タグ付けされた質問 「big-picture」

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理論計算機科学における複雑な分析
理論的コンピューターサイエンスには、プロパティテスト、通信の複雑さ、PAC学習、その他の多くの研究分野をカバーする実際の分析の多くのアプリケーションがあります。ただし、TCSで、複雑な分析に依存する結果を考えることはできません(量子計算の外では、複素数はモデルに固有です)。複雑な分析を使用する古典的なTCS結果の例はありますか?

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量子アルゴリズムで「量子化の度合い」を定量化できますか?
エンタングルメントは、量子アルゴリズムを量子化する鍵となる要素としてしばしば保持されます。これは、量子物理学を隠れ状態の確率モデルとして破壊するベルの状態にまでさかのぼることができます。量子情報理論(私のやや弱い理解から)では、特定の種類のコーディングを行う能力を制限する具体的なリソースとして、エンタングルメントを使用することもできます。 しかし、他の会話(私は最近、量子法で働いている物理学者の博士号委員会に座っていました)から、特に混合状態の量子状態では、絡み合いを定量化するのが難しいと思います。具体的には、特定の量子状態にX単位のエンタングルメントがあると言うのは難しいようです(学生の博士論文は、よく知られているゲート操作によって「追加」されるエンタングルメントの量を定量化しようとしたものです)。実際、最近の博士論文では、「量子不一致」と呼ばれる概念も、アルゴリズムまたは状態の「量子性」を定量化するために関連する(および必要とされる)可能性があることが示唆されています。 エンタングルメントをランダム性のようなリソースとして扱いたい場合、アルゴリズムにエンタングルメントがどれだけ「必要」かを測定する方法を尋ねるのは公平です。私は完全な逆量子化について話しているのではなく、単に量を測定する方法です。 それでは、現在、状態や演算子、または一般的なアルゴリズムの「量」を測定するために受け入れられている方法はありますか?

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ラムダ計算の作成の当初の意図は何でしたか?
私は最初に、チャーチが彼の「論理の仮説」論文の一部として -calculusを提案したことを読みました(これは密な読みです)。しかし、クリーンは彼の「システム」の矛盾を証明し、その後、教会は「効果的な計算可能性」に関する彼の研究に関連するものを抽出し、論理に関する彼の以前の研究を放棄した。λλ\lambda 私が理解しているように、システムとその表記法は、ロジックに関係する何かの一部として形を取りました。後に彼が分岐したことを達成しようとしていた教会は何でしたか?\ lambda -calculus を作成した最初の理由は何ですか?λλ\lambdaλλ\lambda

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漸近的な最悪のケースの分析を科学者に正当化する
私は、生物学者にとって興味深い/有用であることを目標に、計算の複雑さから理論生物学、特に進化と生態学にいくつかの結果を導入することに取り組んでいます。私が直面した最大の困難の1つは、下限に対する漸近的な最悪ケース分析の有用性を正当化することです。科学的な聴衆に対して下限と漸近的な最悪のケースの分析を正当化する記事の長さの参照はありますか? 私は、私が利用できる限られたスペースで正当化する必要はありません(記事の中心ではないので)執筆の中で延期できる良い参考資料を本当に探しています。私はまた、認識しています他の種類とパラダイムので、分析の私はない最悪の場合は、「最良の」分析であると言うの参照を求めている(それはあまりないときに設定があるので)、そうではありませんことを完全に役に立たない:実際の入力での実際のアルゴリズムの振る舞いに対する理論的に有用な洞察を依然として提供することができます。執筆が一般科学者を対象にしていることも重要です エンジニア、数学者、コンピューター科学者だけではありません。 例として、複雑性理論を経済学者に紹介するティム・ラフガーデンのエッセイは、私が望むものに対して正しい軌道に乗っています。ただし、セクション1と2のみが関連し(残りは経済的すぎます)、対象とする聴衆は、定理と補題に反した思考にほとんどの科学者より少し快適です[1]。 詳細 進化における適応ダイナミクスのコンテキストでは、理論生物学者からの2つの特定のタイプの抵抗に出会いました。 [A]「なぜ、任意の振る舞いに注意を払う必要があるのnnnですか?ゲノムにはn=3∗109n=3∗109n = 3*10^9塩基対(または遺伝子)があり、それ以上ないことがすでにわかっています。」n=2∗104n=2∗104n = 2*10^4 これは、「ではなく秒待機することを想像できます」という引数を使用して比較的簡単に解決できます。しかし、より複雑な議論は、「確かに、特定のだけに関心があると言いますが、あなたの理論はこの事実を決して使用せず、単に大きいが有限であるということを使用します。漸近解析」。2 10 9 n10910910^9210921092^{10^9}nnn [B]「しかし、これらのガジェットでこの特定のランドスケープを構築することで、これが難しいことだけを示しました。平均ではなく、なぜこれを気にする必要があるのですか?」 この分野で一般的に使用されるツールの多くは統計物理学から来ているため、これは対処するのがより難しい批判です。統計物理学では、均一な(または他の特定の単純な)分布を仮定しても安全です。しかし、生物学は「歴史のある物理学」であり、ほとんどすべてが平衡または「典型的」ではなく、経験的知識は不十分です入力の分布に関する仮定を正当化するため。言い換えれば、ソフトウェアエンジニアリングの均一分布平均ケース分析に対して使用されるものと同様の引数が必要です。「アルゴリズムをモデル化するため、ユーザーがアルゴリズムとどのように対話するか、その分布を合理的なモデルを構築することはできません入力は、心理学者またはエンドユーザー向けであり、当社のものではありません。」この場合を除き、科学は「心理学者またはエンドユーザー」に相当するものが存在して、基礎となる分布を把握する(またはそれが意味がある場合でも)立場にありません。 メモと関連する質問 リンクでは認知科学について説明していますが、考え方は生物学でも似ています。あなたの閲覧の場合の進化や理論生物学誌、あなたはめったに定理・補題プルーフ表示されませんし、あなたが行うとき、それは通常、単に計算の代わりの存在証明や複雑な建築のようなものになります。 アルゴリズムの複雑さ分析のパラダイム ワーストケース、平均ケースなどの他の種類の実行時間分析? アルゴリズムレンズによる生態学と進化 経済学者が計算の複雑さを気にするべき理由

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計算に関するエネルギーの考慮事項
私の理解を確認するために、計算のエネルギー要件についての考えを共有したいと思います。これは私の以前の質問へのフォローアップであり、保存法に関する Vinayの質問に関連している可能性があります。 熱力学的な観点から、計算を実行することは、水平線に沿って重りを動かすことにある程度似ていると考えることができました:唯一のエネルギー損失は摩擦力によるものであり、これは原則として、任意に小さくしました。 消散力のない理想的な環境(可逆コンピューターの機械的類似物)では、エネルギー消費はまったく必要ありません。あなたはまだ重量を加速するためにエネルギーを供給しなければなりませんが、あなたはそれを減速するときにすべてを回復することができます。実行時間が十分なエネルギーを投資することによってarbitrarly小さくすることができる(より正確には、もし相対性理論は、実行時間が以下から制限され、考慮され、dは距離です)。d/cd/cd/cddd 同様に、リバーシブルコンピューターはエネルギー消費を必要としませんが、計算の最後に回収されるエネルギー投資を必要とします。また、十分なエネルギーを、相対論的限界まで(http:// arxivで説明されているように)org / abs / quant-ph / 9908043 by Seth Lloyd)。 ただし、コンピューターの構築にはエネルギーコストが伴います。一般に、これは実装の詳細に依存しますが、下限を述べることができると推測します。 コンピューターに3つの(古典的または量子)レジスター、Input、OutputおよびAncillaがあると仮定します。入力と出力の間、レジスタは、ユーザーによって読み書きできるAncillaレジスタはアクセスできません。 各計算の開始時に、Ancillaレジスタは固定(たとえば、すべてゼロ)状態で開始し、計算の終了までに同じ固定状態に戻ります。したがって、外部ノイズがなければ、アンシラの状態を初期化する必要があるのは、コンピューターの構築時に1回だけです。 したがって、適用ランダウアーの原理、I予想すると可逆コンピュータを構築することはビット(又はキュビット)Ancillaは少なくとも必要N kはB T LN 2エネルギーのジュール、k個のBはボルツマン定数であり、Tは、環境の温度であるがシステムが構築されている場所。nnnnkBTln2nkBTln⁡2n k_B T \ln2kBkBk_BTTT 質問: 上記の考慮事項は正しいですか? TTTT′&lt;TT′&lt;TT' < T 不可逆的なコンピューターを検討するとどうなりますか?非可逆コンピューターは、一般に少ない補助ビットを使用して同じ計算を実行できます。さらに、環境と熱的に相互作用するため、初期のアンシラ状態が基底状態の一部であるように調整できるため、単純に許可することで初期化できますエネルギーを供給せずに冷却します。もちろん、元に戻せないため、計算ごとにエネルギーコストを支払う必要があります。 (Vinayの質問に対するKurtの回答に関連) 機械的なアナロジーでは、水平線に沿った動きのみを考慮しました。重りも垂直方向に持ち上げられた場合、追加のエネルギー消費が必要になります(または重りが下げられた場合、エネルギーが回収されます)。この垂直運動の計算上の類似物はありますか?また、このプロセスによって消費または生産される量はありますか? 更新: コンピューターを解体すると、コンピューターを構築するのに必要なエネルギーコストを、原則として完全に(私が思うに)回収できることがわかりました。 nskBTln2+ntsnskBTln⁡2+ntsn_s k_B T \ln2 + n_t snsnsn_sntntn_tsss 一定の合計ランタイムを想定した、時間ステップごとのエネルギーと速度のトレードオフの項です。 何かご意見は?

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証明不能の意味
「P対NPは形式的に独立していますか?」と読んでいましたが、困惑しました。 複雑性理論では、であると広く信じられています。私の質問は、これが証明不可能な場合(Z F Cの場合など)についてです。(P ≠ N PがZ F Cから独立しているだけで、これがどのように証明されるかについてのさらなる情報はないことがわかっていると仮定しましょう。)P ≠ N PP≠NP\mathsf{P} \neq \mathsf{NP}ZFCZFCZFCP ≠ N PP≠NP\mathsf{P} \neq \mathsf{NP}ZFCZFCZFC この声明の意味は何ですか?すなわち、 硬度 仮定すると、効率的なアルゴリズム(捕捉コブハム-エドモンズ論文)及びP ≠ N Pは、我々は証明N Pを- H のR D N E S Sの結果は、彼らが我々の効率的なアルゴリズムが存在する範囲を超えていることを意味します。我々は、分離、証明場合N P - H のR D N E S Sない多項式時間アルゴリズムが存在しないことを意味します。しかし、N P - h a r d nPP\mathsf{P}P≠NPP≠NP\mathsf{P} \neq …

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近似アルゴリズムの理論的応用
最近、NP困難問題の近似アルゴリズムの調査を開始し、それらを研究する理論的理由について疑問に思っていました。(質問は炎症を起こすことを意図していません-私は単に好奇心が強いです)。 近似アルゴリズムの研究からいくつかの本当に美しい理論が出てきました-PCP定理と近似の硬さの間の関係、UGC予想、ゴーマン-ウィリアムソン近似アルゴリズムなど。 トラベリングセールスマン、非対称トラベリングセールスマン、その他のバリエーション、メカニズム設計のさまざまな問題(組み合わせオークションなど)の問題の近似アルゴリズムを研究するポイントについては疑問に思っていました。過去に、または彼ら自身のために純粋に研究されていますか? 注:現実の世界では、近似アルゴリズムではなくヒューリスティックが適用されることを知っている限り、実用的なアプリケーションについては尋ねません。ヒューリスティックは、近似アルゴリズムを研究することによって得られる洞察によってほとんど通知されません。問題。

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並列計算の制限
私はPのアルゴリズムの並列化について知られていることについて広い意味で興味があります。このテーマに関する次のウィキペディアの記事を見つけました。 http://en.wikipedia.org/wiki/NC_%28complexity%29 この記事には次の文が含まれています。 NC = Pであるかどうかは不明ですが、ほとんどの研究者はこれが間違っていると疑っています。 これは理にかなっていますか?Pの問題を並列処理を使用して高速化できない既知のケースはありますか?

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コミュニケーションの複雑さ…クラス?
議論: 私は最近、複雑なコミュニケーションのさまざまなことを学ぶために個人的な時間を費やしてきました。たとえば、私はアローラ/バラクの関連する章に再び精通し、いくつかの論文を読み始め、Kushilevitz / Nisanに本を注文しました。直感的に、通信の複雑さと計算の複雑さを対比したいと思います。そして、特に、計算の複雑さが、計算の問題を複雑なクラスに分類する豊富な理論に発展したという事実に驚いています。その一部は、次の完全な問題に関して(少なくとも1つの観点から)想定することができます。各クラス。たとえば、N Pを説明するときNPNPNP 初めて誰かに、SATや他のNP完全な問題との比較を避けるのは難しいです。 それに比べて、コミュニケーションの複雑さのクラスに類似した概念を聞いたことはありません。「定理に完全な」問題について、私が知っている多くの例があります。例えば、一般的なフレームワークとして、著者らは、所与の通信の問題について説明かもしれない、次いで、関連定理ことを証明保持する、通信の問題がで解決することができるまたはいくつかのために少ないビット(特定の定理/問題に依存します問題のペア)。文学で使用される用語は、PがTに対して「完全」であるということです。T i f f X XPPPTTTI Ff私ffiffバツバツXバツバツXPPPTTT さらに、Arora / Barakの通信の複雑さの章のドラフト(最終印刷で削除/調整されたと思われる)には、「一般に、、c o N Pに類似した通信プロトコルを検討できます。、P Hなど」ただし、次の2つの重要な欠落があります。NPNPNPc o NPcoNPcoNPPHPHPH 「類似の」概念は、さまざまなタイプのリソースへのアクセスで特定のプロトコルを解決する通信の複雑さを計算する方法のように見えますが、適切な通信の複雑さのクラスを定義するだけでは終わりません。 通信の複雑さのほとんどは、結果/定理などの圧倒的多数が意味するという意味で、比較的「低レベル」であるようです。小さな、特定の、多項式サイズの値を中心に展開します。これは、たとえば、なぜが計算にとって興味深いのかという疑問を招きますが、類似の概念は通信にとってそれほど面白くないようです。(もちろん、単に「高度な」通信の複雑さの概念に気付いていないというだけのせいかもしれません。) NEバツPNEバツPNEXP 質問: 通信の複雑さのための計算の複雑さのクラスに類似した概念はありますか? そして: もしそうなら、複雑度クラスの「標準」概念とどのように比較しますか?(たとえば、「通信の複雑さのクラス」に自然な制限があり、本質的にすべての計算の複雑さのクラスに足りない場合)通信の複雑さのために?

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分散コンピューティングにおいてコンセンサス問題がなぜそれほど重要なのですか?
分散コンピューティングでは、コンセンサス問題は集中的な研究を集めている中心的なトピックの1つであるようです。特に、「1つの障害のあるプロセスによる分散コンセンサスの不可能性」という論文は、2001 PODC Influential Paper Awardを受賞しました。 それでは、なぜコンセンサス問題がそれほど重要なのでしょうか?理論的にも実際的にもコンセンサスで何を達成できますか? 参照や説明は本当に役立つでしょう。

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暗号化には固有の熱力学的コストがありますか?
リバーシブルコンピューティングは、熱力学的にリバーシブルな操作のみを許可する計算モデルです。少しの情報を消去するとジュールの熱が放出されると述べているランダウアーの原理によれば、これは1対1ではない遷移関数(たとえば、ブールANDおよびOR演算子)を排除します。量子計算で許可される演算はユニタリ行列で表されるため、量子計算は本質的に可逆であることはよく知られています。k Tln(2 )kTln⁡(2)kT \ln(2) この質問は暗号に関するものです。非公式には、「可逆性」という概念は暗号化の基本的な目標に対する嫌悪感のようであり、「暗号化には固有の熱力学的コストがあるのか​​?」という質問を示唆しています。 これは、「すべてを量子で行うことができますか?」とは異なる質問だと思います。 彼には講義ノート、博士Preskillは述べ、「可逆コンピュータ上で不可逆的な計算をシミュレートするための一般的な戦略があります。それぞれの不可逆的なゲートは入力を固定し、出力を無視することによってトフォリゲートによってシミュレートすることができます。私たちは、蓄積し、すべての「ごみのセーブ'計算のステップを逆にするために必要な出力ビット。 " これは、不可逆操作のこれらの可逆量子シミュレーションが入力と「スクラッチ」スペースをとることを示唆しています。次に、操作はいくつかの「ダーティ」スクラッチビットとともに出力を生成します。演算はすべて、出力とガベージビットに関して可逆的ですが、ある時点で、ガベージビットは「破棄」され、それ以上考慮されません。 暗号化はトラップドア一方向関数の存在に依存するため、「スクラッチスペースを追加せずに、可逆論理演算のみを使用して実装できるトラップドア一方向関数はありますか?」もしそうなら、リバーシブル操作のみを使用して、スクラッチスペースなしで任意のトラップドア一方向関数を計算することも可能ですか?

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セマンティクスで副作用はどのように処理されますか?
Anthony AabyのSemanticsに関する「プログラミング言語入門」セクションで、彼は次の観察を行います。 プログラミング言語のセマンティクスにおける作業の多くは、命令型プログラム(割り当てコマンドを使用したプログラム)を構築して理解しようとする際に遭遇する問題によって動機付けられています。割り当てコマンドは値を変数に再割り当てするため、プログラムの離れた部分に予期しない影響を与える可能性があります。 これは、副作用を許可することでセマンティクスの作業の大部分が動機付けられるという驚くべき承認として私を打った。 プログラミング言語の副作用の存在は、プログラムを計算モデルにマップする機能にどのように影響しますか?副作用を許容しながら、このプロセスを改善できる状態管理のアプローチはありますか?

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理論的コンピューターサイエンスへの実際の分析技術の応用はありますか?
私はそのようなアプリケーションを広範囲に見てきましたが、ほとんどが不足しています。可算(または不可算)セットでトポロジおよび類似の構造の多くのアプリケーションを見つけることができますが、コンピューターサイエンティストによる研究の対象として実際に不可算セットを見つけることはめったにないため、分析の手法が必要になります。

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複雑性理論の応用
複雑性理論は、一部の問題は他の問題よりも難しいという直感的な概念を形式化するという点で、宇宙の構造に関する基本的な何かを捉えているようです。 スコットアーロンソンは、「NP硬度の仮定は、最終的に熱力学の第二法則または超光速シグナル伝達の不可能性に類似していると見なされる」と予測した。 いわゆる「ハード問題」は、現代の暗号化の基礎です。 計算上困難な問題の存在を利用、依存、または例示する他のアプリケーションはありますか?

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