert,Beigel或Vereshchagin 的预言),PP的PRG不存在。特别是,这意味着对于这些预言机,EXP中没有适当的硬功能(否则将存在类似NW-IW的PRG)。从积极的一面看,这意味着在每个预言结果的某个地方都隐藏了(近似)EXP的(非均匀)PP算法。这很奇怪,因为所有这些oracle结果似乎都依赖于新的PP 下限(用于阈值电路),并且在他们的甲骨文构建机制中很简单,所以我看不到PP皮革的上限在哪里。也许这个上限通常可以显示(非均匀的)PP可以计算(或至少对某些EXP产生偏差)?这样的事情至少不会给EXP的CH模拟吗? 因此,我想我的问题有两个:(1)这种推理链是否有意义?(2)如果是这样,那么有人可以“发现” PP的隐含上限吗? 亚伦·斯特林(Aaron Sterling)编辑:将其撞到首页并添加赏金。这是我最喜欢的问题之一,但仍然没有答案。

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理论计算机科学中常见的错误信念
在08年10月12日编辑: 我将尝试修改该问题,以使更多的人感兴趣并分享他们的观点。我们需要您的贡献! 这篇文章的灵感来自于MO:数学中常见的错误信念的例子。大列表有时会产生大量难以控制的答案,但是在MO上的相关文章成功之后,我相信列出一些在TCS中常见的错误信念会有所帮助。 不过,由于该网站是专为回答研究级别的问题而设计的,因此代表非多项式时间之类的示例应不在列表中。同时,我们确实想要一些可能并不难的示例,但如果不仔细考虑,它看起来也很合理。我们希望这些示例具有教育意义,并且通常在第一次学习该主题时出现。NPNP\mathsf{NP} 在该领域研究的人们会想到哪些(非平凡的)理论计算机科学中常见的错误信念的例子? 确切地说,我们想要的示例不同于TCS中令人惊讶的结果和违反直觉的结果。这些结果使人们难以置信,但它们是正确的。在这里,我们要求提供令人惊讶的示例,人们乍一看可能会认为它是正确的,但是经过更深入的思考之后,内部的错误才暴露出来。 作为列表上正确答案的一个示例,该答案来自算法和图论领域: 对于节点图,边缘分隔符是大小为的边的子集,其中的节点可以划分为两个不相邻的部分,每个部分最多包含节点。我们有以下“引理”:G k S k G ∖ S 3 n / 4nnnGGGkkkSSSkkkG∖SG∖SG \setminus S3n/43n/43n/4 一棵树有一个1边分隔符。 对?

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我如何推荐论文?
更新如下 我们都知道同行评审的重要性。它是质量控制和研究反馈的主要形式。但是,对于像我这样的早期研究者来说,有时可能是一个令人困惑的系统/过程。 因此,有一些关于科学裁判过程的论文可以提供指导。两个(非常不同)计算机科学的例子- 这个1994年文章Parberry和更近的一个由Cormode -提供了极大的意见(尽管后者可能是一个恶作剧荫)。 在这里,我想征询这个社区中经验更丰富的成员关于审查过程的广泛建议,尤其是关于理论计算机科学的特殊性。 确定论文结果重要性的主要标准是什么?如何判断论文是否应被会议/期刊接受?验证正确性重要吗? 裁判报告的主要内容是什么,哪些部分最重要?是否总是有必要提出(不接受)建议?报告中包含哪些内容,编辑人员仅包含哪些内容? 会议评估与期刊评估有何不同?会议报告与期刊报告有何不同?(实际上,我对我的建议有何评价?)期刊版本是否应与会议论文有显着差异? 如果我不理解该论文怎么办?...证据?(是我的错还是他们的错?) 印刷/语法错误怎么办?如果有很多呢? 我应该在报告上花费多少时间? 我一年要写几份报告?什么时候可以拒绝裁判请求? 当然,因为这是CW,所以鼓励其他有关此主题的问题和答案。 这个问题的灵感源于MathOverflow上的类似帖子(从中窃取了)。 更新15/02/2011: 我仍然非常有兴趣在这个问题上获得更多的投入,特别是在审查会议论文和计划委员会成员方面。(这两个角色本身是不同的野兽,两者都与担任IMO期刊文章的裁判非常不同。)诚然,程序委员会的成员比裁判或审阅要稀少(而且这不是我的特权),但是,理论计算机科学中的每个研究人员最终都必须承担的责任。 时间。我预计要花多少时间作为委员会成员或会议审阅者?考虑到我有可能在几周内处理十个甚至更多的事情,我该如何避免时间不足?花时间最重要的事情是什么? 置信度。如果论文离我的专业领域太远怎么办?提名/要求其他人审查提交内容应考虑哪些因素?如果距离我的专业领域不太远,我选择对其进行审查,那么什么时候可以给我们一个1的置信度? 准则。期刊和会议之间存在重大差异。一些非常重要的论文没有在期刊上发表。一些非常重要的论文以前没有在会议上发表过。在这些情况下,评估论文的标准最重要的区别是什么? 建议。从本质上讲,主要是由于篇幅和时间的限制,可以提供给会议论文作者的建议较少。另外,通常只有一轮审查。另一个考虑因素是,我的报告向整个强大的委员会公开。我可以提供的建议/指示的范围是什么? 和以前一样,如果您认为我错过了提出任何特定问题的机会,请告诉我或直接进行编辑。毕竟是CW。 这些新思想部分是通过阅读Suresh在他的博客中提到的一篇论文得出的。

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树宽概念的由来
我今天的问题(像往常一样)有点愚蠢。但请您考虑一下。 我想知道树宽概念背后的起源和/或动机。我肯定知道FPT算法中使用了它,但是我不认为这就是定义此概念的原因。 我在Robin Thomas教授的课堂上写了关于这个主题的笔记笔记。我想我了解这个概念的一些应用(因为它将树的分离属性传递给分解的图),但是由于某种原因,我并不十分相信这个概念的产生是为了测量图的紧密度到树上。 我将努力使自己更加清楚(我不确定是否可以,如果问题不清楚,请告诉我)。我想知道在数学的其他分支中其他地方是否也存在类似的概念。我的猜测将是拓扑结构-但是由于缺乏背景,我什么也不能说。 我对此感到好奇的主要原因是,当我第一次阅读它的定义时,我不确定有人为什么会以及如何构想它以及达到什么目的。如果问题仍然不清楚,我将最终尝试以这种方式进行说明-让我们假装不存在树宽的概念。什么是离散设置的自然问题(或某些数学定理/概念的扩展)会导致人们将定义(如涉及的词)定义为树宽。

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拓扑在计算机科学中的应用
我想写一篇关于计算机科学中拓扑学应用的调查。我计划介绍计算机科学中拓扑思想的历史,并重点介绍当前的一些发展。如果有人可以就以下任何问题提供意见,那将非常有帮助。 是否有任何论文或笔记描述计算机科学中拓扑使用的时间顺序? 结果在计算机科学中最重要的应用是什么? 使用拓扑来深入了解计算的当前工作中最有趣的领域是什么? 谢谢!

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迈向更好的TCS会议的小步骤?
通常,当我们参加TCS会议时,会注意到一些我们希望会议组织者注意的小细节。当我们组织会议时,我们已经忘记了它。 因此产生了一个问题:我们可以轻松地采取哪些小步骤来改进TCS会议? 希望这个问题可以成为我们在组织会议时可以再次检查的资源,以确保我们不会一次又一次地重复同样的错误... 我在这里对较小且便宜的细节感兴趣-如果会议组织者及时考虑的话,会议组织者可以轻松地做到这一点。例如,它可能是一条有用的信息,可以提前在会议网页上发布;可以节省一天的五美元小工具;选择宴会餐厅时要考虑的事项;喝咖啡休息的最佳时间;或您理想的会议徽章设计。 我们可以在这里介绍会议安排的所有方面(包括论文提交,计划委员会,审查,当地安排等)。 这是一个社区维基问题。请针对每个答案发布一个想法,然后根据您认为它们的重要性来上下投票其他答案。

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从P到NP-hard的参数化复杂度,然后再返回
我正在寻找的由多个参数化问题的例子ķ ∈ Ñk∈Nk \in \mathbb{N},问题出在哪里的硬度非单调的ķkk。大多数问题(在我的经验)具有单一相变,例如ķkk -SAT已经从单一的相变ķ ∈ { 1 ,2 }k∈{1,2}k \in \{1,2\}(其中,这个问题是在P)到ķ ≥ 3k≥3k \ge 3(其中的问题是NP-完成)。我对随着k增大而在两个方向(从容易到困难,反之亦然)都存在相变的问题感兴趣。ķkk 我的问题有点类似于“ 计算复杂性中的硬度跳跃”中的问题,实际上,那里的某些回答与我的问题有关。 我知道的示例: ķkk平面图的 k可着色性:在P中,除了k=3k=3k=3(其中NP完全)。 带有kkk终端的Steiner树:在P中,当k=2k=2k=2(塌陷到最短的sss - ttt路径)和k=nk=nk=n(塌陷到MST)时,但是NP困难在“中间”。我不知道是否这些相变尖锐(例如,P为k0k0k_0但NP-很难k0+1k0+1k_0+1)。而且,与我的其他示例不同,的转换kkk取决于输入实例的大小。 计算满足模的平面公式的满意分配nnn:在P中,当nnn是梅森素数n=2k−1n=2k−1n=2^k-1,对于大多数(?)/ 所有其他值#P-complete nnn(来自该线程的 Aaron Sterling ) 。许多相变! 诱导子图检测:问题不是由整数参数化,而是由图形参数化。存在图(其中⊆指的是一种子关系的),其用于确定是否ħ 我 ⊆ ģ对于给定的曲线图G ^是在P代表我∈ { 1 ,3 }但NP-对于i = 2完成。(来自张显智的同一线程)。H1⊆H2⊆H3H1⊆H2⊆H3H_1 \subseteq H_2 \subseteq H_3⊆⊆\subseteqHi⊆GHi⊆GH_i \subseteq GGGGi∈{1,3}i∈{1,3}i\in \{1,3\}i=2i=2i=2

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TCS在古典数学中的应用?
在TCS中,我们经常使用经典数学(代数,拓扑,分析,几何等)的强大结果和思想。 当它反过来时,有哪些例子呢? 这是我所知道的(并提供我要询问的结果的类型): 立体泡沫(Guy Kindler,Ryan O'Donnell,Anup Rao和Avi Wigderson:球形立方体和高尺寸倒圆,FOCS 2008) 几何复杂性理论程序。(尽管从技术上讲,这是对TCS的代数几何和表示理论的应用,但在追求P vs NP的过程中,他们被引入了新的量子群以及纯粹的代数几何和表示理论的思想。) 受近似算法和不可逼近结果启发而进行度量嵌入的工作 除非它们特别令人惊讶,否则我尤其不希望将TCS应用于逻辑(有限模型理论,证明理论等),因为出于这个问题的目的,TCS和逻辑之间的关系过于紧密,过于标准和历史性。

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