Questions tagged «soft-question»

一个软问题是关于理论计算机科学领域的一个问题（可能是主观的），而不是理论计算机科学中的一个问题。

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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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艾伦伯格的非理性自动机和语言的理性层次结构-现在在哪里？
塞缪尔·艾伦伯格（Samuel Eilenberg）在极具影响力的著作《自动机，语言和机器》（第A，B卷）的序言中，极力承诺，第C卷和第D卷涉及“非理性现象的等级体系（称为有理等级体系……使用有理关系”）。一种比较工具，有理集合在此层次结构的底部。向上移动会遇到“代数现象”，这会导致“乔姆斯基的无上下文语法和无上下文语言，以及若干相关主题”。 但是Eilenberg从未出版过C卷。他的确为前几章留下了初步的手写笔记（http://www-igm.univ-mlv.fr/~berstel/EilenbergVolumeC.html），其中包括划痕，问号，旁注和差距。但是，它们并没有揭示出众所周知的幂级数语法的开端。 所以，我的实际问题是，有谁知道同样的工作方式来重构艾伦伯格的想法？如果不是，那么哪种材料最接近他的想法？ http://x-machines.net/站点是关于x-machines的，这是Eilenberg的关键创新之一，但是它主要处理x-machines的应用，而不是像Eilenberg所希望的那样进一步发展该理论。 还有，谁知道Eilenberg为什么在Volume C取得很大进展之前就停下来了？那是在70年代后期，他一直活到1998年，尽管在卷B之后他似乎没有发表任何数学。然而，至少在他看来，他似乎已经完成了卷C和D的数学。 （ -同样的问题上math.stackexchange问https://math.stackexchange.com/questions/105091/eilenbergs-rational-hiererchy-of-nonrational-automata-languages -道歉，如果这被认为是交叉发布。）
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CS论文的实证结果
我是CS领域的新手，我注意到在我阅读的许多论文中，没有经验结果（没有代码，只是引理和证明）。这是为什么？考虑到计算机科学是一门科学，它是否应该遵循科学方法？
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约束满意度问题（CSP）与可满足性模理论（SMT）；关于约束编程的尾声
有人敢于尝试澄清这些研究领域的关系，甚至可能在问题层面给出更具体的答案吗？像其中包括假设一些公认的公式。如果我正确地理解了这一点，那么当您从SAT转到SMT时，您基本上是在进入CSP领域。反之亦然，如果将CSP限制为布尔值，则基本上是在谈论SAT以及诸如#SAT之类的一些相关问题。我认为这很清楚（例如，在有限模型理论及其应用中，参见Kolaitis和Vardi的“约束满足的逻辑方法”一章）由Grädel等人撰写），但对我而言还不清楚的是，什么时候约束是“以理论为模”的，什么时候不是？SMT是否总是暗示理论仅在CSP的更广泛领域中使用平等和不平等约束？据我所知，您经常可以引入slack变量，因此区别（如果存在）不太明显。 相对较新的“可满足性手册”（IOP Press 2009）在其广泛的“可满足性”框架下收集了SMT和CSP问题，但是考虑到它的结构方式（由不同作者撰写的章节），并不能真正帮助我弄清楚这一点。 。 我希望当您谈论约束编程时，该术语不会引起混淆，（类似于术语“数学编程”）我希望涉及最小化/最大化某些目标函数。Wikipedia上有关约束编程的文章非常含糊，以至于我无法真正确定这种框架是否发生。我从Frühwirth和Abdennadher 的“约束编程要点”（第56页）中可以得出的结论是，“约束求解器”通常不仅提供可满足性检查器，而且简化等在实践中也很重要。 尽管这几乎不是一个真正的CS理论研究问题，但鉴于我在https://cs.stackexchange.com/questions/14946/distinguish- Decision-procedure-vs-smt-solver-vs-theorem-prover-vs-constraint-sol（las，但包含很多单词，但我认为不是真正的答案）。
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我们是否应将
许多专家认为猜想是正确的，并将其用于结果中。我担心的是，复杂度很大程度上取决于P ≠ N P猜想。PNPP≠NP\mathsf{P} \neq \mathsf{NP}PNPP≠NP\mathsf{P} \neq \mathsf{NP} 所以我的问题是： 只要没有证明猜想，就可以/应该将其视为自然定律吗？还是应该将其视为 可能在某一天被证明或被证明不正确的数学猜想？PNPP≠NP\mathsf{P}\neq\mathsf{NP} 引用： “支持库克和瓦利安特假设的证据如此之多，而且它们失败的后果是如此怪诞，以至于它们的地位也许可以与物理定律相比，而不是普通的数学猜想。” [ 1986年，沃克·斯特拉森（Volker Strassen）对Nevanlinna奖获得者Leslie G. Valian 的称赞 ] 在阅读TCS中的物理结果后，我会问这个问题吗？。可能有趣的是注意到计算复杂度与（理论）物理有一些相似之处：许多重要的复杂度结果通过假设来证明，而在理论上，物理结果通过假设某些物理定律来证明PNPP≠NP\mathsf{P} \neq \mathsf{NP}。从这个意义上讲，可以将视为E = m c 2。回到TCS的物理结果？：PNPP≠NP\mathsf{P} \neq \mathsf{NP}E=mc2E = mc^2 TCS（的一部分）可以成为自然科学的分支吗？ 澄清： （请参阅下面的Suresh的回答） 可以说，复杂性理论中的猜想与理论物理学中的物理定律一样基本（如Strassen所说）吗？PNPP≠NP\mathsf{P}\neq\mathsf{NP}
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在TCS中获得漂亮的结果
最近，我的一个朋友（在TCS中工作）在一次对话中提到“他希望一生中看到/知道所有（或尽可能多）TCS的美丽结果”。这种让我想知道这个领域的漂亮成果，以及以下问题的动机： 您认为哪些结果（或构想）在理论计算机科学中很漂亮？如果您也提到原因，那将是很棒的。[即使这些思想起源于数学，但引起了人们的兴趣并在TCS中找到了用途，也将很好。 我将以Cantor的对角线参数作为答案，因为它简单，优雅，但结果却非常有力。
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如何发表论文？
作为我生命中大部分时间的软件工程师，我绝对不知道如何开始发表“学术”类论文。在我的最新研究中，我发现了一个有趣的算法，可以解决我正在解决的任务（与金融市场的某些计算有关）。这不是一个很好的结果，但是我认为对于执行类似任务的人来说可能会很有趣，我希望将其发布。 我当然熟悉研究论文的风格，因为我在工作中广泛使用它们（这要感谢Google Scholar和那里所有的好人），而且我能够在Google上免费获取有关学术写作风格以及如何使用的手册使用LaTeX，我有很多数学家的朋友，他们会检查我的论文并帮助使其看起来更好。 但是我完全不知道下一步该怎么做！我不属于任何学术机构或知名研究机构，我在一家小型本地公司工作，很高兴能在某些论文上发表自己的名字，但这个名字不会对任何人说什么。我不知道有人在这方面做研究，我是说我从未与任何人交流过。 如何找到合适的寄纸地点？我是否需要某种推荐或评论，如何以及在哪里尝试获得它们？我的步骤是什么？..我意识到，如果您是专业的牙科学专家，那么所有这些对于您来说都是绝对显而易见的事情，但是我不知道从哪里开始：)
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展示进行中的工作（现已提供幻灯片）
现在进行演示。下方有幻灯片。 提出正在进行的工作是我们所有人都应该做的事情，以便获得早期反馈并帮助使我们的想法具体化。不幸的是，即使只是针对自己的研究小组，许多研究生也需要帮助来克服呈现早期研究的障碍。我将谈论如何向我们的研究生介绍正在进行的工作，我想就应该给他们的建议提供些帮助，以帮助他们更乐于分享他们的工作。 在介绍进行中的工作时，您可以提供哪些提示？ 演讲者应该如何处理想法在脑海中并不完全清楚的事实？ 我不太担心被盗，因为演示会在本地进行。我想知道如何让学生介绍这样的作品，以及他们如何才能做到最好。 学生的作品通常是形式性的，而不是描述系统的，所以我希望这个问题在这里有意义。如果您认为这超出范围，请这么做。 结果演示。 这是结果。我非常感谢您的输入，您会发现它很有用。
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您如何获得TCS结果的“物理直觉”？
如果这个问题有点模糊，我感到很抱歉，但是我很好奇，成功的研究人员如何对TCS的结果感到“满意”。 例如，线性代数可以用几何学的方式来理解，或者可以用它的物理解释来理解（本征向量可以被认为是系统中的“稳定点”），等等。直观地，对于TQBF存在一个IP协议（作为IP可以将协议可视化为计算能力大大不同的两个实体之间的一种“游戏”。但是，我发现很多结果，即使是TCS中非常基本的结果也没有如此简单的直觉（）。更糟糕的是，偶尔，未精炼的直觉会变得非常谨慎（2-SAT在P中，而3-SAT被认为不在P中（实际上是NP完全的））。在TCS中是否有任何形成直觉的“一般原则”？⊆⊆\subseteq
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从事非研究行业的工作后，可以重返TCS研究工作吗？
我从理论计算机科学的一些高级研究人员那里听说，即使从事几年的非研究行业工作，也会使您失去TCS研究人员的职业。 但是，我对从成为TCS研究人员到从事非研究工作的道路是一条单向道路的说法感到怀疑。我想知道这种说法是否合理，以及在后来决定返回学术界从事研究工作的情况下，涉足该行业的非研究工作的任何含义。 您是否知道一些在完成博士学位后就职于非研究行业的人的例子，他们在那里工作了几年，并成功地以研究人员的身份重返学术界（例如获得研究教职）？ 如果是，他们在您熟悉的一个或多个部门中占高级研究人员（终身）的比例？ 申请学术研究职位的此类候选人中有多少人没有获得职位？ 返回前在非研究工作中的年数会有所不同吗？ 更一般而言，这种旅行在招聘委员会的决定中将扮演什么角色？ 由于答案可能因地区而异（例如北美，欧洲等），请在答案中提及您所谈论的地区。 出于这个问题的目的，让我们将主要任务正在进行（可发表的）研究的所有工作都视为“学术性”，以及所有主要任务没有进行（可发表的）研究且很难进行研究和发表的工作。论文为“工业”。
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缺少维基百科文章
您最希望在Wikipedia上缺少哪些TCS主题？ 它们可能是明显的遗漏，或者只是您认为应该真正发表文章的主题。 请每个答案一个主题，以便对最需要的主题进行投票。 2017年5月2日更新：Shuchi Chawla致力于改善TCS在维基百科上的覆盖率。我正在添加此更新，希望人们能够适当地更新他们的答案，添加更多答案和/或为这项工作做出贡献！
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计算机科学中的长期错误
这是我在cstheory堆栈上的第一个问题，因此，如果我以某种方式违反礼节，不要太粗鲁） 众所周知，即使在数学上，甚至著名的数学家，超级巨星和天才也在不时犯下严重的错误。例如，四色定理和费马定理都为我们提供了戏剧性的案例，说明即使最聪明的头脑也可以被欺骗。甚至可能需要数年的时间才能证明某些虚假证据的不正确性。 我的问题是-您能提供一些计算机科学中此类错误的杰出例子吗？我不知道，诸如“ X博士在1972年证明不可能在不到O（log n）的时间内做Y，但在1995年证明他实际上是错的”。
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有时根本不出版会更好吗？
我希望这不是一个政治上不正确的问题，但对于通常在CCC / ITCS / ICALP（偶尔在FOCS / STOC）发表的博士生来说，在专业上发表不太重要的著作是否有害（从职业角度考虑）较少享有声望的会议（例如MFCS，FCT，STACS，IPL）？将此类文件留在ECCC / arXiv会更好吗？
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