コンピュータサイエンス

コンピュータサイエンスの学生、研究者、実務家のためのQ&A

1
NP = coNPはP = NPを意味しますか？
P = NPはNP = coNPを意味します。逆の含意は成り立ちますか？NPがcoNPに等しいということは、PがNPに等しいことを意味しますか？そうでない場合、なぜですか？ 私はググったが答えが見つからなかった。
2
「三分探索」は、実際の区間で単峰関数を最適化するアルゴリズムの適切な用語ですか？
実際の区間で定義された単峰関数を最適化したいとします。Wikipediaでternary searchという名前で説明されている有名なアルゴリズムを使用できます。 間隔を繰り返し半分にするアルゴリズムの場合、二分探索という用語を離散問題用に予約し、それ以外の場合は二分法という用語を使用するのが一般的です。この慣例を外挿すると、三分割法という用語が私の問題を解決するアルゴリズムに適用されるのではないかと思います。 私の質問は、アルゴリズムが継続的な問題に適用される場合でも、三元検索という用語を適用することは、学者の間で一般的であり、たとえば上級論文で使用しても安全かどうかです。これには信頼できる情報源が必要です。三分割法という用語が実際に存在するかどうかにも興味があります。
1
単純に型付けされた組み合わせロジック？
型付けされていないラムダ計算と単純に型付けされたラムダ計算（たとえば、ベンジャミンピアースの本のタイプとプログラミング言語で説明されている）があるので、単純に型付けされた組み合わせロジックはありますか？ たとえば、コンビネータS、K、およびIの自然な型は、 S : (a -> b -> c) -> (a -> b) -> a -> c K : a -> b -> a I : a -> a ここで、a、b、およびcは、タイプTのいくつかのセットにわたるタイプ変数です。ここで、おそらく単一の基本タイプBoolから始めることができます。タイプTのセットは、3つのパターンを使用して形成できるタイプと一緒にBoolになります。 (a -> b -> c) -> (a -> b) -> a -> c a -> b -> a a -> …
2
他の2つの間に厳密にBig Ohの複雑性が常に存在するか
私は漸近分析について学んでいて、他の一般的なものの間で生きているエキゾチックな複雑さを見てきました。たとえば、「log log n」は厳密に1とlog nの間です。他の2つの間の複雑さを常に見つけることができるのかと疑問に思います。 具体的には、O（f）⊂O（g）の関数fおよびgについて、O（f）⊂O（h）⊂O（g）のようなhが常に存在するか？ これは宿題ではありません。誰かが知っているなら、私はただ興味があります。
3
ランダムアクセスメモリの下限？
ここに私をうんざりさせているおそらく素朴な質問があります：任意に大きなメモリをランダムにアドレス指定するための漸近的下限はありますか？私の信念の原因は、物理的に保存されたメモリへの最短経路は3次元空間を経由する必要があり、ここの対角線は最小限の長さでなければならないということです。Ω （n−−√３）Ω（ん３）\Omega(\sqrt[3]{n}) たとえば、任意の数の要素を並べ替える場合、これらの要素をアドレス指定すると、最終的には距離に比例するコストがかかります。また、空間内のすべての単一点間に高速ケーブルがある場合でも、幾何学的制限があるように見えますより高い。Ω （n lgn）Ω（んlg⁡ん）\Omega(n \lg n) 私の議論の何が問題になっていますか？
2
二分法とは何ですか？2-SAT自体がSATの二分法であるかどうか？
最近、私は二分法についての論文を読んでいます。私は二分法と呼ぶことができる状態を理解していませんか？「質問はPまたはNPのいずれかにあります- 完全」の意味は何ですか？（P NPと仮定）≠≠\neq たとえば、「SATのクラスがPにあるかどうか」についての二分法が与えられるシェーファーの二分法の定理を知っています。この定理では、二分法には6つの条件が含まれ、そのうちの1つは「2-SAT」です。 私の質問は、「2-SAT」そのもののように呼び出すことができるかどうか、ということであるように、二分法や些細な二分法 2-SATがでているので、Pが、3-SATはNP - 完全な？「特別なクラスの場合は、別の言葉では、私がいることだろNP - 完全問題はであるP？、その後、このクラスは二分法や些細な二分法です？」
2
Shorのアルゴリズム速度
私は生まれつきのコンピュータサイエンスの学者であり、整数分解を含む論文を書くように求められています。結果として、私は量子コンピューター上のショーのアルゴリズムを調べなければなりません。 他のアルゴリズムについては、特定の入力サイズに対するアルゴリズムの命令数を計算するための特定の方程式を見つけることができました（そこから、特定の速度のマシンでの計算に必要な時間を計算できました）。ただし、Shorのアルゴリズムの場合、最も複雑なのはその複雑さですO( (log N)^3 )。 Big-O表記から速度/実際の複雑さを見つける方法はありますか？そうでない場合、私が欲しいもの、またはそれを見つける方法を教えてくれる誰かがいますか？
3
DPDAが構造によって補完の下で閉鎖されていることを示す
確定的なPDAが補完の下で閉じられていることを正式に示すことができるように、かなり長い間、構造を見つけるために努力してきました。しかし、私が得たすべてのアイデアには、結局は合わないものがあります。手を貸してくれませんか。 主な問題はε-movesで発生します。PDAは、最終ではない（拒否状態）で入力の読み取りを終了できますが、それでもε移動によって最終（受け入れ）状態に移行し、文字列を受け入れることになります。つまり、死んだ状態を追加して状態を補完するだけでは機能しません。私はすでにε-movesの可能な無限シーケンスの問題を解決したので、それは私の質問の主要部分ではありません。 編集：私が理解している限り、DPDAが入力の終わりに達し、受け入れ状態にあり、ε移動によって拒否状態に移行しても、それはそれを受け入れます（入力記号が残っていない最終状態に達したため）読んだ）。 より明確にできるかどうか教えてください。
2
グラフ準同型をテストするためのソフトウェア
私が持っているグラフとHのKとし| V（G k）| = | V（H k）| 2 、K = N 2 KとK ∈ Nそのような非準同型の見出し語として通過健全性チェックこと。GからHへのグラフ同型をテストするための無料で使いやすいツールはありますか？GkGkG_kHkHkH_k| V（Gk）| = | V（Hk）|2 k= n2 k|V(Gk)|=|V(Hk)|2k=n2k|\mathcal{V}(G_k)|=|\mathcal{V}(H_k)|^{2k}=n^{2k}k∈Nk∈Nk\in\Bbb NGGGHHH
4
負の重量サイクルと最大重量サイクル
負のウェイトサイクル（ベルマンフォード）を検出するのは簡単ですが、無向グラフで最大ウェイトサイクルを見つけるのが難しい理由を理解できません。 各エッジの重みを否定すると、総重み> 0のサイクルがあるかどうかを簡単に見つけることができます。ただし、重み> 1のサイクルがあるかどうかを簡単に見つけることはできません。 、4等まではお答えできません。 これは正しいです？ウェイト> 1のサイクルが存在するかどうかを検出することが、ウェイト> 0のサイクルが存在するかどうかを見つけることよりも、なぜそれほど難しいのですか？
1
PageRank反復の頂点ごとのエラーは単調減少していますか？
グラフ全体を取り上げると、エラーベクトルのノルムは単調減少でなければならず、そうでなければPageRankが収束することを保証できませんでした。 ただし、同じことが頂点ごとにも当てはまりますか？つまり、反復tから反復t + 1まで、PageRank値に近づくにつれて、頂点の2乗誤差は常に減少することが保証されますか？または、頂点の二乗誤差が増加する可能性はありますか？ これはまた、一般的にパワー反復といくつかのより広い関係を持っているように見えますか？答えのある説明または証明があれば幸いです。
1
機械学習での文字列入力
ロジスティック回帰やニューラルネットワークなどの一般的な機械学習アルゴリズムでは、入力を数値にする必要があります。 私が興味を持っているのは、これらのアルゴリズムを非数値入力（短い文字列など）で機能させる方法です。 例として、入力機能の1つが送信者アドレスである電子メール分類システム（スパム/非スパム）を構築しているとしましょう。 学習アルゴリズムを使用できるようにするには、送信者アドレスを数値として表す必要があります。1つの方法は、送信者に単純に番号を付けることです1..n。トレーニングセットは次のようになります。 ただし、ロジスティック回帰やニューラルネットワークなどのアルゴリズムは入力データのパターンを学習するため、これは機能しませんが、この例では、出力はアルゴリズムに対して完全にランダムに見えます。実際、大学のクラスに入ると、このようなデータセットでニューラルネットワークをトレーニングしようとしましたが、ネットワークは何も学習できませんでした（学習曲線はフラットでした）。 この例では、ロジスティック回帰またはニューラルネットワークを使用しますか？はいの場合、その方法は？そうでない場合、送信者アドレスに基づいて電子メールを分類する良い方法は何でしょうか？ 完璧な答えは、一般的なMLでの短い文字列の処理だけでなく、メール分類の例についても説明します。
2
単純なグラフ正規化アルゴリズム
与えられた色付きのグラフに標準的な文字列を提供するアルゴリズムを探しています。つまり。グラフの文字列を返すアルゴリズム。2つのグラフが同型の場合にのみ、同じ文字列を取得します。 特に、ほとんどのグラフ（もちろん、最悪の場合は超多項式）で妥当なパフォーマンスを発揮し、簡単に実装できる単純なアルゴリズムを探しています。小さなグラフを期待しているので、パフォーマンスは優れている必要はありません。 残念ながら、私が見つけたほとんどのものは非常に複雑であり、単純にアルゴリズムを説明するよりも、深い数学的なつながりを表現することに関心があります。そんなに深く潜る時間がないのではないでしょうか。誰かが私にショートカットを与えることはできますか？ フロイドワーシャルアルゴリズムのようなものを期待しています。最適ではありませんが、十分に優れており、実装は簡単です。
1
ゲーム理論のための高い数学
私は博士号を取得しています。コンピュータサイエンスの学生であり、ナッシュ、カライ、スモロディンスキーなどの古典的なゲーム理論の論文を理解しようとしています。しかし、数学の部分を理解するのは難しいと思います。これらの論文は数学者のために、数学者のために書かれたようです。 ゲーム理論の数学的予備知識を説明した本を、数学的な背景が豊富でない人に勧められますか？
弊社のサイトを使用することにより、あなたは弊社のクッキーポリシーおよびプライバシーポリシーを読み、理解したものとみなされます。
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.