Questions tagged «books»

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每个人都应该读什么书？
[ 时间轴 ] 这个问题有同样精神的论文应该每个人都读什么和应该大家观看的视频。它要求在理论计算机科学的不同领域提供出色的书籍。 这些书可能是面向数学的，但您可能会发现它对计算机科学家很有用。例子： 可能性 不平等 逻辑 图论 组合学 算法设计与分析 计算理论/计算复杂性理论 请把每个答案都放在同一主题的书上（例如关于组合学的书）。 注意：标题可能会引起误解。澄清一下：让X和Y是计算机科学中的两个领域。每个人都有书 在字段X中应阅读。 在字段Y中应阅读。 在两个字段中均应阅读。 此问题寻求所有3个案例。换句话说，它并不特定于后一种情况。 编辑：根据戴乐的建议，请同时强调您喜欢这本书的原因。 相关话题： TCS证明技术参考 关于自动机理论的自学书籍 概率书 最喜欢的流行数学书 去随机化初学者指南 参考电路下限 关于递归函数理论的调查文章 程序语言语义学书籍 最新的TCS书籍有哪些草稿可在线获得 概率书
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可在线获取其草案的最新TCS书籍是什么？
在发布了《每个人都应该读什么书》一文之后，我注意到最近有几本书的草稿可在线获得。 例如，以上文章的“ 近似算法”条目引用了2011年一本书（尚未出版），标题为“近似算法的设计”。 我认为了解最新作品对希望了解TCS趋势的人真的很有用。如果有草稿，可以在实际购买书之前先检查一下。 所以， 可在线获取其草案的最新TCS书籍是什么？ 在这里，“最近”是指不超过5年的事物。
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概率论书
虽然我在高中和大学都通过了几门有关概率论的课程，但在涉及概率问题时，我还是很难阅读TCS论文。 TCS论文的作者似乎非常熟悉概率。他们神奇地使用概率公式，非常容易地证明定理。而我必须花一些时间来了解如何推导一个公式以及如何证明同一性（或不等式）。 我决定一劳永逸地解决我的问题：我想从头到尾读一本书。 因此，如果要求您建议一本和一本关于概率的书，那么您会推荐哪本书？
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有关编程语言语义的书籍
我一直在阅读Nielson＆Nielson的“ 应用程序语义学 ”，我真的很喜欢这个主题。我想再写一本关于编程语言语义的书-但我确实只能读一本书。 我看了一看Turbak / Gifford的书，但是书太长了。我以为Winskel会没事的，但是我无法使用它（它不在我们的大学图书馆中，而且我缺钱），而且我甚至不确定它是否过时。Slonneger看起来还可以，但是实际部分使它有些长，我对他的风格不太满意。 所以我的问题是- 温斯克尔是一本好书吗？而且过时了吗？ 此外，是否还有其他有关此主题的简明书籍？
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高级数据结构手册
我正在寻找一本关于高级数据结构的书，它超出了诸如Cormen，Leiserson，Rivest和Stein的“算法简介”之类的标准教科书的范围。 该书可用于教授高级数据结构的研究生课程，例如Erik Demaine和MIT的AndréSchulz的高级数据结构课程。一本百科全书的数据结构手册会更好。
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有哪些启发TCS的科普书籍？
有一个声誉，在计算机科学中，我们没有科普书籍。当然那不是真的！ （本着“ 每个人都应该阅读什么书？”，“ 每个人都应该阅读什么论文？，每个人都应该观看什么视频？”的精神，并从最受欢迎的流行数学书中得到启发） 有哪些能激发CS理论的科普书籍或资源？ 请说明为什么这本书会很好。
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CS逻辑应用程序的指针
我是数学专业的研究生，具有扎实的逻辑背景。我参加了为期一年的逻辑研究生课程以及有限模型理论和强制和集合理论的研究生课程。大多数CS文本似乎只假设逻辑的背景非常温和，其中大部分涵盖命题逻辑和一阶逻辑的基础。 我想获得一些关于CS应用程序去向的指导，在CS应用程序中使用了来自逻辑的大量材料。我的兴趣之一是类型理论和形式方法。除了模型检查和编程语言入门书籍外，有人可以建议一些不错的阅读材料吗？
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在哪里可以了解有关理论计算机科学的更多信息？
我是数学专业的研究生，而理论计算机科学是我从未理解过的领域，因为我找不到关于该主题的很好的读物。我想知道这个域实际上是关于什么的，它所涉及的主题是什么，需要具备哪些先决条件，等等。现在，我只想知道： 什么是理论计算机科学的入门书籍？ 鉴于有这样的事情。如果不是，那么对计算机科学有基本知识（即，他们了解一种或两种编程语言的基础）的数学家应该从哪里开始呢？你有什么建议吗？ 谢谢！
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面向程序员的理论计算机科学自学资源
我是一个非常熟练的软件工程师，但是我并不了解太多理论。我想学习更多理论。我感兴趣的特定主题是：计算复杂性，形式语言和类型理论。但是我对于如何开始学习这些领域一无所知。 您将向那些想通过自学学习更多理论的人推荐什么资源？是否有针对软件工程师的理论计算机科学自学指南？
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了解P与NP问题的资源
最近，我想起了与问题，这是由Clay数学研究所的Stephen A. Cook 解释的。ñ PPP\mathsf{P}ñ PNP\mathsf{NP} 它激起了我的兴趣，我想进一步了解它。第一步将是对问题有更深入的了解，并对整个领域有所了解。 您可以推荐任何书籍或其他资源以使我更多地了解该问题吗？
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高级算法手册
我正在寻找有关算法高级主题的资源（最好是手册）（主题超出了CLRS和DPV等算法教科书的范围）。 可用于在算法课程中教授主题的材料类型，例如Erik Demaine和David Karger的Advanced Algorithms课程。 最好提供能够概述该领域的资源（例如手册），但是更集中的资源（例如Vijay Vazirani的“近似算法”书）也可以。
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计算学习理论入门资源
最近，我一直在阅读大量的CoLT论文。尽管我不会为个别论文而苦恼（至少不比与其他理论性论文相比通常会有所挣扎），但我并不认为我对整个领域有很好的广泛了解。 是否有用于在研究生阶段介绍CoLT的标准文字，调查或讲义？ 我有基本的理论A背景，但没有机器学习或统计学的专门知识。我对PAC学习和学习自动机等东西最感兴趣，而对贝叶斯推理和VC理论之类的东西则不太感兴趣。 相关问题 统计学习理论最新进展的资源/书
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统计学习理论最新进展的资源/书
我对VC-Dimension背后的理论非常熟悉，但是现在我正在研究统计学习理论的最新进展（过去10年）：（本地）Rademacher平均值，Massart的有限类引理，覆盖数，链接，Dudley的定理，伪尺寸，脂肪碎裂尺寸，装箱数，拉德马赫组成，以及其他可能未知的结果/工具。 是否有网站，调查，文章集，或者最重要的是，涵盖这些主题的书？ 另外，我正在研究如何为简单类绑定Rademacher平均的示例，就像人们使用轴对齐的矩形来显示如何绑定VC维度一样。 提前致谢。
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