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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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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Eilenbergの非有理オートマトンと言語の合理的な階層—それは今どこにありますか？
サミュエル・アイレンバーグは、彼の非常に影響力のある本「オートマタ、言語、機械」（巻A、B）の序文で、「非合理現象の階層（合理的階層と呼ばれる）...合理的なセットはこの階層の最下部にあります。上に移動すると、「代数現象」に遭遇し、「チョムスキーの文脈自由文法と文脈自由言語、およびいくつかの関連トピック」につながります。 しかし、EilenbergはボリュームCを発行しませんでした。最初のいくつかの章（http://www-igm.univ-mlv.fr/~berstel/EilenbergVolumeC.html）には、スクラッチアウト、疑問符、サイドノート、ギャップ。しかし、それらは、文法に対する有名なべき級数アプローチの始まりをはるかに超えて明らかにしません。 だから、私の実際の質問-エイレンバーグが念頭に置いていたものを再構築するために、同じ線に沿って仕事を知っている人はいますか？そうでない場合、どの資料が彼のアイデアに最も近いと思われますか？ サイトhttp://x-machines.net/は、Eilenbergの主要な革新の1つであるx-machinesについてですが、Eilenbergが約束したように理論​​をさらに発展させるのではなく、主にx-machinesのアプリケーションを扱っています。 また、ボリュームCで大きな進歩を遂げる前にアイレンバーグが停止した理由を誰もが知っていますか？これは70年代後半で、1998年まで生きましたが、B巻の後に数学を発表したようには見えませんでした。 （math.stackexchangeで尋ねられた同じ質問-https : //math.stackexchange.com/questions/105091/eilenbergs-rational-hiererchy-of-nonrational-automata-languages- これがクロスポストと見なされる場合は謝罪します。）
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CS論文の実証結果
私はCS分野に不慣れであり、私が読んだ論文の多くには経験的な結果がないことに気づきました（コードはなく、補題と証明だけです）。何故ですか？コンピュータサイエンスは科学であると考えると、科学的な方法に従うべきではないでしょうか。
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制約充足問題（CSP）対充足可能性モジュロ理論（SMT）。制約プログラミングのコーダ
誰かがこれらの研究分野の関係を明確にすることを敢えて試みたり、問題のレベルでより具体的な答えを出したりすることを敢えてしますか？どれが広く受け入れられているいくつかの処方を想定しているかのように これを正しく取得できた場合、SATからSMTに移動すると、基本的にCSPのフィールドに入ります。逆に、CSPをブール値に制限する場合、基本的にはSATのことであり、おそらく#SATのようないくつかの関連する問題です。これは明らかだと思います（例えば、KolaitisとVardiの有限モデル理論とその応用における「制約充足への論理的アプローチ」の章を参照）Grädelet al。）、しかし、私にとってあまり明確ではないのは、いつ制約が「理論をモジュロ化する」のか、そうでないのかということです。SMTは、理論が等式のみを使用することを常に意味し、CSPのより広い分野では不等式制約が常に存在することを意味しますか？私が知る限り、スラック変数を導入できることが多いので、[存在する場合]の区別は明白ではありません。 比較的最近の「充足可能性ハンドブック」（IOP Press 2009）は、その幅広い「充足可能性」の傘の下でSMTとCSPの両方の問題を収集していますが、その構造（さまざまな著者が書いた章） 。 （「数学プログラミング」という用語との類推により）目的関数の最小化/最大化を含む制約プログラミングについて話すときに、用語の混乱が少なくなることを願っています。制約プログラミングに関するウィキペディアの記事は非常に曖昧なので、このフレーミングが発生したかどうかは本当に言えません。Frühwirthand Abdennadher（p。56）によるConstraint ProgrammingのEssentialsから収集できるのは、「制約ソルバー」は通常、充足可能性チェッカー以上のものを提供することであり、実際には単純化などが重要です。 これは実際のCS理論研究の質問ではありませんが、https： //cs.stackexchange.com/questions/14946/distinguish-で見たものを考えれば、学部のCS.SEサイトでこの質問に対する良い答えを期待することはできません。決定手順-対-SMT-ソルバー-対定理-証明者-対-制約-ソル（これには多くの単語が含まれていますが、実際の答えとは考えられません）。
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を自然の法則と見なすべきですか？
多くの専門家は、予想が正しいと信じており、それを結果に使用しています。私の懸念は、複雑さが予想に強く依存することです。P ≠ N PP≠NP\mathsf{P} \neq \mathsf{NP}P ≠ N PP≠NP\mathsf{P} \neq \mathsf{NP} だから私の質問は： 限りシュトラッセからの引用で示されているように推測が証明されていない、/ 1は、自然の法則としてそれを考慮しなければならないことができますか？それとも、 いつか証明または反証されるかもしれない数学的推測としてそれを扱うべきでしょうか？P ≠ N PP≠NP\mathsf{P}\neq\mathsf{NP} 見積もり： 「クックとヴァリアントの仮説を支持する証拠は非常に圧倒的であり、その失敗の結果は非常にグロテスクであるため、それらの状態はおそらく通常の数学的推測の状態ではなく物理法則の状態と比較されるかもしれない」 [ 1986年のネヴァンリンナ賞受賞者、レスリーG.ヴァリアンへのフォルカーストラッセンの称賛 ] TCSで物理学の結果を読むときにこの質問をしますか？。計算の複雑さは（理論的な）物理学といくつかの類似点があることに注意するのはおそらく興味深いでしょう：多くの重要な複雑さの結果はを仮定することで証明されました物理法則P ≠ N PP≠NP\mathsf{P} \neq \mathsf{NP}。この意味で、はようなものと考えることができます。TCSの物理学結果に戻る？：P ≠ N PP≠NP\mathsf{P} \neq \mathsf{NP}E= m c2E=mc2E = mc^2 TCS（の一部）は自然科学の一部門になるのでしょうか？ 明確化： （以下のSureshの回答を参照） 複雑性理論の予想は、理論物理学の物理法則（Strassenが言ったように）と同じくらい基本的であると言うのは正当ですか？P ≠ N PP≠NP\mathsf{P}\neq\mathsf{NP}
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TCSの美しい結果
最近、私の友人（TCSで働いている）が会話で、「生涯のTCSの美しい結果のすべて（または可能な限り）を見たり知りたい」と述べました。この種のことで、この分野の美しい結果と、次の質問の動機について疑問に思いました。 あなたの意見では、理論計算機科学ではどの結果（またはアイデア）が美しいですか？理由も述べていただければ幸いです。[アイデアが数学に由来する場合でも問題はありませんが、TCSでの関心が高まり、用途が見つかりました] カントールの対角論としての答えから始めます。それはシンプルでエレガントでありながら強力な結果だからです。
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論文を出版するには？
私の人生の大部分でソフトウェアエンジニアであるため、「アカデミック」な種類の論文を出版することから始める方法がまったくありません。私の最新の研究の中で、私が解決してきたタスクのための興味深いアルゴリズムを見つけました（金融市場でのいくつかの計算に関連して）。素晴らしい結果ではありませんが、同様のタスクを実行する人々にとって興味深いものになると思います。それを公開したいと思います。 私はもちろん仕事で研究論文を幅広く使用しているため、研究論文のスタイルに精通しています（Google Scholarとそこにいるすべての善良な人々に感謝します）。 LaTeXを使用すると、数学者の友人がたくさんいて、私の論文をチェックして、見栄えを良くすることができます。 しかし、次に何をすべきかはまったくわかりません！私はどの学術機関にも有名な研究機関にも所属していません。小さな地元の会社で働いています。この会社はいくつかの論文にその名前を載せることができますが、この名前は誰にも言いません。この分野で研究をしている人は誰も知りません。つまり、誰ともコミュニケーションを取ったことがありません。 紙を送る適切な場所を見つけるにはどうすればよいですか？何らかの推奨事項やレビューが必要ですか？それらを入手する方法と場所はどこですか？私のステップは何ですか？..あなたがプロの科学者であれば、これらすべてがあなたにとって絶対に明白なものであることを理解しますが、どこから始めればいいのか分かりません:)
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進行中の作業のプレゼンテーション（スライドが利用可能になりました）
プレゼンテーションが行われました。以下のスライドをご利用ください。 進行中の作業を提示することは、早期のフィードバックを得て、アイデアを具体化するために私たち全員がすべきことです。残念なことに、多くの大学院生は、たとえ自分の研究グループだけであっても、初期の研究を提示するというこのハードルを乗り越えるのに助けが必要です。進行中の作品を大学院生に発表することについての講演を行います。そして、彼らが彼らの作品をもっと喜んで共有するのを助けるために彼らにどんな種類のアドバイスを与えるべきかについて、いくつかのインプットを得たいです。 進行中の作業を提示する上でどのようなヒントを提供できますか？ 提示されたアイデアは、彼/彼女の頭の中で完全に明確ではないという事実をどのように扱うべきですか？ プレゼンテーションがローカルで行われるため、作品が盗まれることについてあまり心配していません。生徒にそのような作品を紹介する方法と、それを最大限に活用する方法を知りたいです。 学生の作品は一般に、システムを記述するというよりも正式な性質のものであるため、この質問がここで関連することを願っています。これが範囲外であると感じた場合は、そう言ってください。 結果のプレゼンテーション。 ここに結果があります。ご意見をお寄せいただき、ありがとうございます。
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TCSでの結果の「物理的直観」をどのように取得しますか？
この質問が少しあいまいな場合は申し訳ありませんが、成功した研究者がTCSの結果をどのように「感じている」のか興味があります。 たとえば、線形代数は幾何学的に、またはその物理的解釈（固有ベクトルはシステム内の「安定点」と見なすことができます）などで理解できます。また、TQBFのIPプロトコル（IPプロトコルは、計算能力が大きく異なる2つのエンティティ間の一種の「ゲーム」として視覚化できます。しかし、TCSの非常に基本的な結果でさえ、そのような単純な直感を持たない（MA AM）多くの結果が見つかりました。さらに悪いことに、未精製の直観がひどく慎重になることがあります（2-SATはPであり、3-SATはPであるとは考えられていません（実際にはNP完全です））。TCSで直感を開発するための「一般原則」はありますか？⊆⊆\subseteq
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研究以外の業界の仕事に出かけた後、TCSの研究の仕事に戻ることはできますか？
理論的なコンピューターサイエンスの一部の上級研究者から、研究以外の業界の仕事に就くと、ほんの数年でもTCS研究者としてのキャリアが失われると聞いています。 しかし、TCSの研究者から業界での非研究職への道は一方通行であるという主張を疑っています。この主張が妥当であるかどうか、また後で学界の研究職に戻ることを決めた場合に、業界で非研究職に遠足することの意味を知りたい。 博士号を取得した後、研究以外の業界の仕事に就き、そこで数年間働いて、研究者として学業に成功した（例：研究教員の地位を得た）人々の例を知っていますか？ はいの場合、シニア研究者の何分の一（終身在職）が、あなたが所属しているあなたの部署に属しますか？ 学術研究職に応募するそのような候補者のうち、どれを取得できないのですか？ 帰国するまでの非研究職の年数は違いますか？ より一般的には、そのような遠足は、雇用委員会によって下される決定においてどのような役割を果たすでしょうか？ 回答は地域によって異なる場合があるため（北米、ヨーロッパなど）、回答の中で話している地域を記載してください。 この質問の目的のために、メインタスクが（出版可能な）研究を行っているすべてのジョブを「アカデミア」と見なし、メインタスクが（出版可能な）研究を行っておらず、研究と出版が困難なすべてのジョブを考えてみましょう「産業」としての論文。
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ウィキペディアの記事がありません
Wikipediaで欠落しているTCSトピックのうち、最も記事に興味があるものはどれですか。 それらは、目立たない省略や、本当に記事があるべきだと思うトピックだけかもしれません。 回答ごとに1つのトピックを入力してください。そうすれば、最も必要なものを投票できます。 2017年5月2日更新：Shuchi Chawlaは、ウィキペディアのTCSカバレッジを改善する取り組みを主導しています。人々が適切に答えを更新し、より多くの答えを追加し、そして/または努力に貢献することを期待して、このアップデートを追加しています！
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コンピュータサイエンスの長期にわたるエラー
これはcstheoryスタックに関する最初の質問なので、何らかの形でエチケットに違反している場合でも失礼にならないでください） 私たちが知っているように、数学では、有名な数学者、スーパースター、天才でさえ、時々深刻な間違いをしています。たとえば、4色の定理とフェルマーの定理はどちらも、最も明るい頭脳でさえも妄想に陥るという劇的な事例を提供します。いくつかの偽の証拠の不正確さを証明するのに何年もかかることがあります。 私の質問は、コンピューターサイエンスにおけるそのような間違いの顕著な例をいくつか教えていただけますか？「Dr. Xは1972年にO（log n）時間未満でYを実行することは不可能であることを証明しましたが、1995年には彼が実際に間違っていたことがわかりました」。
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まったく公開しない方が良い場合もありますか？
これは政治的に間違った質問ではないことを願っていますが、通常CCC / ITCS / ICALP（およびFOCS / STOC）で公開する博士課程の学生にとって、あまり重要でない作品を公開することは有害です（キャリア的に）それほど名誉のない会議（MFCS、FCT、STACS、IPLなど）そのような書類をECCC / arXivに置いておいたほうがいいでしょうか？
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