Questions tagged «ho.history-overview»

主题背后的历史：它们的名称来自何处，谁发现它们，何时被首次证明，它们在这些年中如何演变。

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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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拉宾的“计算函数的难度和递归集的部分排序”
我在寻找： Michael O. Rabin，“计算函数的难度和递归集的部分排序”，耶路撒冷希伯来大学，1960年 摘要： “我们尝试衡量在计算给定可计算（递归）函数的任务中固有的工作量。介绍并研究了计算难度的概念。从某种意义上说，该概念是不变的，它独立于用于计算所讨论功能的理想计算机（Turing Machines）。根据相对难度对可解决的决策问题（递归集）进行分类。” 我找不到在线或我们图书馆的副本。
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为什么马丁·洛夫需要创建直觉类型理论？
我一直在阅读直觉类型理论（ITT），它确实有意义。但是我要努力理解的是“为什么”首先创建了它？ 一般而言，直觉逻辑（IL）和简单型演算（STLC）和类型论早于Martin-Löf本人的存在！似乎可以在STLC中完成ITT中可以做的所有事情（我可能错了，但至少感觉是这样）。 λλ\lambda 那么，关于ITT的“新颖”是什么？它如何（或确实）促进了计算理论？据我了解，他介绍了“依赖类型”的概念，但似乎在某种程度上它们已经存在于STLC中。他的ITT是否试图抽象地理解STLC和IL的基本原理？但是STLC尚未举行吗？那么，为什么要首先创建ITT？重点是什么？ 这是Wikipedia的摘录：但是我仍然不知道其创建背后没有的原因。 马丁·洛夫（Martin-Löf）关于类型理论的第一篇草稿可追溯到1971年。这种具有约束性的理论概括了吉拉德的系统F。但是，由于吉拉德在研究系统U时发现了吉拉德的悖论，而这一悖论是由吉拉德发现的，该矛盾是系统的不一致性扩展。 F.这种经历促使PerMartin-Löf开发了类型理论的哲学基础，他的意义解释，一种证明理论语义的形式，这为他在1984年的Bibliopolis书中提出的谓词类型理论提供了依据... 从摘录中看来，原因是要发展“ 类型理论的哲学基础 ”-我认为该基础已经存在（或者也许我以为已经存在）。那是主要原因吗？
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术语“有效”和“可行”的计算/算法的由来
我想了解这两个术语的历史：“ 有效 ”，“ 可行 ”。 谁是第一次将它们用于计算/算法？（以这些术语的现代意义，即20世纪）。他们如何成为主流？这两个术语是如何开始用作同义词的？ 我知道科巴姆在其论文的陈述中使用了“可行”一词，该术语与多项式时间可计算性相关。但是，有较早的参考资料吗？在戈德尔写给冯·诺伊曼的信中，似乎没有明确提及这些术语。我找不到1960年之前的任何相关文章（使用Google Scholar）。 另一个有趣的观点是，1965年的Cobham论文的标题是“函数的固有计算难度 ”。“计算复杂性”何时取代“计算难度”？
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为什么传统上将FSM的状态表示为
在教授如何使用同步逻辑电路实现FSM时，我注意到了一个有趣的巧合：在理论CS世界和电气工程世界中，“状态”通常表示为（以及状态空间Q）。我首先在EE.sx上提问，但随后在对该主题进行了一些研究时，我发现甚至Turing的1936年原始论文也使用q 1。。q n表示图灵机的状态。qqq问QQq1个。。qñq1..qnq_1..q_n 因此，我想知道：该约定何时追溯到？为什么将“状态”表示为？qqq
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Lambda演算如何精确地捕捉可计算性的直观概念？
我一直在试图绕过 -calculus 的内容，原因和方式，但是我无法理解“它为什么起作用”？λλ\lambda “直观地”，我得到了Turing Machines（TM）的可计算性模型。但是这个抽象只是让我感到困惑。λλ\lambda 让我们假设，TM不存在-那么如何才能“直观”地相信 -calculus捕获这种可计算性概念的能力。对所有事物拥有一堆功能及其可组合性如何暗示可计算性？我在这里想念什么？我读过阿隆佐·丘奇（Alonzo Church）的论文，但我仍然感到困惑，并希望对此有更“模糊的理解”。λλ\lambda
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Dyck语言参考完整
Dyck语言由以下语法 在符号集。直觉上，戴克语言是种不同的括号中的语言。例如，在而不是。S → S Sd ÿ Ç ķ（ķ ）Dyck(k)\mathsf{Dyck}(k){ （1，… ，（k，）1，… ，）k } k （小号→ S小号|（1个小号）1个|…|（ķ小号）ķ|ϵS→SS|(1S)1|…|(kS)k|ϵ S \rightarrow SS \,|\, (_1 S )_1 \,|\, \ldots \,|\, (_k S )_k \,|\, \epsilon { （1个，… ，（ķ，）1个，… ，）ķ}{(1,…,(k,)1,…,)k}\{(_1,\ldots,(_k,)_1,\ldots,)_k\}kkkD y c k（2 ）（([])()([])()(\,[\,]\,)\,(\,)Dyck(2)Dyck(2)\mathsf{Dyck}(2)([)]([)](\,[\,)\,] 在纸上 Dyck语言的动态算法， Frandsen，Husfeldt，Miltersen，Rauhe和Skyum，1995年， 据称以下结果是民间传说： Dyck(k)Dyck(k)\mathsf{Dyck}(k)为 _0-在缩减下完成。A C 0TC0TC0\mathsf{TC}_0AC0AC0\mathsf{AC}_0 是否有上述参考文献的参考文献？特别是，我正在寻找任何显示至少以下之一的结果： Dyck(k)Dyck(k)\mathsf{Dyck}(k)在代表任意。 ķTC0TC0\mathsf{TC}_0kkk …
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Entscheidungsproblem vs.Unvollständigkeitssatz（软性问题）
希尔伯特（Hilbert）在1928年的著作中使用了第一个术语，但在哥德尔（Gödel）的后来的著作中，同样的东西被称为Unvollständigkeitssatz（“不完全性定理”）。对于当今的德国CS研究人员来说，似乎更常用Unvollständigkeitssatz，并且仍然了解Entscheidungsproblem（“决策问题”），但不一定与das Halte问题有关（在Turing从事自动机研究之后，它似乎更为常见）。另一方面，对于英语CS研究人员来说，Entscheidungsproblem通常是他们所熟悉的唯一单词。 注意：这两个词是不相同的，可以说希尔德尔的决定问题是格德尔关于不完备性的陈述对特定情况的否定回答，因此不完备性会破坏决策。 有趣的是，在查看德语Wikipedia时，没有Entscheidungsproblem的条目，但是有GödelscherUnvollständigkeitssatz的条目，关于Hilbert的条目使用GödelscherUnvollständigkeitssatz。在查看英文维基百科时，很容易找到Entscheidungsproblem的条目。 Entscheidungsproblem怎么不再用德语了？
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参展计算机博物馆
我知道的所有与计算机有关的博物馆和展览似乎都只涵盖了计算机历史，而没有涉及计算机科学的话题。 您将参与创建一个新的计算机博物馆，该博物馆的成立旨在教育，娱乐和启发公众，涉及各种各样的计算机/计算机科学/通信/数学主题。尽管历史和名人可以成为展览的一部分，但这不是历史博物馆。取而代之的是，访问者从硬件层开始了解实现计算的永恒概念。没有指定预算，但对于永久安装中的大量访客，创意应持久且实用，并且人员配置/一次性材料最少，类似于世界上最好的科学中心。 您将包括哪些展览？
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巴贝奇与冯·诺依曼的关系
众所周知，查尔斯·巴贝奇（Charles Babbage）的分析机具有与现代冯·诺依曼（Von Neumann）建筑强烈相似的建筑。 另外，值得注意的是，代表巴贝奇分析仪程序的表（http://www.fourmilab.ch/babbage/figures/menat3.png）和冯·诺依曼（von Neumann）的工作（例如http://library.ias.edu /files/pdfs/ecp/planningcodingof0103inst.pdf）非常相似。 现在，我想知道是否有迹象表明冯·诺伊曼对巴贝奇所做的工作有多大了解，以及他是否以此为灵感来创作自己的作品。
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史蒂芬·库克（Stephen Cook）在实际证明SAT是NP-Hard之前是否意识到其重要性？
如果我理解正确，则为了证明问题难解决NP，您需要选择NP中所有可能的问题，然后使用多项式时间可计算函数证明它们已简化为，该函数可映射每个问题的实例到实例。一个一个A乙一世乙一世B_{i}一个一个A乙一世乙一世B_{i}一个一个A 找到第一个NP难题后，通过使用归约法，您可以发现许多其他问题是NP Complete或NP Hard。但是我想这取决于。如果您不走运，那么也许所有问题都会减少为，但是不会减少其他任何地方，因此您的证明实际上是无用的。乙一世乙一世B_{i}一个一个A一个一个A 我的问题是斯蒂芬·库克（Stephen Cook）背后的动机，即表明SAT问题是NP难题。他看到这个问题背后有很多潜力吗？他是否知道如果他证明这个问题对NP困难，那么很多其他问题也可能对NP困难？ 简而言之，该证明背后的故事是什么？因为在研究了一些基本的复杂性理论之后，看来该证明确实是该领域中最重要的证明之一。
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离散优化的早期参考
（很抱歉，如果放错位置或放宽范围太广。我欢迎提出有关如何重新制定它的建议。） 我有兴趣追溯最大流量算法和离散优化算法的“古老”历史。福特福克森是我的起点。在此之前有哪些重大进步？我们还能走多远，同时仍然可以合理地认为有人在研究最大流量？图算法怎么样？一般而言，离散优化如何？ 我也很乐意获得对此进行讨论的地方的参考。
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