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この質問は、コンピューターサイエンススタック交換で回答できるため、理論的なコンピューターサイエンススタック交換から移行されました。 7年前に移行され ました。 たとえば15歳の若者向けの優れた初心者向けコンピューターサイエンスの本とは何ですか？CSで始めたいのですが、どこから始めればいいのかわかりません。プログラミングの経験は限られています。

21 education  reference-request 

私は18歳の生徒にコンピューティングを教えています。逆ポーランド記法を説明した後、なぜ公開試験に参加するのに十分な意味があるのか​​と尋ねられました。70年代の電卓の歴史的重要性について説明しましたが、実際にはこの問題に対処できませんでした。そのため、RPNの実用的または理論的な同時適用もあります。

21 terminology  education 

数学とコンピューターサイエンスの正式な側面の限られたバックグラウンドのみで博士号を取得する学生を見るのは珍しいことではありません。明らかに、そのような学生が理論的なコンピューター科学者になることは非常に難しいでしょうが、正式な方法を使用し、正式な方法を含む論文を読むことに精通できれば良いでしょう。 正式な方法を含む論文を読んで、最終的にはそのような正式な方法を使用する論文を書くために必要な露出を得るために、博士課程の学生をたどる良い短期パスは何ですか？ コンテキストの観点からは、理論Bと形式的検証の観点から、彼らが学ぶべきものとして考えていますが、オートマトン理論などの古典的なTCSトピックも考えています。

20 formal-methods  education 

私は大学院生であり、計算理論のコースを受講しており、求められるとコンテンツを作成するのが大変です。教科書（マイケル・シプサーによる計算理論入門）と講義をフォローできます。しかし、何かを証明するか、特定のTMの正式な説明を考え出すように求められたとき、私はただ窒息します。 そのような状況で私は何ができますか？私の問題は、抽象概念を実際に使用できる程度まで完全に理解することだと思います。新しい抽象的な概念にアプローチし、最終的に直感を構築するための構造化された方法はありますか？

19 computability  education  intuition 

コンピュータービジョンと画像処理の違いは何ですか？たとえば、物体認識において、コンピュータービジョンと画像処理の役割は何ですか？

17 terminology  computer-vision  image-processing  education 

昨年、私は「幼稚園のための量子力学」に関する素晴らしい論文を読んでいました。簡単な紙ではありませんでした。 今、私は可能な限り簡単な言葉でクイックソートを説明する方法を疑問に思います。平均複雑度がであることを（または少なくとも手波で）どのように証明できますか？または少なくとも小学校では？O(nlogn)O(nlog⁡n)O(n \log n)

16 algorithms  education  algorithm-analysis  didactics  sorting 

私は線形代数とそのアプリケーションを読んで、コンピューターサイエンスの教材（主に機械学習）の理解に役立てていますが、CSにとって多くの情報が役に立たないことを心配しています。たとえば、線形方程式のシステムを効率的に解く方法を知ることは、新しい方程式ソルバーをプログラムしようとしない限り、あまり役に立ちません。さらに、本は、行列に逆行列がある場合のスパン、線形依存性、独立性、およびこれらの間の関係について多くのことを話しましたが、CSでこれを適用することは考えられません。それでは、線形代数のどの部分がCSで使用されていますか？

15 education  linear-algebra  didactics  mathematical-foundations 

lllrrr L ≤ I 、最大（I ⊕ J ）最大（私⊕j）\max{(i\oplus j)}L ≤ I 、J ≤ Rl≤私、j≤rl\le i,\,j\le r ナイーブアルゴリズムは、考えられるすべてのペアを単純にチェックします。たとえば、ルビーでは次のようになります。 def max_xor(l, r) max = 0 (l..r).each do |i| (i..r).each do |j| if (i ^ j > max) max = i ^ j end end end max end 私感私たちはより良い次より行うことができます。この問題のためのより良いアルゴリズムはありますか？

14 algorithms  algorithms  machine-learning  statistics  testing  terminology  asymptotics  landau-notation  reference-request  optimization  scheduling  complexity-theory  time-complexity  lower-bounds  communication-complexity  computational-geometry  computer-architecture  cpu-cache  cpu-pipelines  operating-systems  multi-tasking  algorithms  algorithm-analysis  education  correctness-proof  didactics  algorithms  data-structures  time-complexity  computational-geometry  algorithms  combinatorics  efficiency  partitions  complexity-theory  satisfiability  artificial-intelligence  operating-systems  performance  terminology  computer-architecture 

HHHh ：U→ { 0 、… 、M− 1 }h：うん→{0、…、M−1}h: U \rightarrow \{0,\ldots,M-1\}∀ X 、Y∈ U、x ≠ y⇒ PrをH ∈ H[ h （x ）= h （y）] ≤ 1M∀バツ、y∈うん、バツ≠y⇒Prh∈H[h（バツ）=h（y）]≤1M\forall x,y \in U, x \neq y \Rightarrow \Pr_{h \in H}[h(x) = h(y)] \leq \frac{1}{M} ユニバーサルハッシュの概念は、学部のデータ構造コースの標準的な部分になりました。産業用アプリケーションでのユニバーサルハッシュの重要性について学生を動機付けることができればうれしいです。だから私の質問は： ハッシュ関数のユニバーサルファミリーの構築は実際には重要ですか？答えが「はい」の場合、これまでに見た興味深い産業用アプリケーションをいくつか教えてください。

14 data-structures  education  hash-tables  applied-theory 

私は16歳の男性です。最近、友人からコンピューターサイエンスに関する大きな百科事典が贈られました。私は通常、コンピューターとテクノロジーにそれほど興味はありませんが、コンピューターサイエンスは私を魅了し始めました。ただし、CSではなく物理学や数学を勉強するつもりなので、コンピューターサイエンスの自習を行うことは有益でしょうか。もちろん、私はBScのレベルではなく、CSの基本だけに取り組んでいます（600ページ以下の百科事典です）。

14 reference-request  education 

初年度のプログラミングとアルゴリズムのコースに参加しています。最近の講義で、ライブコーディングを使用して資料を提示することにしました。つまり、本質的にはキーボードの後ろに座ってコードを記述し、emacsを使用してコードを評価し、プロセスを容易にしました。 これは非常に成功し、学生たちはよりアクティブなフォーマットを高く評価したことについてコメントしました。これがこの教育形式を使用した最初の試みだったので、完全に実行されなかったことがわかります。問題の中には、emacsに精通していないことに関連するものもあれば、生徒の質問によってスクリプトから遠く離れすぎてしまうこともありました。私はもっ​​と上手にできることを知っています。 ライブコーディングレクチャーを使用してレクチャー（およびその他のデモンストレーション）を行うためのガイドラインは何ですか？ 避けるべき落とし穴は何ですか？

11 education  didactics 

職場では、動的言語に関する型情報を推論する必要があります。次のように、ステートメントのシーケンスをネストされたlet式に書き換えます。 return x; Z => x var x; Z => let x = undefined in Z x = y; Z => let x = y in Z if x then T else F; Z => if x then { T; Z } else { F; Z } 一般的なタイプ情報から始めて、より具体的なタイプを推測しようとしているので、自然な選択は絞り込みタイプです。たとえば、条件演算子は、trueブランチとfalseブランチの型の和集合を返します。単純なケースでは、非常にうまく機能します。 ただし、次のタイプを推測しようとしたときに、思わぬ障害に遭遇しました。 function …

11 programming-languages  logic  type-theory  type-inference  machine-learning  data-mining  clustering  order-theory  reference-request  information-theory  entropy  algorithms  algorithm-analysis  space-complexity  lower-bounds  formal-languages  computability  formal-grammars  context-free  parsing  complexity-theory  time-complexity  terminology  turing-machines  nondeterminism  programming-languages  semantics  operational-semantics  complexity-theory  time-complexity  complexity-theory  reference-request  turing-machines  machine-models  simulation  graphs  probability-theory  data-structures  terminology  distributed-systems  hash-tables  history  terminology  programming-languages  meta-programming  terminology  formal-grammars  compilers  algorithms  search-algorithms  formal-languages  regular-languages  complexity-theory  satisfiability  sat-solvers  factoring  algorithms  randomized-algorithms  streaming-algorithm  in-place  algorithms  numerical-analysis  regular-languages  automata  finite-automata  regular-expressions  algorithms  data-structures  efficiency  coding-theory  algorithms  graph-theory  reference-request  education  books  formal-languages  context-free  proof-techniques  algorithms  graph-theory  greedy-algorithms  matroids  complexity-theory  graph-theory  np-complete  intuition  complexity-theory  np-complete  traveling-salesman  algorithms  graphs  probabilistic-algorithms  weighted-graphs  data-structures  time-complexity  priority-queues  computability  turing-machines  automata  pushdown-automata  algorithms  graphs  binary-trees  algorithms  algorithm-analysis  spanning-trees  terminology  asymptotics  landau-notation  algorithms  graph-theory  network-flow  terminology  computability  undecidability  rice-theorem  algorithms  data-structures  computational-geometry 

私の質問は、計算生物学のアルゴリズムに関心のある人に向けています。この秋、バイオインフォマティクスのコースを受講します。しかし問題は、私が生物学と化学のバックグラウンドが少なすぎて、その選択のサイクルに備える準備ができていないことです（私は学校のこれらの科目ではかなり弱かった）。 バイオインフォマティクスが焦点を当てている自然科学の質問への良い紹介を提供する本を勧めますか？

11 algorithms  reference-request  education  bioinformatics 

理論計算機科学の専攻を探しています。具体的には、複雑性理論と確率的オートマトン理論に興味があります。私は1年間で卒業しているので、次の2学期を引き継ぐのに役立つと思う数学の高度なコース（たとえば、ガロア理論や調和解析など）はどれですか。どうして？

10 complexity-theory  automata  education 

現在のところ、この質問はQ＆A形式には適していません。回答は事実、参考文献、専門知識によって裏付けられると期待していますが、この質問では、議論、議論、投票、または拡張ディスカッションが求められる可能性があります。この質問を改善でき、再開できると思われる場合は、ヘルプセンターにアクセスしてください。 8年前休業。 オートマトン理論、アルゴリズム、複雑性理論など、入門レベルでTCSについて詳しく知りたい人に本を勧める必要がある場合、興味のある人や詳細を知りたい人にどの本を勧めますかTCS、しかしそれへの接触はありませんでしたか？

10 education