理論計算機科学

理論計算機科学者および関連分野の研究者のためのQ&A

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研究/出版のサポートはどこで受けられますか?
私はしばらくSATアルゴリズムを開発してきましたが、それを共有したいと思っています。私はコンピューターサイエンスの多くの人々を知りません、そして、私は正確にどこを向くべきかわかりません。 公開を検討しているアルゴリズムを持っている人が利用できるリソースは何かと思っています。また、アルゴリズムの実行時間と正確さを分析するのに助けが必要です。 私の主な問題は、ランタイムの分析です。これについての詳細な分析の助けが必要です。アルゴリズムが正しいことはかなり確信していますが、誰かがこれを検証してくれると助かります。 それで、私のアルゴリズムを喜んで分析したいと思う人はいますか?また、このようなタスクに使用できるリソースは何ですか?

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アルゴリズムゲーム理論-非標準的な平衡概念?
私はアルゴリズムゲーム理論の研究を始めていますが、通常とられる平衡の概念はグラフの不動点の概念であるようです。しかし、人々はリミットサイクルなどの代替の平衡概念を見てきましたか?「タイトな」リミットサイクル、つまり非常に短いグラフのサイクルは、平衡の標準的な定義に「近い」ものと見なすことができると想像できます。 Google Scholarを掘り下げてみましたが、ほとんど役に立ちませんでした。

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安定結婚問題への拡張?
これは、TCSよりも社会科学の質問のように聞こえるかもしれませんが、そうではありません。安定結婚問題を説明する「ランダム化アルゴリズム」を読むとき、次のように読むことができます(p54) 「選好リストの選択ごとに少なくとも1つの安定した結婚が存在することを示すことができます(不思議なことに、これは偶数の住民がいる同性愛の一夫一婦制社会の場合ではありません)。 同性愛一夫一婦制社会、または人口の特定のサブセットがより大きなセットとは異なるルールのセットに従う社会を含むある種の定常状態を可能にする安定結婚問題の非常に単純な拡張はありますか? 肯定的に、そのようなマッチングを実行するアルゴリズムはありますか?

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スタックを使用したランダム化アルゴリズム
私は、再帰的なランダム化アルゴリズム(または、より一般的にはスタックを使用するランダム化アルゴリズム)を目的とした新しいデランダム化手法を開発しました。残念ながら、私の手法を適用するための自然なランダム化アルゴリズムを見つけることができませんでした。再帰的マルコフ連鎖と確率的文法は、私が探しているものに非常に近いものです。スタックを「本質的に」使用する他の(より自然な)ランダム化アルゴリズムはありますか?私は今6ヶ月以上これに固執しているので、どんな助けも大歓迎です。 より多くのコンテキストを提供するために、SivaKumarの論文の問題と同様の問題のリストを探しています。SivaKumarはNisanの擬似ランダムジェネレーターを使用してこれらの問題のランダム化を解除したことに注意してください。

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頂点セパレーターの硬度
与えられたグラフについて、分離問題は、除去がGをほぼ等しいサイズの2つの互いに素なグラフに分割する小さなカーディナリティ(または重み)の頂点またはエッジセットが存在するかどうかを尋ねます。これは、削除されたセットが頂点セットの場合は頂点セパレーター問題と呼ばれ、エッジセットの場合はエッジセパレーター問題と呼ばれます。両方の問題は、一般的な重みのないグラフではNP完全です。頂点セパレーターの近似の最もよく知られている硬度は何ですか?PTASは除外されていますか?指示された設定で最もよく知られている硬度の結果は何ですか?GGGGGG 修正:次のリンクと回答は、質問を正しく述べていなかったため、助けにはなりませんでした。私の質問は、レイトン・ラオの次の定理に関連しています。 定理:グラフが与えられると、多項式時間アルゴリズムが存在するとセットW ⊆ Vを見つけ、2G (V、E)G(V,E)G(V,E)W⊆ VW⊆VW \subseteq V頂点セパレータS⊆VのWにおけるGサイズのO(wは。ログN)、Wは最小サイズである12323\frac{2}{3}S⊆ VS⊆VS \subseteq VWWWGGGO (wの。ログ N )O(w.logn)O(w.{\log}n)wwwの-vertexセパレータWにおけるG。1212\frac{1}{2}WWWGGG グラフ所与とセットW ⊆ V、Iは見つけたいδ -vertexセパレータ(ここで、1G (V、E)G(V,E)G(V,E)W⊆ VW⊆VW \subseteq Vδδ\delta一定)サイズのW、Wが最小サイズである112≤ δ≤ 112≤δ≤1\frac{1}{2} \leq \delta \leq 1wwwwwwの-vertexセパレータWにおけるG。この問題の最もよく知られている硬度は何ですか?上記の定理は、この問題のO(logn)近似を与えます。1212\frac{1}{2}WWWGGGO (log n )O(logn)O({\log}n) | V| / 2|V|/2|V|/2

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データ並列演算子を備えた完全な関数型言語を使用してどのアルゴリズムを表現できますか?
データ型のみが数値スカラーと配列の任意のネストである関数型プログラミング言語を想像してください。この言語には、無制限の反復の手段がないため、次のものは許可されません。 明示的なループ(副作用なしではあまり使用されません) 再帰 任意のファーストクラス関数(yコンビネーターなし) ただし、言語には次のものがあります。 トップレベル関数 レキシカルスコープのletバインディング 分岐制御フロー 一般的なスカラー数学および論理関数 fill(n、x)のようないくつかの単純な配列コンストラクターは、同じ値xを持つn要素の配列を作成します 最も重要なこと:並列構造化反復(map、reduce、scan、all-pairsなど)を実行する高次演算子の制限されたセット。 データ並列演算子をより具体的にするには: y = map(f、x)=> y [i] = f [i] y = reduce(f、a、x)=> y = f(a、f(y [p [0]]、f(y [p [1]]、...)))いくつかの順列p y = scan(f、a、x)=> y [i] = reduce(f、a、y [0 ... i-1]) y = allpairs(f、x、y)=> y [i、j] = f(x [i]、y [j]) 他の演算子を使用することもできますが、修飾するには多項式の実行時間を持ち、データ並列計算の合理的なモデルの下で実装可能であり、多くても多項式空間を使用する必要があります。 …

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人々はブール回路のループのネスト性を見ますか?
EEの学部生の間、私はいくつかの講義に参加しましたが、いくつかの講義に出席し、それらが持つネストされたループの数に関してブール回路の優れた特性を提示しました。複雑さでは、ブール回路はしばしばダグと考えられますが、実際のハードウェアサイクルでは一般的です。今、ループとは何か、ネストされたループを構成する技術に関するモジュロを法として、ハードウェアで実装するにはオートマトンには2つのネストされたループが必要であり、プロセッサを実装するには3つのネストされたループが必要であるという主張が基本的でした。(これらのカウントで1つずつずれている可能性があります。) 気になる点は2つあります。 正式な証拠のようなものはありませんでした。 私はこれを他のどこにも見ませんでした。 誰かがこの種の正確な声明を調査しましたか? 教授の名前を探して、この分類法について説明している小さなWebページと本(第4章)を見つけました。 背景の並べ替え:実際のハードウェアでなぜサイクルが役立つのか疑問に思う方のために、簡単な例を示します。1つのサイクルで2つのインバーターを接続します。(インバーターはブール関数NOTを計算するゲートです。)この回路には2つの安定した平衡(および不安定な平衡)があります。外部からの介入がない場合、回路は単に2つの状態のいずれかに留まります。ただし、外部信号を適用することにより、回路を特定の状態に強制することができます。状況は次のように見えます。サイクルが外部信号に接続されている間は「入力を読み取ります」、そうでない場合は「最後に見た値を記憶する」だけです。したがって、1つのループは、物事を思い出すのに役立ちます。

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2つの密度行列の差のトレースノルムは、これら2つの密度行列が同時に対角化できることを意味しますか?
この質問に対する答えはよく知られていると思います。しかし、残念ながら、私は知りません。 量子コンピューティングでは、混合状態は密度行列で表されることがわかっています。そして、2つの密度行列の差のトレースノルムは、2つの対応する混合状態の識別可能性を特徴づけます。ここで、トレースノルムの定義は、密度行列のすべての固有値の合計に、余分な乗法係数1/2を加えたものです(2つの分布の統計的差異による)。2つの密度行列の差が1である場合、対応する2つの混合状態は完全に区別可能であり、差がゼロの場合、2つの混合状態は完全に区別できないことがよく知られています。 私の質問は、2つの密度行列の差のトレースノルムが1であることは、これら2つの密度行列が同時に対角化可能であることを意味しますか?この場合、最適な測定を行ってこれら2つの混合状態を区別することは、互いに素なサポートを持つ同じドメイン上の2つの分布を区別するように動作します。

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Ehrenfeucht-Fraïsséゲーム(実際はAjtai-Fagin)は、通常の言語用です。
Immerman(Descriptive Complexity、1999)は、127ページの実存モナド2次のEFゲーム(Ajtai-Faginゲーム)を提示しています。単語のは通常の言語と同等であるため、ゲームは次のように記述できます。∃∃\exists 言語あれば規則的であるとデリラは、次のゲームには勝利戦略持っていない場合にのみ: 1サムソン選択するC 、M ∈ N、 2デリラの選択W ∈ L、 3サムソン選ぶCサブセットをC W 1、... 、C 、W Cの位置のセットのW(すなわち{ 0 、... 、| W | - 1 }L⊆{a,b}∗L⊆{a,b}∗L \subseteq \{a, b\}^*c,m∈Nc,m∈Nc, m \in \mathbb{N}w∈Lw∈Lw \in LcccCw1,…,CwcC1w,…,CcwC_1^w, \ldots, C_c^wwww{0,…,|w|−1}{0,…,|w|−1}\{0, \ldots, |w|-1\})、 4.デリラはchosses 及びCの部分集合CのV 1、... 、C VのCの位置の組のV、 5サムソンとデリラが再生Mを上のEFゲームターン(S(W )、C W 1、… 、C w c)および(S(v )、C v …

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コルモゴロフ複雑度を使用して証明複雑度の下限を設定しますか?
この質問の動機は、ほとんどのnビット文字列が非圧縮性であるという事実です。直感的に、トートロジーのほとんどの証明は多項式サイズに対して非圧縮性であると類推することができます。基本的に、私の直観は、一部の証明は本質的にランダムであり、圧縮できないことです。 コルモゴロフの複雑さの結果を使用して、トートロジーの証明サイズの超多項式下限を確立することに関連する研究努力に関する参考文献はありますか? この博士号では 命題証明システムの複雑さ に関する論文 Kolmogorov Complexityの非圧縮性メソッドを使用して、トートロジーのクラスのUrquhartの下限を取得し。Incompressibilityメソッドを使用した結果がより強力なのか、Kolmogorovの複雑性から他の結果が得られるのだろうか?Ω(n/logn)Ω(n/log⁡n)\Omega(n/\log n)


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平均歪み埋め込み
(X,d)(X,d)(X, d)(Y,f)(Y,f)(Y, f)μ:X→Yμ:X→Y\mu : X \rightarrow Yμμ\muρ=maxp,q∈X{d(x,y)f(μ(x),μ(y)),f(μ(x),μ(y))d(x,y)}ρ=maxp,q∈X{d(x,y)f(μ(x),μ(y)),f(μ(x),μ(y))d(x,y)} \rho = \max_{p,q \in X} \{ \frac{d(x,y)}{f(\mu(x), \mu(y))}, \frac{f(\mu(x), \mu(y))}{d(x,y)} \} 品質には他の尺度もあります:Dhamdhereらは「平均」歪みを研究しています: σ=∑d(x,y)∑f(μ(x),μ(y)).σ=∑d(x,y)∑f(μ(x),μ(y)). \sigma = \frac{\sum d(x,y)}{\sum f(\mu(x), \mu(y))}. ただし、ここで興味のある測定値は、平均加法誤差を調べるMDSのような方法で使用される測定値です。 ε2=∑|d(x,y)−f(μ(x),μ(y))|2ε2=∑|d(x,y)−f(μ(x),μ(y))|2 \varepsilon^2 = \sum | d(x,y) - f(\mu(x), \mu(y))|^2 MDS-のようなメソッドを外部に広くtheoryCSコミュニティを研究しているが、私は(唯一の紙の承知しているDhamdhereらが調べのこの措置の下での最適化、およびライン(上に埋め込むの限定された問題のためにあまりにもその))(補足:Tasos Sidiropoulosの2005年のMS論文には、以前の研究の素晴らしいレビューがあります)Y=RY=RY = \mathbb{R} このエラーの概念の下での厳格な品質分析に関して人々が知っている最近の研究はありますか?これらの問題は一般にNP困難ですが、私が興味を持っているのはあらゆる種類の近似です。

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最大Hフリーセットの計算
グラフでは、独立したセットは、誘導サブグラフとしてエッジを含まない頂点サブセットです。グラフ内で最大の独立集合を見つける問題は、基本的なアルゴリズムの問​​題であり、難しい問題です。グラフ内で最大のHフリーセット(サイズ)を見つけるというより一般的な質問を考えてみましょう。Hフリーとは、固定グラフHのコピーを含むサブグラフを誘導サブグラフとして誘導しないことを意味します。 入力グラフGが与えられた固定グラフHの場合、Gの最大のHフリーセットのサイズを決定するのはNP困難ですか? グラフH(またはHのクラス)の「テーブル」を構築して、上記の質問に対する正しい「はい」または「いいえ」の回答をエントリに記入する賢明な方法はありますか?(「no」= Pのふりをし、「no」エントリであっても、最大のHフリーセットを生成するポリタイムアルゴリズムがあることを意味します。) それに失敗すると、答えがイエスであるHの非自明なクラスがありますか?... 番号? 私は、一般化された/ Hフリーの有彩色数に関する2つのクエリを調べてみました--- こことここ ---独立数のHフリーの類似体の(一見単純な)「二重」問題また開いているかもしれません。ランダムグラフの関連問題に関する古典的な論文を知っています。例えば、Erdos、Suen and Winkler(1995)またはBollobas and Thomason(2000)は、まだ非常に活発な研究ラインにあります。したがって、この基本的な質問に対処するために私がまだ見たことがなく、おおまかなインターネット検索で明らかにされなかった作業がすでにあるかもしれません(したがって、reference-requestタグ)。

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ペアを持つSystem Fには、強力な正規化およびサブジェクト削減のプロパティがありますか?
多くの教科書では、System Fの主題の削減と強力な正規化の証明を見るのは簡単です。また、System Fのペアの定義もあります。ここで、(t、r)はエンコードだけでなく用語です。問題は、このシステムのリファレンスは何でしょうか?

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パターン計算は言語の一歩前進を表しているのでしょうか、それともLISPに戻っているのでしょうか?
バリー・ジェイは、彼の本の中で大胆な主張をしています-基本的に、プログラムの中核では、すべてがアトミックまたは構成されていると言っています。次に、この構成関係をナビゲートするだけで、物事を簡単に反復、フィルター、更新できます。 これはコンピューター言語のコンピューターサイエンスの新しいフロンティアですか、それともLISPに戻るだけですか?

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