Questions tagged «big-list»

答案是很多项目的问题(书籍,定理,软件等)

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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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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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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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TCS前沿领域的未解决问题
在线程中理论计算机科学中主要未解决的问题?,Iddo Tzameret做出了以下出色评论: 我认为我们应该区分被视为基本问题的主要开放问题(例如)和将构成技术突破的重大开放问题(如果得到解决),但不一定是基本问题,例如指数下限电路(即门)。因此,我们可能应该打开一个新的社区Wiki,标题为“ TCS边界中的开放问题”等。P≠NPP≠NP P\neq NP AC0(6)AC0(6) AC^0(6) AC0+mod6AC0+mod6 AC^0+\mod 6 由于Iddo没有启动线程,因此我想我将启动该线程。 领域的主要开放问题通常是相关领域的研究人员所知道的,但是目前的研究停留在什么地方对外界来说却是未知的。引用的示例是一个很好的例子。作为局外人,很明显,电路复杂性的最大问题之一就是证明NP需要超多项式大小的电路。但是局外人可能不知道,我们所处的当前点正试图证明具有Mod 6门的AC 0电路的指数下限。(当然,可能存在其他类似难度的电路复杂性问题,这些问题将描述我们被困在哪里。这不是唯一的。)另一个示例是,显示SAT的时空下界比n 1.801更好。 这个线程就是这样的例子。由于很难描述此类问题,因此,我仅举一些此类问题具有的属性的示例: 通常,这不是该领域的大难题,但如果解决,将是一个重大突破。 通常,这并不是很难想象的,从某种意义上来说,如果有人告诉您问题已于昨天解决,那么相信这一点就不会太难了。 这些问题通常还会具有不是基本的数字或常数,但它们之所以出现,是因为这恰好是我们所困的地方。 与该领域最大的问题相反,该领域的最大问题将持续很多年,而特定领域的前沿问题将不时变化。 这些问题通常是最容易解决的问题。例如,我们也没有AC 1的指数下界,但是由于 [6]包含在该类中,因此形式上更容易显示 [6]的下界,因此当前电路复杂性的前沿。 A C 0AC0AC0AC^0AC0AC0AC^0 请为每个答案发布一个示例;标准的大名单和CW约定适用。如果有人可以比我更好地解释我们正在寻找什么类型的问题,请随时编辑此帖子并进行适当的更改。 编辑:卡夫(Kaveh)建议,答案还应包括为何给定问题处于前沿的解释。例如,为什么我们要针对AC 0 [6]而不是AC 0 [3] 寻找下限?答案是我们确实有针对AC 0的下限[3]。但是,显而易见的问题是,为什么这些方法对于AC 0失败了[6]。如果答案也能解释这一点,那就太好了。

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P或BPP中出现问题的总体原因
最近,当我与物理学家交谈时,我声称,根据我的经验,当天真的看起来需要花费指数时间的问题变成P或BPP时,这通常可以识别出发生还原的“总体原因” ---并且几乎总是,这个原因属于一打或更少的“通常的可疑对象”(例如:动态编程,线性代数...)。但是,那让我开始思考:我们真的可以写下这样的原因的体面清单吗?这是第一个不完整的尝试: (0)数学表征。问题具有非显而易见的“纯数学”特征,一旦知道,它就可以立即使您可以对一系列poly(n)可能性进行详尽的搜索。 例如:图平面度,从Kuratowski定理出发,遵循O(n 6)算法。 (正如下面的“平面”所指出的,这是一个糟糕的例子:即使您知道平面度的组合特征,给出多项式时间算法还是很不容易的。因此,让我在这里替换一个更好的例子:如何,例如,“假设输入n用二进制编写,则计算需要多少颜色才能对嵌入在具有n个孔的表面上的任意地图进行着色。”毫无疑问,这是完全可计算的(甚至是有限的!)。但是,有一个已知的公式给出了答案,一旦您知道了该公式,就可以用多项式时间进行计算,与此同时,应该添加“减少未成年未成年人/罗伯逊-西摩理论”作为一个单独的总体原因在P.) 无论如何,这不是我最感兴趣的情况。 (1)动态编程。 可以以一种无需递归分解的方式进行递归求解的方式分解问题-通常是因为要满足的约束以线性或其他简单顺序排列。“完全组合”;不需要代数结构。可以说,图可达性(因此2SAT)是特殊情况。 (2)拟阵 问题具有拟阵结构,可使贪婪算法起作用。示例:匹配,最小生成树。 (3)线性代数。 可以将问题简化为求解线性系统,计算行列式,计算特征值等。可以说,大多数涉及“奇迹般的取消”的问题,包括可以由Valiant的Matchgate形式主义解决的那些问题,也都属于线性代数的范畴。 (4)凸性。 问题可以表示为某种凸优化。半定规划,线性规划和零和博弈是常见的(越来越多)特殊情况。 (5)多项式恒等检验。 可以通过检查多项式恒等式来减少问题,从而使代数的基本定理产生有效的随机算法-在某些情况下,例如素数,甚至是可证明的确定性算法。 (6)马尔可夫链蒙特卡洛。 可以将问题简化为从快速混合步行的结果中取样。(例如:大约计算完美匹配。) (7)欧几里得算法。 GCD,连续分数... 杂项/分类方法不明确:稳定的婚姻,多项式因式分解,置换组的隶属度问题,数论和群论中的各种其他问题,低维晶格问题... 我的问题是:我遗漏的最重要的事情是什么? 澄清: 我意识到不可能有一个完整的清单:无论您给出多少有限的原因,某人都将能够找到P中的奇特问题,但由于任何这些原因都不会。部分由于这个原因,我对在P或BPP中提出许多不同的,看似无关的问题的想法比只对一个问题有用的想法更感兴趣。 我也意识到,如何划分事物是主观的。例如,拟阵是动态编程的特例吗?深度优先搜索的可溶解性是否足够重要,足以成为其自身的理由,与动态编程分开?同样,通常由于多种原因,P中可能存在相同的问题,具体取决于您如何看待它:例如,由于线性代数,找到一个本征值在P中,这也是因为它是一个凸优化问题。 简而言之,我不希望有一个“分类定理”,只是希望有一个列表能有效地反映我们目前对有效算法的了解。这就是为什么我最感兴趣的是将这些东西应用到P或BPP中的技术,这些技术具有广泛的适用性,但不适合上面的清单-或其他一些改进我的初次尝试以弥补我夸耀的想法。物理学家。

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您使用什么工具撰写论文?
您使用什么工具撰写论文? 根据我的少量经验,理论家除了实际发挥创造力外,还花费大量时间撰写和完善论文。也就是说,将他们的工作传达给其他人。也许论文不是这样做的正确方法,但是应该将其留给其他讨论。在任何情况下,似乎都想通过使用尽可能好的软件工具来减少编写结果所需的时间。因此,此问题旨在找出其中的一些隐藏宝藏。 我认为我们大多数人都使用LaTeX和一些系统来组织论文参考。但是也有vim / emacs和一些非常漂亮的库,它们对我来说节省了很多时间。因此,我想了解您用于撰写论文的设置,也许还想了解一些您尝试学习但对您不起作用的东西。我对可能不太知名但已证明可以加快速度的事情特别感兴趣,即使它是某些用于绘制图形或自动完成功能的非常特定的软件。 Don Knuth在这里接受采访时讲述了他的设置。搜索问题“ 您使用哪些工具集[...] ”。 更新:Sadeq 在这里向我介绍了有关绘制图的工具的讨论。

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用来证明整洁的组合陈述的信息论?
在使用信息论以简单方式证明整洁的组合陈述时,您最喜欢的示例是什么? 一些例子我能想到的都涉及到降低对本地解码的代码,如边界,在此纸:假设为一串二进制字符串的长度的Ñ它认为对于每个我,对于ķ 我不同双{ Ĵ 1,Ĵ 2 },ê 我 = X Ĵ 1 ⊕ X Ĵ 2。那么m在n中至少是指数的,其中指数线性地取决于k的平均比率X1个,。。。,X米x1,...,xmx_1,...,x_mñnn一世iiķ一世kik_iĴ1个,Ĵ2j1,j2j_1,j_2Ë一世= xĴ1个⊕ XĴ2。ei=xj1⊕xj2.e_i = x_{j_1} \oplus x_{j_2}.。ķ一世/米ki/mk_i/m 另一个(相关的)示例是布尔立方体上的等距不等式(请在您的答案中详细说明)。 你有更多好的例子吗?最好简短易懂。

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对于哪种算法,理论分析与现实之间有很大的差距?
分析算法效率的两种方法是 在其运行时设置渐近上限,并且 运行它并收集实验数据。 我想知道在(1)和(2)之间是否存在明显差距。我的意思是,要么(a)实验数据表明渐近渐近,要么(b)有算法X和Y使得理论分析表明X比Y好得多,实验数据表明Y比Y好得多。 X。 由于实验通常会揭示平均情况下的行为,因此,我希望最有趣的答案涉及平均情况下的上限。但是,我不想排除谈论不同范围的可能有趣的答案,例如Noam关于Simplex的答案。 包括数据结构。请为每个答案输入一个算法/ ds。

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纯功能数据结构中有哪些尚待解决的问题?
自1998年冈崎(Okasaki)的书出版以来,有关PFDS的新问题又激发了这个问题。 我将从两个问题开始: 是否有一种纯粹的功能集数据结构可以接近哈希表的速度?尝试还不存在。 是否有O(1)附加的纯功能手指树?迄今为止最好的是由Kaplan和Tarjan设计的O(lg lg n)。 还有哪些其他纯粹的功能数据结构问题?

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餐桌上对理论计算机科学的描述?
经常有人问我理论上的计算机科学家会做什么。对这个问题有一些好的回答,将是很好的。我倾向于退回到技术术语上,此时人们的眼睛通常会呆滞。 用非计算机科学家可以理解的术语来说,理论上的计算机科学家会做什么? 一个好的答案应该活泼,准确,没有模棱两可的含义。对于加分,答案应暗示为什么理论计算机科学家既不是数学家也不是IT从业人员。 尽管目的不同,但此问题是受MO问题https://mathoverflow.net/questions/3559/colloquial-catchy-statements-encoding-serious-mathematics启发而产生的。

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最难忘的CS论文标题
在MO中提出了一个富有成果的问题后,我认为有必要在CS中讨论一些著名的论文名称。 很明显,我们大多数人可能会被吸引去阅读(或至少看一眼)标题有趣的论文(至少每次我在会议中浏览论文列表时都会这样做),或者避免阅读不佳命名文章。 您记得哪些论文是因为它们的标题(以及不必要的内容)? 我最喜欢的虽然不是适当的TCS论文,但“关系模型已失效,SQL已失效,而我自己也感觉不太好。” 。

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