パラメータ化された複雑性は複雑性理論の未来になるのでしょうか？

私はアルゴリズムと複雑さの理論に取り組む研究者であり、ある程度パラメータ化された複雑さを使用しています。私には、パラメータ化された複雑さの研究者は、研究論文の数に関して非常に活発である（私が他の人がそうでないことを意味するわけではない）ようです。通信の複雑さ、演算の複雑さなどの研究者も、さまざまなパラメータを大幅に使用していることがわかりました。

質問： パラメータ化された複雑性は複雑性理論の未来になるのでしょうか？未来とは、研究論文の数、その分野で働く研究者の数などを意味します。

私は世間知らずで、多くのことに気づいていないかもしれないことに注意してください。

未来を予測することはほぼ不可能です。特に最先端の研究ではそうです。ディープラーニングが現在どの程度の影響を与えているのか、区別がつかない難読化によって暗号が引き継がれるとは誰も予測していません。

とは言っても、これだけ言っておきます。パラメーター化された複雑さを引き継ぐことを期待する特別な理由はありません。20年ほど活躍している成熟したフィールドです。有望な分野として私を本当に襲うことはありません。明確にするために、私はそれが繁栄し続ける成功した分野だと思います。

グーグルのトレンドを見ると、パラメータ化された複雑さに対する検索インタレストは減少しています。（興味がある場合は、他の用語で比較してください。）Downey - Fellowsの教科書Parameterized Complexityと更新された教科書を合わせた引用を調べると、かなり安定していることがわかります _{（出典：Google学者。私は自分のプロファイルに両方の本を追加し、それらを結合し、結合された引用のスクリーンショットを撮り、その後プロファイルからそれらを削除しました。）}

これは適切な数の引用ですが、パラメータ化された複雑さが引き継がれると考えるのは指数関数的な増加ではありません。もちろん、このデータは非常に欠陥がありますが、パラメーター化された複雑さの世界的な人気を私が見つけることができる最良の兆候です。

物事はグローバルに人気がなくても、ローカルで非常に人気があることに注意してください。私が学部生だったとき、私の周りの誰もがそれについて話していたので、カテゴリー理論について学ぶ必要があると思いました。本も買った。それから私は大学院に進み、二度とそれについて聞いたことがありませんでした。本は今日まで未読のままです。おそらく、同じような状況にあります。パラメータ化された複雑さがたくさんある部門にいますが、他の場所に移動すると、話はまったく異なります。