วิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์

ฉันได้ศึกษาเกี่ยวกับความซับซ้อนของ Kolmogorovอ่านบทความและหนังสือจากVitanyi และ Liและใช้แนวคิดของNormalized Compression Distanceเพื่อตรวจสอบ stilometry ของผู้เขียน (ระบุว่าผู้เขียนแต่ละคนเขียนข้อความและเอกสารกลุ่มอย่างไรด้วยความคล้ายคลึงกัน) ในกรณีดังกล่าวเครื่องอัดข้อมูลถูกใช้เพื่อประมาณความซับซ้อนของ Kolmogorov เนื่องจากเครื่องอัดข้อมูลสามารถใช้เป็นเครื่องทัวริงได้ นอกเหนือจากการบีบอัดข้อมูลและภาษาการเขียนโปรแกรม (ซึ่งคุณจะเขียนโปรแกรมบีบอัดบางชนิด) สิ่งอื่น ๆ ที่สามารถนำมาใช้เพื่อประมาณความซับซ้อนของ Kolmogorov ได้? มีวิธีการอื่นใดที่สามารถนำมาใช้ได้หรือไม่?

22 computability  approximation  data-compression  kolmogorov-complexity 

เครื่องทัวริงที่กลับไปสู่สถานะที่พบก่อนหน้านี้โดยมีหัวอ่าน / เขียนบนเซลล์เดียวกันของเทปเดียวกันที่แน่นอนจะถูกจับเป็นวง เครื่องดังกล่าวไม่หยุด ใครสามารถยกตัวอย่างของเครื่องจักรที่ไม่มีวันหยุดที่ไม่วนซ้ำได้บ้าง

22 computability  turing-machines  halting-problem 

ด้วยไวยากรณ์ G ที่ไม่มีบริบทมี Nondeterministic Pushdown Automaton N ที่ยอมรับภาษาที่ G ยอมรับ (และในทางกลับกันวีซ่า) นอกจากนี้ยังอาจมีการกำหนด Automated D แบบกำหนดลงที่ยอมรับภาษาที่ G ยอมรับเช่นกัน มันขึ้นอยู่กับไวยากรณ์ อัลกอริธึมเกี่ยวกับการผลิตของ G เราสามารถตัดสินได้ว่า D มีอยู่จริงหรือไม่?

22 automata  context-free  pushdown-automata 

ระบุภาษาอย่างเป็นทางการโดยให้ไวยากรณ์อย่างเป็นทางการเป็นงานบ่อย: เราต้องไวยากรณ์ไม่เพียง แต่จะอธิบายภาษา แต่ยังจะแยกพวกเขาหรือแม้กระทั่งการทำวิทยาศาสตร์ที่เหมาะสม ในทุกกรณีเป็นสิ่งสำคัญที่ไวยากรณ์ในมือนั้นถูกต้องซึ่งจะสร้างคำที่ต้องการทั้งหมด บ่อยครั้งที่เราสามารถโต้แย้งในระดับสูงว่าทำไมไวยากรณ์เป็นตัวแทนที่เพียงพอของภาษาที่ต้องการโดยไม่ต้องมีการพิสูจน์อย่างเป็นทางการ แต่ถ้าเรามีข้อสงสัยหรือต้องการหลักฐานอย่างเป็นทางการด้วยเหตุผลบางอย่าง เราใช้เทคนิคอะไรได้บ้าง? นี้ควรจะกลายเป็นคำถามที่อ้างอิง ดังนั้นโปรดระมัดระวังในการให้คำตอบทั่วไปนำเสนอคำตอบที่แสดงตัวอย่างอย่างน้อยหนึ่งตัวอย่าง แต่อย่างไรก็ตามยังครอบคลุมหลาย ๆ สถานการณ์ ขอบคุณ!

22 formal-languages  formal-grammars  proof-techniques  reference-question 

มีภาษาใดที่ "เป็นธรรมชาติ" ซึ่งไม่สามารถตัดสินใจได้? โดย "natural" ฉันหมายถึงภาษาที่กำหนดโดยตรงโดยคุณสมบัติของสตริงไม่ใช่ผ่านทางเครื่องและเทียบเท่า กล่าวอีกนัยหนึ่งถ้าภาษาดูเหมือน โดยที่คือ TM, DFA (หรือ exp ปกติ), PDA (หรือไวยากรณ์), ฯลฯ จากนั้นไม่ใช่ธรรมชาติ อย่างไรก็ตามเป็นธรรมชาติL={⟨M⟩∣…}L={⟨M⟩∣…} L = \{ \langle M \rangle \mid \ldots \}MMMLLL L={xy…∣x is a prefix of y…}L={xy…∣x is a prefix of y…}L = \{xy \ldots \mid x \text{ is a prefix of y} \ldots …

22 formal-languages  automata  computability  undecidability 

ให้เป็นกราฟที่สมบูรณ์, มีน้ำหนัก, ไม่ระบุทิศทาง เราสร้างกราฟสองG ' = ( V , E ' )โดยการเพิ่มขอบหนึ่งโดยหนึ่งจากEไปE ' เราเพิ่มขอบΘ ( | V | )ลงในG ′ทั้งหมดG=(V,E)G=(V,E)G=(V,E)G′=(V,E′)G′=(V,E′)G'=(V, E')EEEE′E′E'Θ(|V|)Θ(|V|)\Theta(|V|)G′G′G' ทุกครั้งที่เราเพิ่มอีกหนึ่งขอบเพื่อE 'เราจะพิจารณาในระยะทางที่สั้นที่สุดระหว่างคู่ทั้งหมดใน( V , E ' )และ( V , E ' ∪ { ( U , V ) } ) เรานับจำนวนของระยะทางที่สั้นที่สุดเหล่านี้มีการเปลี่ยนแปลงเป็นผลมาจากการเพิ่ม( U , V ) ให้C iเป็นระยะทางที่สั้นที่สุดที่เปลี่ยนไปเมื่อเราเพิ่มi(u,v)(u,v)(u,v)E′E′E'(V,E′)(V,E′)(V, E')(V,E′∪{(u,v)})(V,E′∪{(u,v)})(V, E' …

22 algorithms  graphs  graph-theory  shortest-path 

ฉันเข้าใจทฤษฎีที่อยู่เบื้องหลังเครือข่าย Bayesian และฉันสงสัยว่าจะต้องสร้างสิ่งใดในทางปฏิบัติ สมมุติว่าสำหรับตัวอย่างนี้ฉันมีเครือข่ายแบบเบย์ (กำกับ) ที่มีตัวแปรสุ่มไม่ต่อเนื่อง 100 ตัว ตัวแปรแต่ละตัวสามารถรับได้สูงสุด 10 ค่า ฉันจะเก็บโหนดทั้งหมดใน DAG และสำหรับแต่ละโหนดจะเก็บ Conditional Probability Table (CPT) หรือไม่ มีโครงสร้างข้อมูลอื่น ๆ ที่ฉันควรใช้เพื่อให้แน่ใจว่าการคำนวณค่ามีประสิทธิภาพเมื่อ CPT บางอย่างเปลี่ยนไป (นอกเหนือจาก DAG ที่ใช้)

22 data-structures  machine-learning 

อัลกอริทึมการเรียงแบบทั่วไปโดยทั่วไปจะใช้ชุดข้อมูลเพื่อจัดเรียงและฟังก์ชันตัวเปรียบเทียบซึ่งสามารถเปรียบเทียบองค์ประกอบสองอย่าง หากตัวเปรียบเทียบเป็นความสัมพันธ์ตามลำดับ output ผลลัพธ์ของอัลกอริทึมจะเป็นรายการ / อาร์เรย์ที่เรียงลำดับ ฉันสงสัยว่าอัลกอริธึมการเรียงลำดับใดที่จะใช้งานร่วมกับเครื่องมือเปรียบเทียบที่ไม่ใช่ความสัมพันธ์ในการสั่งซื้อ (โดยเฉพาะอย่างยิ่งที่ส่งคืนผลลัพธ์แบบสุ่มในการเปรียบเทียบแต่ละครั้ง) โดย "งาน" ฉันหมายถึงที่นี่ว่าพวกเขายังคงกลับมาเรียงลำดับของข้อมูลของพวกเขาและเรียกใช้ที่ซับซ้อนเวลาของพวกเขามักจะอ้างถึง (ตรงข้ามกับการย่อยสลายไปยังสถานการณ์กรณีที่เลวร้ายที่สุดเสมอ การเรียงลำดับของผลลัพธ์จะไม่ได้กำหนดอย่างไรก็ตาม ยิ่งไปกว่านั้นการเรียงลำดับผลลัพธ์จะเป็นการกระจายแบบสม่ำเสมอเมื่อตัวเปรียบเทียบเป็นแบบพลิกเหรียญ จากการคำนวณทางจิตคร่าวๆของฉันดูเหมือนว่าการเรียงแบบผสานจะดีกับสิ่งนี้และรักษาค่าใช้จ่ายรันไทม์เท่าเดิมและสร้างการสั่งซื้อแบบสุ่มอย่างยุติธรรม ฉันคิดว่าบางสิ่งบางอย่างเช่นการเรียงลำดับอย่างรวดเร็วอาจทำให้เสื่อมโทรมอาจไม่เสร็จและไม่ยุติธรรม อัลกอริทึมการเรียงลำดับอื่นใด (นอกเหนือจากการจัดเรียงผสาน) จะทำงานตามที่อธิบายไว้ด้วยตัวเปรียบเทียบแบบสุ่มหรือไม่ สำหรับการอ้างอิงตัวเปรียบเทียบคือลำดับความสัมพันธ์ถ้ามันเป็นฟังก์ชันที่เหมาะสม (กำหนดขึ้น) และสอดคล้องกับหลักการของความสัมพันธ์ของลำดับ: มันเป็นการกำหนดขึ้น: compare(a,b)สำหรับสิ่งใดสิ่งหนึ่งaและbส่งกลับผลลัพธ์เดียวกันเสมอ มันเป็นสกรรมกริยา: compare(a,b) and compare(b,c) implies compare( a,c ) มันเป็น antisymmetric compare(a,b) and compare(b,a) implies a == b (สมมติว่าองค์ประกอบอินพุตทั้งหมดนั้นแตกต่างกันดังนั้นการสะท้อนกลับจึงไม่เป็นปัญหา) เครื่องมือเปรียบเทียบแบบสุ่มละเมิดกฎเหล่านี้ทั้งหมด อย่างไรก็ตามมีผู้เปรียบเทียบที่ไม่ได้มีความสัมพันธ์ในการสั่งซื้อ แต่ยังไม่ได้สุ่ม (ตัวอย่างเช่นพวกเขาอาจละเมิดกฎเพียงข้อเดียวและสำหรับองค์ประกอบเฉพาะในชุด)

22 algorithms  randomized-algorithms  sorting 

สมมติว่าP ≠ N PP≠NP\mathsf{P} \neq \mathsf{NP} P N P INPI\mathsf{NPI}เป็นคลาสของปัญหาในN PNP\mathsf{NP}ซึ่งไม่ได้อยู่ในPP\mathsf{P}หรือในN PNP\mathsf{NP} -hard คุณสามารถค้นหารายชื่อของปัญหาที่เกิดขึ้นคาดคะเนว่าจะเป็นที่นี่N P INPI\mathsf{NPI} ทฤษฎีบท Ladner ของบอกเราว่าถ้าN P ≠ PNP≠P\mathsf{NP}\neq\mathsf{P}นั้นมีลำดับชั้นอนันต์ของN P INPI\mathsf{NPI}ปัญหาคือมีN P INPI\mathsf{NPI}ปัญหาที่ยากกว่าที่อื่น ๆN P INPI\mathsf{NPI}ปัญหา ฉันกำลังมองหาผู้สมัครที่มีปัญหาดังกล่าวคือฉันสนใจในคู่ของปัญหา - , B ∈ N P , - และBมีการคาดคะเนว่าจะเป็นN P ผม , - เป็นที่รู้จักกันเพื่อลดการB , - แต่มี ลดไม่รู้จักจากBไปA , B …

22 complexity-theory  np-hard 

มีหลาย hype เกี่ยวกับคอมไพเลอร์ JIT สำหรับภาษาเช่น Java, Ruby และ Python คอมไพเลอร์ JIT แตกต่างจากคอมไพเลอร์ C / C ++ อย่างไรและทำไมคอมไพเลอร์ที่เขียนขึ้นสำหรับ Java, Ruby หรือ Python เรียกว่าคอมไพเลอร์ JIT ในขณะที่คอมไพเลอร์ C / C ++ จะเรียกว่าคอมไพเลอร์?

22 compilers 

คำถามนี้ถูกย้ายจาก Theoretical Computer Science Exchange Exchange เนื่องจากสามารถตอบได้ใน Computer Science Stack Exchange อพยพ 7 ปีที่ผ่านมา ฉันกำลังมองหาทฤษฎีทางคณิตศาสตร์ที่เกี่ยวข้องกับการอธิบายภาษาทางการ (ชุดของสตริง) โดยทั่วไปและไม่ใช่แค่ลำดับชั้นของไวยากรณ์

22 formal-languages  formal-grammars 

ในคำถามก่อนหน้านี้มีคำจำกัดความของต้นไม้สมดุลน้ำหนักและคำถามเกี่ยวกับต้นไม้สีแดงดำ คำถามนี้เป็นคำถามที่จะถามคำถามเดียวกัน แต่สำหรับต้นไม้ AVL คำถามคือให้ความหมายของ -balanced ต้นไม้ในขณะที่คำถามอื่น ๆμμ\mu มีบ้างไหมที่ต้นไม้ AVL ที่มีขนาดใหญ่ทั้งหมดนั้นมีความสมดุล ?μ>0μ>0\mu \gt 0μμ\mu ฉันคิดว่ามีเพียงคำจำกัดความเดียวของต้นไม้ AVL และไม่มีความกำกวม

22 data-structures  binary-trees  search-trees  balanced-search-trees  avl-trees 

ตามหน้านี้อัลกอริทึมของ Dijkstra เป็นเพียง BFS ที่มีลำดับความสำคัญ มันง่ายจริงๆเหรอ? ผมคิดว่าไม่.

22 algorithms  graphs  shortest-path 

ตัวอักษรต้นฉบับ:{ a , b , c , d, e , f}{a,b,c,d,e,f}\{a, b, c, d, e, f\} รหัสตัวอักษร:{ 0 , 1 }{0,1}\{0, 1\} a : 0101a:0101a\colon 0101 b : 1001b:1001b\colon 1001 c : 10c:10c\colon 10 d: 000d:000d\colon 000 e : 11e:11e\colon 11 ฉ: 100f:100f\colon 100 ฉันคิดว่าสำหรับรหัสที่จะถอดรหัสได้โดยไม่ซ้ำกันมันจะต้องมีคำนำหน้าฟรี แต่ในรหัสนี้ codewordเป็นคำนำหน้าของ codewordตัวอย่างเช่นดังนั้นจึงไม่ใช่คำนำหน้าฟรี อย่างไรก็ตามตำราของฉันบอกฉันว่าสิ่งที่ตรงกันข้ามนั้นไม่มีค่านำหน้า (ฉันไม่เข้าใจสิ่งนี้) …

21 encoding-scheme 

ดังนั้นฉันจึงเข้าใจแนวคิดที่ว่าปัญหาการตัดสินใจถูกกำหนดเป็น มีเส้นทาง P เช่นนั้นราคาต่ำกว่า C หรือไม่? และคุณสามารถตรวจสอบสิ่งนี้ได้อย่างง่ายดายโดยตรวจสอบเส้นทางที่คุณได้รับ อย่างไรก็ตามจะเกิดอะไรขึ้นถ้าไม่มีเส้นทางที่ตรงกับเกณฑ์นี้ คุณจะยืนยันคำตอบของ "ไม่" โดยไม่แก้ปัญหาเส้นทาง TSP ที่ดีที่สุดอย่างไรและการค้นหาคำตอบที่ดีที่สุดมีราคาแย่กว่า C

21 complexity-theory  time-complexity  np  decision-problem  traveling-salesman