タグ付けされた質問 「topology」

トポロジーは、オブジェクトに穴を開けたり穴を開けたりせずに他のオブジェクトに連続的に変形できるオブジェクトの研究です。また、トポロジー空間の特性を持つセットのファミリーを意味する場合もあります。プロパティは、収束、接続性、および連続性です。

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TCSで基本的な役割を果たす「無関係な」数学の例
通常、コンピュータサイエンスに適用されるとは考えられていなかった数学の定理が、最初にコンピュータサイエンスの結果を証明するために使用された例を挙げてください。最良の例は、接続が明らかではなかったものですが、一度発見されると、明らかに「正しい方法」です。 これは、「古典数学へのTCSの適用」という質問の反対方向です。 たとえば、「グリーンの定理と平面グラフでの分離」を参照してください。分離定理(技術的証明を使用して既に知られている)は、多変量計算からのグリーンの定理を使用して再証明されます。 他にどんな例がありますか?

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トポロジーのコンピューターサイエンスへの応用
コンピューターサイエンスにおけるトポロジの応用に関する調査を作成したいと思います。私は、コンピューターサイエンスのトポロジカルなアイデアの歴史を取り上げ、現在のいくつかの開発を強調する予定です。誰かが以下の質問について意見を述べることができれば、非常に役立ちます。 コンピューターサイエンスでのトポロジの使用の時系列を説明する論文やメモはありますか? トポロジーの結果のコンピューターサイエンスへの最も重要な応用は何ですか? トポロジーを使用して計算の洞察を得る現在の研究で最も興味深い分野は何ですか? ありがとう!

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無限シーケンスの有界入力全単射
ここに私が解決できなかったパズルがあります。この問題が既に知られているか、簡単な解決策があるかどうかを知りたいです。 全単射定義することが可能である bicartesian閉じたカテゴリのプロパティを使用します。Andrej Bauerは、これが何を意味するかの説明を「Constructive gem:juggling exponentials」としてブログに投稿しました。3N≅5N3N≅5N 3^\mathbb{N} \cong 5^\mathbb{N} この全単射には興味深い特性があります。これは「有界入力」であり、出力の各コンポーネントが入力の有界に多くのコンポーネントにのみ依存することを意味します。しかし、ためには、この構成のみことを示すことができると思わK NとLとN場合同形であり、K及びLが奇数か偶数両方共に。これは質問を開いたままにします:k,l≥2k,l≥2k,l\geq 2kNkN k^\mathbb{N} lNlN l^\mathbb{N} kkklll から3 Nまでの有界入力全単射はありますか?2N2N 2^\mathbb{N} 3N3N 3^\mathbb{N} 問題をより詳細に説明する短いメモがあります: 無限シーケンスの有界入力全単射に関する推測。 定義: 関数である有界入力整数が存在する場合、kは 出力の各成分ように、Fは最大でのみ依存するk個の 入力のコンポーネント。より正式には、fは各インデックスのための場合有界入力されるJ ∈ J 指数あるiが1、⋯ 、iはkは ∈ I および関数F M:Xf:∏i∈IXi→∏j∈JYjf:∏i∈IXi→∏j∈JYjf : \prod_{i \in I} X_i \rightarrow \prod_{j\in J} Y_j kkkfffkkkfffj∈Jj∈Jj \in Ji1,⋯,ik∈Ii1,⋯,ik∈Ii_1,\dotsb,i_k \in I 全てについてようにX∈X成分 …

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なぜ「トポロジカルソート」がトポロジカルなのですか?
「トポロジカルソート」が「トポロジカル」と呼ばれるのはなぜですか?それは、頂点やエッジを変更せずに順序を決定しているというだけの理由ですか?ドーナツとコーヒーカップはトポロジー的に同等ですか?なぜ「依存ソート」などと呼ばれないのですか?なぜ「トポロジカル」なのですか?私は不思議に思っています。

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トポロジプロパティの複雑さ。
私は、トポロジー(連続体理論に強くフレーバーされたポイントセットトポロジーの散在)のコースを受講するコンピューター科学者です。私は、トポロジプロパティの空間の記述を(単純に)テストする決定問題に興味を持ちました。それらは同相写像まで保存されていました。 たとえば、ノットの属を決定するのはPSPACEであり、NP-Hardであることが知られています。(Agol 2006; Hass、Lagarias、Pippenger 1999) 他の結果は、より多くの、より一般的な感じた:AAマルコフ(の息子マルコフは)次元で同相写像するための2つの空間を試験することが1958年に示した以上が(4-マニホールド用決定不可能を示すことによって)決定不能です。残念なことに、この最後の例は、同相写像の下で保存されている特性ではなく、同相写像の問題自体を扱っているため、私の質問の完璧な例ではありません。555 「低次元トポロジー」には、結び目とグラフ理論という大量の仕事があるようです。私は間違いなく低次元トポロジーの結果に興味がありますが、一般化された結果にはもっと興味があります(これらはまれなようです)。 私は平均してNP困難な問題に最も興味を持っていますが、そうではないことがわかっている問題を列挙することを奨励しています。 トポロジー特性の計算の複雑さについてどのような結果が知られていますか?

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断熱量子計算の幾何学的な図はありますか?
この質問は、Theorytical Computer Science Stack Exchangeで回答できるため、Physics Stack Exchangeから移行されました。 6年前に移行され ました。 断熱量子計算(AQC)では、[問題]ハミルトニアンの基底状態での最適化問題の解をエンコードします。この基底状態に到達するには、ハミルトニアンH iとH pに向かって「アニール」(断熱的に摂動)する、簡単に冷却可能な初期(基底)状態から開始します。HpHpH_pH私HiH_iHpHpH_p H(s )= s H私+ (1 − s )HpH(s)=sHi+(1−s)Hp H(s) = s H_i + (1-s) H_p ここで、。AQCの詳細:http : //arxiv.org/abs/quant-ph/0001106v1S ∈ [ 0 、1 ]s∈[0,1]s \in [0,1] この問題の興味深い点は、基底状態の固有値と最初の励起状態の間のギャップを理解しようとすることです。これにより、問題の複雑さが決まります。面白いことの1つは、特定の種類のハミルトニアンの行動について何かを言うことです。問題の複雑さを理解するために、シミュレーションによって小さなキュービットのケースのエネルギースペクトルを分析できますが、これはすぐに実行不可能になります。 私が知りたいのは、特定のハミルトニアンがどのように振る舞うかを見る幾何学的またはトポロジー的な方法があるかどうかです。誰かが上記の形式はホモトピーとして見ることができると言いました(スカラー関数が演算子に一般化されている場合)が、私はより高レベルの数学に精通していないので、これが何を意味するか、何ができるかわかりませんそれと。 ハミルトニアンは通常、イジングスピングラスハミルトニアン(少なくとも、がそうである)であることを言及するのに役立つかもしれません。高度な統計力学の文献もよく読んでいないので、これは別の方法かもしれません。HpHpH_p 誰かがこれについて何らかの説明を提供できるのか、少なくともいくつかの興味深い参照、キーワードなどを提供できるのかと思いました。

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SATに関連するトポロジ空間:コンパクトですか?
充足可能性問題は、もちろん、理論的なCSでの根本的な問題です。私は無限に多くの変数を持つ問題の1つのバージョンで遊んでいました。\newcommand{\sat}{\mathrm{sat}} \newcommand{\unsat}{\mathrm{unsat}} 基本セットアップ。ましょ空でないとすることの可能性が無限集合変数。リテラルは、変数x \ in Xまたはその否定\ neg xのいずれかです。節cは、有限数のリテラルの分離です。最後に、式Fを一連のClauseとして定義します。バツバツX¬ X CX ∈ Xバツ∈バツx \in X¬ X¬バツ\neg xcccFFF Xの割り当てバツバツXは、関数σ:X→ { 0 、1 }σ:バツ→{0、1}\sigma : X \to \{0,1\}です。割り当てσσ\sigmaが句を満たすときの条件を明示的に定義しません。これは少し面倒で、標準のSATと同じです。最後に、すべての構成句を満たす場合、割り当ては式を満たします。してみましょうs a t( F)sat(F)\sat(F)の割り当てを満たすの集合FFF、としましょうu n s a t( F)あなたはnsat(F)\unsat(F)の補完するs a t( F)sat(F)\sat(F)。 トポロジー空間。 私たちの目標は、Xのすべての割り当ての空間を与えることです。これをトポロジ構造で\ SigmaバツバツXと呼びます。閉集合の形式は\ sat(F)で、Fは式です。これが実際にトポロジであることを確認できます。ΣΣ\Sigmas a t( F)sat(F)\sat(F)FFF 句を含まない空の式∅∅\emptysetは、すべての割り当てで満たされます。そうΣΣ\Sigma閉じられています。 式{ X 、¬ X }{バツ、¬バツ}\{ x, …

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Realsの数学をComputable Realsにどの程度まで適用できますか?
適切なサニタイズにより、計算可能な実数のみを考慮する場合、実数の使用に関する最も知られている結果を実際に使用できると述べる一般的な定理はありますか?または、計算可能な実数のみを考慮する場合に有効な結果の適切な特性評価がありますか?副次的な問題は、計算可能な実数に関する結果を、すべての実数、または計算できないものを考慮することなく証明できるかどうかです。私は特に微積分と数学的分析を考えていますが、私の質問は決してそれに限定されません。 実際、チューリング階層に対応する計算可能な実数の階層があると思います(正しいですか?)。次に、より抽象的には、実際の抽象的な理論があります(用語がどうあるべきかはわかりません)。これについては、従来の実数だけでなく計算可能な実数にも適用される多くの結果を証明できます。計算可能な実数のチューリング階層の任意のレベル(存在する場合)。 それから私の質問は次のように述べることができます:伝統的実在について証明されたときに実在の抽象理論に適用される結果の特徴づけはありますか?そして、これらの結果は、従来の現実を考慮せずに、抽象理論で直接証明できますか。 また、これらの実数の理論がどのように、いつ分岐するかを理解することに興味があります。 PS私は私の質問でこれをどこに当てはめるかわかりません。実数に関する多くの数学がトポロジーで一般化されていることに気付きました。だから、私の質問への答え、またはその一部がそこにあるかもしれません。しかし、それだけではありません。

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計算機科学における集合論、順序理論、無限組み合わせ論、一般的なトポロジーへの応用?
私は集合論、順序理論、無限組み合わせ論、一般的なトポロジーに興味のある数学者です。 これらの科目にコンピューターサイエンスの用途はありますか?私は少し見て、有限グラフ理論、有限トポロジー、低次元トポロジー、幾何学的トポロジーなどの多くのアプリケーションを(もちろん)見つけました。 ただし、これらのサブジェクトの無限オブジェクト、つまり無限ツリー(たとえばアロンザジンツリー)、無限トポロジなどのアプリケーションを探しています。 何か案は? ありがとうございました!!

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3球認識問題はNP完全ですか?
2004年のSaul Schleimerの研究:「球体認識はNPにあります」arXiv:math / 0407047v1 [math.GT]によって、与えられた三角形の3次元多様体が3球体であるかどうかを決定することがNPにあることが知られてい ます。これが過去5年か6年でNP完全であることが確立されたかどうか疑問に思っていますか?3多様体ノットの属問題などの類似の問題は、NP完全であることが示されています。

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Borsuk-Ulam点を見つけることの複雑さ
Borsuk-ウラム定理は、すべての連続奇関数のためと言うユークリッドN-空間に超球面から、点がX 0ように、G (X 0)= 0。gggx0x0x_0g(x0)=0g(x0)=0g(x_0)=0 Simmons and Su(2002)は、タッカーの補題を使用して点を近似する方法を説明しています。ただし、それらのメソッドの実行時の複雑さが何であるかは明らかではありません。x0x0x_0 関数オラクルと近似係数ϵ &gt; 0が与えられているとします。(の関数として実行時の複雑さは何であるn個のは):gggϵ&gt;0ϵ&gt;0\epsilon>0nnn ポイント検索などを| g (x )| &lt; ϵ?xxx|g(x)|&lt;ϵ|g(x)|&lt;ϵ|g(x)|<\epsilon |のような点見つける x − x 0 | &lt; ε、X 0は、点満足であるG (X 0)= 0?xxx|x−x0|&lt;ϵ|x−x0|&lt;ϵ|x-x_0|<\epsilonx0x0x_0g(x0)=0g(x0)=0g(x_0)=0

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ドメイン理論では、計量空間に存在する追加の構造は何に使用できますか?
コンピュータサイエンスおよびその他の参考文献のロジックのハンドブックにあるSmythの章では、メトリック空間をドメインとして使用する方法について説明しています。完全なメトリックスペースが一意の固定点を与えることは理解していますが、メトリックスペースが重要である理由がわかりません。以下の質問についてのご意見をいただければ幸いです。 セマンティクスで(超/準/疑似)メトリック空間の使用の良い例は何ですか?特に任意の例に関連して:なぜメトリック構造が必要なのですか? -CPOには、メトリックが提供する何が不足していますか?ωω\omega また、固有の固定小数点プロパティは重要ですか?良い例は何ですか? ありがとう!

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グラフのバーコード
永続的なホモロジーを使用すると、次の3ステップの方法を使用して、点群の(トポロジー)形状を分析できます。 「ノイズ」パラメーターでパラメーター化された点集合を単体の複合体に変換します(これにはいくつかの異なる方法があります)。 この複合体のホモロジーグループを計算します(パラメーターによってパラメーター化されます) パラメータの変化に伴うグループの変化を確認してください。 さまざまなグループの「寿命」は、形状の「バーコード」と呼ばれる間隔の集合のように見えます。 単体の複合体が単に1つのスケルトン(つまり、グラフ)である場合、バーコードがどのように見えるかについての簡単な説明はありますか?言い換えると、(点集合ではなく)グラフから始めて、上記のように残りの2つのステップを実行するとします。
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