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社会科学におけるアルゴリズムレンズ
アルゴリズムレンズを通して(つまり、アルゴリズムまたは複雑さの観点から)質問を見ると、コンピューターサイエンスの「標準領域」外の分野で役立ちます。特に、CSは計算生物学による生物学、量子情報処理による物理学に影響を与えており、AIと複雑性理論は定期的に神経科学と相互作用しているようです。自然科学はTCSに比較的慣れているようです。 したがって、私の質問は、社会科学に対するTCSの影響に関するものです。 TCSが提供した社会科学に関する新規で重要な洞察は何ですか? 私は、アルゴリズム思考が経済学に与える影響を(ゲーム理論を通じて)漠然と認識しています。実際、アルゴリズムゲーム理論は現在TCSの「標準ドメイン」の一部であるため、社会科学の既存の理論を特に変更しない限り、AGTの回答を除外できます。 私が思い出す別の例は、学習可能性対文法の生得性(すなわち、刺激の貧困)論争における言語学からです。文脈自由文法の学習不可能性に関するゴールドの定理は、生得性に対する強い議論を提供し、一部の懐疑論者を納得させるのに役立ちました(SCFGは学習可能であると思われるため、これがまだ有効かどうかはわかりません)。私は、TCSの考え方が社会科学の既存の理論の変化や形成に役立ったこのタイプの例にもっと興味を持っています。 本/調査への参照は大歓迎です。

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アルゴリズムレンズによる生態学と進化
生態学と進化の研究はますます数学的になりつつありますが、理論的なツールのほとんどは物理学から来ているようです。ただし、多くの場合、問題は非常に離散的な性質を持ち(たとえばSLBS00を参照)、コンピューターサイエンスの観点から恩恵を受ける可能性があります。しかし、生態学と進化の特定の問題に触れようとするTCSからの深刻な結果はごくわずかです。思い浮かぶ2つの方向は次のとおりです。 Livnat、A.、Papadimitriou、C.、Dusho、J.、&Feldman、MW [2008]「進化における性の役割の混合可能性理論」PNAS 105(50):19803-19808。[ pdf ] LG [Valiant] [2009]「Evolvability」Journal of the ACM 56(1):3。 前者は、遺伝的アルゴリズムの分析からのアイデアを適用して、フィットネスとランドスケープにおける性的生物と無性生物の振る舞いの質的な違いを示し、観察されたモジュール性を正当化するのに役立つフォローアップにつながりました。後者は進化と計算学習理論を結びつけて、進化可能性と推定不可能性の結果を証明しようとします。少数の論文コレクションに影響を与えましたが、ほとんどは他のコンピューター科学者によるものです。 これらの静脈にはさらに結果がありますか?生物学者によって研究されているように、生態学と進化を理解するための理論的コンピューターサイエンスの他の深い/自明でない応用はありますか? ノート 一般的な工学関連の遺伝的アルゴリズムまたは進化的アルゴリズムの結果には興味がありません。これはコンピューターサイエンスの非常に興味深いエキサイティングな部分ですが、生物学者によって研究されている進化との関係は表面的な場合が多いです。時々(LPDF08のように)具体的な接続が行われますが、ほとんどの標準的な結果は生物学的に重要ではないため、この投稿ではそれらに興味がありません。 バイオインフォマティクスは近くの分野ですが、私が探しているものでもありません。系統樹のようなものを再構築し、進化/生態学を助けるために使用することができますが、理論的なCSの側面は中心的なステージを取りません。ここで、CSの結果は、既存の十分に確立された理論内からブラックボックスとして主に使用できるツールを完成させるものであり、新しい生物学的理論を構築または拡張するものではないようです。 私は、コンピューターサイエンスの現代的で重要な側面を使用して、理論的(ただし、生物学者にはまだ関連がある)レベルで生物学に影響を与える結果を好みます。そういうわけで、私はチャイティンの代謝のようなものにはあまり興味がありません。 関連する質問 遺伝的アルゴリズムに関する証明可能な声明 社会科学におけるアルゴリズムレンズ アルゴリズム進化ゲーム理論のソース 量的金融の計算の複雑さ

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量的金融の計算の複雑さ
株式市場の予測は難しいです!TCSはこの感情をより正式にすることができますか? 最近、私は金融について少し考え始め、TCSの知識がどのように役立つか疑問に思っていました。ヘッジファンドや投資会社は常にアルゴリズム取引、機械学習、AIを使用しているようですが、TCSの結果はほとんどないようです。特に、私は2つの論文しか知りません: Sanjeev Arora、Boaz Barak、Markus Brunnermeier、およびRong Ge、Computational Complexity and Information Asymmetry in Financial Products、2009年 Philip Z. Maymin、Marketsは、P = NP、2011の場合にのみ効率的です。 最初の論文は、デリバティブが、計算限界エージェントの情報の非対称性のコストを(それを減らすという望ましい目標の代わりに)増幅できることを示しています。2番目の論文は、NP困難な問題を解決するために市場効率を使用できることを示すことにより、効率的な市場の一般的な信念に挑戦します。 関連するアイデアに関する本/調査または独創的な論文はありますか?特に、市場を予測または近似すること、またはそのような市場で最適に(または最適に近い)取引をすることの難しさに関連するものは? もう少しメタ質問:なぜこれに関する論文の不在があるように見えるのですか?関心がないのですか、それともすべての利害関係者が非公開契約の背後に隠れているクオンツになるのですか? 関連する質問 社会科学におけるアルゴリズムレンズ 金融経済学におけるポートフォリオ理論の複雑性分類とは何ですか?
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