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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問題教育の計算可能性
計算可能な関数の概念を教えるのは困難です。Hilbert / Ackermann / Godel / Turing / Church / ...のような研究者が「計算可能性」の概念を発明した理由の考えを発展させようとしました。学生たちはすぐに「計算可能性とはどういう意味ですか」と尋ねました。そして、チューリングマシンを教えるまで答えられず、「チューリングマシンが計算すれば関数は計算可能です」と答えます。 そう、 チューリングマシン、λ計算、または同様の計算モデルに頼る必要のない計算可能性の説明はありますか？直感的な説明でも十分です。
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一人称単数形で一人の著者として論文を書く
私は理論的なコンピューターサイエンスの論文を書いていますが、匿名の単著もあります。以前、私はそのような論文で一人称を複数使用しました、例えば： 複雑度クラスXとYが一致することを示します。 私は英語を母国語とせず、英語も得意ではありません。最近、私は英語を母国語とする人（コンピューター科学者ではなく科学に興味があります）から、代わりに1人称単数形を使用するようにアドバイスを受けました。 複雑度クラスXとYが一致することを示します。 彼は、このスタイルは「Nature」や他のトップレベルのジャーナルで広く普及していると主張しました。私はこのスタイルの執筆にはまったく慣れていません。証明の中の「Γがℂ\ ℤ⩽0で明確に定義されていることを示しました」というスタイルの文は、私にとって非常に不自然に思えます。 理論的なコンピューターサイエンスの論文に適しているのはどのスタイルですか？ この質問が地域によって強く偏っていることは非常に明白です（そうでなければ、私はell.seに尋ねるか/academia//q/2945/7734を参照しました）ので、私はcstheoryで尋ねます。私の質問は、英語の完璧なコマンドを持つネイティブスピーカーでもある、成熟した理論上のコンピューター科学者に向けられています。
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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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博士号を必要としない理論的コンピューターサイエンスのキャリアは何ですか？
私は学部生で、最近、理論的なコンピューターサイエンスの研究を行う知性を持っていないか、博士課程に入学して修了することができないという事実に同意しています。しかし、私は非常に興味深いと思うので、まだ理論的なコンピューターサイエンスに関与したいと思っています。これまでのところ、私が考えることができる博士号を必要としない理論的コンピュータサイエンスの唯一のキャリアは、いくつかの大学の理論グループの秘書または管理アシスタントになることです。他に何かありますか？
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誰が非決定的計算を導入しましたか？
私には2つの歴史的な質問があります。 非決定的計算を最初に説明したのは誰ですか？ クックがNP完全問題を説明し、エドモンズがPアルゴリズムを「効率的」または「良い」アルゴリズムとして提案したことを知っています。 このウィキペディアの記事を検索して、「アルゴリズムの計算の複雑さについて」をざっと調べましたが、非決定的計算が最初に議論されたときの参照は見つかりませんでした。 クラスNPへの最初の参照は何でしたか？それはクックの1971年の論文でしたか？
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コラボレーションのバージョン管理（単語レベルの差分を使用）
現在、ほとんどの論文は共同で書かれており、共同研究者はしばしば異なる場所にいます。私は常にドキュメントとコードにバージョン管理システムを使用しており、共同ソフトウェアプロジェクトにはバージョン管理も重要であると考えていますが、理論的には多くの研究者が共同論文の作成に使用を避けているようです。共同作業者に、バージョン管理（リビジョン管理）が連携するための良いアイデアであることを納得させるには、いくつかの前提条件があるようです。 改行や段落の特定の一連の規則について全員に心配させたり、タブ/スペースの変換を回避したりすることはできません。 誰かが小さな共有ドキュメントリポジトリの無料ホスティングを提供し、テキストレベルの差分を処理できるテキストドキュメントフレンドリーなバージョン管理（行ベースではない）を提供していますか？ そうでない場合は、経験に基づいた他の提案を歓迎します（憶測を避けましょう）。 私はGit、Subversion、Mercurial、darcs、またはBazaarをwdiffで単語レベルの違いを処理するようにセットアップし、公開キー（たとえばssh経由）で保護されたアクセスをセットアップする簡単な方法を考えていました。しかし、私が見たバージョン管理プロバイダーはどれも、このようなものを提供していないようです。科学的なコラボレーションでは、これらの企業の多くが強調する「エンタープライズ」機能はあまり重要ではありません（多くのブランチ、tracとの統合、サードパーティによる監査、階層プロジェクトチーム）。しかし、ワードレベルの差分は重要であるように見えますが、サポートされていません。私の経験では、テキストファイルの行レベルの差分では、タブをスペースに変更したり、その逆の問題を引き起こしたりする段落やエディターの再フォーマットを避ける必要があります。また、多くの誤った編集の競合があるようです。 コラボレーション用のツールに関する関連する質問、およびTeX.SE上の関連する質問、LaTeXドキュメントのバージョン管理およびバージョン管理用のLaTeXパッケージに関する質問を参照してください。主要なバージョン管理システムの1つにすぎないホスティングプロバイダーの大規模なリストについては、SVNホスティング比較レビューチャートも参照してください。 編集： TeX.SEの質問「Subversionに最適なLaTeX対応diffおよびマージツール」に対するJukka Suomelaの回答は、これまでの最良の提案のようで、単語レベルでのデルタの解釈方法を網羅しています。さらに、Jukkaは、リポジトリ側の連続するバージョン間の違いが、競合の検出と変更のマージに使用されるユーザーレベルの違いとはどのように異なるかを説明しました。TeX.SEでのJukkaの回答は、同時編集とマージを明示的に除外し、代わりに従来のアトミック編集トークンに依存して編集の競合を回避しています。元の質問を明確化（および変更）しますが、行の違いではなく単語の違いに基づいて編集の競合を確実に解決する方法はありますか？言い換えれば、できますwdiffまたは行末の違いと空白の違いを無視できる方法と同様に、バージョン管理ツールの競合検出部分に同様のツールを統合しますか？
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現在および今後の高性能コンピューターのアルゴリズムを設計するための適切な理論モデルは何ですか
この質問は、アルゴリズムとデータ構造を設計するのに適切なコンピューターの理論モデルについてのより一般的な質問に似ています。 ここでは、現在の高性能コンピューター（トップ500としてリストされているコンピューターなど）または今後のスーパーコンピューター。 これらのコンピューターは通常、巨大なデータセット（主に巨大な結合メインメモリがあるためにそのようなマシンを使用しているようです）のI / Oモデル（AggarwalとVitterによって1988年に導入された）とその並列バージョンの側面で動作していることを考えると、PEM（Arge、Goodrich、Nelson、Sitchinava、2008年）が存在するはずです。一方で、通信、特に超小型パッケージを他のすべてのコンピューティングノードに罰することについて何かがあるはずです。 ご想像のとおり、新しいモデルを作成するときにアイデアが不足しているのではないかと心配していませんが、特に1980年から1995年かそこらでは、そのようなモデリングの試み（BSPやブリッジングモデルなど）が広く使用されていないように思われました。 どのモデルを詳しく調べる必要がありますか？
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理論計算機科学者のための抽象代数
私は合理的な学部数学教育を受けていますが、抽象代数（グループ、リング、フィールドなどの数学）に100％慣れていることはありません。これは部分的にはアプリケーションを見る必要があり、CSでなく物理学で見つかったものだと思います。私の関心は本当にCSであるため、CSのアプリケーション、特にアルゴリズム/理論の観点から抽象的な代数をカバーする資料（オンラインドラフト、講義ノート、ビデオ、書籍）が利用可能ですか？これらのアプリケーションが完全に理論的であることに満足していますが、既存の抽象代数の知識を前提とするべきではありません。 これらのリソースは存在するはずであり、多くのCS研究者に高く評価されると確信しています。
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CS理論の教員職の求人はどこで見つけることができますか？
CS理論の教員職の求人を見つけるための最良のリソースは何ですか？特にかなり包括的なWebサイトまたはメーリングリストは1つありますか？私は現在、さまざまなリソースを使用して、包括的な世界的な求人情報の一覧を取得する必要があると感じています。これは事実ですか？ この質問は、仕事を得る方法に関連していますが、ここで私が尋ねている質問は、どのように仕事について知りますか？
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ゲーム理論を使用した研究トピックの選択
この最近のゲーム理論の質問は、私に考えさせられました（もちろん接線です）：ゲーム理論を使用して取り組む研究質問を選択するための個人的な戦略を効率的に最適化することは可能ですか？ 質問の形式化に向かう​​ために、次の（非公式に述べられた）仮定を行います。 私は同様に、私が利用できる特定の問題を「楽しんで」います（「好きなことをしてください！」という「ソフト」（そして正しい！）答えを避けるために）。 私が取り組むことを選択した特定の問題に対する答えを見つけることに成功する場合も、しない場合もあります。どんな問題に対しても、問題を解決するのにどれだけ上手くいくかの確率の見積もりがあります（それに時間を費やした後）。 私の目標は、最終的に評価されるとき（仕事に応募する、テニュアに応募する、フェローシップに応募する、など）に私の報酬を最大化することです。 。私は問題ごとの正確な見返りについて明確な考えを持っていませんが、合理的な見積もりをすることができます。 問題のペイオフと問題の難易度の間には、緩やかな逆の関係があります。私の目標のもう1つの声明は、違いを「ゲーム」することです（つまり、「ぶら下がり果物」を探します）。 この全体的な問題のインスタンスは、研究の質問のリスト（おそらく無限数）によって指定され、それに質問の価値と質問の難易度の見積もりをしっかりと付けます（計算コストなしで、入力として与えられます）。私は敵（私を評価している人）に対してこのゲームをプレイしています。自然は、与えられた問題を解決する確率を与えられ、それを試みることを選択した後に問題を解決するかどうかを決定します。 何が起こっているのかを実際に形式化するために（そして、興味のない、または議論/議論型の応答を回避します）、この問題を、無限のアクションセットを持つ不完全な情報を持つ広範な形式のゲームと見なします。 質問：このタイプのゲームは効率的に計算できないと思います。しかし、ほぼ私のペイオフを最大化する多項式時間アルゴリズムはありますか？PTASはどうですか？ または、代わりに、この問題に対してより正確なゲーム理論モデルがありますか？もしそうなら、同じ質問が成り立ちます：私は（およそ）ペイオフを効率的に最大化できますか？もしそうなら、どのように？
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AIの研究で「高度な数学」はどの程度必要/有用ですか？
現在、数学を勉強しています。しかし、将来、プロの数学者になりたいとは思わない。数学の知識を人工知能の研究に応用することを考えています。しかし、数学コースを何回履修すればよいのかわかりません。（そして私が従うべきCS理論コース。） Quoraから、線形代数、統計、凸最適化の主題が機械学習に最も関連していることを学びました（この質問を参照）。人工知能を研究するには、線形代数、確率/統計、計算、基本アルゴリズム、およびロジックの学習が必要であると他の誰かが言及しました（この質問を参照）。 私の大学で数学の学士号を取得した最初の1.5年間で、これらすべての科目について学ぶことができます。 しかし、人工知能を研究するのに役立つ、または必要な大学院レベルの数学の科目の上位学部があるのではないかと思っていました。ODE、PDE、トポロジ、測定理論、線形解析、フーリエ解析、多様体の解析はどうですか？ いくつかの非常に高度な数学が人工知能の研究に役立つことを示唆している1つの本は、パターン理論です。DavidMumfordとAgnes Desolneuxによる現実世界の信号の確率的分析です（このページを参照）。マルコフ連鎖、区分的ガウスモデル、ギブス場、多様体、リー群、リー代数、およびパターン理論への応用に関する章が含まれています。この本はAIの研究にどの程度役立ちますか？
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理論について話す方法
これは議論の余地のある質問かもしれませんが、これは尋ねるべき適切な場所のように思えました。そうでない場合はリダイレクトしてください。 背景は、私は「開業医」（博士課程の学生、私はCS理論を勉強していません）ですが、学部のアルゴリズムと数学の合理的な基盤を持っていることです。それにもかかわらず、理論家との議論は、私が怖がった場合に数学用語を使うことを恐れているかのように、通常非常に表面的なレベルです。現実には、私は理論に完全に満足しており、理論に興味がありますが、それについて議論することに慣れていないので、「理論家」として私にフラグを立てる用語を常に使用するとは限りません。直接のアプローチ（「詳細を教えてください」）が常に機能するとは限らないことがわかります。特に、問題の理論家が専門知識の高い水準を設定する控えめな口調を仮定している場合（これはよく起こります）。 理論家として、このように人をフィルタリングする場合、あなたのフィルタによって「フラグが立てられる」ことを実践者がどのように回避できるかについての推奨事項がありますか？
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完全性の理論でカープ簡約を使用する動機
多項式時間削減（クック削減）の概念は、非常に直感的な概念の抽象化です。異なる問題のアルゴリズムを使用して問題を効率的に解決します。 しかしながら、理論的には -completenessの概念N Pの -hardnessマッピング削減（カープ削減）を介して捕捉されます。「制限された」削減というこの概念は、（少なくとも私にとっては）直感的ではありません。それは少し不自然なように思えますが、それは硬さのやや直感的ではない概念を作成します。それによって、私はN Pがc o − N Pを自明に含まないという事実に言及しています。複雑性理論では、我々は非常にのような問題を解決することができるということをコンセプトに使用されているが、S A Tは、我々が解決することができることを意味するものではありません¯ S A TをNPNP\mathcal{NP}NPNP\mathcal{NP}NPNP\mathcal{NP}c o − NPco−NPco-\mathcal{NP}S A TSAT\mathsf{SAT}S A T¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯SAT¯\overline{\mathsf{SAT}}、（クック削減により捕捉される）天然の設定において、我々は解決するためのアルゴリズムを持っていると仮定、我々は解決することができる¯ S A Tをちょうどするためのアルゴリズムを実行することにより、S A Tと反対を返します。S A TSAT\mathsf{SAT}S A T¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯SAT¯\overline{\mathsf{SAT}}S A TSAT\mathsf{SAT} 私の質問は、なぜ完全性の理論にカープ簡約を使用する必要があるかということです。それはどのような直感的な概念を捉えていますか？現実の世界で「計算の難しさ」を理解する方法とどのように関係していますか？NPNP\mathcal{NP}
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