タグ付けされた質問 「reference-request」

特定の狭い問題に関する文献の論文を要求する質問。

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4Dラインを単純化するためのO（n log n）アルゴリズムはありますか？
行の単純化のためのRamer-Douglas-Peuckerアルゴリズムには、最悪の場合のランタイムがあります。適切に分散されたランダム入力の場合、ランタイムの複雑さが予想されます。2Dには、実行時の最悪のケースを持つ他のアルゴリズムがあり、Ramer-Douglas-Peuckerアルゴリズムとまったく同じ結果を計算します。これらのアルゴリズムは「パス（凸）ハル」データ構造に基づいているため、4Dラインに一般化できるかどうかは明らかではありません。O （n log n ）O （n log n ）O(n2)O(n2)O(n^2)O （n ログn ）O(nlog⁡n)O(n \log n)O （n ログn ）O(nlog⁡n)O(n \log n) 4Dラインの場合に（入力に依存しないランタイム（予想）を備えた（ランダム化された）アルゴリズムはありますか？ユークリッド距離とグローバルな絶対許容誤差を仮定できます。O （n ログn ）O(nlog⁡n)O(n \log n)
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どのクラスのデータ構造を永続化できますか？
永続データ構造は不変のデータ構造です。それらに対する操作は、データ構造の新しい「コピー」を返しますが、操作によって変更されます。ただし、古いデータ構造は変更されません。一般に、効率性は、基礎となるデータの一部を共有し、データ構造の完全なコピーを回避することにより達成されます。 質問： （同じまたは非常に類似した複雑さを維持しながら）永続化できるデータ構造のクラスに関する結果はありますか？ （同じまたは非常に類似した複雑さを維持しながら）すべてのデータ構造を永続化できますか？ （同じまたは非常に類似した複雑さを維持しながら）永続化できないデータ構造はありますか？
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型検査アルゴリズム
型チェックアルゴリズムに関する個人の書誌研究を始めていますが、いくつかのヒントが必要です。最も一般的に使用されるタイプチェックアルゴリズム、戦略、および一般的な手法は何ですか？ 特に、C ++、Java 5 +、Scalaなどの広く知られている強力な静的型付け言語で実装された複雑な型チェックアルゴリズムに興味があります。IE、基礎となる言語（Java 1.4以下など）の非常に単純なタイピングのために非常に単純ではないタイプチェックアルゴリズム。 私は、X、Y、またはZの特定の言語自体には興味がありません。ターゲット言語に関係なく、型チェックアルゴリズムに興味があります。「聞いたことのない言語Lで強く型付けされており、型付けが複雑な言語には、アルゴリズムZを使用してXとYをチェックすることでA、B、Cを実行する型チェックアルゴリズムがあります」または「 Scalaで使用されるストラテジーXとY、およびC＃で使用されるAのバリアントZは、R、S、Tの機能がそのように機能するためクールです」と答えがあります。
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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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ギロチンカットと一般的なカット
WWWLLLiiililil_iwiwiw_i 切断問題の一般的な制限の1つは、切断がギロチン切断でなければならないことです。つまり、既存の各長方形は2つの小さな長方形にしか切断できません。L字型などを作成することは不可能です。明らかに、ギロチンカットの最大使用領域は、制限なしの最大使用領域よりも小さい場合があります。 私の質問は次のとおりです。最適なギロチンカットと最適な一般カットの比率に上限と下限はありますか？ 6767\frac{6}{7}
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タイピングルールの読み方
私は言語研究論文をどんどん読み始めました。私はそれが非常に興味深く、プログラミング全般についてもっと学ぶ良い方法だと思います。しかし、コンピューターサイエンスの理論的背景に欠けているため、通常は常に苦労するセクションがあります（たとえば、このパート3を取り上げます）：タイプルール。 この分野で始めるのに役立つ良い本やオンラインリソースはありますか？ウィキペディアは信じられないほど曖昧であり、初心者を本当に助けません。
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このN番目のプライム再発の（in）tractabilityの証明
前の質問から次のように、私はレクリエーション数学の問題としてリーマン仮説で遊んでいます。その過程で、私はかなり興味深い再発に至りました。そして、その名前、その縮約、素数間のギャップの可解性に対する扱いやすさについて興味があります。 簡潔に言えば、各素数間のギャップを、先行する素数候補の繰り返しとして定義できます。たとえば、ベースが場合、次の素数は次のようになります。p0=2p0=2p_0 = 2 p1=min{x>p0∣−cos(2π(x+1)/p0)+1=0)}p1=min{x>p0∣−cos⁡(2π(x+1)/p0)+1=0)}\qquad \displaystyle p_1 = \min \{ x > p_0 \mid -\cos(2\pi(x+1)/p_0) + 1 = 0) \} それとも、私たちはで見るように、このアウトをプロット：p1=3p1=3p_1 = 3。 順方向に繰り返される各素数候補を評価することにより、nnn素数に対してプロセスを繰り返すことができます。次の素数p_2を取得するとしますp2p2p_2。候補関数は次のようになります。 p2=min{x>p1∣fp1(x)+(⋅(−cos(2π(x+1)/p1)+1)(−cos(2π(x+2)/p1)+1))=0}p2=min{x>p1∣fp1(x)+((−cos⁡(2π(x+1)/p1)+1)⋅(−cos⁡(2π(x+2)/p1)+1))=0}\qquad \displaystyle \begin{align} p_2 = \min\{ x > p_1 \mid f_{p_1}(x) + (&(-\cos(2\pi(x+1)/p_1) + 1) \\ \cdot &(-\cos(2\pi(x+2)/p_1) + 1)) = 0\} \end{align} どこ： fp1(x)=−cos(2π(x+1)/p0)+1fp1(x)=−cos⁡(2π(x+1)/p0)+1\qquad \displaystyle …
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すべての入力で停止するTMがありますが、そのプロパティは証明できませんか？
すべての入力で停止するチューリングマシンはありますが、そのプロパティは何らかの理由で証明できませんか？ この質問が研究されたかどうか疑問に思っています。「証明不能」とは、「限定的な」証明システムを意味する場合があることに注意してください（弱い意味では、答えはイエスであると考えられます）。もちろん、可能な限り最強の答え、つまり、ZFC集合論などのすべての入力で停止することが証明できない答えに興味があります。 これは、アッカーマン関数に当てはまる可能性がありますが、詳細は曖昧です。ウィキペディアがこの側面を明確に説明しているようには見えません。
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チューリングマシンのユニバーサルシミュレーション
してみましょう一定時間が構築可能関数です。fff 二テープTMが存在することのTM（Hennieとスターンズ、1966）状態の古典的なユニバーサルシミュレーション結果与えられたようにうんUU TM、および⟨ M⟩⟨M⟩\langle M \rangle 入力文字列、バツxx 以下のためのランのステップとリターン上の答え。また、は任意の関数とことができます。M X G ω （F （N ）LG F （N ））g（| x |）g(|x|)g(|x|)MMMバツxxgggω(f(n)lgf(n))ω(f(n)lg⁡f(n))\omega(f(n)\lg f(n)) 私の質問は： シングルテープTMで最もよく知られているシミュレーション結果は何ですか？上記の結果も保持されますか？ [HS66]に改善はありますか？ステップの2テープTMでTMをより高速にシミュレートできますか？私たちは取ることができますであることをの代わりに？g （n ）ω （f （n ））ω （f （n ）lg f （n ））f(n)f(n)f(n)g(n)g(n)g(n)ω(f(n))ω(f(n))\omega(f(n))ω(f(n)lgf(n))ω(f(n)lg⁡f(n))\omega(f(n)\lg f(n))
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n個の離散単調関数の先行交差を決定するためのポリタイムおよびポリスペースアルゴリズム
いくつかの前触れ：私はレクリエーションのコンピューター科学者であり、ソフトウェアエンジニアを雇っています。したがって、このプロンプトが左のフィールドの外に見える場合はご容赦ください。私は、数学的なシミュレーションを使って遊んでいるので、やるべきことは何もないときに問題を開いています。 リーマンの仮説で遊んでいる間、私は素数のギャップを、以前の各素数の倍数によって形成されるすべての相補関数の交点に基づいて回帰関係に縮小できると判断しました（鋭いオブザーバーはこれがエラトステネスのふるい）。これがまったく意味をなさない場合でも、心配しないでください。それはまだ最前線です。n−1n−1n-1 これらの関数がどのように関連しているかを見て、各素数の次のインスタンスをこれらの関数の最初の交点に還元し、無限に繰り返し実行できることに気付きました。ただし、これがpolytimeおよびpolyspaceで扱いやすいかどうかを判断できませんでした。したがって、私が探しているのは、多項式の時間と空間で離散（および該当する場合は単調）関数の最初の交点を決定できるアルゴリズムです。そのようなアルゴリズムが現在存在しない、または存在できる場合、簡潔な証明または参照があれば十分です。nnn 私がこれまでに見つけた最も近いものは、ダイクストラの射影アルゴリズムです（そう、それはエドガー・ダイクストラではなくRL ダイクストラです）。これは整数プログラミングの問題に帰着するため、NP困難です。同様に、適用可能なすべてのポイントの推移的な集合交差を実行する場合（それらは現在制限されていると理解されているため）、現在の弱い制限のために、繰り返しのために指数空間に制限する必要があります任意の実数素数（したがって、各素数空間）。ln(m)ln⁡(m)\ln(m)mmmenene^nnnn 世界的には、問題の軽減についての私の理解が間違っているのではないかと思っています。リーマンの仮説（またはこの分野の深遠で未解決の問題）をすぐに解決するつもりはありません。むしろ、私は問題をいじることによってそれについてもっと学びたいと思っています、そして、私は私の研究でひっかかりました。
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SATエンコーディングのレシピ本？
SATソルバーは、大きなインスタンスをより効率的に解決し、さまざまなコンテキストでバックエンドとして使用されています。特定のドメインの問題を解決するためにそれらを使用するたびに、適切なソリューションのセットを持っているだけでなく、フォームに制約（冗長であっても）を置くアドホックエンコーディングを考え出す必要があります。これにより、ソルバーのヒューリスティックが解決策を迅速に見つけることができます。 そのようなエンコードの多くは、私には非常に一般的だと思われます。たとえば、ノードの有限セットがツリー、DAG、またはリストとしてソートされていると断言する... 最適化されたソリューションの一般的な問題に関する一般的なエンコーディングのリポジトリ/レシピ本はありますか？
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「メモリ合体」とは何ですか？
グラフィック処理ユニットには、メモリ合体と呼ばれるものがあることを知りました。それを読んで、私はこのトピックについて明確ではありませんでした。これは、メモリレベル並列処理に関連する何らかの方法ですか？ Googleで検索しましたが、満足のいく答えを得ることができませんでした。 誰かがより包括的で理解しやすい説明をしてくれると助かります。
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すべてのソリューションのリストに関連する複雑性クラス？
私は特定のノードを含むグラフにすべての単純なサイクルをリストするのがNP困難であるかどうかを尋ねるStack Overflowで質問を読んでいて、適切な既存の複雑度クラスを考えることができないと思いました「この問題に対するすべての解決策をリストする」という形式の問題について話します。クラスNPは、ある意味で、少なくとも1つのソリューションが存在するかどうかを尋ねる問題で構成され、クラスFNPは単一のソリューションを作成するよう求め、クラス#Pはソリューションの数を数えるよう求めますが、これらはどれも複雑性に対処しませんすべての可能なソリューションを徹底的に列挙する。 「多項式時間の計算可能な述語と文字列xが与えられ、P （x 、y ）がtrue であるすべてのyを列挙する形式の問題を記述するための複雑度クラスはありますか。適切な複雑さの制限]？」解の数が入力xのサイズより指数関数的に大きくなる可能性があることを考えると、制限を特定するのは難しいかもしれないことを理解しています。P(x,y)P(x,y)P(x, y)xxxyyyP(x,y)P(x,y)P(x, y)xxx
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高速アルゴリズムを使用しない
多項式時間で解くことができる難しい決定問題の例は何ですか？最適なアルゴリズムが「遅い」問題、または既知の最速のアルゴリズムが「遅い」問題を探しています。 以下に2つの例を示します。 完全なグラフの認識。FOCS'03の論文[1]Cornuéjolsで、LiuとVuskovicは問題に対して時間アルゴリズムを与えました。ここでnは頂点の数です。この限界が改善されたかどうかはわかりませんが、理解しているように、より高速なアルゴリズムを取得するには、多少のブレークスルーが必要です。（著者は[1]のジャーナルバージョンでO （n 9）時間アルゴリズムを提供しています。こちらを参照してください）。O(n10)O(n10)O(n^{10})nnnO(n9)O(n9)O(n^9) マップグラフの認識。Thorup [2]は、指数が（約？）かなり複雑なアルゴリズムを提供しました。おそらくこれはさらに劇的に改善されたかもしれませんが、私は良い参考資料を持っていません。120120120 私は特に実用的な重要性を持つ問題に興味があり、「高速」（または実用的な）アルゴリズムの取得は数年前から開かれています。 [1]Cornuéjols、Gérard、Xinming Liu、Kristina Vuskovic。「完全なグラフを認識する多項式アルゴリズム。」Foundation of Computer Science、2003。Proceedings。第44回IEEEシンポジウム。IEEE、2003。 [2]ソラップ、ミケル。「多項式時間でグラフをマップします。」1998年のコンピューターサイエンスの基礎。議事録。第39回年次シンポジウム。IEEE、1998年。
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