タグ付けされた質問 「soft-question」

ソフトな質問とは、理論的なコンピュータサイエンスの問題ではなく、理論的なコンピュータサイエンスの分野に関する(主観的な)質問です。

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TCSのトップ大学院プログラムへの参加の難しさ
私は現在、TCSに2年興味があります。最近、私は選択が確かに非常に競争的であるので、将来的に博士課程プログラムに参加することの難しさに多少悩まされています。 私はいくつかのトップCSスクールのウェブページを調べたところ、彼らの現在の大学院生は、ほとんどがトップの学部生と多くの卒業生の成績も優秀であることがわかりました。 私は博士課程の学生からも、申請までに理論で特定の領域(アルゴリズム、複雑さ、暗号など)を理解してPSに書き込むほうがよいとアドバイスされています。幅広いトピックに興味があると不利になります。 私はトップ5の大学にいますが、大学に入学してからCSを学び始めました。私はすぐに理論に夢中になりましたが、周りの多くの人から本当に取り残されたと感じました。私は比較的良いGPAを持っていますが、十分に優れていません。私もいくつかの異なるトピックで研究を行っていますが、まだ論文を発表していません。そして現在、私はまだグラフ理論、複雑さ、暗号法、さらには量子コンピューティングに広く興味を持っています。 まだ2年間残っていることを知っています。でも、最近のアカデミアのシナリオには、本当にプレッシャーがかかることもある。多くの学生が私と同じ船に乗っていると思います。 最近の理論的なcs(MIT、バークレー、スタンフォード、CMU、プリンストンなど)のトップレベルの大学院プログラムに参加することの難しさは、おおよそ何だと思いますか?多くの人が言っているように、「バー」(3.7 / 4など)に到達すると、GPAは本当に何の役割も果たしませんか?3年間の学部課程の直後に特定の領域を決定する必要がありますか? そして、私の状況(研究、アプリケーション、何か)に関連する他のアドバイスをいただければ幸いです。

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技術記事と研究論文
プロのソフトウェアエンジニアである私は、非常に興味深い技術的な仕事をたくさん見ました。その多くは、技術ジャーナルやhttp://www.drdobbs.comやhttp://www.codeproject.comなどのWebサイトで技術記事として公開されています。その他の多くの場合、関心のあるいくつかの領域でのいくつかの例を以下に示します。 アルゴリズムのエンジニアリングと実装: http://www.codeproject.com/Articles/18113/KD-Tree-Searching-in-N-dimensions-Part-I http://www.codeproject.com/Articles/9021/Simple-and-fast-Huffman-coding http://www.drdobbs.com/cpp/sorting-an-immutable-list/240163397 http://www.codeproject.com/Articles/33781/Calculate-Percentiles-in-O-1-space-and-On-time データ構造: http://www.codeproject.com/Articles/43103/SlimList http://www.codeproject.com/Articles/2839/C-AVL-Tree-Template http://www.codeproject.com/Articles/9138/Fast-Binary-Tree-Operations http://www.codeproject.com/Articles/23198/C-String-Toolkit-StrTk-Tokenizer http://www.codeproject.com/Articles/11274/Implementing-a-memory-efficient-search-tree-for-a テキスト検索: http://www.codeproject.com/Articles/198236/Boolean-text-search-queries-and-their-processing http://www.codeproject.com/Articles/20423/N-gram-and-Fast-Pattern-Extraction-Algorithm オブジェクト指向および汎用プログラミング: http://www.codeproject.com/Articles/16006/Dynamic-Inheritance http://www.codeproject.com/Articles/19444/Interface-Detection http://www.codeproject.com/Articles/20085/Superior-container-classes-Smaller-faster-flexible http://www.drdobbs.com/cpp/theory-versus-practice-the-great-divide/240160938 データベースの最適化: http://www.codeproject.com/Articles/25728/Database-Virtual-Cursor リアルタイム処理: http://www.codeproject.com/Articles/224733/Shared-Queue このレベルの作業は、技術/エンジニアリングの観点から非常に革新的であると考えられています。 技術的な仕事は学術的な成果とみなすことができ、研究論文や技術記事に展開できるのでしょうか。 言い換えれば、技術論文はいつ、どの分野で研究論文として発表できるのですか?何か例は? ありがとう

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パラメータをどのように覚えていますか?
私は現在、疑似ランダム性の研究を行っています。これには、疑似ランダムジェネレーター、ランダムネスエクストラクター、エキスパンダーグラフなどの素晴らしいオブジェクトの動物園が含まれます。関与。これらのオブジェクトは非常に複雑であることは理解していますが、「標準(α 、V 、ϵ 2、k 、δ )-疑似ランダムウィジェット...」と表示されたら、汗を流さずにはいられません。次に、紙を裏返すか、別の紙(おそらく別のパラメータ化を使用している)を見つけて、すべてのα 、V 、GGG(α,V,ϵ2,k,δ)(α,V,ϵ2,k,δ)(\alpha,V,\epsilon^2,k,\delta)および δはすべて意味します。α,V,ϵ,kα,V,ϵ,k\alpha,V,\epsilon,kδδ\delta 「良い」パラメーター設定と「悪い」パラメーター設定の比較、「自然な」設定と「簡単な」設定の感覚をつかむには、かなり時間がかかります。 おそらくこの問題に特効薬はありません-しかし、他の人が「パラメータ爆発」を管理して、より長期間メモリに保持しやすい方法があるかどうか疑問に思っていましたか? ありがとう!

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私の最初の出版物で誰かの論文を批評することは悪い考えですか?
どう対処したらよいかわからない状況です。 基本的に、この問題AAAます。問題AAAは過去555年間で話題になっています。昨年、論文は非常に評判の高いジャーナル(IEEE Transactions on Information Theory)に掲載され、問題の解決に使用される222サブアルゴリズムA1,A2A1,A2A_1, A_2で構成される新しいアルゴリズムが提案されました。アルゴリズムA1A1A_1は実行時の保証なしに最終的に収束することが示され(有限のステップ数で収束することが示されています)、A2A2A_2はO(n5)O(n5)O(n^5)をとることが示されました。 私の論文では、基本的にA1A1A_1をO(nlogn)O(nlog⁡n)O(n\log n)で正しく終了することが保証されている新しいアルゴリズムで置き換えているため、A2A2A_2からO(n6logn)O(n6log⁡n)O(n^6\log n)と組み合わせると全体的な時間の複雑さが増します。 ここまでは順調ですね。新しいアルゴリズムは非常に重要であり、問​​題に関する多くの新しい洞察を提供するので、私は論文が同じジャーナルに受け入れられることを確信しています。しかし、2週間前、私はすべてをまとめていて、アルゴリズムA2A2A_2別の読み取りとその証明を与えることにしました。そのとき私はいくつかの問題に直面しました。 その紙の証拠の1つは、修理を超えて不完全です。著者は非常に大きなジャンプをしました、そして私は彼が「証明した」定理が偽であることを本質的に示す反例を思い付きました。私は彼のアルゴリズムを修正しようとしましたが、できませんでした。そこで、彼の方法を使用して新しい視点からアプローチしてみましたが、問題のあるA2A2A_2代わる新しいアルゴリズムをなんとか手に入れましたが、O(n6)O(n6)O(n^6)で実行されていました。 A1,A2A1,A2A_1, A_2O(n6)O(n6)O(n^6)O(n5)O(n5)O(n^5)A2A2A_2 何か案は? O(nlogn)O(nlog⁡n)O(n\log n)

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セルオートマトンに興味のある研究者がいる学校はありますか?
私はセルオートマトンに焦点を当てた独立したプロジェクトに取り組んでいて、これがどこかの大学院で続けられるものかどうか疑問に思っていました。シンボリックダイナミクスを備えた数学科や、CAに関心のある研究者を抱えたいくつかのCS科を見てきました。リストは小さいですが。どの学部を見るか、特定の学部/プログラムを見るかを誰かが知っているなら、私はそれを大いに感謝します。 また、私のプロジェクトは「数学的な」風味を帯びているようなもので、コンピューターサイエンスの部門よりも数学を検討した方がよいのか、またはどちらかでこの種のことを行うのは一般的にかなり簡単なのかと思っていました。

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Erdosの不一致の問題と(理論上の)CSの関係は?
最近、Erdos Discrepancy Problem(EDP)のコンピューターベースの実験的研究(SATソルバーによる、以下に引用)に関するいくつかの新しい結果があります。この問題は、いくつかの(T)CS研究者によって引用され、研究されています。ただし、(T)CSへの(おそらく深い?)リンクはそれほど明白ではありません。 EDP​​から(T)CSへのリンクは何ですか? 以下は、EDPにおける(T)CSコミュニティの関心を示す参考資料です。 KonevとLisitsaによるEDP​​へのSAT攻撃、およびGowersによる反応。また、経験的/実験的TCSへの他の接続(例:SAT自動定理証明) リプトンのブログでのEDP​​とテクニックの紹介 TDPのEDPと Windows on Theoryブログの差分プライバシー EDP​​ polymathプロジェクト、コンピュータ科学者による貢献

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P対NP:ブルートフォース検索を回避できる場合の有益な例
P対NPの問題を非数学者に説明できるようにするために、ブルートフォース検索を回避できる場合の教育的例を挙げたいと思います。問題はすぐに理解できるのが理想的であり、トリックは簡単すぎたり、難しすぎたりしてはなりません。 これまでに思いついた中で最高のものは SUBSET_PRODUCT_IS_ZERO 問題は簡単に理解できます(整数のセットが与えられ、製品0のサブセットを形成できるか?)。サブセット)。 助言がありますか?

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組合せ論における最近の確率論的方法とその複雑性理論への応用
アロンとスペンサーの組み合わせ論における確率論的方法についての有名な本を読んだ。 この教科書を超えて、この方法の以下の複雑な理論的トピックとの最近の進歩および関係についての調査または講義ノートはありますか? 具体的な計算モデル、エキスパンダーグラフをだます擬似ランダムジェネレーター。 回路、分岐プログラム、ストリーミング、プロパティテスト、学習、通信の複雑さなどの具体的な計算モデルの複雑さの下限。 代数的符号化理論と情報理論のランダム化された複雑さの理論的側面。 VC次元、矛盾、その他の幾何学的トピック。

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autodidactの理論的なコンピューター科学者としての実績
成功したautodidactのミュージシャン、画家、作家、建築家を目にすることは非常に一般的ですが、TCSの分野で有名なautodidactについてはよく知りません。熟練した自動学習の理論的なコンピューター科学者(つまり、大学院に行かずに重要な論文を発表した人)の例はありますか?

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TCSでのPhDの位置の監視
TCSの新しいPhDのポジションについて知る方法はありますか? たぶん、さまざまなブランチ(型理論、検証、複雑さなど)の人々が、PhDの位置の発表が非常に一般的な専門メーリングリストに名前を付けることができます。 PS私の大学では、大規模なTCS研究を行っていないため、博士号のポジションを送るための有望な候補者である賢い学生が常にいますが、このプロセスをより効果的にするためには、いくつかの情報源があるといいでしょう。新しいポジションがオープン。

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