คำถามติดแท็ก big-picture

อะไรคือข้อพิสูจน์ของการคาดคะเน abcสำหรับ tcs? http://quomodocumque.wordpress.com/2012/09/03/mochizuki-on-abc/

24 big-picture  nt.number-theory 

มีการประยุกต์ใช้การวิเคราะห์ที่แท้จริงในด้านวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์เชิงทฤษฎีครอบคลุมการทดสอบคุณสมบัติความซับซ้อนในการสื่อสารการเรียนรู้ PAC และการวิจัยอื่น ๆ อีกมากมาย อย่างไรก็ตามฉันไม่สามารถนึกถึงผลลัพธ์ใด ๆ ใน TCS ที่ต้องอาศัยการวิเคราะห์ที่ซับซ้อน (นอกการคำนวณควอนตัมซึ่งตัวเลขที่ซับซ้อนอยู่ภายในตัวแบบ) ใครบ้างมีตัวอย่างของผลลัพธ์ TCS แบบคลาสสิคที่ใช้การวิเคราะห์ที่ซับซ้อน

24 soft-question  big-picture 

ความยุ่งเหยิงมักจะถูกจัดขึ้นเป็นส่วนประกอบสำคัญที่ทำให้อัลกอริทึมควอนตัมดี ... ควอนตัมและสิ่งนี้สามารถย้อนกลับไปยังรัฐเบลล์ที่ทำลายความคิดของควอนตัมฟิสิกส์เป็นแบบจำลองความน่าจะเป็นของรัฐ ในทฤษฎีข้อมูลควอนตัม (จากความเข้าใจที่ค่อนข้างอ่อนแอของฉัน) การพัวพันสามารถใช้เป็นทรัพยากรที่เป็นรูปธรรมซึ่งจำกัดความสามารถในการเข้ารหัสบางประเภท แต่จากการสนทนาอื่น ๆ (เมื่อเร็ว ๆ นี้ฉันนั่งอยู่ที่คณะกรรมการ PhD ของนักฟิสิกส์ที่ทำงานในวิธีควอนตัม) ฉันรวบรวมว่าสิ่งกีดขวางนั้นยากที่จะหาจำนวนโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับรัฐควอนตัมผสม ดูเหมือนว่าเป็นการยากที่จะกล่าวว่ารัฐควอนตัมโดยเฉพาะมีหน่วย X ของการพัวพันอยู่ในนั้น (วิทยานิพนธ์ปริญญาเอกของนักเรียนเกี่ยวกับการพยายามหาจำนวนของการพัวพัน "เพิ่ม" โดยการปฏิบัติการประตูที่รู้จักกันดี) ในความเป็นจริงวิทยานิพนธ์ปริญญาเอกล่าสุดแสดงให้เห็นว่าความคิดที่เรียกว่า "ความไม่ลงรอยกันควอนตัม" ก็อาจจะเกี่ยวข้อง (และจำเป็น) ในการหาปริมาณ "ควอนตัม" ของอัลกอริทึมหรือรัฐ หากเราต้องการรักษาความยุ่งเหยิงในฐานะทรัพยากรอย่างสุ่มก็เป็นธรรมที่จะถามว่าจะวัดว่าจำเป็นต้องใช้อัลกอริทึมอย่างไร ฉันไม่ได้พูดถึงการตัดสิทธิ์ที่สมบูรณ์แต่เป็นวิธีการวัดปริมาณ ดังนั้นขณะนี้มีวิธีใดที่ยอมรับในการวัด "ปริมาณ" ของรัฐหรือผู้ดำเนินการหรืออัลกอริทึมโดยทั่วไป?

24 quantum-computing  big-picture 

ฉันได้อ่านว่าตอนแรกคริสตจักรเสนอ -calculus เป็นส่วนหนึ่งของPostulate of Logic paper ของเขา(ซึ่งเป็นการอ่านที่หนาแน่น) แต่ Kleene ได้พิสูจน์ว่า "ระบบ" ของเขาไม่สอดคล้องกันหลังจากนั้นคริสตจักรได้แยกสิ่งต่าง ๆ ที่เกี่ยวข้องสำหรับงานของเขาใน "การคำนวณที่มีประสิทธิภาพ" และละทิ้งงานก่อนหน้าของเขาในตรรกะλλ\lambda ดังนั้นที่ผมเข้าใจมัน -System และสัญลักษณ์ของมันเอารูปแบบเป็นส่วนหนึ่งของสิ่งที่จะทำอย่างไรกับตรรกะ ตอนแรกศาสนจักรพยายามทำอะไรเพื่อให้บรรลุว่าเขาแยกออกจากกันในภายหลัง อะไรคือเหตุผลเบื้องต้นในการสร้าง -calculus?λλ\lambdaλλ\lambda

22 lo.logic  big-picture  lambda-calculus  ho.history-overview 

ฉันได้ทำงานเกี่ยวกับการแนะนำผลลัพธ์บางอย่างจากความซับซ้อนในการคำนวณในชีววิทยาเชิงทฤษฎีโดยเฉพาะอย่างยิ่งวิวัฒนาการและนิเวศวิทยาโดยมีเป้าหมายที่จะเป็นที่น่าสนใจ / มีประโยชน์ต่อนักชีววิทยา หนึ่งในปัญหาที่ใหญ่ที่สุดที่ฉันต้องเผชิญคือการพิสูจน์ถึงประโยชน์ของการวิเคราะห์กรณีที่เลวร้ายที่สุดสำหรับซีมโทติคสำหรับขอบเขตที่ต่ำกว่า มีการอ้างอิงความยาวของบทความใดบ้างที่แสดงถึงขอบเขตที่ต่ำกว่าและการวิเคราะห์กรณีที่แย่ที่สุดสำหรับผู้ชมเชิงวิทยาศาสตร์? ฉันกำลังมองหาการอ้างอิงที่ดีที่ฉันสามารถเลื่อนในการเขียนของฉันแทนที่จะต้องผ่านการพิสูจน์ในพื้นที่ จำกัด ที่ฉันมีอยู่ (เนื่องจากไม่ใช่จุดศูนย์กลางของบทความ) ฉันรับรู้ถึงประเภทและกระบวนทัศน์การวิเคราะห์อื่น ๆ ด้วยดังนั้นฉันจึงไม่ต้องการการอ้างอิงที่ระบุว่ากรณีที่เลวร้ายที่สุดคือการวิเคราะห์ "ดีที่สุด" (เนื่องจากมีการตั้งค่าเมื่อไม่ได้เป็นอย่างมาก) แต่มันไม่ใช่ ไร้ประโยชน์ completeletely: ก็ยังสามารถทำให้เรามีข้อมูลเชิงลึกที่มีประโยชน์ในทางทฤษฎีในเรื่องของพฤติกรรมของจริงขั้นตอนวิธีการในการที่เกิดขึ้นจริงปัจจัยการผลิต มันก็เป็นสิ่งสำคัญเช่นกันการเขียนมีเป้าหมายอยู่ที่นักวิทยาศาสตร์ทั่วไป และไม่ใช่แค่วิศวกรนักคณิตศาสตร์หรือนักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ ตัวอย่างเรียงความของ Tim Roughgarden ที่นำเสนอทฤษฎีความซับซ้อนให้กับนักเศรษฐศาสตร์นั้นเป็นสิ่งที่ถูกต้องสำหรับสิ่งที่ฉันต้องการ แต่เพียงส่วนที่ 1 และ 2 มีความเกี่ยวข้อง (ส่วนที่เหลือเป็นเกินไปเศรษฐศาสตร์ที่เฉพาะเจาะจง) และผู้ชมที่เป็นบิตที่สะดวกสบายมากขึ้นกับความคิดทฤษฎีบท-แทรกหลักฐานกว่านักวิทยาศาสตร์ส่วนใหญ่ [1] รายละเอียด ในบริบทของพลวัตที่ปรับได้ในวิวัฒนาการฉันได้พบกับการต่อต้านสองประเภทจากนักชีววิทยาเชิงทฤษฎี: [A] "ทำไมฉันถึงต้องสนใจพฤติกรรมสำหรับการปกครองโดยพลการฉันรู้แล้วว่าจีโนมมีคู่เบส (หรืออาจจะเป็นยีน) และไม่มีอีกแล้ว"n = 3 ∗ 10 9 n = 2 ∗ 10 4nnnn = …

22 cc.complexity-theory  reference-request  big-picture  application-of-theory  worst-case 

เพื่อตรวจสอบความเข้าใจของฉันฉันต้องการแบ่งปันความคิดบางอย่างเกี่ยวกับข้อกำหนดด้านพลังงานของการคำนวณ นี่คือตามขึ้นไปก่อนหน้าของฉันคำถามและอาจจะเกี่ยวข้องกับ Vinay ของคำถามเกี่ยวกับกฎหมายการอนุรักษ์ มันเกิดขึ้นกับฉันว่าจากมุมมองทางอุณหพลศาสตร์การคำนวณสามารถนำมาพิจารณาได้ในระดับหนึ่งอนาล็อกไปสู่การเคลื่อนย้ายน้ำหนักไปตามเส้นแนวนอน: การสูญเสียพลังงานเพียงอย่างเดียวเกิดจากแรงเสียดทานซึ่งอาจเป็นหลักการ ทำให้มีขนาดเล็กโดยพลการ ในสภาพแวดล้อมที่เหมาะสมโดยไม่มีแรงกระตุ้น (อะนาล็อกเชิงกลของคอมพิวเตอร์ที่สามารถย้อนกลับได้) ไม่จำเป็นต้องใช้พลังงานเลย คุณยังคงต้องจัดหาพลังงานเพื่อเร่งน้ำหนัก แต่คุณสามารถกู้คืนได้ทั้งหมดเมื่อชะลอตัวลง เวลาทำงานสามารถทำให้มีขนาดเล็กลงได้โดยการลงทุนพลังงานให้เพียงพอ (แม่นยำยิ่งขึ้นถ้าคำนึงถึงทฤษฏีสัมพัทธภาพเวลาทำงานจะถูก จำกัด จากด้านล่างโดยโดยที่dคือระยะทาง)d/ cd/คd/cddd ในทำนองเดียวกันคอมพิวเตอร์แบบพลิกกลับได้ไม่ต้องใช้ค่าใช้จ่ายด้านพลังงาน แต่เป็นการลงทุนด้านพลังงานที่ได้รับการกู้คืนเมื่อสิ้นสุดการคำนวณและเวลาทำงานสามารถทำให้มีขนาดเล็กลงโดยไม่ตั้งใจโดยการลงทุนพลังงานมากพอถึงขีด จำกัดเชิงสัมพันธ์ org / abs / quant-ph / 9908043โดย Seth Lloyd) อย่างไรก็ตามมีและค่าใช้จ่ายพลังงานที่เกี่ยวข้องกับการสร้างคอมพิวเตอร์ โดยทั่วไปจะขึ้นอยู่กับรายละเอียดการใช้งาน แต่ฉันคาดเดาว่าเราสามารถระบุขอบเขตล่างได้: สมมติว่าคอมพิวเตอร์ของเรามีสาม (ควอนตัมคลาสสิกหรือ) ลงทะเบียน: อินพุต , เอาท์พุทและAncilla ผู้ใช้สามารถอ่านและเขียนลงทะเบียนอินพุตและเอาต์พุตในขณะที่การลงทะเบียนAncillaไม่สามารถเข้าถึงได้ ที่จุดเริ่มต้นของการคำนวณแต่ละครั้งการลงทะเบียนAncillaเริ่มต้นในสถานะคงที่ (เช่นศูนย์ทั้งหมด) และเมื่อสิ้นสุดการคำนวณมันจะกลับสู่สถานะคงที่เดิม ดังนั้นหากไม่ได้รับเสียงรบกวนภายนอกรัฐAncillaจำเป็นต้องเริ่มต้นใหม่เพียงครั้งเดียวเมื่อสร้างคอมพิวเตอร์ขึ้นมา ดังนั้นการใช้หลักการของ Landauerฉันคาดการณ์ว่าการสร้างคอมพิวเตอร์ที่สามารถย้อนกลับได้ด้วย bits (หรือ qubits) ของAncillaต้องการอย่างน้อยn k …

22 cc.complexity-theory  big-picture  physics 

ฉันอ่านว่า " เป็น P กับ NP อิสระอย่างเป็นทางการหรือไม่ " แต่ฉันก็งง เป็นที่เชื่อกันอย่างแพร่หลายในทฤษฎีความซับซ้อนที่{} คำถามของฉันเกี่ยวกับสิ่งที่หากไม่สามารถพิสูจน์ได้ (พูดใน ) (สมมติว่าเราพบเพียงว่าเป็นอิสระจากแต่ไม่มีข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีการพิสูจน์นี้)P≠NPP≠NP\mathsf{P} \neq \mathsf{NP}ZFCZFCZFCP≠NPP≠NP\mathsf{P} \neq \mathsf{NP}ZFCZFCZFC อะไรคือความหมายของถ้อยแถลงนี้? โดยเฉพาะอย่างยิ่ง, ความแข็ง สมมติว่าจับอัลกอริธึมที่มีประสิทธิภาพ ( วิทยานิพนธ์ Cobham – Edmonds ) และเราพิสูจน์เพื่อบอกว่าพวกเขาเป็น นอกเหนือจากการเข้าถึงอัลกอริทึมที่มีประสิทธิภาพของเราในปัจจุบัน ถ้าเราพิสูจน์การแยกหมายความว่าไม่มีอัลกอริธึมเวลาพหุนาม แต่สิ่งที่ไม่N P - เอชR d n E s sผลหมายถึงถ้าแยกไม่สามารถพิสูจน์ได้? จะเกิดอะไรขึ้นกับผลลัพธ์เหล่านี้PP\mathsf{P}P≠NPP≠NP\mathsf{P} \neq \mathsf{NP}NP-hardnessNP-hardness\mathsf{NP\text{-}hardness }NP-hardnessNP-hardness\mathsf{NP\text{-}hardness}NP-hardnessNP-hardness\mathsf{NP\text{-}hardness } อัลกอริทึมที่มีประสิทธิภาพ การแยกไม่ได้หมายความว่าเราจำเป็นต้องเปลี่ยนคำจำกัดความของอัลกอริธึมที่มีประสิทธิภาพหรือไม่?

22 cc.complexity-theory  np-hardness  big-picture  proofs  p-vs-np 

เมื่อไม่นานมานี้ฉันเริ่มมองหาอัลกอริทึมการประมาณสำหรับปัญหา NP-hard และฉันสงสัยเกี่ยวกับเหตุผลทางทฤษฎีสำหรับการศึกษาพวกเขา (คำถามไม่ได้หมายถึงการอักเสบ - ฉันแค่อยากรู้อยากเห็น) ทฤษฎีที่สวยงามอย่างแท้จริงออกมาจากการศึกษาอัลกอริธึมการประมาณ - การเชื่อมต่อระหว่างทฤษฎี PCP และความแข็งของการประมาณ, การคาดเดา UGC, อัลกอริทึมการประมาณ Goeman-Williamson เป็นต้น ฉันสงสัยว่าเกี่ยวกับจุดของการศึกษาอัลกอริทึมการประมาณปัญหาเช่นพนักงานขายการเดินทาง, พนักงานขายการท่องเที่ยวแบบไม่สมมาตรและตัวแปรอื่น ๆ , ปัญหาต่าง ๆ ในการออกแบบกลไก (เช่นในการประมูลแบบ combinatorial) เป็นต้น ในอดีตหรือพวกเขาศึกษาอย่างแท้จริงเพื่อประโยชน์ของตนเอง? หมายเหตุ: ฉันไม่ได้ถามเกี่ยวกับแอปพลิเคชันที่ใช้งานได้จริงเท่าที่ฉันรู้ในโลกแห่งความเป็นจริงนั้นส่วนใหญ่แล้วฮิวริสติกที่ใช้แทนอัลกอริทึมโดยประมาณและฮิวริสติกไม่ค่อยได้รับการ ปัญหา.

21 ds.algorithms  approximation-algorithms  big-picture  application-of-theory 

ฉันอยากรู้ในแง่กว้างเกี่ยวกับสิ่งที่เป็นที่รู้จักเกี่ยวกับอัลกอริทึมในการขนานฉันพบบทความวิกิพีเดียต่อไปนี้เกี่ยวกับเรื่อง: http://en.wikipedia.org/wiki/NC_%28complexity%29 บทความประกอบด้วยประโยคต่อไปนี้: ไม่ทราบว่า NC = P แต่นักวิจัยส่วนใหญ่สงสัยว่าสิ่งนี้เป็นเท็จหมายความว่าอาจมีปัญหาบางอย่างที่สามารถจัดการได้ซึ่งเป็น "ลำดับโดยเนื้อแท้" และไม่สามารถเร่งความเร็วได้อย่างมีนัยสำคัญโดยใช้การขนาน เสียงนี้สมเหตุสมผลหรือไม่ มีกรณีที่ทราบกันดีหรือไม่ว่าปัญหาใน P ไม่สามารถเร่งความเร็วโดยใช้การขนาน

21 cc.complexity-theory  complexity-classes  big-picture 

การสนทนา : ฉันใช้เวลาส่วนตัวเมื่อเร็ว ๆ นี้เรียนรู้สิ่งต่าง ๆ ในความซับซ้อนของการสื่อสาร ตัวอย่างเช่นฉันได้ทำความคุ้นเคยกับบทที่เกี่ยวข้องใน Arora / Barak อีกครั้งเริ่มอ่านเอกสารและสั่งหนังสือโดย Kushilevitz / Nisan โดยสัญชาตญาณฉันต้องการเปรียบเทียบความซับซ้อนของการสื่อสารกับความซับซ้อนในการคำนวณ และโดยเฉพาะอย่างยิ่งฉันหลงด้วยความจริงที่ว่าความซับซ้อนในการคำนวณได้พัฒนาไปสู่ทฤษฎีที่หลากหลายในการวางปัญหาการคำนวณในชั้นเรียนที่ซับซ้อนซึ่งบางส่วนสามารถนำไปใช้จากมุมมองหนึ่งอย่างน้อย ) จินตนาการในแง่ของปัญหาที่สมบูรณ์แบบสำหรับ แต่ละชั้นเรียนที่กำหนด ตัวอย่างเช่นเมื่ออธิบายNPNPNP สำหรับใครบางคนเป็นครั้งแรกมันเป็นเรื่องยากที่จะหลีกเลี่ยงการเปรียบเทียบกับ SAT หรือปัญหาที่สมบูรณ์แบบอื่น ๆ จากการเปรียบเทียบฉันไม่เคยได้ยินแนวคิดแบบอะนาล็อกสำหรับคลาสการสื่อสารที่ซับซ้อน มีตัวอย่างมากมายที่ฉันตระหนักถึงปัญหา "สมบูรณ์สำหรับทฤษฎีบท" เช่นเป็นกรอบทั่วไปผู้เขียนอาจอธิบายปัญหาการสื่อสารที่กำหนดแล้วพิสูจน์ว่าทฤษฎีบทที่เกี่ยวข้องTถือฉันf fปัญหาการสื่อสารสามารถแก้ไขได้ในXหรือน้อยกว่าบิต (สำหรับXบางคนขึ้นอยู่กับทฤษฎีบทที่เฉพาะเจาะจง / คู่ของปัญหาที่เป็นปัญหา) คำศัพท์ที่ใช้แล้วในวรรณคดีคือPคือ "สมบูรณ์" สำหรับTPPPTTTiffiffiffXXXXXXPPPTTT นอกจากนี้ยังมีบรรทัดยั่วเย้าในร่างบทที่ซับซ้อนของการสื่อสาร Arora / Barak (ที่ดูเหมือนว่าจะถูกลบออก / tweaked ในการพิมพ์ครั้งสุดท้าย) ที่ระบุว่า "โดยทั่วไปเราสามารถพิจารณาโปรโตคอลการสื่อสารคล้ายกับ , c o N …

20 cc.complexity-theory  complexity-classes  big-picture  communication-complexity 

ในการคำนวณแบบกระจายปัญหาฉันทามติดูเหมือนจะเป็นหนึ่งในหัวข้อหลักที่ดึงดูดการวิจัยอย่างเข้มข้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งกระดาษ "เป็นไปไม่ได้ของฉันทามติกระจายกับกระบวนการหนึ่งผิดพลาด" ที่ได้รับ2001 PODC มีอิทธิพลรางวัลกระดาษ เหตุใดปัญหาฉันทามติจึงสำคัญมาก เราจะประสบความสำเร็จได้อย่างไรด้วยฉันทามติทั้งในทางทฤษฎีและในทางปฏิบัติ? การอ้างอิงหรืองานแสดงสินค้าใด ๆ จะเป็นประโยชน์จริงๆ

19 reference-request  big-picture  dc.distributed-comp 

การคำนวณแบบย้อนกลับเป็นรูปแบบการคำนวณที่อนุญาตให้มีการดำเนินการย้อนกลับทางอุณหพลศาสตร์เท่านั้น ตามหลักการ Landauer ซึ่งระบุว่าการลบบิตของการเผยแพร่ข้อมูลจูลส์ของความร้อนกฎนี้ออกฟังก์ชั่นการเปลี่ยนแปลงที่ไม่ได้เป็นแบบหนึ่งต่อหนึ่ง (เช่นบูลีน AND และ OR ผู้ประกอบการ) เป็นที่ทราบกันดีว่าการคำนวณควอนตัมสามารถย้อนกลับได้โดยเนื้อแท้เนื่องจากการดำเนินการที่ได้รับอนุญาตในการคำนวณควอนตัมนั้นแสดงโดยเมทริกซ์แบบรวมkTln(2)kTln⁡(2)kT \ln(2) คำถามนี้เกี่ยวกับการเข้ารหัส ความคิดเรื่อง "พลิกผัน" ดูเหมือนจะเป็นการสาปแช่งเป้าหมายพื้นฐานของการเข้ารหัสดังนั้นจึงเสนอคำถามว่า: "การเข้ารหัสมีต้นทุนทางอุณหพลศาสตร์โดยธรรมชาติหรือไม่" ฉันเชื่อว่านี่เป็นคำถามที่แตกต่างจาก "ทุกสิ่งสามารถทำได้ในควอนตัม" ในบันทึกการบรรยายของเขาดร. Preskill กล่าวว่า "มีกลยุทธ์ทั่วไปสำหรับการจำลองการคำนวณแบบย้อนกลับไม่ได้บนคอมพิวเตอร์ที่สามารถย้อนกลับได้แต่ละประตูกลับไม่ได้สามารถจำลองโดยประตู Toffoli โดยการแก้ไขอินพุตและละเว้นผลลัพธ์เรารวบรวมและบันทึกขยะทั้งหมด บิตเอาต์พุตที่จำเป็นสำหรับการย้อนกลับขั้นตอนการคำนวณ " นี่เป็นการชี้ให้เห็นว่าการจำลองควอนตัมแบบย้อนกลับเหล่านี้ของการปฏิบัติการกลับไม่ได้ใช้อินพุตเช่นเดียวกับพื้นที่ "เกา" จากนั้นการดำเนินการจะสร้างเอาต์พุตพร้อมกับรอยขีดข่วนบิต "สกปรก" การดำเนินการทั้งหมดสามารถย้อนกลับได้ด้วยความเคารพต่อเอาต์พุตบวกบิตขยะ แต่ในบางจุดบิตขยะจะถูก "โยนทิ้ง" และไม่พิจารณาเพิ่มเติม เนื่องจากการเข้ารหัสขึ้นอยู่กับการมีอยู่ของฟังก์ชั่นทางเดียวของประตูกลทางเลือกอื่น ๆ ของคำถามอาจจะเป็น "มีฟังก์ชั่นทางเดียวที่สามารถนำไปใช้งานได้ด้วยการใช้งานตรรกะแบบย้อนกลับได้เท่านั้น ถ้าเป็นเช่นนั้นเป็นไปได้หรือไม่ที่จะคำนวณ COMPUTE ฟังก์ชันทางเดียวกับประตูทางลัดโดยใช้การดำเนินการย้อนกลับได้เท่านั้น (และไม่มีพื้นที่รอยขีดข่วน)?

19 cr.crypto-security  quantum-computing  big-picture  physics  quantum-information 

ในส่วน"รู้เบื้องต้นเกี่ยวกับการเขียนโปรแกรมภาษา"ของ Anthony Aaby ในอรรถศาสตร์เขาทำการสังเกตต่อไปนี้: งานส่วนใหญ่ในความหมายของภาษาการเขียนโปรแกรมได้รับแรงบันดาลใจจากปัญหาที่พบในการพยายามสร้างและทำความเข้าใจกับโปรแกรมที่จำเป็น - โปรแกรมที่มีคำสั่งมอบหมาย เนื่องจากคำสั่งการมอบหมายใหม่กำหนดค่าให้กับตัวแปรการกำหนดอาจมีผลกระทบที่ไม่คาดคิดในส่วนที่อยู่ไกลของโปรแกรม สิ่งนี้ทำให้ฉันได้รับการยอมรับอย่างน่าทึ่งว่าการได้รับผลข้างเคียงจะเป็นแรงกระตุ้นให้มีงานสำคัญในความหมาย การมีอยู่ของผลข้างเคียงในภาษาการเขียนโปรแกรมส่งผลกระทบต่อความสามารถในการแมปโปรแกรมกับโมเดลการคำนวณอย่างไร มีวิธีการจัดการสถานะที่สามารถปรับปรุงกระบวนการนี้ในขณะที่ยังคงให้ผลข้างเคียงหรือไม่?

19 imperative-programming  semantics  big-picture 

ฉันดูไกลและกว้างสำหรับแอปพลิเคชั่นดังกล่าวและส่วนใหญ่จะสั้น ฉันสามารถหาแอพพลิเคชั่นมากมายของทอพอโลยีและโครงสร้างที่คล้ายกันในชุดนับได้ (หรือนับไม่ได้) แต่ฉันไม่ค่อยพบชุดที่นับไม่ได้เป็นวัตถุของการศึกษาโดยนักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์และจึงนำไปสู่ความต้องการเทคนิคจากการวิเคราะห์

18 co.combinatorics  big-picture 

ทฤษฎีความซับซ้อนดูเหมือนว่าจะจับอะไรบางอย่างพื้นฐานเกี่ยวกับโครงสร้างของจักรวาลในการที่มันทำให้ความคิดที่ใช้งานง่ายว่าปัญหาบางอย่างจะยากกว่าคนอื่น ๆ Scott Aaronson ทำนายว่า "ในที่สุด NP Hardness Assumption จะถูกมองว่าคล้ายกับกฎข้อที่สองของอุณหพลศาสตร์หรือความเป็นไปไม่ได้ของการส่งสัญญาณ superluminal" สิ่งที่เรียกว่า "ปัญหาที่ยาก" เป็นพื้นฐานของการเข้ารหัสสมัยใหม่ มีแอปพลิเคชันอื่น ๆที่ใช้ขึ้นอยู่กับหรือเป็นตัวอย่างของปัญหาที่มีการคำนวณอย่างหนักหรือไม่?

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