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

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問題の時間の複雑さは、問題のエンコードによって変わりますか？
決定の問題があるとしましょう DDD そして私はそれを言語にエンコードします L⊂{0,1}∗L⊂{0,1}∗L \subset \{0,1\}^*。これで、別の言語にエンコードすることもできますL′L′L'。 の時間の複雑さに関する定理はありますか LLL そして L′L′L'？ 同じ問題の異なるエンコーディングを使用すると、問題の時間の複雑さがどのように変化しますか？
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音楽に関連するコンピュータサイエンスの問題？
音楽や音楽理論に何らかの関連のある、できれば未解決のCSの問題はありますか？周波数や物理学、電磁気学、波形の調和と見なされるものを、音階や調性、または一般に従ってランダム化するときは、音楽表記の問題だけでなく確率についても考えます。 私が知りたいエリアの例を挙げていただけますか？ たとえば、メロディーを推測するアルゴリズムが与えられた場合、そのメロディーはアーティストまたは同様に実現可能な可能性のある意思決定の問題にどの程度成功するか、またはあなたはどう思いますか？
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オートマトンはπ計算に相当しますか？
チューリングマシンがオートマトンと同等の場合 λλ\lambda 微積分、オートマトンに相当するものは何ですか ππ\pi微積分？それは、チューリングマシンに似たある種のオートマトンであると思いますが、通信チャネルまたは特定のタイプの信号をサポートしていますが、確信が持てず、方向性を高く評価します。
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サブストリングマッチングのオートマトン
与えられたいくつかのアルファベットを超える文字列として、含まれている任意の文字列を受け入れ、対応する決定性有限オートマトン（DFA）を計算するために最もよく知られたアルゴリズム何である？ssssss 私は主に最も短い時間の複雑さに関心を持っているので、O表記で最もよく知られている複雑さを教えてください。
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量子コンピューター、並列計算、指数時間
私は、量子コンピューターが「特定の問題」を古典的なコンピューターよりも指数関数的に解決できることを読みました。私が理解していると思いますが、量子コンピュータがEXPTIME完全、2-EXPTIMEなどの問題を取り、それらを線形時間または一定時間に変換すると言っても同じではありません。 この問題についてもっと知りたいのですが。 量子コンピュータが指数以下の時間で指数問題を解決できる/できないのはなぜですか？ EXPTIMEで完全な問題を一定の時間で解決できるコンピューター（量子またはその他）を想像することは、少なくとも理論的には可能ですか？それとも矛盾につながりますか？ 3番目の関連アイテムを編集します。 量子コンピューターは並列計算を行うことができますか？ 話題がコメントから出てきたので、並列計算についてのアイデア、それは量子計算機についての通常の/ポップなビジョンです、まるで量子計算機が与えられた問題の「すべての可能性」を計算できたかのようです（それが場合、因数分解アルゴリズムを発明するために偉大なピーターショアを呼び出す必要はありません！）次に、量子コンピュータに関する「なぜ」の質問は、並列計算を行うことができるか、できないかは、コンピュータ科学と物理学の質問の半分です。 ここで混乱の源：http : //physics.about.com/od/physicsqtot/g/quantumparallel.htm
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First-Order Logicを使用したナレッジベースの基本的で複雑な用語の違い
私は、Ronald BrachmanとHector Levesqueによる優れた知識表現と推論を読んでいます。 第3章「知識の表現」のセクション3.2「語彙」の冒頭で、彼らは次のように述べています。 KB（ナレッジベース）の作成では、KBのドメインに関する事実の基礎を提供するドメイン依存の述語と関数のセットから開始することをお勧めします。 同じセクションで、これらの事実は3つのカテゴリに分けられます。 基本的な事実 複雑な事実 用語の事実 章全体を読んだ後、これらのタイプの事実の違いを完全には理解できませんでした。 誰かがこれらの概念の違いを理解するのを手伝ってくれる？
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凸ポリゴンの定式化
ポリゴンの形成に使用できる辺の長さのソートされたリストがあります。このような値はあります（）。nnnn≤1000n≤1000n \le 1000 次に、これらの値のいずれかを使用して非縮退凸多角形を形成できるかどうかを見つける必要があります。 これにどのように取り組みますか？のオーダーまでは許容されます。できればより良い。どのように進めるか、ここで利用できる凸多角形の特性などについての一般的な考えが必要です。O(n2logn)O(n2log⁡n)O(n^2 \log n)
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開発アプローチ/ソフトウェアアーキテクチャの評価に理想的な参加者数
私の論文では、特定のプラットフォーム向けのアプリケーションの開発と適応を容易にするための開発手法（スキーム、アプリケーションテンプレート、およびプロトタイプコードで構成される）を作成しました。 私はそのアプローチを評価するために、そのプラットフォームの開発者にインタビューを行いました。これまでに5人のインタビュー対象者があり、彼らから得たフィードバックは私のスコープには十分だと思います。 しかし、私の論文では、5人の評価者で十分であるという私の決定を正当化したいと思います。そのようなかなり理論的なアプローチに対して特定の数の評価者を示唆する科学的研究や論文はありますか？ Nielsenがヒューリスティックなユーザビリティ評価について取り組んでいることを知っています。参加者が5人の場合、ソフトウェアのユーザビリティ/ UIテストにおけるすべての問題の約75％を発見できるということです。 しかし、先ほど述べたように、私のアプローチは評価が必要な特定のソフトウェア製品ではなく、モデル自体だけなので、その分野での研究を求めています。
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ブルームフィルターと完全なハッシュ
A ブルームフィルタは、所与のセットのテストメンバーシップにハッシュ関数を使用して項目が指定された位置にないの存在するかどうかをチェックすることにより、。SSS ハッシュの衝突の影響を緩和するために、複数の関数が使用され、ユニバーサルハッシュを使用する場合の確率的限界が生成されます。 要素あたり10ビットを使用して、「妥当な」エラー率を実現できます。 セット完全なハッシュ関数を 直接構築でき、最後の要素がに存在しない場合、要素ごとに1ビットのみを使用して完全に回復できます。S+∞S+∞S + \inftySSS この推論が間違っている根本的な理由は何ですか？
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？
すべての言語が EXPEXPEXPEXP\mathsf{EXP}^{\mathsf{EXP}} で計算することができます 2EXP=DTime(22poly(n))2EXP=DTime(22poly(n))\mathsf{2EXP} = \mathsf{DTime}(2^{2^{\mathsf{poly}(n)}})。 私の質問は、その逆が真であるかどうかです： 2EXP⊆EXPEXP2EXP⊆EXPEXP\mathsf{2EXP} \subseteq \mathsf{EXP}^{\mathsf{EXP}}？
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テンソルとしての条件付き確率？
次のような条件付き確率を表示することは適切ですか。 P（a | c） P（a | c、d） P（a、b | c、d） ...など、テンソルとして？ もしそうなら、誰かがコンピュータ科学者/機械学習の実践者のためにその意味でテンソルを開発するまともな導入テキスト（オンラインチュートリアル、ワークショップペーパー、本など）を知っていますか？ 私は多くの論文を見つけましたが、入門レベルで書かれたものは物理学者向けに書かれ、コンピュータ科学者向けに書かれたものはかなり進んでいます。
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オメガとオメガインフィニティのバリエーション
一部の著者は定義します ΩΩ\Omega 少し違う方法で：使ってみましょう Ω∞Ω∞ \overset{\infty}{\Omega} （「オメガインフィニティ」をお読みください）。と言うf(n)=Ω∞(g(n))f(n)=Ω∞(g(n))f(n) = \overset{\infty}{\Omega}(g(n)) 正の定数が存在する場合 ccc そのような f(n)≥c⋅g(n)≥0f(n)≥c⋅g(n)≥0f(n) \geq c\cdot g(n) \geq 0 無限に多くの整数 nnn、通常の ΩΩ\Omega これは、一定以上のすべての整数に当てはまる必要があります n0n0n_0。 2つの関数についてそれを示す f(n)f(n)f(n) そして g(n)g(n)g(n) 漸近的に非負であるか f(n)=O(g(n))f(n)=O(g(n))f(n) = O(g(n)) または f(n)=Ω∞(g(n))f(n)=Ω∞(g(n))f(n)= \overset{\infty}{\Omega}(g(n)) または両方ですが、これは、 ΩΩ\Omega 代わりに Ω∞Ω∞\overset{\infty}{\Omega}。 私はアルゴリズムを学ぼうとしています。しかし、これを証明することはできません。専門家は私を助けてくれますか？
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ポイント数を均等に分割する線を見つけるアルゴリズム
私は最近、インタビューで、ポイントの半分がラインの片側にあり、残りのポイントが反対側になるように、座標系でポイントのセットを分割するアルゴリズムを考案するように依頼されました。 ポイントは不均等に配置され、ラインはどのポイントも通過してはなりません。 誰もが問題を解決するために何らかのアプローチをすることができますか？アルゴリズムの分析は高く評価されています。 ヒント：ポイントを数え、中央値を使用します。 ポイントの数は偶数と見なされます。
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3部グラフでのチーム構築
政府は、1 人の錬金術師、1人のビルダー、1人のコンピューター科学者で構成されるチームを作りたいと考えています。 良好な協力を得るためには、3人のチームメンバーがお互いを好むことが重要です。 したがって、政府は各専門職の人の候補者を集め、「好み」のグラフを作成します。間にエッジがある場合、これは、三分かれたグラフであり、そしてときに限り好き。kkkaaabbbaaabbb （次の場合の関係、すなわち、対称でなく推移はない「ように」という注意好き、次に好きだが、場合好き及び好き必ずしも次に、好き。）aaabbbbbbaaaaaabbbbbbcccaaaccc チームを作成することは常に可能ですか？もちろん違います。たとえば、錬金術師がビルダーを好きではない可能性があります。 ただし、「好きな」グラフに次のプロパティがあるとします。3人の錬金術師と3人のビルダーの各グループには、互いに似ている少なくとも1つの錬金術師とビルダーのペアがあります。錬金術師-コンピューター論者とビルダー-コンピューター論者のための同上。 この特性を考えると、3人のメンバー全員がお互いを好きなチームを作成することは常に可能ですか？もしそうなら、政府が収集しなければならないであろう各タイプ（）の候補者の最小数はいくつですか？kkk kを見つけ、それが最小であることを証明したいと思います。 関連する可能性のあるサブ質問は次のとおりです錬金術師とビルダーのグループで、お互いに好きなペアの最小数はいくつですか？以下のため、質問の前提で、その数は1どの程度である？kkkkkkk = 3k=3k=3k > 3k>3k>3 3番目の質問は、この種の問題の名前は何ですか？
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効率的なサブセットテストまたは明確な変換を可能にするNFAのクラス
私はNFAとそれらの包含問題に関していくつかの研究をしています。一般に、包含の問題と明確なNFAへの変換はどちらもPSPACEで完全であることを知っています。 これらを効率的に決定できるNFAのサブクラスはありますか？特に、私が見ているNFAは、すべての単語が同じParikhベクトルを持つ有限言語を受け入れます。
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