タグ付けされた質問 「reference-request」

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？

96 complexity-theory  reference-request  history  p-vs-np  reference-question 

再帰の一般的な概念を知っています。クイックソートアルゴリズムを勉強しているときに、テール再帰の概念に出会いました。MITの 18:30秒のクイックソートアルゴリズムのこのビデオでは、教授はこれが末尾再帰アルゴリズムであると述べています。末尾再帰が本当に何を意味するのかは私には明らかではありません。 誰かが適切な例で概念を説明できますか？ ここで SOコミュニティによって提供されたいくつかの答え。

52 algorithms  reference-request  recursion 

私はプログラマーであり、NP完全な問題があり、それを解決する必要があると仮定します。NPCの問題に対処するための方法は何ですか？このトピックに関する調査などがありますか？

43 algorithms  reference-request  np-complete  efficiency  reference-question 

Twitterのような会社が、グループ、モノイド、リングなどの代数的概念に興味を持つのはなぜですか？github：twitter / algebirdでリポジトリを参照してください。 私が見つけることができたのは： Bloom filter、HyperLogLog、CountMinSketchなどの興味深い近似アルゴリズムのためのモノイドの実装。これらにより、これらの洗練された操作を数字のように考え、それらをhadoopまたはオンラインで加算して、強力な統計および分析を生成できます。 そしてGitHubページの別の部分で： もともとは行列がの要素である値だった火傷のマトリックスAPIの一部として開発されました モノイド、グループ、またはリングを。その後、Scalding内やTwitter内の他のプロジェクトで、コードの適用範囲が広がったことは明らかでした。 この広範なアプリケーションは何でしょうか？ツイッター内で、一般的な関心のために？ データベースの構成集合体はモノイドのような構造を持っているようです。 Quoraに関する同じ質問：抽象代数（代数付き）に対するTwitterの関心は何ですか？ 私は数学のバックグラウンドを持っていますが、コンピューター科学者ではありません。モノイドとセミグループを「現実世界」で使用するのは素晴らしいことです。これらは通常、役に立たない理論的構成要素と見なされ、多くの抽象的な代数コースで無視されます（興味深いことは何もありません）。

38 reference-request  discrete-mathematics  database-theory  applied-theory  group-theory 

古典的に、計算について考える一般的な方法は3つあります。チューリングマシン、回路、およびラムダ計算（ほとんどの機能ビューのすべてをキャッチとして使用します）。3つすべては、さまざまなタイプの問題について考えるための実り多い方法であり、このため、さまざまな分野でさまざまな定式化が使用されています。 ただし、量子コンピューティングを扱うときは、回路モデルについてしか考えません。もともと、QCは量子チューリングマシンの観点から定義されていましたが、私が理解している限り、この定義は（両方とも慎重に定式化された場合の量子回路に相当しますが）あまり実りがありませんでした。第3の定式化（ラムダ計算または同様の機能設定に関して）私は完全に不慣れです。したがって、私の質問： 量子ラムダ計算（または他の機能的パラダイム）の有用な定義は何ですか？ QIPのどのサブフィールドが、回路モデルの代わりにこの定式化を使用することでより深い洞察を得ますか？ ノート 私は、セルオートマトン、RAMモデルなど、他の多くの一般的な形式を無視していることを認識しています。これらを除外するのは、これらのモデルに関して古典的に考える経験がなく、量子的だからです。 また、測定ベース、トポロジカル、断熱など、量子環境には一般的な選択肢があることも認識しています。私は古典的な対応物に精通していないので、それらについて議論しません。

35 lambda-calculus  quantum-computing  reference-request  computation-models 

私は最悪の与えるトラブル発見の良いリソース持っています場所での安定したソートアルゴリズムを。誰かが良いリソースを知っていますか？O(nlnn)O(nln⁡n）O(n \ln n) ただのリマインダーは、渡された配列を使用することを意味し、ソートアルゴリズムは一定の余分なスペースのみを使用できます。安定とは、同じキーを持つ要素が、元の配列と同じ順序でソートされた配列に表示されることを意味します。 たとえば、単純なマージソートは最悪の場合および安定ですが、O （n ）の余分なスペースを使用します。標準のクイックソートは安定したものにできますが、適切に配置されていますが、最悪の場合はO （n 2）です。ヒープソートは配置されています。最悪の場合はO （n ln n ）ですが、安定していません。 ウィキペディアには、どのソートアルゴリズムにどの欠点があるかを示す優れたチャートがあります。安定性の3つの条件すべて、最悪の場合O （n ln nO （n lnn ）O（nln⁡n）O(n \ln n)O （n ）O（n）O(n)O （n2）O（n2）O(n^2)O （n lnn ）O（nln⁡n）O(n \ln n)および所定の位置にある。O （n lnn ）O（nln⁡n）O(n \ln n) Katajainen、Pasanen、Teuholaによる「Practical in-place mergesort」と呼ばれる論文を見つけました。この論文は、最悪の場合がプレースマージソートバリアントにあると主張しています。結果を正しく理解している場合、配列の最初のと配列の最後ので（ボトムアップ？）mergesortを再帰的に使用し、2番目のをマージするためのスクラッチスペースとして。私はまだこれを読んでいるので、結果を正しく解釈しているかどうかについてのさらなる情報はありがたいです。O （n lnn ）O（nln⁡n）O(n \ln n)1414\frac{1}{4}1212\frac{1}{2}1414\frac{1}{4} また、安定したクイックソートの最悪のケースにも非常に興味があります。私が理解していることから、クイックソートを最悪のケースO （n ln n ）に変更するには、通常は安定性を損なう適切なピボットを選択する必要があります。O （n lnn …

35 algorithms  reference-request  sorting  in-place 

ダイクストラは、コンピューティングサイエンスを実際に教えることの残酷さについてのエッセイで、入門的なプログラミングコースについて次の提案を行っています。 一方では、述語計算のように見えるものを教えますが、哲学者とは非常に異なって行います。初心者プログラマーに未解釈の式の操作を訓練するために、論理代数のすべての代数的特性に学生を慣れさせるブール代数としてそれをもっと教えます。直感へのリンクをさらに切断するために、ブールドメインの値{true、false}の名前を{black、white}に変更します。 一方、スキップと複数の割り当てを基本ステートメントとして、ローカル変数のブロック構造、ステートメント構成の演算子としてのセミコロン、素敵な代替構成、素敵な、シンプルでクリーンな命令型プログラミング言語を教えます必要に応じて、プロシージャコールを繰り返します。これに、ブール値、整数、文字、文字列などの最小限のデータ型を追加します。本質的なことは、導入するものが何であれ、対応するセマンティクスはそれに付随する証明ルールによって定義されるということです。 最初から、そしてコース全体を通して、プログラマーのタスクはプログラムを書き留めることだけではなく、彼の主なタスクは、彼が提案するプログラムが同様に正式な機能仕様を満たしていることを正式に証明することであることを強調します。証明とプログラムを手に取りながら設計している間、学生は述語計算で操作の敏a性を完璧にする十分な機会を得ます。最後に、この入門プログラミングコースは主に正式な数学のコースであるというメッセージを伝えるために、問題のプログラミング言語がキャンパスで実装されていないため、学生はプログラムをテストする誘惑から保護されています。 彼はこれは深刻な提案であることを強調し、彼の考えが「全く非現実的」で「非常に難しすぎる」など、考えられるさまざまな異議を概説しています。 しかし、そのkitは仮定のためにも飛ぶことはありません。間違っていることが証明されています。[私の経験では、これは一度だけでは不十分だと言っているので、前の文を少なくとももう2回繰り返す必要があります。] ダイクストラはどのコースを参照していますか？また、それについて説明している他の文献はありますか？ エッセイは1988年にダイクストラがテキサス大学オースティンの大学にいたときに登場しました。これはおそらく手がかりです-彼らはダイクストラのアーカイブをホストしていますが、それは巨大であり、私はこのコースについて他の人から特に興味があります。 ここでは、ダイクストラのアイデアが良いか現実的かを議論したくありません。これをcstheory.seまたはcs.seに投稿することを検討しましたが、a）教育者のコミュニティには簡単に答えられる人がいる可能性が高いため、b）ダイクストラ自身が彼のコースは「主に正式な数学。」同意しない場合は、移行のフラグを設定してください。

33 reference-request  programming-languages  education  didactics 

現在、時系列予測（特にForex）をいじっています。外国為替予報に適用されるエコー状態ネットワークに関する科学論文をいくつか見ました。この目的のために他の優れた機械学習アルゴリズムはありますか？ 時系列から「収益性のある」パターンを抽出することも興味深いでしょう。

28 reference-request  machine-learning  artificial-intelligence 

参照なしで「真の同時実行セマンティクス」や「真の同時実行等価性」などのフレーズをよく耳にします。これらの用語は何を意味し、なぜ重要なのですか？ 同時実行の真の等価性の例とその必要性は何ですか？例えば、どの場合に、それらはより多くの標準的な同等物（二刺激、微量同等物など）よりも適用可能ですか？

28 terminology  reference-request  concurrency 

通常の言語場合、をの長さ単語数とします。ジョーダン正準形（の一部のDFAの注釈なし遷移行列に適用）を使用すると、十分に大きい、 ここで、は複素多項式で、は複素「固有値」です。（小さい、という形式の追加の項があり。ここで、および場合、はですC N（L ）L N L N C N（L ）= kのΣを iは= 1つの P I（N ）λをN I、P I λ I N CとK [ N = K ] [ N = K ] 1 N = k 0LLLcn（L ）cn(L)c_n(L)LLLnnnLLLnnncn（L ）= ∑i = 1kP私（n ）λn私、cn(L)=∑i=1kPi(n)λin, c_n(L) = \sum_{i=1}^k P_i(n) \lambda_i^n, P私PiP_iλ私λi\lambda_innnCk[ n …

28 formal-languages  reference-request  regular-languages  asymptotics  combinatorics 

私たちのほとんどは、組み合わせ論理とラムダ計算の間の対応を知っています。しかし、単純に型付けされたラムダ計算に対応する「型付きコンビネーター」に相当するものを見たことはありません（おそらく十分に深く見ていないかもしれません）。そのようなものは存在しますか？それに関する情報はどこにありますか？

26 reference-request  logic  lambda-calculus  type-theory  combinatory-logic 

A ブルームフィルタは、効率的にさまざまな値がすでに処理中に遭遇したかどうかを追跡することが可能となります。データアイテムが多数ある場合、ブルームフィルターを使用すると、ハッシュテーブルのメモリを大幅に節約できます。ハッシュテーブルと共有するブルームフィルターの主な機能は、アイテムが新しいものではない場合は常に「not new」と表示することですが、アイテムに「not new」のフラグが立てられる確率はゼロではありません「新しい場合でも。 逆の動作をする「アンチブルームフィルター」はありますか？ 言い換えれば、アイテムが新しい場合は「新しい」と言う効率的なデータ構造がありますが、新しいものではないアイテムについては「新しい」と言うこともありますか？ 以前に表示されたすべてのアイテムを（たとえば、並べ替えられたリンクリストに）保持することは最初の要件を満たしますが、大量のメモリを使用する場合があります。緩和された2番目の要件を考えると、それも不要であることを願っています。 より正式な治療、書き込み好む人のためにb(x)=1b（バツ）=1b(x) = 1ブルームフィルタを考えればxバツx新しいもので、b(x)=0b（バツ）=0b(x) = 0それ以外の場合は、書き込みn(x)=1n（バツ）=1n(x) = 1ならばxバツx本当に新しいとされn(x)=0n（バツ）=0n(x) = 0それ以外の場合。 次に、Pr[b(x)=0|n(x)=0]=1Pr[b（バツ）=0|n（バツ）=0]=1Pr[b(x) = 0 | n(x) = 0] = 1 ; Pr[b(x)=0|n(x)=1]=αPr[b（バツ）=0|n（バツ）=1]=αPr[b(x) = 0 | n(x) = 1] = \alpha ; Pr[b(x)=1|n(x)=0]=0Pr[b（バツ）=1|n（バツ）=0]=0Pr[b(x) = 1 | n(x) = 0] = 0; Pr[b(x)=1|n(x)=1]=1−αPr[b（バツ）=1|n（バツ）=1]=1−αPr[b(x) = 1 | n(x) …

25 reference-request  data-structures  hash  bloom-filters  dictionaries 

してみましょう通常のAND、OR、およびNOT演算子と、いくつかの変数からなるブール式も。Bの満足できる割り当ての数をカウントしたいと思います。それは私がの変数に真理値の異なる割り当て数を見つけたい、であるBそのためBが真の値をとります。例えば、式A ∨ Bは 3つの満足割り当てを有します。（∨ B ）∧ （C ∨ ¬ Bは） 4を有しています。これが#SAT問題です。BBBBBBBBBBBB∨ Ba∨ba\lor b（∨ B ）∧（C ∨ ¬ B ）（a∨b）∧（c∨¬b）(a\lor b)\land(c\lor\lnot b) 明らかに、この問題の効率的な解決策は、SATの効率的な解決策を意味しますが、これはありそうにありません。実際、この問題は#P完全であり、SATよりも厳密に難しい場合があります。したがって、保証された効率的なソリューションを期待していません。 しかし、SAT自体の本当に難しいインスタンスは比較的少ないことがよく知られています。（たとえば、Cheeseman 1991、「本当に難しい問題はどこにあるか」を参照してください。）通常の枝刈り検索は、最悪の場合は指数関数的ですが、多くのインスタンスを効率的に解決できます。解決方法は、最悪の場合指数関数的ですが、実際にはさらに効率的です。 私の質問は： 一般的なブール式の充足可能な割り当ての数をすばやくカウントできるアルゴリズムは、そのようなアルゴリズムが一般的なインスタンスで指数関数的な時間を必要とする場合でも既知ですか？可能なすべての割り当てを列挙するよりも著しく優れたものはありますか？

24 complexity-theory  reference-request  satisfiability 

分散システムの理論、書籍や参考資料、トピックを適切に紹介するために誰でもできる最善の方法は、このトピックで学習を開始するための最初の要件と要件です。

24 reference-request  education  distributed-systems 

これらの用語は私を混乱させます。私が理解するように SATソルバー：命題論理の充足可能性を決定します（DPLLまたはローカル検索を使用）。 決定手順は、特定の決定可能な一次理論の充足可能性を決定する手順です。 SMTソルバーは、SATソルバー+決定手順です。 定理証明者は、KeYツールなどのダイナミックロジックのようなものを示します。 制約ソルバー：わかりません。 しかし、Z3を定理証明者と呼ぶ人々がいます。したがって、これらの用語をどのように区別するかはわかりません。そして、それらすべての最も一般的な用語は何ですか？ありがとうございました。

23 algorithms  terminology  reference-request  decision-problem