Questions tagged «algorithmic-lens»

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社会科学中的算法镜头
综观通过提问算法透镜(即,从一个角度算法或复杂性点)已成为计算机科学的“标准的域”以外学科有用。特别是CS通过计算生物学对生物学产生了影响,通过量子信息处理对物理学产生了影响,而AI和复杂性理论似乎经常与神经科学相互作用。自然科学似乎相对适合TCS。 因此,我的问题是关于TCS对社会科学的影响。 TCS为社会科学提供了哪些新颖而重要的见解? 我隐约意识到算法思维对经济学的影响(通过博弈论)。实际上,算法博弈论现在已经成为TCS“标准领域”的一部分,因此,除非它们专门改变了社会科学中的现有理论,否则就应排除AGT的答案。 我记得的另一个例子是语言学中关于语法的易学性与天赋性(即刺激性的贫困)的辩论。戈德关于上下文无关文法不可学习性的定理为先天性提供了有力的论据,并帮助说服了一些怀疑者(我不确定这是否仍然有效,因为SCFG似乎是可以学习的)。我对此类示例更感兴趣,在这些示例中,TCS思维有助于改变或塑造社会科学中的现有理论。 对书/调查的参考是赞赏的。

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通过算法的视角看生态与进化
生态学和进化论的研究正变得越来越数学化,但是大多数理论工具似乎都来自物理学。然而,在许多情况下,问题具有非常离散的性质(例如,参见SLBS00),并且可以从计算机科学的角度受益。但是,我知道,TCS仅有少数严肃的结果,试图涉及生态学和进化中的特定问题。我想到的两个方向是: Livnat,A.,Papadimitriou,C.,Dusho,J。,&Feldman,MW [2008]“性别在进化中的作用的可混合性理论” PNAS 105(50):19803-19808。[ pdf ] Valiant,LG [2009] ACM的“演进性”杂志56(1):3。 前者应用了遗传算法分析得出的想法,以表明性和无性生物在适应环境中的行为方式之间存在质的差异,并已采取后续行动,以证明所观察到的模块化是合理的。后者将进化与计算学习理论联系起来,以试图证明可进化性和不可置信性的结果。它影响了一小部分论文,但主要是受到其他计算机科学家的影响。 在这些方面还有其他结果吗?在生物学家研究中,理论计算机科学在理解生态学和进化方面是否有其他深远/重要的应用? 笔记 我对与通用工程相关的遗传或进化算法结果不感兴趣。尽管这是计算机科学中非常有趣和令人兴奋的部分,但生物学家研究的计算机与进化的联系通常是肤浅的。有时(例如在LPDF08中)建立了具体的连接,但是大多数标准结果都没有生物学意义,因此在这篇文章中我对它们不感兴趣。 生物信息学是附近的领域,但它也不是我想要的。尽管它可以用于重建系统进化树之类的事物,从而帮助进化/生态,但理论上的CS方面并没有占据中心地位。在这里,CS结果似乎主要是为了完善一种可以从现有的公认理论中广泛用作黑匣子的工具,而不是建立或扩展新的生物学理论。 我更喜欢使用计算机科学的现代性和非平凡方面来在理论(但仍与生物学家有关)水平上影响生物学的结果。因此,我对柴廷的代谢生物学之类的东西不那么感兴趣。 相关问题 关于遗传算法的可行陈述 社会科学中的算法镜头 算法进化博弈论的来源 量化金融中的计算复杂性

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量化金融中的计算复杂性
预测股市很难!TCS可以使这种观点更加正式吗? 最近,我开始对金融有所思考,想知道TCS的知识如何提供帮助。对冲基金和投资公司似乎一直在使用算法交易,机器学习和人工智能,但是TCS的结果似乎很少。特别是,我只知道两篇论文: Sanjeev Arora,Boaz Barak,Markus Brunnermeier和Rong Ge,金融产品中的计算复杂性和信息不对称,2009年。 Philip Z. Maymin,只有当P = NP时,市场才有效,2011年。 第一篇论文表明,对于有计算边界的代理,导数可以放大信息不对称的成本(而不是减少信息不对称的预期目标)。第二篇论文通过证明市场效率可用于解决NP难题,挑战了人们对有效市场的普遍观念。 是否有有关思想的书籍/调查报告或开创性论文?特别是与难于预测或近似市场或在此类市场中进行最佳(或接近最佳)交易的困难有关的事情吗? 一个稍微有点元的问题:为什么似乎没有关于此的论文?是否没有兴趣,还是所有感兴趣的方都成为隐藏在不发布协议背后的量化指标? 相关问题 社会科学中的算法镜头 金融经济学中投资组合理论的复杂性分类是什么?
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