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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为当前和即将推出的高性能计算机设计算法的正确理论模型是什么
这个问题类似于一个更普遍的问题,即什么计算机在其中设计算法和数据结构的正确理论模型是正确的。 在这里,我专门询问当前的高性能计算机(例如列为前500强的计算机),甚至是关于即将到来的超级计算机。 鉴于这些计算机通常都在巨大的数据集上工作(似乎有些人使用这样的计算机,主要是因为它们具有庞大的组合主内存),其I / O模型(由Aggarwal和Vitter于1988年提出)及其并行版本,PEM(2008年Arge,Goodrich,Nelson和Sitchinava)应出席。另一方面,应该有一些关于通信的东西,特别是惩罚所有其他计算节点的超小型包装。 正如您可能想像的那样,在创建新模型时,我不担心会耗尽想法,但是我有点担心自己可能会忽略以前的尝试,特别是因为我印象中,1980年代大约在1995年,许多此类建模尝试(例如BSP或桥接模型)似乎并未得到广泛使用。 我应该仔细研究哪些型号?

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PPAD和Quantum
今天在纽约及世界各地,克里斯托斯·帕帕迪米特里乌(Christos Papadimitriou)都在庆祝生日。这是一个很好的机会,可以询问Christos的复杂度类PPAD(和他的其他相关类)与量子计算机之间的关系。Papadimitriou 在1994年发表的著名论文中,介绍并系统地研究了一些重要的复杂性类,例如PLS,PPAD等。(Papadimitriou的论文引用了之前的一些论文,特别是正如Aviad所指出的那样,PLS是Johnson-Papadimitriou-Yannakakis在1988年提出的。) 我的主要问题是: 量子计算机是否为PPADPPADPPAD问题提供了某些优势?或以 PLSPLSPLS?或在PLS∩ PP一dPLS∩PPADPLS \cap PPAD?等等... 另一个问题是是否存在PLS和PPAD以及Christos其他类别的量子类似物。 我注意到,PPAD的密码学近期显着连接在这些论文中发现:找到一个纳什均衡的加密硬度用N Bitansky,O-潘氏,罗森和灿PPAD硬度是基于标准加密的假设?作者:阿罗森(R Rosen),G·塞杰夫(G Segev),“我·沙哈夫(Shahaf)”和找到纳什均衡比打破菲亚特·沙米尔简直容易得多。我还注意到,我认为Christos的课程非常接近数学和数学证明。 更新: Ron Rothblum评论(在FB上),Choudhuri,Huaacek,Kamath,Pietrzak,Rosen和G. Rothblum的结果暗示PPAD似乎超出了量子计算机的能力。(我很高兴看到详细的解释来解释它。) 还有一个评论:一个相关的不错的问题是,以ñnn立方的唯一单向定位找到汇点是否具有有效的量子算法。(我认为此任务比P大号小号PLSPLS容易,但我不确定它与PP一dPPADPPAD。)这与寻找大号PLPLP量子优势有关,请参阅https://cstheory.stackexchange.com / a / 767/712。 克里斯托斯,生日快乐!

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明确的上下文无关语言的等效性可以确定吗?
众所周知,对于一般的无上下文语言来说,等效问题是无法确定的。但是,我知道的所有有关这一事实的证据似乎都包含一些模棱两可的上下文无关文法。因此,我想问是否知道问题是否仍然不确定,同时又将自己局限于明确的上下文无关语言。就是说,给定先验地赋予两个明确的上下文无关文法,它们是否等价? 我发现这个问题有点令人着迷,因为众所周知,确定性上下文无关语言的等效性是可以决定的,尽管这种结果远非琐碎...另一方面,我可能一直有一些无法确定性的简单原因俯瞰。

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如何在理论计算机科学中提出一个不平凡的想法?
我是理论计算机科学专业的博士生。我已经阅读了许多研究人员的研究论文,并且看到了他们用于设计算法的许多工具和数学工具。例如,参见该研究论文[Primality in P]。我不会说这份研究论文是基于一个或两个思想,而是基于许多需要认真数学的思想。几年来,我一直在努力提出这些想法。我已经在一个问题上工作了很多个月,但是我想到的并不是什么不平凡的事情。到目前为止,我脑海中浮现的所有想法都是微不足道的,对理论计算机科学研究人员几乎没有用处。我想知道如何提出一种可以使我产生重要成果的机制。 问题:如何在理论计算机科学中提出非平凡的想法?我知道“非平凡的想法”一词有不同的含义。对我来说,这对理论计算机科学界来说是可发布和有趣的。我看过一些研究论文,其中定义了几个(数学)项,然后使用定义的项设计算法。我想知道如何提出这样的事情。 我从研究朋友和前辈那里得到的建议是,仔细阅读研究论文,非常仔细地阅读数学(定理和证明),尝试自己做证明,并尝试扩展它们。

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为什么用冒号来表示值属于类型?
Pierce(2002)通过撰写第92页的文章介绍打字关系: 算术表达式的类型关系,写为“ t:T”,是由一组将类型分配给项的推理规则定义的 并且脚注说符号经常代替:。我的问题很简单,为什么类型理论家更喜欢使用:而不是?如果类型是一组值,则写入绝对有意义,不需要新的符号。∈∈\in∈∈\inTTTt∈Tt∈Tt \in T 这是否类似于某些cs编写者甚至认为滥用符号并应将其写为类似?3n2=O(n2)3n2=O(n2)3n^2 = O(n^2)3n2∈O(n2)3n2∈O(n2)3n^2 \in O(n^2)

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为什么Odlyzko对Shor算法的改进使试验次数减少到
彼得·W·索尔(Peter W. Shor)在1995 年的量子计算机上用于质因数分解和离散对数的多项式时间算法中,讨论了其因数分解算法的阶数查找部分的改进。标准算法输出,它是x模N阶r的除数。改进不是通过检查来检查r ' = r,而是进行以下改进:r′r′r'rrrxxxNNNr′=rr′=rr'=rxr′≡1modNxr′≡1modNx^{r'}\equiv 1 \mod N [F]或候选项不仅应考虑还应考虑其小的倍数,看看它们是否为的实际阶数。[...] 如果的第一个(倍数,则将最困难的预期的试验次数从到被认为是[1995 Odylzko]。rrrr'r′r ′2r',3r',…2r′,3r′,…2r ′ , 3r ′ , \dotsxxxnnnO(loglogn)O(log⁡log⁡n)O(\log \log n)O(1)O(1)O(1)logn)1+ϵlog⁡n)1+ϵ\log n)^{1+\epsilon}r'r′r ′ [Odylzko 1995]的引用是“个人交流”,但是当Peter Shor和Andrew Odlyzko讨论此问题时我不在场……我完全理解为什么它是一种改进,但是我不知道如何显示数字的试验减少为。你知道任何证据吗?O(1)O(1)O(1)

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MSO可明确表示的次要封闭属性
下面,MSO表示具有顶点集和边集量化的图的单子二阶逻辑。 令FF\mathcal{F}为图的次要封闭族。从罗伯逊和西摩的图未成年人理论可以得出,的特征是禁止未成年人的有限列表。换句话说,对于每个图,当且仅当将所有图排除为未成年人时,我们属于。FF\mathcal{F}H1,H2,...,HkH1,H2,...,HkH_1,H_2,...,H_kGGGGGGFF\mathcal{F}GGGHiHiH_i 由于这个事实,我们有一个MSO公式,当且仅当图才是真。例如,平面图的特征在于不存在的图和,因此很容易明确地写出表征平面图的MSO公式。φFφF\varphi_{\mathcal{F}}GGGG∈FG∈FG\in \mathcal{F}K3,3K3,3K_{3,3}K5K5K_5 问题在于,对于许多不错的未成年人闭合图属性,禁止未成年人的列表是未知的。因此,尽管我们知道存在描述图族的MSO公式,但我们可能不知道该公式是什么。 另一方面,可能的情况是,人们可以为给定的属性想出一个明确的公式,而无需使用图次要定理。我的问题与这种可能性有关。 问题1:是否有未成年人的闭合图族,以使禁止未成年人的集合未知,但是一些表征该 MSO公式是已知的?FF\mathcal{F}φφ\varphi 问题2: 是否已知一些明确的MSO公式可以表征以下某些属性?φφ\varphi 属1(图形可嵌入圆环中) (请参见下面的EDIT) 固定属k (请参见下面的EDIT)k>1k>1k>1 某些固定 k外平面k>1k>1k> 1 我希望在此问题上有任何参考或想法。请随时考虑其他次要封闭属性,上面给出的列表仅用于说明。 Obs:明确地说,我不一定意味着很小。给出一个明确的参数或算法足以显示如何构造表征给定属性的公式就足够了。同样,在这个问题的背景下,如果有人给出了构造该家庭的显式算法,我认为这是一个禁止的未成年人家庭。 编辑:我找到了Adler,Kreutzer,Grohe的一篇论文,该论文根据k-1属的特征图来构造一个表征属的图的公式。因此,本文回答了问题2的前两个问题。另一方面,它却没有回答问题1,因为确实存在一种算法,它为每个k构造了表征k属图的禁止未成年人家族(请参阅第4.2节)。因此,这个家庭在问题的意义上是“知名的”。kkk

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#P中的两个功能除法
让是一个整数值的函数,使得2 ˚F是在#P。这是否表示˚F是#P?是否有理由相信这不太可能永远成立?我应该知道的任何参考吗?FFF2F2F2F#P#P\#PFFF#P#P\#P 出人意料的是,这种情况下想出了(有更大的常数),对于一个功能为其˚F ∈ ?#P是一个古老的公开问题。 FFFF∈?#PF∈?#PF \in? \#P 注意:我知道论文M. Ogiwara,L. Hemachandra,关于可行的闭合特性的复杂性理论,其中研究了相关的二分法问题(参见Thm 3.13)。但是,他们的问题有所不同,因为他们通过发言权操作员定义了所有功能的划分。这样一来,他们就可以快速减少奇偶校验问题。

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数学讲座:关于git版本控制系统的定理?
我想对git版本控制系统进行数学演讲。现在,它已广泛用于数学以及计算机科学行业。例如,HoTT(同型类型理论)社区使用它,并且它是用于文本文件的协作编辑的系统,无论它们是源代码还是乳胶标记。 我知道git使用有向无环图的概念,这是一个开始。但是,一个好的数学演讲中提到了证明和定理。 关于git,我可以证明哪些定理实际上与它的使用有关?

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如何证明USTCONN需要对数空间?
USTCONN是需要确定图是否存在从源顶点到目标顶点的路径的问题,所有这些都作为输入的一部分给出。ssstttGGG Omer Reingold显示USTCONN位于L(doi:10.1145 / 1391289.1391291)中。证明通过之字形乘积构造一个恒定度的扩展器。恒定度扩展器具有对数直径,然后可以使用恒定数量的对数大小标记检查所有可能的路径。 Reingold的结果给出了USTCONN的空间复杂度的对数上限,根据该论文,它的空间复杂度“高达恒定因子”。我对相应的下限感到好奇,该下限在本文中其他任何地方均未提及。 在最坏的情况下,如何证明对数空间来决定USTCONN? 编辑:将输入表示形式固定为基础顶点对称简单有向图的 ×邻接矩阵,并连续列出行以形成位字符串。N×NN×NN \times NNNNN2N2N^2 Lewis和Papadimitriou(doi:10.1016 / 0304-3975(82)90058-5)证明USTCONN是SL完全的,这与Reingold的结果暗示SL = L。Savitch显示(doi:10.1016 / S0022-0000(70)80006-X)。此外对于任何可计算函数由斯登Hartmanis和刘易斯(DOI:10.1109 / FOCS .1965.11),因此USTCONN至少需要空间。最后,通常的类在L之下(例如NSPACE(n)⊆DSPACE(n2)NSPACE(n)⊆DSPACE(n2)\text{NSPACE}(n) \subseteq \text{DSPACE}(n^2)DSPACE(f(n))=DSPACE(1)DSPACE(f(n))=DSPACE(1)\text{DSPACE}(f(n)) = \text{DSPACE}(1)f(n)=o(loglogn)f(n)=o(log⁡log⁡n)f(n) = o(\log\log n)Ω(loglogn)Ω(log⁡log⁡n)\Omega(\log\log n)NC1NC1\text{NC}^1)是根据电路定义的,显然不能与任何根据空间限制定义的类进行比较。 据我所知,这(不太可能)留下了一种可能性,那就是存在更好的确定性算法,该算法仅使用但使用空间,对于某些,或者甚至是使用空间的USTCONN的不确定算法。O((logn)δ)O((log⁡n)δ)O((\log n)^\delta)Ω(loglogn)Ω(log⁡log⁡n)\Omega(\log \log n)δ&lt;1δ&lt;1\delta < 1o((logn)1/2)o((log⁡n)1/2)o((\log n)^{1/2}) 根据空间层次定理,只要f(n)是可空间构造的,。这似乎表明USTCONN不能位于\ text {DSPACE}(o(\ log n))中,但是,在对数空间减少的情况下,L的USTCONN是完整的,这似乎并不意味着此。USTCONN仍然有足够的结构来编码L中的任何问题通过减少对数空间,而USTCONN本身仅需要亚对数空间。DSPACE(o(f(n))⊊DSPACE(f(n))DSPACE(o(f(n))⊊DSPACE(f(n))\text{DSPACE}(o(f(n)) \subsetneq \text{DSPACE}(f(n))f(n)f(n)f(n)DSPACE(o(logn))DSPACE(o(log⁡n))\text{DSPACE}(o(\log n)) 只要L中有某种语言需要对数空间,则表明在严格“较弱”的情况下L的USTCONN是完整的,而不是对数空间的减少将产生所需的下界。 L在减少了空间的情况下,USTCONN是否对L完整?o(logn)o(log⁡n)o(\log n) Immerman(doi:10.1137 / 0216051)指出,对于一阶约简下的L,可以通过AC电路计算得到的定向可达性版本(其中所需路径(而非图形本身)是确定的)是完整的。然后,可能会将其修改为显示USTCONN在FO减少下对L是完整的。但是,尽管AC严格包含在L中,但AC仍然是电路类,我不知道有任何方法可以在亚对数空间中执行FO折减。00^000^000^0 …

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实数计算:浮点对TTE对域理论对等
当前,大多数流行语言中的实数计算仍通过浮点运算来完成。另一方面,诸如第二类型有效性(TTE)和领域理论之类的理论早已承诺对实数进行精确计算。显然,浮点精度问题并没有因此而减少,那么为什么这些理论没有成为主流,为什么没有更加明显的实现呢? 例如,是否存在我们不太关心浮点错误的应用程序领域?是否存在重大的复杂性问题?



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在亚线性空间中编辑距离
使用输入大小为次线性的工作空间来计算相同长度的两个字符串之间的精确编辑距离最著名的复杂度是什么?我假设输入以某种只读格式存储。这是先前研究的问题吗? 为了使问题更具体一点,空间怎么样,其中是每个输入字符串的长度。Θ(n−−√)Θ(n)\Theta(\sqrt{n})nnn 编辑。根据David Eppstein的回答,似乎一个好问题是,是否可以在多项式时间和空间。任何下限也将很有趣。Θ(n−−√)Θ(n)\Theta(\sqrt{n})

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斯科特的随机λ计算
最近,达娜·斯科特(Dana Scott)提出了随机Lambda演算,这是一种基于称为图模型的语义的将概率元素引入(无类型的)Lambda演算的尝试。您可以在此处在线找到他的幻灯片,并在Journal of Applied Logic(应用逻辑)第1卷中找到他的论文。12(2014)。 但是,通过在Web上进行快速搜索,我发现了类似的先前研究,例如,关于Hindley-Milner类型系统的研究。他们引入概率语义的方式类似于Scott的方式(在前者中,他们使用单子,而在后者中,Scott使用连续传递样式)。 在理论本身或可能的应用方面,斯科特的作品与现有的作品有何不同?

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