タグ付けされた質問 「books」

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誰もが読むべき本は？
[ タイムライン ] この質問には、誰がどんな論文を読むべきか、そして誰がどのビデオを見るべきかという精神があります。理論的なコンピューターサイエンスのさまざまな分野で注目すべき本を求めています。 この本は数学志向のものですが、コンピューター科学者にとっては素晴らしいものかもしれません。例： 確率 不等式 論理 グラフ理論 組み合わせ論 アルゴリズムの設計と分析 計算理論/計算複雑性理論 同じ主題の本（例えば、組み合わせ論の本）にそれぞれの答えを捧げてください。 注：タイトルは誤解を招く可能性があります。説明を以下に示します。XとYをコンピューターサイエンスの2つのフィールドとします。みんなの本がある フィールドXに読み込む必要があります。 フィールドYに読み込む必要があります。 両方のフィールドで読み取る必要があります。 この質問は3つのケースすべてを探します。言い換えれば、後者の場合に固有のものではありません。 編集：Dai Leが提案したように、あなたも本が好きな理由を強調してください。 関連トピック： TCS証明手法のリファレンス 自習用のオートマトン理論に関する書籍 確率の本 好きな人気の数学の本 デランダム化の初心者向けガイド 回路の下限に関するリファレンス 再帰関数の理論に関する調査記事 プログラミング言語のセマンティクスに関する書籍 下書きがオンラインで入手できる最近のTCSの本は何ですか 確率に関する本
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下書きがオンラインで入手できる最近のTCSブックは何ですか？
「誰が読むべき本」という投稿に続いて、ドラフトがオンラインで入手できる最近の本があることに気付きました。 たとえば、上記の投稿の「近似アルゴリズム」エントリには、「近似アルゴリズムの設計」というタイトルの 2011年の本（まだ出版されていません）が引用されています。 最近の作品を知ることは、TCSのトレンドを味わいたい人にとって本当に役立つと思います。下書きが利用できる場合、実際に購入する前に本を確認できます。 そう、 下書きがオンラインで入手できる最近のTCSブックは何ですか？ ここで、「最近」とは、5年以内のものを意味します。
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確率に関する本
私は高校と大学の両方で確率論に関するいくつかのコースを通過しましたが、確率に関してはTCSの論文を読むのに苦労しています。 TCS論文の著者は、確率に非常に精通しているようです。彼らは確率式で魔法のように働き、定理を非常に簡単に証明します。一方、1つの式がどのように導出され、どのように恒等式（または不等式）が証明されるかを理解するには、十分な時間をかけなければなりません。 私は問題を一度だけ解決することに決めました。本を一冊一冊読みたいです。 したがって、確率で1冊だけの本を提案するように求められたら、どの本をお勧めしますか？
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プログラミング言語のセマンティクスに関する書籍
Nielson＆Nielsonの「アプリケーションのセマンティクス」を読んでいますが、このテーマはとても気に入っています。プログラミング言語のセマンティクスに関する本がもう1つありますが、実際には1冊しか入手できません。 Turbak / Giffordの本を見てみましたが、長すぎます。Winskelは大丈夫だと思っていましたが、私はそれにアクセスできません（大学の図書館にはなく、お金も不足しています）。Slonnegerは大丈夫のように見えますが、実用的な部分が長すぎるため、彼のスタイルにはあま​​り慣れていません。 私の質問は、Winskelは良い本ですか？そしてそれは時代遅れですか？ また、このテーマに関する他の簡潔な本はありますか？
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高度なデータ構造のハンドブック
Cormen、Leiserson、Rivest、Steinの「Introduction to Algorithms」などの標準的な教科書に記載されているものを超える、高度なデータ構造に関する本を探しています。 Erik DemaineやMIT のAndréSchulzのAdvanced Data Structuresコースなどの高度なデータ構造に関する大学院レベルのコースを教えるために使用できる本。データ構造の百科事典ハンドブックはさらに良いでしょう。
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TCSを刺激する人気の科学の本は何ですか？
コンピュータサイエンスでは、人気のある科学の本はないという評判があります。もちろん、それは本当ではありません！ （のリストの同じ精神で何本万一誰も読む？、論文は誰もが読むべきか？、ビデオは誰も時計？べきことからインスピレーションを好きに人気の数学の本） CS理論を刺激する人気の科学の本やリソースは何ですか？ この本がなぜいいのかについての説明をお願いします。
24 big-list  books 
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言語およびオートマトンの教科書、無料または低コスト？
私は次の学期に言語とオートマトンに関する標準的な学部のクラスを教えており、合法的な無料または低コストのテキストを使用することを好みます。助言がありますか？ 私はSipserのテキストが大好きですが、最新版の価格は196ドルです。これは、無料コースの時代には真っ直ぐな顔で言うのは難しいです。
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ロジックのCSアプリケーションのポインター
私は数学の大学院生で、論理の背景がしっかりしています。私は、有限モデル理論と強制理論と集合論の別の大学院コースと一緒に、論理の1年間の大学院コースを受講しました。ほとんどのCSテキストは、論理の非常に控えめな背景のみを想定しているようで、主に命題論理と1次論理の基本をカバーしています。 ロジックからのより重いマテリアルが使用されているCSアプリケーションの場所について、いくつかのポインターを取得したいと思います。私の興味の1つは、一般に型理論と形式的方法でしょう。モデルのチェックとプログラミング言語に関する入門書を読んで、良い読書を提案できる人はいますか？
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理論的コンピューターサイエンスとは何ですか？
私は数学の大学院生であり、理論的なコンピューターサイエンスは、そのトピックについての良い読み物を見つけることができなかったため、それが何であるかを理解できなかった領域です。このドメインが実際に何であるか、どのようなトピックに関係しているのか、それに着手するためにどのような前提条件が必要なのかなどを知りたいのです。 理論的なコンピューターサイエンスの入門書とは何ですか？ そのようなことを考えると。そうでない場合、理論的なコンピューターサイエンスが何であるかを理解したい場合、コンピューターサイエンスに関する基本的な知識を持っている（つまり、1つまたは2つのプログラミング言語の基礎を知っている）数学者はどこから始めるべきですか？おすすめは何ですか？ ありがとう！
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プログラマ向けの理論的なコンピュータサイエンスの自習リソース
私はかなり熟練したソフトウェアエンジニアですが、あまり理論を知りません。もっと理論を学びたいです。私が興味を持っている特定のトピックは、計算の複雑さ、形式言語、および型理論です。しかし、これらの分野について学び始める方法については、私は途方に暮れています。 自習を通してより多くの理論を学びたい人に、どのリソースを勧めますか？ソフトウェアエンジニア向けの理論的なコンピューターサイエンスの自習ガイドはありますか？
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グループ理論におけるアルゴリズムの自己研究のための本
私はTCSに興味がある数学専攻です。 要素の順序の検索、コセットの列挙、ジェネレータの検索、特定のサブセットがグループを生成するかどうかのテストなど、グループの理論上の問題を解決するためのアルゴリズムとその複雑さを自習します。 どの本を読むべきですか？
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P対NP問題について学ぶためのリソース
Clay Mathematics InstituteのStephen A. Cookが説明したように、最近対問題について思い出しました。N PPP\mathsf{P}NPNP\mathsf{NP} それは私の興味をそそりました、そして、私はそれについてもっと学びたいです。最初のステップは、問題のより深い理解と、一般的な分野の理解を得ることです。 問題について詳しく知ることができる書籍やその他のリソースをお勧めできますか？
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高度なアルゴリズムのハンドブック
アルゴリズムの高度なトピックに関するリソース（ハンドブックが望ましい）を探しています（CLRSやDPVなどのアルゴリズムの教科書でカバーされているものを超えるトピック）。 Erik DemaineやDavid KargerのAdvanced Algorithmsコースのようなアルゴリズムコースでトピックを教えるために使用できる素材のタイプ。 フィールドの概要（ハンドブックなど）を提供するリソースが望ましいですが、Vijay Vaziraniの「近似アルゴリズム」の本など、より焦点を絞ったリソースでも問題ありません。
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計算学習理論の入門資料
最近、私はまともな数のCoLT論文を読んでいます。私は個々の論文に苦労することはありませんが（少なくとも、通常は他の理論の論文に苦労することはありません）、分野全体をしっかりと把握しているとは思えません。 CoLTを大学院レベルで導入するための標準的なテキスト、調査、または講義ノートはありますか？ 基本的な理論Aの背景がありますが、機械学習や統計に関する特定の知識はありません。私は主にPAC学習や学習オートマトンなどに関心があり、ベイジアン推論やVC理論などにはあまり関心がありません。 関連する質問 統計学習理論の最近の進歩に関するリソース/本
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統計学習理論の最近の進歩に関するリソース/本
私はVCディメンションの背後にある理論にかなり精通していますが、現在（過去10年間）の統計学習理論の進歩に目を向けています。定理、疑似次元、脂肪分解次元、パッキング数、Rademacher組成、そしておそらく私が知らない他の結果/ツール。 ウェブサイト、調査、記事のコレクション、または何よりも、これらのトピックをカバーする本はありますか？ または、単純なクラスのRademacher平均をバインドする方法の例を調べています。これは、人々が軸に揃えられた四角形を使用してVCディメンションをバインドする方法を示すのと同じです。 前もって感謝します。
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