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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研究データの整理
これは、あなたが何かをしたこと、なぜそれをしたのか、何が機能していないのかを追跡することが重要であると答えた、この精神の質問です。私はその目的のためにノートブックを個人的に使用しますが、いくつかの欠点があります。1つ目は多くのストレージサーフェスが必要で、2つ目は旅行中にデータにアクセスできず、最後に共同作業ができないことです。ただし、強力な利点があります。ノートブックは、実験ノートと同等のものとして使用できます(各ページに署名する人を見つける必要があります...)。 だから、私は他の研究者がその問題についてどのように進んでいるかを知ることに興味があります。たとえば、私が言及したすべての問題を解決する特定のソフトウェアはありますか?

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TCSのペダントリーの例
ラリー・ワッサーマンは最近の投稿で「p-value police」について語っています。彼は興味深い点を述べています(すべてが私のものです)(追加した斜体の前提とその下の応答): 最も一般的な不満は、物理学者とジャーナリストがp値の意味を誤って説明していることです。たとえば、p値が0.000001の場合、「信号が本物であるという99.9999%の信頼性がある」などのステートメントが表示されます。その後、ステートメントを修正する必要があります。 as or extremeは0.000001です。 けっこうだ。しかし、それは本当に重要ですか?全体像は次のとおりです。効果の証拠は圧倒的です。言葉遣いが少し誤解を招く場合、それは本当に重要ですか?私たちはこれについて文句を言う場合、私たちはつまらないものとしてのイメージを強化すると思います。 考えさせられた- TCSのペダントリーの良い例はありますか?そのような例は、 一般的に報道機関で行われている主張 人々が作ることを主張する標準的な修正 不正確であってもクレームが捉える正しい「全体像」。 ここで、クレームは数学的に間違っているが「道徳的に正しい」ものであり、修正は技術的には正しいが、直感的な理解を変更するものではありません。 物事を先導するために、私の例は次のようになります: クレーム-NP完全問題の解決には指数関数的な時間がかかります 訂正-実際、多項式時間で解けるかどうかはわかりません 全体像-NP完全問題は難しい 注意:このフォーラムには、間違っているが「道徳的に正しい」という主張のアイデアで頭が爆発する多くの人がいることを知っています。これらは、研究論文に記載された声明ではなく、一般に向けられた声明(ある程度のライセンスが許可される場合)であることを忘れないでください。

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リストに順番を維持
注文のメンテナンスの問題(または「リスト内の注文の維持」)は、操作をサポートすることです。 singleton:1つのアイテムでリストを作成し、そのポインターを返します insertAfter:アイテムへのポインターを指定すると、そのアイテムの後に新しいアイテムを挿入し、新しいアイテムへのポインターを返します delete:アイテムへのポインタを指定すると、リストから削除します minPointer:同じリスト内のアイテムへの2つのポインターを指定すると、リストの先頭に近い方を返します 私は、償却時間ですべての操作を実行するこの問題に対する3つの解決策を知っています。それらはすべて乗算を使用します。O (1 )O(1)O(1) Athanasios K. Tsakalidis:一般化リンクリストでの順序の維持 Dietz、P.、D. Sleator、リスト内の順序を維持するための2つのアルゴリズム Michael A. Bender、Richard Cole、Erik D. Demaine、Martin Farach-Colton、およびJack Zito、「リスト内の順序を維持するための2つの簡略化されたアルゴリズム」 A C 0にない算術演算を使用せずに、償却時間のリストで順序を維持できますか?O (1 )O(1)O(1)A C0AC0AC^0

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アルゴリズムの設計と複雑さ-その「方法」でどう考えるか?
私の質問は一般的なものです:アルゴリズムの設計と複雑さの観点から考え始めるにはどうすればよいですか?アルゴリズム設計の大学院課程を受講します。私は以前に登録していましたが、それに追いつくことができなかったため、後で削除しました。このコースを必須条件として受講する必要があります。 このように考える「トリック」はありますか?私はこれが非常に大雑把に言っていることを知っていますが、時々新鮮な視点は主題について異なって考えるのに役立ちます。 このコース(および同様の理論的コース)で私が抱えている主な問題は、私が思いついた解決策が正しいことをどのようにして知ることができるかということです。特定のアルゴリズムが特定の方法で動作または動作することを「証明」する場合、特に理論的な部分はarbitrary意的であると思いますか? コースでは、標準テキスト「CLRSによるアルゴリズムの紹介」を使用します。 教科書/サイト/書籍/などはありますか?それはこの分野に自信を持つ方法を提供するかもしれない? 皆に感謝します、 ジェイソン・デイン

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物理学の原理としてのNP完全問題の難易度?
P対NPの質問に対する賛否の実験数学からの数値的証拠の欠如に常に興味をそそられます。リーマン仮説には数値検証からの裏付けとなる証拠がいくつかありますが、P対NPの質問に対する同様の証拠は知りません。 さらに、決定できない問題の存在(または計算できない機能の存在)の物理的な世界への直接的な影響についても知りません。タンパク質の折りたたみはNP完全な問題ですが、生物系では非常に効率的に行われているようです。スコットアーロンソンは、物理学の原理としてNP硬度仮定を使用することを提案しました。彼は非公式に「NP完全問題は物理世界では扱いにくい」と仮定している。 NPの硬度の仮定を仮定すると、なぜ私たちの宇宙がNPの硬度の仮定を尊重するかどうかを決定する科学実験を設計するのが難しいのですか? また、に対する賛成または反対の実験数学からの既知の数値的証拠はありますか?P≠NPP≠NPP\ne NP 編集:物理学の法則としての計算困難性というタイトルのスコットアーロンソンによる素晴らしいプレゼンテーションがあります


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(方法)チューリング計算モデルがなくてもNP問題を発見/分析できますか?
純粋に抽象的な数学/計算推論の観点から、(どのように)3-SAT、サブセットサム、巡回セールスマンなどの問題を発見または推論できますか?何か意味のある方法でそれらについて推論することさえできますか?機能的な観点でしょうか?それも可能でしょうか? 私は、ラムダ計算の計算モデルを学習する一環として、この質問を純粋に自己探求の観点から熟考してきました。私はそれが「直感的ではない」ことを理解しており、それがゲーデルがチューリングモデルを支持した理由です。ただし、この機能スタイルの計算の既知の理論的制限は何か、NPクラスの問題を分析するのにどれほどの障害があるかを知りたいだけです。

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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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ロジックの「束縛変数」の排除に関するシェーンフィンケルの研究がなぜそれほど重要なのですか?
知る限りでは、高次関数を使用した最初の証拠は、シェーンフィンケルの1924年の論文「数学論理の構築ブロックについて」にまでさかのぼります。 おもしろそうです。しかし、私が彼の仕事について読んでいたすべてのもの(およびカレーの拡張)は、何らかの形で何かを暗示しているようです:[高階関数] ...これはバインドされた変数の必要性を排除します... 私が頭を包み込むことができなかったのは-大したことは何ですか?なぜ当時の論理学者や数学者はこれを気にかけていましたか?そして、理論家として、私たちは今日これを気にしますか?バインドされた変数を取り除くことがなぜ「画期的」であり、私たちが知っているように(理論的に)コンピューティングにどのような影響を与えましたか(またはしますか)? PS:彼の仕事がどのように -calculusの道を開いたか、そして「it」がコンピューティングと関数型プログラミング全般に与える影響を知っています。私の質問は、主にλ -calculus の作成の「前」とシェーンフィンケルの論文の「後」に向けられています。カリーが独立してそのラインの仕事を選んだという事実は、後に「組み合わせ論理」として知られ、シェーンフィンケルの仕事の重要性を暗示しています。λλ\lambdaλλ\lambda

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複雑性理論研究での証明アシスタントの使用法?
STOCのような会議で取り上げられているトピックを考慮すると、アルゴリズムまたは複雑性の研究者はCOQまたはIsabelleを積極的に使用していますか?もしそうなら、彼らは研究でそれをどのように使用していますか?証拠が低すぎるため、ほとんどの人はそのようなツールを使用しないと思います。素敵なサプリメントとは対照的に、これらの証明アシスタントを研究に不可欠な方法で使用している人はいますか? これらのツールのいずれかを学習し始める可能性があり、削減、正確さ、または実行時間の証明のコンテキストでそれらについて学ぶのが楽しいので、私は興味があります。

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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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より多くのコンピューターサイエンスを学びたい数学者向けのリソース
背景: 私は数学の修士号の終わりに近づいており、8月にロジックの博士号を取得する予定です。私が研究するロジックが多ければ多いほど、再帰理論、ラムダ計算などの理論的なコンピューターサイエンスにさらされますが、基礎となるCSは敷物の下にブラシをかけられます。私の主な関心分野である集合論とカテゴリー論もコンピューターサイエンスに応用されていますが、これまでは純粋な数学の観点からのみ研究してきました。 問題: コンピューターサイエンスのバックグラウンドが不足しているため、何が起こっているのか、どのように適用できるのかについての動機や直感を理解するのが困難になることがあります。順調に進んでいますが、少し分岐する方が健全だと思います...将来の研究のために、コンピューターサイエンスを学ぶ必要があると思います。 私が見たほとんどのCSの本は、あまりにも基本的で非技術的であるか、私が持っていないCSの背景の種類を前提として、私の目的にはあまり適していません。彼らはかなりコンピューターに精通しているが、数学的な背景にはほとんど邪魔されていない人を対象にしているようです-私の状況は反対です。 質問: (理論的な)コンピューターサイエンスの実用的な知識を獲得するという目標で数学者から論理学者へと移行するのに役立つ書籍やその他のリソースはありますか? 数回のセミナートークよりも健全で、The New Turing Omnibusよりも詳細なものを探していますが、別の学士号を取得する時間もリソースもありません。(私は存在しない何かを求めているのかもしれません。) 質問が曖昧すぎるか、不適切な場合は申し訳ありません。ここではMSEよりも適切であると感じましたが、必要に応じて移行させていただきます。


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マーティン・ロフが直観主義型理論を作成する必要があったのはなぜですか?
私は直観主義型理論(ITT)を読んでいますが、それは理にかなっています。しかし、理解するのに苦労しているのは、そもそもなぜそれが作成されたのかということです。 直観主義的論理(IL)と単純型付き計算(STLC)および型理論は、一般的にマーティン・ロフ自身の存在そのものに先行します!ITTで実行可能なSTLCのすべてを実行できるようです(間違っているかもしれませんが、少なくともそのように感じています)。 λλ\lambda それでは、ITTの「新規」とは何であり、計算理論をどの程度正確に(または)進めたのでしょうか。私が理解していることから、彼は「依存型」の概念を導入しましたが、ある意味では既にSTLCに存在していたようです。彼のITTは、STLCとILの基本原理を一緒に理解するための抽象化の試みでしたか?しかし、STLCはすでにそうしていませんか?それでは、そもそもなぜITTが作成されたのでしょうか?ポイントは何でしたか? ウィキペディアからの抜粋を以下に示します。しかし、まだ存在していなかった作成の背後にある理由はまだわかりません。 この理論は、ジラールのシステムFを一般化しました。しかし、このシステムは、システムの一貫性のない拡張であるシステムUを研究するときにジラードによって発見されたジラードのパラドックスのために矛盾していることが判明しましたF.この経験により、PerMartin-Löfは、彼の1984年のBibliopolisの本で提示されているように、型理論の哲学的基礎、意味説明、実証理論の意味論の形式を開発しました。 抜粋からは、その理由は「型理論の哲学的基礎」を開発するためだったようです。これが主な理由でしたか?

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理論的なコンピューター科学者のキャリア
理論的コンピューター科学者(理論的コンピューター科学の修士号を持つ人々)の典型的なキャリアは何ですか? 理論的なコンピューターサイエンスの知識を求めているのはどのような業界や機関ですか?理論的なコンピューター科学者は通常どのような職業を熟読しますか?

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