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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红色和黑色树的子范围
在尝试修复库中的错误时,我搜索了有关在红树和黑树上找到子范围的论文,但没有成功。我正在考虑使用拉链的解决方案,以及与 不可变数据结构的删除算法上常用的追加操作类似的方法,但我仍在想是否还有我找不到的更好方法,甚至某些最低复杂度边界在这样的手术上? 明确地说,我正在谈论一种算法,给定一棵红黑树并有两个边界,它将生成一个新的红黑树,其中第一棵树的所有元素都属于这些边界。 当然,复杂度的上限是遍历一棵树并通过添加元素构造另一棵树的复杂度。

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通过融合重写规则表征不可见的等效项
针对另一个问题,lambda演算的beta理论的扩展,Evgenij提供了答案: Beta +规则{s = t | s和t是不可解的封闭条件} 如果我们可以找到一个术语序列使得M对它们的应用等于I,那么术语M是可解的。 Evgenij的答案给出了关于lambda微积分的方程式理论,但没有一个以归约系统(即汇聚的,递归的重写规则集)为特征的方程式理论。 我们称其为lambda演算的一种无形的等价形式。lambda演算的一种归约系统将一些非平凡的封闭不可解lambda项等同起来,但不添加任何涉及可解项的新方程式。 在λ演算的β理论上有无形的对等吗? 后记一个示例,描述无形的对等,但不融合。令M =(λx.xx)和N =(λx.xxx)两个不可解的项。将规则重写NN添加到MM会导致包含MM = NN的不可见等价关系,但具有坏临界对,其中NN减少为MM和MMN,其中每个都有一个可用的重写,然后重写为自身。



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米尔纳传记的历史渊源是什么?
罗宾·米尔纳(Robin Milner)将Bigraph定义为一种具有图式结构但可以嵌套节点的图形结构。他们概括了像CCS和演算这样的过程计算,但米尔纳似乎打算让它们更广泛地使用:研讨会记录了他去世前不久的事态发展。ππ\pi 回顾而不是向前看,米尔纳(Milner)在2009年教科书 《传播媒介的空间与运动》的序幕没有提供太多的历史背景。米尔纳明确承认其起源于移动环境和Pi演算。然而,该模型是如此笼统,以至于与旧模型之间必然存在牢固的联系。 历史上有传记的前身吗? 着眼于句法元素而不是它们被用来捕捉不断发展的系统的方式,一个明显的先例是AB Kempe,《数学形式理论的回忆录》,伦敦皇家学会的哲学著作177,1–70,1886年。论文可能引入了顶点和边彩色图(我不知道以前的用法,但欢迎使用指针)。肯普似乎也想到了米尔纳所设想的某些相同类型的一般应用程序。还有其他应提及的前辈吗? (编辑:现在将其标记为社区Wiki,以期吸引更多的答案。)

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将终止降低到部分正确性有多难?
如果您熟悉程序验证,则可能更喜欢在“ 背景知识”之前阅读“ 问题 ” 。如果您不熟悉程序验证,那么您仍然可以回答这个问题,但是您可能更喜欢先阅读背景知识。 背景 人们经常说检查部分正确性是不确定的。为了便于讨论,让我们选择一种非常特殊的方式,使之以Floyd-Hoare的风格准确地表述。甲流图是带有区分的有向图的初始节点从所有的节点可达。甲程序是一个流图的节点是命令。有三种命令类型:(1)假设假设 q,(2)断言声明 q,以及(3)分配v:= e。这里q是fol(一阶逻辑)公式,e是fol项,v是变量。 我们说一个程序是部分正确时,有一种方法来注释每个节点X与前提A(X)和一个后置条件B(X) ,使得(1)的初始节点的先决条件是有效的,(2){ a(x) } x { b(x) }对所有命令x都成立,并且(3)(b(x)暗示a(y))对从x到y的所有边均有效。这里的Hoare三元组定义如下: { p } 断言 q { r }表示(p暗示(q和r))有效 { p } 假设 q { r }表示((p和q)暗示r)有效 { p } v:= e { r }表示((用e代替v的p表示r)有效 这就是为什么检查手工波浪参数这部分正确性是不可判定:当你在一些填写A(X)和部分B(X) ,你需要检查,如果一些阶逻辑公式是有效的,而且是不可判定。 在部分正确的情况下对终止进行编码的一种典型方法是添加一些特殊的断言,这些断言本质上说“自从我上次执行以来,就朝终止迈进了一步。” 必须放置这些进度断言,以使流程图上的所有无限遍历(从初始节点开始)都包含无限多个进度断言。更具体地说,假设进度断言的形式始终为assert u < v,其中u和v是正整数,在赋值u:= f之前,然后是赋值v:= …

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一棵树加上一半的边缘可以有多大的树宽?
令G为2n个顶点上的树。G的树宽,tw(G)=1。现在假设我们向G添加n条边以获得图H。tw(H)的简单上限是n +1。这实际上是最好的方法吗? 似乎tw(H)应该是O(sqrt(n)),但这只是一个模糊的预感。通过在2n个顶点上将n个边加到树上获得的图的树宽,我们知道比O(n)更好的上限吗?

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为什么贪婪猜想如此困难?
最近,我了解了最短超弦问题的贪婪猜想。 在这个问题中,我们得到了一组串s1个,… ,sñs1,…,sns_1,\dots, s_n我们要找到最短的超弦理论 sss即,使得每个s一世sis_i出现的一个子sss。 这个问题是NP难题,经过长时间的论文研究之后,这个问题的最著名近似算法的比率为2 + 11302+11302+\frac{11}{30} [Paluch '14]。 在实践中,生物学家使用以下Greedy算法: 在每个步骤中,合并两个在所有对上具有最大重叠量的字符串(最大后缀是另一个字符串的前缀),然后在这个新实例上重复该操作,直到只剩下一个字符串(这是所有输入字符串的超字符串) ) 可以从输入c (a b )k,(b a )k,(a b )k c获得该贪婪算法的近似比的下限222。c (a b )ķ,(b a )ķ,(a b )ķCc(ab)k,(ba)k,(ab)kcc(ab)^k,(ba)^k,(ab)^kc 有趣的是,可以推测这是最坏的例子,即贪婪对最短超弦问题实现了222逼近。看到如此自然而又简单的算法如此难以分析,我感到非常惊讶。 是否有任何直觉,事实,观察结果,例子说明了这个问题为何具有挑战性?

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PA的相对一致性和一些类型理论
对于类型理论,通过一致性,我的意思是说它具有一个无人居住的类型。从拉姆达立方体的强范式,它遵循系统和系统˚F ω是一致的。MLTT +归纳类型也具有归一化证明。但是,这些都应足够强大以构建PA模型,这从这些理论证明PA是一致的。系统F的功能非常强大,因此我希望它能够通过使用教堂数字构建模型来证明PA的一致性。MLTT + IT具有自然数归纳类型,还应证明其一致性。FFFFωFωF_\omegaFFF 这一切都意味着这些理论的归一化证明不能在PA中内部化。所以: CAN系统,系统˚F ω和MLTT + IT实际上证明了PA的一致性?FFFFωFωF_\omega 如果可以,需要什么,然后向元理论证明了系统规范化,˚F ω和MLTT + IT?FFFFωFωF_\omega 一般而言,类型理论的证明理论,尤其是其中的某些类型理论,是否有很好的参考?

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关于作为语言的句法半形体的半形体的实现
让有些语言,然后我们定义的语法一致性为 û 〜v :⇔ ∀ X ,Y ^ ∈ X *:X ü Ÿ ∈ 大号↔ X v ÿ ∈ 大号 以及商半群X * / 〜大号是称为L的句法句组。大号⊆ X∗L⊆X∗L \subseteq X^{\ast}ü 〜v :⇔∀ X ,ÿ∈ X∗:x u y∈ 大号↔ X v ÿ∈ 大号u∼v:⇔∀x,y∈X∗:xuy∈L↔xvy∈L u \sim v :\Leftrightarrow \forall x, y\in X^{\ast} : xuy \in …

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随机布尔函数预期最小影响
对于布尔函数,第个变量的影响定义为 其中x ^ {\ oplus i}是通过翻转x的第i位获得的字符串。的影响最小˚F然后\ operatorname {MinInf}苯并[f] \ stackrel {\ RM DEF} {=} \ {min_ I \在[N]} \ {operatorname} Inf文件_i并[f]。f:{−1,1}n→{−1,1}f:{−1,1}n→{−1,1}f\colon\{-1,1\}^n \to \{-1,1\}iiiInfi[f]=defPrx∼{−1,1}n[f(x)≠f(x⊕i)]Infi⁡[f]=defPrx∼{−1,1}n[f(x)≠f(x⊕i)] \operatorname{Inf}_i[f] \stackrel{\rm def}{=} \Pr_{x\sim\{-1,1\}^n}[ f(x) \neq f(x^{\oplus i})] x⊕ix⊕ix^{\oplus i}iiixxxfffMinInf[f]=defmini∈[n]Infi[f].MinInf⁡[f]=defmini∈[n]Infi⁡[f].\operatorname{MinInf}[f] \stackrel{\rm def}{=} \min_{i\in[n]}\operatorname{Inf}_i[f]. 给定的参数p∈[0,1]p∈[0,1]p\in[0,1],我们选择一个ppp -random函数fff通过对每个的选择其值2n2n2^n输入端独立地随意为111的概率为ppp,和−1−1-1的概率1−p1−p1-p。然后,很容易看到,对于每个i∈[n]i∈[n]i\in[n] Ef[Infi[f]]=2p(1−p)Ef[Infi⁡[f]]=2p(1−p) \mathbb{E}_{f}[\operatorname{Inf}_i[f]] = 2p(1-p) 和一个fortiori In(p)=defEf[MinInf[f]]≤2p(1−p).In(p)=defEf[MinInf⁡[f]]≤2p(1−p). I_n(p) \stackrel{\rm def}{=}\mathbb{E}_{f}[\operatorname{MinInf}[f]] \leq 2p(1-p). 我的问题是: …

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哪种贪心算法满足贪婪选择属性,但没有最佳子结构?
基于教科书“算法简介”,贪婪算法的正确性需要一个具有两个属性的问题: 贪婪的选择属性 最佳子结构 很容易想出由于缺少贪婪选择属性而导致贪婪解决方案失败的反例,例如0/1背包问题。但是我很难想象其他可能性。有人可以给我一个问题,一个可以满足第一个属性但不满足第二个属性的贪婪算法吗?

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大学生的违反直觉的结果
我正在寻找一些结果示例,这些结果违背了一般观众的直觉。如果从非专家那里得到的结果是“您的直觉告诉您什么?”,那么几乎所有的结果都会出错。结果的陈述应该很容易以CS /数学形式向大学生解释。我主要是在寻找计算机科学方面的成果。 您所在的地区(普遍感兴趣)最违反直觉/意外的结果是什么?

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Martin-Löf型理论的最小规范
我正在阅读Martin-Löfs类型理论的正式介绍(HoTT书的附录)。作者介绍宇宙,那么一个层次和也W¯¯ -types以及自然数Ñ(感应通过0和š Ù Ç Ç)。最终,它们也添加了更高的归纳类型。Π ,Σ ,+ ,0,1Π,Σ,+,0,1\Pi, \Sigma,+, {\bf 0}, {\bf 1}w ^WWNN\mathbb N000succsuccsucc 但是然后我想知道为什么在理论规范中必须做1和+以及代数数据类型是否具有W-类型就足以进行设置?例如,采用初始代数方法。(或者至少在我们从MLTT传递到HoTT之后,具有归纳类型-毕竟,整数Z在理论中以圆环类型S的同伦基团出现。)NN\mathbb N11{\bf 1}+++WWWZZ\mathbb ZSS\mathbb S 还是与我们从一开始就具有原始递归(在演示文稿中紧挨定义)有关?我之所以有这个主意,是因为我不太了解该框架中的“定义是如何定义的”,还是不正式地扩展语言的工作方式。我可能要补充一点,我认识到定义了宇宙的层次结构时,至少已经使用了一个非正式的数字和“更大”的概念。NN\mathbb N 如果可以保留且规格不是最小,那么原则上还有其他项目可以丢弃吗?例如,我可以想像2,然后+从某种组合来Π ,Σ ,0,1,但我没能做到这一点。NN\mathbb N22\bf 2+++Π,Σ,0,1Π,Σ,0,1\Pi, \Sigma, {\bf 0}, {\bf 1}

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有界树宽电路有哪些优点?
可以说布尔电路的树宽,将其定义为按以下方式获得的导线(顶点)上的“道德化”图的树宽:按以下方式连接导线一种aa和bbb只要bbb是具有一种aa作为输入的门的输出(或反之亦然); 只要将导线一种aa和bbb用作同一门的输入,就应将它们连接起来。编辑:可以等效地将电路的树宽定义为代表它的图形的树宽;如果我们使用关联性重新组合所有AND和OR门最多具有两个扇入,则根据任一定义的树宽最多相同为333。 至少有一个通常不易解决的问题,但对于有树宽度的布尔电路来说却是易解决的:给定每条输入线设置为0或1(独立于其他输入线)的概率,计算出某个输出门是0或1。这通常是#P-hard,通过减少例如#2SAT来实现,但是可以在PTIME中使用结点树算法在树宽假定小于常数的电路上解决。 我的问题是要知道是否存在除概率计算之外的其他问题,这些问题通常很难解决,但对于有边界树宽的电路却是易处理的,或者其复杂度可以描述为电路大小及其树宽的函数。我的问题并非仅针对布尔型情况;我对其他半环上的算术电路也很感兴趣。你有没有看到这样的问题?

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