Questions tagged «reference-request»

当作者需要了解与该问题相关的工作时，将使用参考请求。

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寻找跨越蜘蛛
是否有多项式时间算法来查找给定图的生成蜘蛛（如果存在）？蜘蛛是一棵树，最多有一个节点的度数大于2： 我知道上的各种度数条件（实质上是足够大的节点度数）可确保存在一个生成的蜘蛛。但是我想知道是否有一个针对任意的算法。谢谢！GGG GGGGGG
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关于并行化的介绍性注释，特别是问题和算法的模式
我正在寻找在线可用的讲义或其他资源，它们对并行编程有很好的介绍，就像计算机科学中的基础类的并行模拟一样。 我的重点是以下几点：虽然我能够谈论分而治之，贪婪算法，动态编程等，即顺序算法（和问题）的基本模式，但是我没有合适的语言对并行算法中的方法进行分类。 例如，我想获得适当的用语来表达以下事实：对以下每个问题的明显并行处理具有不同的定性行为： 将整数数组设置为全零（完美缩放）。 对整数数组求和（使用的线程越多，开销越大。） 给定一个数组，将每个条目的乘积彼此列出（如果我们将规范的double-for循环并行化，则运行时间将缩放为数字处理器的sqrt。） 共享内存环境就足够了，进程间通信对我而言并不那么重要（实际上，我对完全避免这种情况的算法很感兴趣）。此外，技术方面对我来说是微不足道的。
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图形中的集团数量：Moon and Moser 1965年的结果
我正在寻找Moon and Moser 1965集团结果在图上的集团上的全文（存在图中的最大集团数量为）。我大学的付费专区无法访问该特定期刊。（实际上，预览版提供了证明的前几句话，但是让我没有其余的！）nnn 我对与我所追求的研究方向相关的结果感兴趣，但方向有所变化，因此，我的兴趣显然是纯粹出于学术上的好奇心。 我的问题是： 是否在某处有论文全文的链接，还是有另一幅草绘该证明的论文，或者如果证明草图足够短，无法在此处复制，有人知道吗？另外，我对带有指数集团的图类感兴趣。 我添加了BibTeX作为参考： @article {springerlink:10.1007/BF02760024, author = {Moon, J. and Moser, L.}, affiliation = {University of Alberta Edmonton Canada}, title = {On cliques in graphs}, journal = {Israel Journal of Mathematics}, publisher = {Hebrew University Magnes Press}, issn = {0021-2172}, keyword = {Computer Science}, pages …
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P补全语言的密度
假设是布尔语言超过有限串，{ 0 ，1 }。令L n为长度为n的L中的字符串数。对于函数d （Ñ ）从正整数的正实数，大号具有上部密度d （Ñ ）如果大号ñ ≤ 2 Ñ d （Ñ ）对于所有足够大Ñ。大号LL{ 0 ，1 }{0,1}\{0,1\}大号ñLnL_n大号LLñnnd（n ）d(n)d(n)大号LL d（n ）d(n)d(n)大号ñ≤ 2ñd（n ）Ln≤2nd(n)L_n \le 2^n d(n)ñnn 是否有任何P完全布尔语言具有较高的密度？O （1 / n ）O(1/n)O(1/n) 动机 PARITY具有上密度。是（所有有限二进制字符串的语言）的上限密度为1。任何有限语言的上限密度为0。1/21/21/2 稀疏语言具有有一个多项式的属性p （Ñ ），使得大号ñ - 大号ñ - 1个 ≤ p （Ñ ）对于所有Ñ。如果大号是稀疏的语言，然后大号Ñ ≤ p 1（Ñ ）为一个多项式p 1比度一个更大的p，所以上部密度大号为零。LLLp(n)p(n)p(n)Ln−Ln−1≤p(n)Ln−Ln−1≤p(n)L_n - …
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将分解质数乘积还原为整数乘积（在平均情况下）
我的问题是可以基于分解的难度构造的各种候选单向函数的安全性是否相等。 假设问题 分解：[给定随机素数P ，Q &lt; 2 n的，找到P，Q。]ñ= P问N=PQN = PQP，Q &lt; 2ñP,Q&lt;2nP, Q < 2^nPPP问QQ 不能在多项式时间内以不可忽略的概率求解，函数 优先：[给出位串作为输入，使用x作为种子来生成两个随机质数P和Q（其中P，Q的长度仅比x的长度小）。然后输出P Q。 ]XxxXxxPPPQQQPPPQQQxxxPQPQPQ 可以证明是单向的。 另一个候选单向函数是 整数-整数：[给出随机整数作为输入，输出A B。 ]A,B&lt;2nA,B&lt;2nA, B < 2^nABABA B 与PRIME-MULT相比，INTEGER-MULT具有更易于定义的优点。（尤其要注意，在PRIME-MULT中，种子无法生成素数的P ，Q（尽管可以忽略不计）。）xxxP,QP,QP, Q 至少在两个不同的地方（Arora-Barak，计算复杂性，第177页，脚注2）和（Vadhan的《密码学概论》讲义）中，提到INTEGER-MULT是假设平均分解系数的单向方法。但是，这两个都没有给出这个事实的原因或参考。 所以问题是： 我们如何才能将多项式时间因式分解成不可忽略的概率，而将INTEGER-MULT转化成不可忽略的概率呢？N=PQN=PQN = PQ 这是一种可能的方法（我们将看到它不起作用！）：给定，将N乘以（尽管是多项式地）更长的随机整数A '来获得A = N A '。这个想法是，A '太大，以至于它有许多大小近似等于P ，Q的素数，因此P ，Q不会在A的素数中“脱颖而出” 。则A在给定范围内近似具有均匀随机整数的分布（例如[ 0N=PQN=PQN = PQNNNA′A′A'A=NA′A=NA′A = …
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量子钟型不等式
我很好奇，是否有人可以推荐一些补充材料来加深对本文的理解：“ 量子钟型不等式的一些结果和问题-Tsirelson ”。 具体来说，可以对贝尔型不等式的几何解释做些细化。也许是有关这些问题的更详细的入门文章或相关教科书。我会很感激任何/所有反馈。再次感谢。
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关于非确定性终止循环的推理
如果有的话，这是一个“音轨B”问题。简介：当我尝试为非确定性程序赋予语义时，我想到的第一件事就是无法证明仅以确定性方式终止的循环的语义。当然有人已经弄清楚了在这种情况下该怎么做，或者至少指出这很困难，但是我不知道如何去寻找它（因此有“引用请求”标签）。 背景 我想用非确定性来建模同时语言。我认为这是使用Smyth powerdomain为这种语言建模的一种显而易见的方式（或者至少是幼稚的方式），但是如果我错了，请纠正我。我们将使用该语言将命令的含义建模为一个函数，该函数的域是状态集SSS，其共域是集，其中是表示非终止的最小元素，而是状态的幂集。P(S)⊥={⊥}∪P(S)P(S)⊥={⊥}∪P(S){\cal P}(S)_\bot = \{ \bot \} \cup {\cal P}(S)⊥⊥\botP(S)P(S){\cal P}(S) 我们将命令解释为从状态到非终止事件或到表示可能结果的状态集。是不确定的选择。σσ\sigma⊥⊥\bot{σ1,σ2,…}{σ1,σ2,…}\{ \sigma_1, \sigma_2, \ldots \}P⊛QP⊛QP \circledast Q ⟦skip⟧σ={σ}⟦skip⟧σ={σ}⟦\mathbf{skip}⟧\sigma = \{ \sigma \} ⟦x:=E⟧σ={σ[(⟦E⟧σ)/x]}⟦x:=E⟧σ={σ[(⟦E⟧σ)/x]}⟦x := E⟧\sigma = \{ \sigma[(⟦E⟧\sigma)/x] \} ⟦abort⟧σ=⊥⟦abort⟧σ=⊥⟦\mathbf{abort}⟧\sigma = \bot ⟦if E then P else Q⟧σ=⟦P⟧σ⟦if E then P else Q⟧σ=⟦P⟧σ⟦\mathbf{if}~E~\mathbf{then}~P~\mathbf{else}~Q⟧\sigma = ⟦P⟧\sigma如果⟦E⟧σ=true⟦E⟧σ=true⟦E⟧\sigma = \mathit{true}，否则为⟦Q⟧σ⟦Q⟧σ⟦Q⟧\sigma …
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晶格问题
关于部分订单的计算问题（例如，识别，跳转数，可比性图识别等），已经进行了大量工作。 我很好奇格子的具体工作已经完成。我四处搜寻，但没有找到很多类似的格子工作。 我尤其对是否已研究以下晶格问题感兴趣： 格点识别：给定DAG或部分顺序，实际上是格点吗？ 格可比性图识别：给定无向图G，G的边是否可以定向为使得最终的定向为晶格？ 确定/计算晶格的连接不可约元素 确定给定的晶格是否为分布/模
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界定量子查询和确定性查询复杂性之间的差距
尽管有限误差量子查询复杂度（Q （˚F）Q(f)Q(f)）和确定性查询复杂度（d （˚F）D(f)D(f)）或有限误差随机查询复杂度（[R （˚F）R(f)R(f)）之间的指数分隔是已知的，但它们仅适用于某些部分函数。如果分函数具有某些特殊结构，则它们也与在多项式上相关d （˚F）= O （Q （f）9））D(f)=O(Q(f)9))D(f) = O(Q(f)^9))。但是，我最关心的是整体功能。 在经典论文中，表明的总函数d （˚F）D(f)D(f)由Ø （Q （˚F）6）O(Q(f)6)O(Q(f)^6)，Ø （Q （˚F）4）O(Q(f)4)O(Q(f)^4)代表单调总函数，约束Ø （Q （˚F）2）O(Q(f)2)O(Q(f)^2)。对称的总函数。但是，对于此类函数，已知不超过二次分隔（此分隔是通过O R实现的Ø [ROROR例如）。据我了解，大多数人都猜想对于总函数，我们有d （˚F）= O （Q （f）2）D(f)=O(Q(f)2)D(f) = O(Q(f)^2)。在什么条件下（除了对称函数）证明了这种猜想？就总功能的量子查询复杂度而言，决策树复杂度的最佳当前界限是多少？
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跨度程序，见证者大小和证书复杂性
跨度程序是指定此处介绍的布尔函数的线性代数方式。最近，该模型用于表明，否定对手方法提供了对量子查询复杂性的严格表征（至少高达）。日志n /日志日志ñ日志⁡ñ/日志⁡日志⁡ñ\log n/ \log \log n 将跨度程序连接到量子查询复杂度的复杂度度量是见证者大小。该措施似乎与证书复杂性非常相似。两项措施之间是否存在已知的联系？跨度程序的大小（输入向量数）度量和确定性和随机查询复杂度等其他度量如何？评估跨度程序的最著名的经典算法是什么？ 编辑（在马丁·施瓦茨回答之后）： 特别令人感兴趣的是直接通过跨度程序而不是通过见证人大小和量子查询复杂度之间的对应关系的概念连接。是否有经典的结果可以提供有关跨度程序/见证人大小的直觉，以及它们与确定性和随机查询复杂性之间的关系？
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构造要比随机构造好。
我对复杂性理论中比随机构造更好的构造示例感兴趣。 我知道的这种结构的唯一一个例子是纠错码领域。在某些参数范围内，代数几何代码比随机代码更好。 可以很容易地构建这样的人工实例。我对像代数几何代码这样的示例很感兴趣，在该示例中，很容易进行随机构造，而且如何做得更好也并不明显。
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关于密码学基础的激励性演讲
这个问题与四年级高中生的励志演讲相同。我的博士学位 顾问让我为新硕士做鼓舞人心的演讲。学生们。该主题是密码学的基础，这在Goldreich的书中得到了最好的说明。讲座大约需要一个小时，我想让学生熟悉主要的结构（如单向函数/排列，伪随机生成器，零知识证明，加密/签名方案等），并解决和该领域中尚未解决的问题。 我想使谈话保持积极性。主要问题有两个： 密码学的基础需要对计算复杂性理论有很好的理解。las，硕士 学生们没有通过任何与此理论相关的课程。 我需要提出一些问题，作为理学硕士的可能话题。论文。尽管该领域存在许多未解决的问题，但对于M.Sc而言，大多数问题都太难了。学生。 欢迎提出建议。此外，我对类似演讲的指针很感兴趣。 编辑：我发现Goldreich的学生名单非常鼓舞人心。我将搜索其他此类列表，但是如果您知道任何类似的列表，也可以为您提供帮助。另请参阅：使硕士论文和研究失去神秘感：一些硕士论文的故事。
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搜索引擎营销拍卖中的关键字选择问题
首先，我仍然不确定cstheory是否适合此问题，因此，如果人群认为不是这种情况，我不会感到冒犯... 在搜索引擎营销中，有几个问题很有趣。在有限的货币资源下，公平（和可盈利）拍卖机制的设计以及最佳竞价策略的计算是有趣（且文献充分）问题的两个例子。 另一个有趣的问题是关键字选择：如何选择最有利可图的关键字（没有指向可用金额或关键字“主题”的任何链接）。“有利可图”既可以带来最佳收入，也可以带来最佳利润。这些问题涉及不确定性：关键字的点击率未知，转换率也未知。 您知道与此问题有关的一些理论工作吗？
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