タグ付けされた質問 「history」

科学分野としてのコンピュータサイエンスの発生と発展とその応用に関する質問。

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P = NPを解決しない方法
またはいずれかを証明しようとする試みは数多くあり、当然、多くの人がどちらの方向を証明するためのアイデアを持っているかを考えています。P ≠ N PP=NPP=NP\mathsf{P} = \mathsf{NP} P≠NPP≠NP\mathsf{P} \neq \mathsf{NP} 私は、機能しないことが証明されているアプローチがあることを知っています。そして、おそらく失敗した歴史のあるものがもっとあります。また、多くの証明の試みが克服できない、いわゆる障壁があるようです。 行き止まりの調査を避けたいのですが、それは何ですか？
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なぜ遺伝的アルゴリズムの研究が遅れたのですか？
今日、遺伝的アルゴリズムの使用を含むいくつかのイントロレベルのトピックを議論している間; この分野の研究は本当に遅れていると言われました。理由は、ほとんどの人が機械学習とデータマイニングに集中しているためです。 更新：これは正確ですか？もしそうなら、ML / DMはGAと比較してどのような利点がありますか？
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コンピューターサイエンスの定義は何ですか？また、コンピューターサイエンス内の科学とは何ですか？
私はコンピューターサイエンスの理学士号を追求していますが、その初期段階にあり、追求するのが学問的で職業上の柔軟性のある教育のように思えるので、自分の選択に満足していると確信しています。 そうは言っても、コンピュータサイエンスが学界、民間部門、および「コンピューターサイエンス」の実際の「科学」に関して実際に何であるかについては、さまざまな定義があるようです。コンピュータサイエンスの教育を適用できるものの幅、および最終的にはコンピュータサイエンス内の人々が追求したさまざまなパスについて。
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通常の言語が「通常」と呼ばれるのはなぜですか？
Michael Sipserによる計算理論入門の最初の章を終えたところで、有限オートマトンの基本について説明しています。 彼は、通常の言語を、有限オートマトンで記述できるものとして定義しています。しかし、私は彼が通常言語が「通常」と呼ばれる理由を説明する場所を見つけることができませんでした。この文脈における「通常」という用語の起源は何ですか？ 注：私は初心者なので、簡単な言葉で説明してみてください！
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プログラミング言語と数学の基礎はどのように関係していますか？
基本的に私は数学の3つの基礎を知っています 集合論 型理論 カテゴリー理論 それでは、プログラミング言語と数学の基礎はどのように関係していますか？ 編集 元の質問は「数学の基礎に基づいたプログラミング言語」でした 追加されたパラガルフ そして理論の実装 1. Coqの型理論 2. SETLの集合論 3. Haskellのカテゴリー理論 提案に基づいて、これは「プログラミング言語と数学の基礎はどのように関係しているのか」に変更されました。 これは私が尋ねていることについて十分に知らなかったが何かを学びたいと思った質問の1つであるため、質問を変更して、学習や他の人にとってより価値のあるものにしますが、Andrej Bauerによる現在の答えは話題から外れているようです。 これまでのすべてのコメントと回答に感謝し、私はそれらから学んでいます。
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アセンブリ言語が必要なのはなぜですか？
私たちは主に高レベル言語でプログラムを書きます。それで勉強しながらアセンブリ言語に出会いました。したがって、アセンブラーはアセンブリー言語を機械語に変換し、コンパイラーは高水準言語でも同じことを行います。アセンブリ言語には、move r1 r3、move a 5などの指示があります。勉強するのはかなり難しいです。では、なぜアセンブリ言語が作成されたのでしょうか？コンピューター工学のクラスでアセンブラーについて勉強するのはなぜですか？
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なぜ計算可能な関数は再帰関数とも呼ばれますか？
計算可能性理論では、計算可能関数は再帰関数とも呼ばれます。少なくとも一見、日常のプログラミングで「再帰的」と呼ばれるもの（つまり、自分自身を呼び出す関数）と共通点はありません。 計算可能性の文脈における再帰の実際の意味は何ですか？これらの関数が「再帰的」と呼ばれるのはなぜですか？ 言い換えると、「再帰性」の2つの意味の関係は何ですか？
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漸近的な時間の複雑さを使用した最初のコンピューターサイエンスペーパーは何ですか？
ビッグOがコンピューターサイエンスで最初に使用されたのはいつで、いつ標準になりましたか？このウィキペディアのページには、クヌース、ビッグオミクロン、ビッグオメガ、ビッグシータ、SIGACT 1976年4〜6月が引用されていますが、その論文の冒頭には 私たちのほとんどは、表記の使用の考え方に慣れて頂いております その大きさは定数倍で上位囲まれているすべての機能を表すために全ての大型のため、。O(f(n))O(f(n))O(f(n))f(n)f(n)f(n)nnn この引用は、アイデアと表記法がすでに一般的に使用されていたことを示しています。 ウィキペディアのページには、1800年代後半から1900年代初頭の数学の論文も引用されていますが、それは質問にまったく答えていません。特に、当時（1800年代後半ではなく60年代と70年代）の研究者が、漸近解析が最初に使用されたとき、壁時計時間がより良い測定基準であると言った人がいると言うのを聞いたことがあります。しかし、私が話をした誰も、このように押し戻された特定の論文を引用することはできず、これらの物語を確認または否定できる証拠を見つけたいと思います。
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「機械学習」という用語を生み出したのは誰ですか？
「機械学習」という用語を生み出したのは誰かを把握しようとしています。補助的な質問は、アーサー・サミュエルが1959年の「機械学習」の分野を次のように定義しているとして引用されている場所からです。 コンピューターが明示的にプログラムされなくても学習できるようにする研究分野 ？ この定義への多くの参照はインターネットで見つけることができますが、ソースを追跡することができませんでした。チェッカーに関する1959年の論文としてそれを挙げている人もいますが、そのような定義はありません。
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「ユージングーストマン」は本当にチューリングテストに合格しましたか？
13歳の少年をシミュレートするために開発されたコンピュータープログラムである「Eugene Goostman」は、裁判官の33％が人間であることを納得させ、チューリングテストに合格したと言われています。 チャットボットとも呼ばれるコンピュータープログラムは、英語が第二言語である13歳のウクライナ人のふりをしていました。 私にとって、Eugeneは平凡なチャットボットとまったく同じように聞こえます。反復的で、無意味で、非セキットルが散らばっています。私はそれが裁判官をどのように納得させたのかわかりません（これは専門家ではないようです）。 多くの人々は、「それはナンセンスだ」と「チューリングテストに合格していない。近づいてさえいない」と言ったステバン・ハーナッド教授のようにユージンを批判している。 意見は異なりますが、正式にテストに合格したかどうかを知りたいですか？ それはまた言われています： 一度も受賞したことのない2回限りの賞。25Kは、ジャッジが本物の人間と区別できず、人間がコンピュータープログラムであるとジャッジに納得させることができる最初のチャットボットに提供されます。100,000ドルは、テキスト、視覚、聴覚入力の解読と理解を含むチューリングテストで、裁判官が本物の人間と区別できない最初のチャットボットに対する報酬です。これが達成されると、年次大会は終了します。 Eugeneが25,000ドルを獲得したということですか？
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RSA暗号化がキー交換で一般的になったのはなぜですか？
これは簡単な質問です。暗号化またはその歴史についてはあまり知りませんが、RSAの一般的な用途は、対称キーを暗号化してキー交換を行い、より長いメッセージを送信することです（たとえば、iMessageの説明はこちら）。これは、Diffie-Hellman鍵交換（より古い（そして、私にとってはより簡単なように思える））の目的ではありませんか？ウィキペディアを見ると、両者とも特許を取得しているため、選択の責任はありませんでした。 明確にするために、公開鍵暗号化が可能であることが理論的に重要であるかどうかは尋ねません。私はそれがなぜ鍵交換を行うための実際の標準的な方法になったのかを尋ねています。（暗号作成者ではない人にとって、DHは実装しやすいように見えますが、使用されるグループの詳細にも結び付けられていません。）
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Paxosの議員は誰ですか？
独創的な分散システムに関する論文The Part Time Parliament（the Paxos protocol）で、レスリーランポートは、Paxon議会プロトコルに関与している架空の議員を指名しています。 この執筆によれば、彼は次のように述べています。 私はギブスの助けを借りて偽のギリシア方言に音訳した、この分野で働いているコンピューター科学者の名前をギリシャの議員に与えました。 立法者の名前が付けられているという科学者に関する情報はありますか？論文の議員と対応するコンピューター科学者のリストが理想的な答えでしょう。 論文で言及された最初の議員「Λινχ∂」は、「リンチ」と発音できるため、ナンシー・リンチにちなんで命名されたと思います。また、参考文献の「ΛεωνίδαςΓκίμπας」はレオ・ギバスです。私は他人が誰であるかについて完全に迷っています。
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チューリングの完全性が正しいのはなぜですか？
このメッセージを書くのにデジタルコンピューターを使用しています。このようなマシンには、考えてみると、実際に非常に注目すべき特性があります。適切にプログラムされていれば、可能な計算を実行できるマシンです。 もちろん、何らかの機械を計算することは古代に戻ります。人々は、加算と減算（算盤など）、乗算と除算（スライド規則など）、および惑星の位置の計算機など、よりドメイン固有のマシンを構築しています。 コンピューターの驚くべきことは、それが実行できることです どんな計算です。すべての計算。そして、すべてマシンを再配線する必要はありません。今日、誰もがこの考えを当たり前のように受け止めていますが、立ち止まって考えてみると、そのようなデバイスが可能なのは驚くべきことです。 実際に2つの質問がありますます： 人類はいつそのような機械が可能であると理解したのですか？深刻な疑いがあったことがありますかそれができるかどうかについてはありましたか？これはいつ解決されましたか？（特に、最初の実際の実装の前または後に解決されましたか？） 数学者はどのように証明しましたかは、チューリング完全なマシンが本当にすべてを計算できるをしましたか？ その2番目は面倒です。すべての形式には、計算できないものがあるようです。現在、「計算可能な関数」は「チューリングマシンが計算できるもの」と定義されています。しかし、より多くのものを計算できるわずかに強力なマシンがないことをどのようにして知ることができますか？チューリングマシンが正しい抽象化であることをどうやって知るのでしょうか？
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