タグ付けされた質問 「soft-question」

計算可能な数が有理数か整数かをアルゴリズムでテストすることはできますか？言い換えれば、それは道具計算数字は機能を提供するために、そのライブラリは可能でしょうisIntegerかisRational？ 私はそれが不可能であると推測し、これは何らかの形で2つの数値が等しいかどうかをテストすることができないという事実に関連していると推測していますが、それを証明する方法はわかりません。 編集：計算数はxxxの関数で与えられるfx(ϵ)fx(ϵ)f_x(\epsilon)の合理的な近似値を返すことができxxx高精度でϵϵ\epsilon：|x−fx(ϵ)|≤ϵ|x−fx(ϵ)|≤ϵ|x - f_x(\epsilon)| \leq \epsilonいずれについても、ϵ>0ϵ>0\epsilon > 0。このような関数を考えると、それがあれば、テストすることが可能であるx∈Qx∈Qx \in \mathrm{Q}またはx∈Zx∈Zx \in \mathrm{Z}？

18 computability  computing-over-reals  lambda-calculus  graph-theory  co.combinatorics  cc.complexity-theory  reference-request  graph-theory  proofs  np-complete  cc.complexity-theory  machine-learning  boolean-functions  combinatory-logic  boolean-formulas  reference-request  approximation-algorithms  optimization  cc.complexity-theory  co.combinatorics  permutations  cc.complexity-theory  cc.complexity-theory  ai.artificial-intel  p-vs-np  relativization  co.combinatorics  permutations  ds.algorithms  algebra  automata-theory  dfa  lo.logic  temporal-logic  linear-temporal-logic  circuit-complexity  lower-bounds  permanent  arithmetic-circuits  determinant  dc.parallel-comp  asymptotics  ds.algorithms  graph-theory  planar-graphs  physics  max-flow  max-flow-min-cut  fl.formal-languages  automata-theory  finite-model-theory  dfa  language-design  soft-question  machine-learning  linear-algebra  db.databases  arithmetic-circuits  ds.algorithms  machine-learning  ds.data-structures  tree  soft-question  security  project-topic  approximation-algorithms  linear-programming  primal-dual  reference-request  graph-theory  graph-algorithms  cr.crypto-security  quantum-computing  gr.group-theory  graph-theory  time-complexity  lower-bounds  matrices  sorting  asymptotics  approximation-algorithms  linear-algebra  matrices  max-cut  graph-theory  graph-algorithms  time-complexity  circuit-complexity  regular-language  graph-algorithms  approximation-algorithms  set-cover  clique  graph-theory  graph-algorithms  approximation-algorithms  clustering  partition-problem  time-complexity  turing-machines  term-rewriting-systems  cc.complexity-theory  time-complexity  nondeterminism 

SIGACT News の自然に触発された革新的なコンピューティングのハンドブックをレビューしています。非常に興味深い読み物です。しかし、各章には「これは私の研究領域であり、それは最高だ！」という風味があります。だから、私がやろうとしていることの一部は、誇大広告を分離し、本の内容の冷静な評価をすることです。 1つの章では、ファジィロジックとファジィシステム、およびそれらの素晴らしさについて説明します。そして多分彼らは、私は率直に知らない。コンピューター科学者にぶらついていることから得た直感的な感覚は、制御システムなどのファジーロジックとファジーモデリングが「死んでいる」ということです。しかし、それが真実かどうかはわかりません。そして、たとえ真実であっても、「正当な理由」のために真実かどうかはわかりません。 ここで体重を測りたい人はいますか？ファジーシステムの研究の現状はどうですか？ファジー化は実際のアプリケーションを認識しますか？以前は問題があったために人々は去りましたか？それとも、人々は「trenchの中」で常にそれを使用していますか、それは理論家がそこから離れただけなのですか？または、他の何か？（私は何が本当かわからない。） 回答者から特に質問されない限り、書評でこの質問への回答を引用するでしょう。 ありがとう。

18 soft-question 

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？

18 cc.complexity-theory  soft-question  big-picture 

P対NPの問題に興味を持っているアマチュアがたくさんいることはよく知られています。また、問題を解決しようと試みた多くのアマチュアがいます-私自身はまだ含まれています-。 TCSコミュニティが苦しんでいると思う問題の1つは、素人と専門家の比率が比較的高いことです。これにより、専門家はP！= NPであるという証拠が殺到し、私は彼らがこの状況にイライラして圧倒されていることを読んだことがあります。Oded Goldreichはこの問題について書いており、証拠を確認すること自体を拒否していることを示しました。 同時に、アマチュアの観点から言えば、私は、どのレベルの能力の非専門家レベルのTCS愛好家にとっても、正しいと思われる証明を生成することよりもイライラすることはほとんどありませんが、両方を欠いていると断言できますプルーフ内のエラーを自分で見つける能力、およびプルーフ内のエラーを発見できる人と話す能力。最近、RJリプトンは真剣に受け止めようとするアマチュアの問題について書いた。 この問題を解決するための提案がありますが、私の質問は、他の人がそれを合理的と考えるかどうか、または問題があるかどうかです。 専門家は、証拠を詳細に読んで特定の誤りを見つけることに同意する代わりに、かなり高いが妥当な金額（200〜300米ドル）を請求すべきだと思います。これにより、次の3つのことが達成されます。 アマチュアには、証拠を評価して真剣に受け止める明確な方法があるでしょう。 専門家は、費やした時間とエネルギーを補償されます。 アマチュアが提出する証拠の数が劇的に減少するという証拠チェックに課せられる非常に高いコストがあります。 繰り返しますが、私の質問は、これが合理的な提案であるかどうかです。明らかに、私が提案したことを専門家に採用させる能力はありません。しかし、専門家が私が書いたものを読み、それが合理的であると判断することを望んでいます。

18 soft-question 

非常に多くの場合、アルゴリズムの実行時間が複雑な式である場合、アルゴリズム自体も複雑で非実用的です。漸近実行時間の各キューブルートと因子は、アルゴリズムに複雑さを加え、実行時間に隠された定数因子を追加する傾向があります。loglognlog⁡log⁡n\log \log n この経験則が失敗する印象的な例はありますか？ もちろん、実行時間が非常に単純な最悪の場合でも、実装が非常に難しいアルゴリズムの例を見つけるのは簡単です。しかし、逆はどうですか？ 実装は簡単ですが、最悪の場合の漸近実行時間として非常に複雑な式が発生する、非常にシンプルで実用的な決定論的アルゴリズムの例はありますか？ キーワード「決定論的」および「最悪」に注意してください。単純なランダム化アルゴリズムの分析は、かなり簡単に複雑な表現につながります。 もちろん、「複雑な」ものは好みの問題です。とにかく、私はあなたの論文のタイトルに入れるにはあまりにもugい表現を見たいと思います。そして、1つの自然なパラメーター（入力サイズ、ノード数など）の複雑な関数を好むでしょう。 PS。私はと思っていない CWを、この「ビッグリストの質問」にする、とではありません。1つの優れた例を見つけたい（存在する場合）。したがって、これまでのどの回答よりも「良い」と思う場合にのみ、別の回答を投稿してください。

18 ds.algorithms  soft-question  recreational 

どの大学が強力な量子コンピューティングカリキュラムを持ち、ある種の量子コンピューティング/情報コース/研究を提供していますか？ ここでの目的は、これらの分野で大学院研究を検討している人にとって有用なリストを収集することであり、どちらが「最良」であるかを議論することではありません。このリストを役立つものにするために、この領域が追求されている大学の部分の簡単な説明（多くの場所で、これは誰にも馴染みのない学際的な研究所にあります）とURLを含めてください。

18 soft-question  quantum-computing  big-list  quantum-information 

これがトピックから外れている場合は謝罪します。 ドメイン名の有効期限が切れているようです。ここのコミュニティのメンバー（私ではない）が、そのサイトの管理者/所有者を知っていることを願っています。これは非常に有用なリソースでした。

17 soft-question 

私は、主に自己随伴演算子とユニタリー演算子のスペクトル理論で働く数学者です。私の研究の一部は量子ウォークに関連しており、特に1月にシアトルで開催された量子情報処理会議で発表したい論文があります。 理論的なCSコミュニティの文化は、数学コミュニティとは非常に異なっているようです。数学の会議ではその言語を使用しないため、会議で「論文を発表する」ことの意味を調べる必要さえありました。 この会議で検討するために論文を発表する際にアドバイスをもらえるかどうか疑問に思っていました。私の論文へのarXivリンクに加えて、1〜3ページの拡張された要約を提供することになっています。そのような文書では通常何が期待されますか？ たとえば、数学的機械についてどの程度話すべきですか？オーガナイザーは、証明の（非常に困難で技術的な）詳細を気にしますか、それともアルゴリズムを述べ、それが機能することを主張し、なぜコンピューターサイエンスに関連するのかを説明する必要がありますか？

17 soft-question  conferences 

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？

17 lo.logic  soft-question  big-list  books  formal-methods 

最近、ACMがサポートする会議に参加しました。宴会の間に、会議の主催者は会議の未来と過去について話してくれました。彼らは、会議の2010年版の間に5000ドルの損失があったと私たちに話しました。 彼らは、ACMに8000ドル（正確に覚えていれば予算の10％）が与えられたことを確認できた前回の会議の予算を示しました。たぶん私はまだ完全にフィールドにいないので（2011年9月に博士号を取得しています）、このお金が何のために与えられたのかを尋ねたのは私だけでした。私が得た答えは本当にがっかりでした。明らかに、ACMの主な貢献は、議事録を印刷し、来年にそのような損失が生じないようにアドバイスを与えることでした（明らかに、アドバイスはエントリー料を上げることでした）。 あなたの大学がACMのサブスクリプションを支払わなければならない（私が間違っている場合は私を修正する）手続きを読むために、会議をサポートするためにACM（IEEEでも同じですか？） だから私の質問は： ACMが実際に会議にもたらすものは何ですか？ これが当てはまる他の会議について聞いたことがありますか？ 関連ブログの投稿： Freedom to ThinkerとMatt Blazeの投稿、明らかに質問はすでに尋ねられているようです。

17 soft-question  conferences 

私の夢のキャリアのアイデアは、産業研究のキャリアであり、挑戦的な問題に取り組むことができ、実用的でもあります。そのために、TCSで博士号を取得すること（分散/並列アルゴリズム、オンラインアルゴリズムなどのトピックに興味があります）は悪い考えですか？すべてではないにしても、TCSのPhD志願者のほとんどが学界でのキャリアを追求することが期待されているという考えを持っています-それは有効な教訓ですか？ このサイトの定期的なユーザーである著名な学者に気づきました-間違った目標を念頭に置いて博士課程に応募したくないので、特にそのような人からのガイダンスを探しています。私のプロフィールを簡単に説明するために、CSでMTechを卒業し（私の国ではかなり評判の高い研究所から）、約2年前にカーネルレベルのデバイスドライバーでMNCで働いていました。 この質問はこのサイトにとって最も理想的な質問ではないかもしれませんが、質問するのに最適な場所を見つけることができませんでした。ここでいくつかのアドバイスを本当に必要としているので、モデレーターにこれを完全に閉じないように依頼してください。

17 soft-question  advice-request  career 

1950年代および1960年代の多くのコンピューターサイエンスの出版物には、心の性質と物理世界に関する情報の意味に関する魅力的な哲学的推測が含まれています。有名な例は、「チューリングテスト」、Zuseの「Calculating Space」、Wheelerの「it from bit」などです。 今日、このようなテーマは人気のある科学の本で広く取り上げられていますが、真剣な研究出版物からはほとんどなくなっているようです。哲学的な内容や意味を含む最近のTCS出版物の例は何ですか？

16 reference-request  soft-question  philosophy 

このフォーラムではこれが広すぎる質問であればおApび申し上げますが、研究論文（TCS）が研究論文の紹介を書くために使用する特定の戦術とヒントに興味があります。

16 soft-question  advice-request  research-practice  writing 

ほとんどのアメリカの大学は1つの分野のみの申請を受け入れているので、CS理論プログラムと応用数学プログラムの両方の学科のどこかに興味がある場合、CS理論プログラムに適用する利点/欠点を理解しようとしています。 具体的には、降順の関心領域は、1。組み合わせ論（代数および極値の両方）、2。最適化（凸および組み合わせの両方）、3。確率理論、ランダム化アルゴリズム、および情報理論です。 何を誰と一緒に仕事をしたいのか正確にはわかりませんが、大学院プログラムへの応募は大きな頭痛の種になります。これまでのところ、CS理論グループは通常非常に小さく焦点が絞られているため、数学プログラムはより柔軟に適用されます。一方で、その道をたまたま進んだ場合、CSの学位は業界でより良くなると思います。 それで、私の質問を繰り返しますが、彼が何をしたいのかを正確に知らないが、一般的に前述のトピックに興味がある人のために、どちらが良いですか？CS理論または応用数学

16 soft-question  advice-request  career 

余分な出版物があなたの記録を傷つける場合がありますか？ これにより、誤った結果や物議を醸す結果を公開する明らかなケースを回避できます。また、有限時間の場合は避けてください。考えて書く時間はあまりないので、論文を書くと別のプロジェクトで時間を失うことになります。 ユースケースの例：理論的なコンピューターサイエンスの地位を目指していますが、多くの場合、より広いCSキャノピーの下にあるか、CSとは完全に無関係な非理論的な領域に公開します。一方で、これは幅広い関心と幅を示すことができます。一方、これは焦点の欠如、日和見主義、または分野へのコミットメントの欠如を示している可能性があります。 特定のポジションに合わせて履歴書に「選択した出版物」をリストするだけで問題を回避できますか？もしそうなら、いつ発行するか、仮名（または名前の別の綴り）で発行しないかを検討すべきですか？

16 soft-question  advice-request  career