सैद्धांतिक कंप्यूटर विज्ञान का डिनर-टेबल विवरण?


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मुझसे अक्सर पूछा जाता है कि एक सैद्धांतिक कंप्यूटर वैज्ञानिक क्या करता है। इस सवाल पर कुछ अच्छी प्रतिक्रियाएँ देना बहुत अच्छा होगा। मैं तकनीकी शब्दजाल की ओर लौटता हूं और लोगों की नजरें आमतौर पर इस बिंदु पर टिकी रहती हैं।

एक सैद्धांतिक कंप्यूटर वैज्ञानिक क्या करता है, इस संदर्भ में उन लोगों द्वारा समझा जा सकता है जो कंप्यूटर वैज्ञानिक नहीं हैं?

एक अच्छा जवाब अस्पष्ट, आत्मा में सटीक होना चाहिए, बिना अस्पष्ट या ट्राइट के। बोनस अंक के लिए, इस सवाल पर संकेत देना चाहिए कि एक सैद्धांतिक कंप्यूटर वैज्ञानिक न तो गणितज्ञ है और न ही आईटी व्यवसायी।

यह प्रश्न MO प्रश्न https://mathoverflow.net/questions/3559/colloquial-catchy-statements-encoding-serious-mathematics से प्रेरित है, हालांकि इरादा अलग है।

जवाबों:


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मेरी प्रतिक्रिया आम तौर पर है, "मैं अध्ययन करता हूं कि कुछ संगणना करना कठिन है"। एक उदाहरण के रूप में, मैं आमतौर पर मानक ग्रेड स्कूल विधियों का उपयोग करके जोड़ और गुणा की तुलना करता हूं। ये गणनाएं हैं जो हर किसी ने की हैं और हर कोई जल्दी से करने के मूल्य की सराहना करता है। हर कोई इस बात से सहमत है कि बड़ी संख्या के लिए, गुणा इसके अलावा बहुत कठिन है। वास्तव में, अधिकांश लोगों का सुझाव है कि प्राथमिक विद्यालय पद्धति उतनी ही तेज़ है जितनी आप जा सकते हैं। फिर मैं उनसे पूछता हूं कि क्यों। उन्हें कैसे पता चलेगा कि गुणा करने का एक और तरीका नहीं है जो इसके अलावा आसान है?

बहुत ज्यादा हर किसी को कम सीमा (मेरी विशेष रुचि) साबित करने में कठिनाई के लिए इस बिंदु पर कम से कम कुछ प्रशंसा है, हालांकि मैंने उस शब्द का उपयोग नहीं किया है। दर्शकों की पृष्ठभूमि और रुचि के आधार पर, मैं उल्लेख कर सकता हूं कि किसी ने प्राथमिक विद्यालय पद्धति की तुलना में बहुत अधिक तेजी से गुणा करने का एक तरीका खोज लिया है (बस "एल्गोरिथ्म" शब्द उनकी आंखों में एक चमक लाने के लिए जाता है), लेकिन अभी भी धीमा है जोड़ने की तुलना में।


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मुझे पसंद है कि आपके उदाहरण में इसके अलावा और गुणा का उपयोग किया जाता है। ऐसा लगता है कि ये किसी तरह से छंटनी या खोज की तुलना में किसी व्यक्ति के लिए कम डराने वाले होंगे।
लेव Reyzin

यह वास्तव में मामले के दिल में आने का एक अच्छा तरीका है, धन्यवाद!
एन्द्रिस सलामोन

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मैंने एक ही उदाहरण दिया है :) मैंने जो प्रतिक्रिया देखी है, लोग इनकार में जा रहे हैं, लगभग मुझसे नाराज़ हो रहे हैं: "आपको क्या मतलब है कि हम नहीं जानते कि क्या गुणा इसके अलावा कठिन है? मेरे साथ गेम खेल रहे हो? ”
साशो निकोलेव

मैं वास्तव में इस जवाब को पसंद करता हूं, लेकिन यह ऐसा नहीं है जो मैं करता हूं! मैं एक पूरी तरह से अलग क्षेत्र में काम करता हूं, अर्थात् निर्भर प्रकार का सिद्धांत। क्या मुझे "सिद्धांत ए" बनाम "सिद्धांत बी" की व्याख्या करनी चाहिए?
कोड़ी

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मैं लोगों को एक ठोस उदाहरण देता हूं। विशेष रूप से, मैं अक्सर एक ही बहुत ही निराशाजनक (लेकिन सरल) समस्या के साथ जटिलता सिद्धांत को प्रेरित करता हूं। मैं अपने दर्शकों से पूछता हूं कि वे एक छोटे बच्चे को यह कैसे पता लगाने के लिए निर्देश देंगे कि उसका नाम वर्णानुक्रम में क्रमबद्ध नामों की सूची में है (और उन्हें बताएं कि बच्चे को किसी एक नाम की तुलना दूसरे से करने के लिए 3 सेकंड लगते हैं)। यह अक्सर ऐसा होता है कि व्यक्ति / समूह भोली, रैखिक दृष्टिकोण के साथ आएगा। मैं लॉगरिदमिक अल्गोरिथम की ओर मुड़ने के लिए बातचीत को बाध्य करता हूं (मैं लघुगणक की तुलना में एक अलग शब्द का उपयोग कर सकता हूं) या तो किसी व्यक्ति से कुछ बेहतर पूछकर या स्वयं उसका उल्लेख करके। मैं उन्हें दिखाता हूं कि सूची के आकार को दोगुना करने से इस नए दृष्टिकोण के साथ बच्चे के लिए केवल तीन सेकंड का काम जुड़ता है। और मैं इसे सीधे रैखिक संस्करण के साथ तुलना करता हूं, जो अब पूरी तरह से मूर्खतापूर्ण लगेगा।

बेशक, मैं इसे धरती पर वापस लाता हूं। मैं उन्हें बताता हूं कि प्रश्न में बच्चा आमतौर पर एक कंप्यूटर होता है लेकिन यह सामान्य रूप से बच्चा या वास्तव में कोई भी हो सकता है। हम जो प्रश्न पूछते हैं, वे वास्तव में कंप्यूटर के बारे में नहीं होते हैं, लेकिन समस्याओं को हल करने के लिए आवश्यक स्थान, समय और जानकारी के बारे में अधिक होते हैं। और मैं एक ही समस्या को हल करने के लिए दो अलग-अलग तरीकों से सादृश्य द्वारा जटिलता विश्लेषण को प्रेरित करता हूं।

जब मैंने उनका ध्यान आकर्षित किया है - मैं भारी हिटरों को बाहर लाता हूं। मैं उनसे पूछता हूं "क्या आप साबित कर सकते हैं कि लॉगरिदमिक समाधान सबसे अच्छा है जिसे आप कभी भी करने की उम्मीद कर सकते हैं या आप कुछ बेहतर पा सकते हैं?" और मैं उनसे पूछता हूं "क्या ऐसी समस्याएं हैं जो कोई भी प्रक्रिया (एल्गोरिथम) हल करने की उम्मीद नहीं कर सकती हैं?" मुझे आश्चर्य हुआ है कि कैसे लोग इन सवालों से निपटने की कोशिश करते हैं जब उनके पास TCS पृष्ठभूमि नहीं होती है।


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और रिकॉर्ड के लिए, मुझे इस विषय में कुछ हद तक दिलचस्पी रखने वाले लोगों को पाने के मामले में बहुत अच्छी किस्मत मिली है।
रॉस स्नाइपर

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टेलीफोन निर्देशिका के प्रभावी निधन से पहले, यह एक दुःखद दो-वाक्य प्रतिक्रिया में बदल सकता था। क्या कोई रैंडम-एक्सेस ऑर्डर की गई सूची का एक विहित उदाहरण है जिसके बारे में हर कोई जानता है?
आंद्र सलाम

ज़रूर, अंधेर। एक पुस्तक का सूचकांक। वैकल्पिक रूप से, आप निश्चित रूप से कार्ड के नए पैक के लिए जा सकते हैं इससे पहले कि वह फेरबदल किया गया हो, जो निश्चित रूप से आपको अनियंत्रित मामले पर विचार करने के लिए जाने देगा।
जो फिट्ज़सिमों ने

@ जो: मैं नियमित रूप से उन लोगों से मिलता हूं जिन्होंने पाठ्यपुस्तकों का उपयोग सूचकांकों के साथ नहीं किया है। हो सकता है कि अगर हैरी पॉटर एक इंडेक्स के साथ आए ...
एन्ड्रेस सलामोन

@ András: मुझे लगता है कि मैं कॉलेज में अक्सर खा रहा हूँ! निश्चित रूप से लगभग सभी स्कूली किताबें उनके पास हैं।
जो फिट्जसिमों ने

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मुझे स्कॉट आरोनसन की यह पोस्ट पसंद है , जो जटिलता सिद्धांत को मात्रात्मक धर्मशास्त्र के रूप में समझाती है। यहाँ एक अंश है:

कम्प्यूटेशनल जटिलता सिद्धांत वास्तव में, वास्तव में, वास्तव में कंप्यूटर के बारे में नहीं है। कंप्यूटर जटिलता में वही भूमिका निभाते हैं जो घड़ियों, गाड़ियों और लिफ्ट सापेक्षता में खेलते हैं। वे इस बिंदु को स्पष्ट करने का एक शानदार तरीका हैं, वे संभवतः बिंदु की खोज के लिए आवश्यक थे, लेकिन वे बिंदु नहीं हैं।

जटिलता सिद्धांत की सबसे अच्छी परिभाषा जो मैं सोच सकता हूं, वह यह है कि यह मात्रात्मक धर्मशास्त्र है: देवताओं जैसे काल्पनिक अधीक्षक प्राणियों का गणितीय अध्ययन। इसकी चिंताओं में शामिल हैं:

  • यदि एक भगवान या देवताओं का अस्तित्व था, तो वे खुद को नश्वर कैसे प्रकट कर सकते थे? (बहुविकल्पीय मामले में IP = PSPACE, या MIP = NEXP।)

  • अन्य देवताओं की तुलना में कौन से देवता शक्तिशाली हैं? (पी एनपी बनाम पीपी, एसजेडके बनाम क्यूएमए, बीक्यूपी एनपी बनाम एनपी बीक्यूपी , आदि आदि)

  • क्या एक ईश्वर एक नश्वर पर अपनी सर्वज्ञता को सर्वश्रेष्ठ करने के लिए चुन सकता है? (EXP बनाम P / पाली।)

  • क्या ओरेकल पर भरोसा किया जा सकता है? (Oracles पर भरोसा किया जा सकता है?)

और निश्चित रूप से:

  • क्या नश्वर कभी स्वयं देवता बन सकते थे? (पी बनाम एनपी, बीक्यूपी बनाम एनपी।)

केवल एक ही ईश्वर हो सकता है, कई देवताओं को मान लेना तार्किक रूप से असंगत है क्योंकि कई देवताओं में विभिन्न स्तर के गुण होंगे जो एक सर्वोच्च ईश्वर के सिद्धांत का खंडन करते हैं। (एक ईश्वर दूसरे देवताओं की तुलना में शक्तिशाली हो सकता है
मोहम्मद अल-तुर्कस्टनी

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@ विलियम्स, मेरा कहना यह है कि लेपर्सन इन उपमाओं से भ्रमित हो जाएंगे ।
मोहम्मद अल-तुर्कस्टेनी

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हालाँकि मुझे वास्तव में नहीं करना चाहिए, मुझे यह बताना चाहिए कि कई देवता केवल इस दृष्टिकोण के तहत असंगत हैं कि ईश्वर-जैसी गुण कुल व्यवस्था बनाते हैं। यदि वे एक आंशिक आदेश बनाते हैं, तो कई देवताओं का होना पूरी तरह से ठीक है। (क्षमा करें, रयान)
सुरेश वेंकट

@ सुरेश, क्या आप समझ रहे हैं कि दो भगवान हो सकते हैं जिन्हें हम नहीं बता सकते कि कौन शक्तिशाली है? यहाँ द्विआधारी संबंध कुल आदेश है। (क्षमा करें, रयान)
मोहम्मद अल-तुर्कस्टनी

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एक उदाहरण उत्तर, जिसे निश्चित रूप से बेहतर बनाया जा सकता है:

सैद्धांतिक कंप्यूटर वैज्ञानिक गणितीय शब्दों में अभिकलन का अध्ययन करते हैं। वे आपके कंप्यूटर को ठीक कर सकते हैं और साथ ही गणितज्ञ आपके करों की गणना कर सकते हैं।


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दुर्भाग्य से, अधिकांश लोग मुझे लगता है कि गणितज्ञों ठीक ... करों की गणना में अच्छा होगा पता है
लेव Reyzin

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यह मुझे दिक्जस्त्र द्वारा प्रसिद्ध उद्धरण की याद दिलाता है - "कंप्यूटर विज्ञान कंप्यूटर के बारे में नहीं है, क्योंकि खगोल विज्ञान दूरबीनों की तुलना में अधिक है।"
विनायक पाठक

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लेज़ - उन लोगों को ग्रोथेंडीक प्राइम के बारे में बताया जाना चाहिए।
विनायक पाठक

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यहाँ एक और बात है, ट्विटर पर जोंडा से खींची गई: "तकनीकी सहायता के लिए एक कंप्यूटर वैज्ञानिक से पूछना एक वनस्पति विज्ञानी से आपके लॉन को मूक करने के लिए कहने जैसा है।" यह एक गर्म हो रहा है ...
रयान विलियम्स

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रयान, इस कोरोलरी कि दोनों आसानी से कार्य पूरा कर सकते हैं लेकिन नाराजगी पूछी जा रही है?
जो फिट्ज़सिमों ने

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मुझे लगता है कि इन पंक्तियों के साथ एक उत्कृष्ट (गैर) -ए-पासवर्ड दीजेक्स्ट्रा द्वारा दिया गया था (क्रस्टी और निरपेक्षतावादी उच्चारण के लिए मुड़ने का एक अच्छा स्रोत :))।

कंप्यूटर विज्ञान दूरबीनों के बारे में खगोल विज्ञान की तुलना में कंप्यूटर के बारे में अधिक नहीं है। - ईडब्ल्यू द्विजशास्त्र


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मुझे वास्तव में विभाजन की समस्या का परिचय पसंद है जैसा कि ब्रायन हेस ने यहां दिया है

वह बच्चों की एक सेट को कुल क्षमता की टीमों में विभाजित करने की समस्या का उपयोग करता है (यह मानते हुए कि आप एक नंबर का उपयोग करके प्रत्येक बच्चे की क्षमता को निर्धारित कर सकते हैं), और इस समस्या को हल करने के लिए आमतौर पर बच्चों द्वारा उपयोग किए जाने वाले लालची एल्गोरिदम को भी बताते हैं।

यह समझने के लिए एक बहुत ही सरल समस्या है, एल्गोरिदम को समझना आसान है, आश्चर्य की बात है कि यह (सबसे अधिक संभावना है) सामान्य रूप से बहुत कठिन है और शर्मनाक है कि हम अभी भी अंतिम बिट साबित करने में असमर्थ हैं।


यह वास्तव में अच्छा है। किसी तरह मैंने इसे पहले यहाँ नोटिस नहीं किया था।
रयान विलियम्स

लेख पसंद आया!
अर्नब

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मैं आमतौर पर कुछ के साथ जवाब देता हूं: मैं यह पता लगाने की कोशिश करता हूं कि कंप्यूटर के साथ क्या करना संभव है। यह पूरी तरह से सही नहीं है, लेकिन यह बहुत करीब है, और आमतौर पर लोग कुछ ऐसा पूछते हैं जैसे "आपका क्या मतलब है?" और मैं टीएसपी की तरह कुछ विशिष्ट संदर्भ दे सकता हूं। हालाँकि, मैं सेल्समैन के रूप में यात्रा करने में बाधा डालता हूं, कहते हैं, बार-होपिंग समस्या, रियल-एस्टेट एजेंट समस्या, बहुत-बहुत-बहुत-नहीं-समय की समस्या, या जो भी उचित लगता है।

उदाहरण के लिए: "ठीक है, चलो कहते हैं कि आपको जूते, किराने का सामान और कपड़े की खरीदारी करने की ज़रूरत है, एक केक उठाओ, एक बाल कटवाने, और रात के खाने से पहले कुछ अन्य विविध कामों को चलाएं। यह बहुत अच्छा होगा यदि आप सभी सामान डाल सकते हैं। आपके जीपीएस में और यह आपको बता सकता है कि आपके सभी कामों को 4 बजे तक करने का क्या आदेश है। लेकिन अगर एरंड की सूची काफी लंबी है, तो यह अभी भी संभव नहीं है, अगर आप यह पता लगा सकें। कर सकते हैं उन्हें 4 से कर पाने बिल्कुल , बहुत कम आप उन्हें में क्या करना है, समय के किसी भी उचित मात्रा में। मैं अगर यह एक कंप्यूटर के साथ कि समस्या को हल करने के लिए जल्दी संभव है जानना चाहता हूँ की जरूरत है क्या आदेश। "


महान, मुझे लगता है कि इस तरह की प्रतिक्रिया से एक दिलचस्प बातचीत बंद हो जाएगी!
आंद्र सलाम

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समस्याओं को हल करने के सबसे अच्छे तरीके क्या हैं, और किन समस्याओं को हल करना बहुत मुश्किल है? यूरोपीय भाषाओं में एक शब्द है - अंग्रेजी सहित! - "सूचना-विज्ञान।" सूचना का विज्ञान। यूएसए में, हम इस सैद्धांतिक कंप्यूटर विज्ञान को कहते हैं, क्योंकि यहां मजबूत कंप्यूटर उद्योग है, लेकिन एक मिनट के लिए कंप्यूटर के बिना समस्या-समाधान के बारे में सोचते हैं। मानव शरीर पर विचार करें। यह लगभग एक चमत्कारी तरीके से समस्याओं को हल करता है। प्रकाश हमारी आँखों में आता है, और हम उन चीजों को देख सकते हैं जिन्हें हम पहचानते हैं । ध्वनि हमारे कानों में आती है, और हम उन शब्दों को सुनते हैं जिन्हें हम समझते हैं । ये ऐसी सूचना समस्याएं हैं जो हम आसानी से हल कर लेते हैं, दिन में हजारों बार, कि दुनिया के सर्वश्रेष्ठ कंप्यूटर अभी भी संघर्ष करते हैं।

उन समस्याओं को हल करने के लिए लाखों वर्षों के विकास की प्रक्रिया हुई, परीक्षण और त्रुटि की रणनीति का उपयोग करके, और अशुभ को मारकर। कल्पना करें कि यदि हम अधिक तर्कसंगत दृष्टिकोण लेते हैं, तो हम क्या पूरा कर सकते हैं, और समस्या-समाधान के इस नए विज्ञान में मानव रचनात्मकता के रूप में निवेश किया है, जैसा कि हमने ज्यामिति, धर्मशास्त्र या कलन में निवेश किया है। मैं जो कुछ करता हूं, वह उस निवेश का एक छोटा हिस्सा है।


लेपर्स के सवाल के जवाब में, "आप क्या करते हैं?" मैंने अक्सर उत्तर दिया है, "मैं अंतरिक्ष में घूरने में बहुत समय बिताता हूं, यह पता लगाता हूं कि विज्ञान कथा को वास्तविक कैसे बनाया जाए।" फिर मैं एक परियोजना का एक विशिष्ट उदाहरण देता हूं, एक युगल वाक्य में समझाया गया है।


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ज्यादातर लोग जानते हैं कि मुझे लगता है कि विज्ञान कथा को वास्तविक बनाने की कोशिश करने वाला कोई व्यक्ति भौतिक विज्ञानी था। आप कैसे भेद करते हैं?
आंद्रेस सलामन

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मुझे अच्छा लगेगा अगर एक प्रायोगिक वैज्ञानिक कुछ बनाने के लिए जो मैंने सोचा है। भेद करने का एक तरीका क्यों है? लेकिन, वैसे भी जवाब देने के लिए: मैं सूक्ष्म कंप्यूटरों के बारे में सोचता हूं, जबकि भौतिक विज्ञानी पदार्थ के गुणों के बारे में सोचते हैं। क्या कोई अंतर है? निर्भर करता है कि आप क्या परवाह करते हैं, और आप किस पर जोर देते हैं।
एरॉन स्टर्लिंग

यह मुझे इस तरह से लगता है कि कंप्यूटर विज्ञान क्या है, लेकिन सैद्धांतिक कंप्यूटर विज्ञान नहीं है।
Zsbán Ambrus

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सैद्धांतिक कंप्यूटर विज्ञान कंप्यूटर विज्ञान के लिए है जो गणित भौतिकी में हुआ करता था।


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क्यों "हुआ करता था"?
सुरेश वेंकट

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मुझे याद है कि कुछ सुनना पसंद है: "सीएस टू लॉजिक / कॉम्बीनेटरिक्स (टीसीएस) फिजिक्स से ज्योमेट्री की तरह है।"
केवह

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सुरेश, मुझे लगता है कि लेडी यह दावा कर रही है: यह हुआ करता था कि भौतिकी के अध्ययन ने गणितज्ञों द्वारा अध्ययन की जाने वाली समस्याओं का एक बड़ा हिस्सा उत्पन्न किया था, लेकिन यह अंश पिछले कुछ वर्षों में कम हो गया है (अब गणित बहुत व्यापक है)। मैं यह सुनिश्चित करने के लिए गणित के इतिहास के बारे में पर्याप्त नहीं हूं कि यह सच है, लेकिन मुझे जो पता है वह इसके अनुरूप है।
रयान विलियम्स

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मुझे नहीं लगता कि यह सादृश्यता काम करती है, क्योंकि आम लोग भी गणित और भौतिकी के बारे में नहीं जानते हैं।
Zsbán Ambrus

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मैं आमतौर पर निम्नलिखित उत्तर देता हूं, यद्यपि जटिलता सिद्धांत पर ध्यान केंद्रित किया गया है: "मैं समस्याओं के हल के लिए, अंतरिक्ष और समय की अवधि में सीमाओं का अध्ययन करता हूं। समस्याओं में एक नक्शे पर सबसे छोटा रास्ता खोजना या शतरंज का खेल जीतना शामिल है।"


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आमतौर पर मैं उदाहरण के रूप में फैक्टरिंग की समस्या देता हूं; मैं पहले उस संख्या के लिए पूछता हूं जो 15 को विभाजित करती है; आमतौर पर लोग 3, 5 का उत्तर दे सकते हैं, और मज़ेदार सोच सकते हैं कि क्या 1 और 15 सही उत्तर हैं। फिर मैं एक बड़ी संख्या (10 अंकों से अधिक) देता हूं और पूछता हूं कि क्या वे मुझे बता सकते हैं कि डिवाइडर क्या हैं; और मैं समझाता हूं कि कंप्यूटर वैज्ञानिक के लिए भी, यह वास्तव में कठिन प्रश्न है।

फिर अगर मेरे पास समय है, तो मैं यह समझाने की कोशिश करता हूं कि सवाल यह है कि इस समस्या को कैसे हल किया जाए, या यह साबित करने के लिए कि यह हमेशा बहुत समय लेगा (एक धारणा जिसे हम ठीक से परिभाषित करना जानते हैं)। और फिर क्रिप्टोग्राफी का एक छोटा सा शब्द, यह समझाने के लिए कि इसका उपयोग क्यों किया जाता है, और एक शब्द जिसके बारे में वैज्ञानिक को सैकड़ों अंकों की कुंजी को तोड़ने के लिए कितने समय लगते हैं (मैं बिट्स की बात करने से बचता हूं क्योंकि लोग बेहतर जानते हैं क्या अंक है)


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प्रस्तुत प्रश्न वास्तव में एक कठिन है क्योंकि अधिकांश लोगों को पता नहीं है कि सामान्य तौर पर कंप्यूटर वैज्ञानिक क्या करते हैं। यह अन्य विषयों से बहुत अलग है।

मैं निम्नलिखित सादृश्य का उपयोग करना पसंद करता हूं: (टी) सीएस उन कंप्यूटरों के लिए है जो सीडी-प्लेयर्स (यानी लेजर) के लिए भौतिकी है। यह वास्तव में काफी अच्छी तरह से काम करता है क्योंकि ज्यादातर लोगों को इस बात का अंदाजा है कि एक भौतिक विज्ञानी क्या व्यवहार करता है, यह सही है या नहीं।

अधिक विशिष्ट उदाहरणों में वे चीजें शामिल हैं जिनसे अधिकांश लोग संबंधित हो सकते हैं

  • स्ट्रिंग मिलान (वर्ड, ब्राउज़र, ... में तेजी से खोज के दैनिक अनुभव के प्रति धीमी अनुभवहीनता)
  • सबसे छोटी पथ समस्या (जैसा कि नेविगेशन सिस्टम में उपयोग किया जाता है)
  • शेड्यूलिंग (nddiness की अन्य डिग्री के आधार पर, व्यावसायिक प्रक्रियाओं का संदर्भ लें या CPU पर शेड्यूल करें)

फिर मैं समझाता हूं कि जबकि पीसीएस लोग जटिल प्रणालियों में तेजी से कार्यान्वयन या अच्छे एकीकरण को देखते हैं, टीसीएस लोग आश्चर्यचकित करते हैं कि क्या संभव है और साबित करने वाली चीजें जो पीसीएस का उपयोग करने के लिए सुरक्षित, पुन: प्रयोज्य ज्ञान / तकनीक प्रदान करती हैं।

आप कंप्यूटर के बारे में लोगों की निराशा का भी उपयोग कर सकते हैं ("यह वह नहीं करता जो मैं चाहता हूं!")। आप यह इंगित कर सकते हैं कि (टी) सीएस एक तरह से चीजों को व्यक्त करने के तरीके से निपटता है, जिसे कंप्यूटर कुशलता से समझ सकता है और संसाधित कर सकता है (सिंटैक्स, शब्दार्थ, डेटास्ट्रक्चर, एल्गोरिदम का उल्लेख करते हुए)।


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जब कोई आपसे एक सवाल पूछता है, तो आप या तो इसका सीधा जवाब दे सकते हैं या आप उसे चरणबद्ध तरीके से एक चरण का पालन करने के लिए दे सकते हैं और एक प्रमाण है कि यदि चरणों का सही तरीके से पालन किया जाता है तो उचित समय के भीतर जवाब मिल जाएगा। यह देखते हुए कि कदम स्वयं भी जटिल नहीं हैं और इस ब्रह्मांड में विद्यमान एक इकाई द्वारा जल्दी से बाहर किया जा सकता है, इस तरह की प्रक्रियाओं से किस प्रकार के प्रश्न प्रदर्शित होते हैं? मुझे लगता है कि यह सैद्धांतिक कंप्यूटर विज्ञान का विषय है।


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एकमात्र मुद्दा ब्रह्मांड के भीतर विद्यमान चीजों की बात है। उस तरह का यह टीसीएस के बजाय भौतिकी बनाता है। आखिरकार, ब्रह्मांड एक परिमित वस्तु है, और टीसीएस का एक बड़ा हिस्सा एसिम्पटोटिक्स से संबंधित है।
जो फिट्ज़सिमों

हम्म, यह एक अच्छी बात है। लेकिन क्या हम वास्तव में एसिम्पोटिक्स का उपयोग करते हैं क्योंकि हम जानना चाहते हैं कि हमारा एल्गोरिथ्म इनपुट आकारों पर कैसा प्रदर्शन करेगा जो ब्रह्मांड से बड़ा है या क्या हम बड़े-ओह संकेतन का उपयोग सिर्फ अपनी गणना को मोटे तौर पर स्वतंत्र बनाने के लिए करते हैं?
विनायक पाठक

ठीक है, मैं निश्चित रूप से संगणना तय करने जैसी चीजों के बारे में सोचता हूं, और अधिक सार स्तर पर रहते हैं।
जो फिट्जसिमों ने

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मेरा सामान्य उत्तर, जो तड़क-भड़क वाला नहीं है, लेकिन बातचीत को मृत (बोनस!) रोकने की गारंटी है "जैसे क्वांटम सिद्धांत भौतिकी का गणितीय मूल है, टीसीएस कंप्यूटर विज्ञान का गणितीय मूल है"।


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दरअसल, क्वांटम यांत्रिकी की बजाय सैद्धांतिक भौतिकी भौतिकी की टीसीएस है। क्वांटम यांत्रिकी (शास्त्रीय सामान्य सापेक्षता सबसे स्पष्ट उदाहरण है) के अलावा अन्य भौतिक सिद्धांतों का एक समूह है।
जो फिट्ज़सिमों

लक्ष्य सटीकता नहीं है :)
सुरेश वेंकट

लेकिन फिर एक और पूछ सकता है, "कंप्यूटर विज्ञान क्या है?"
विनायक पाठक

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हम गणना की सीमाओं का अध्ययन करते हैं। आप एक निश्चित कम्प्यूटेशनल समस्या को कितनी जल्दी हल कर सकते हैं? इसे हल करने के लिए कितना समय चाहिए, कोई फर्क नहीं पड़ता कि आप किस समाधान की कोशिश करते हैं? फिर मैं उन्हें ये उदाहरण देता हूं (जो कि ज्यादातर आम लोगों को समझाना आसान है - और वास्तव में बहुत से लोगों को उनके साथ प्रत्यक्ष अनुभव है - एनपी-पूर्ण समस्याओं के कुछ गुणों को प्रदर्शित करता है, और वास्तव में जीवन बचाने के साथ करना है)।

जाहिर है कि लोग (अपने आप को) यह कह सकते हैं कि मैंने अंतरिक्ष, यादृच्छिकता या यहां तक ​​कि क्वांटमनेस जैसे महत्वपूर्ण अन्य संसाधनों को नजरअंदाज कर दिया है। लेकिन जब आपके पास पूरे क्षेत्र के बारे में किसी को बताने के लिए केवल 2 मिनट होते हैं, तो कुछ चीजें छूट जाती हैं।


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यदि आप अतीत में एक सनकी रूप देना चाहते हैं, तो अपने दर्शकों को याद दिलाएं कि "कंप्यूटर" एक ऐसे व्यक्ति को संदर्भित करता था जिसका पेशा चीजों की गणना करना था । (और यदि आप कुछ लिंग रूढ़ियों का उल्लंघन करना चाहते हैं जो उनके पास हो सकते हैं, तो आप यह इंगित कर सकते हैं कि ये अक्सर महिलाएं थीं, साथ ही साथ)

आप एक ही बार में कुछ चीजें हासिल कर सकते हैं:

  • एक ठोस तर्क दें कि "कंप्यूटर विज्ञान" "कंप्यूटर" का अध्ययन करने से परे कुछ हो सकता है;
  • बताते हैं कि जो लोग कंप्यूटिंग कर रहे हैं, उन्हें अपने कार्य को पूरा करने के लिए कुछ नियमों की आवश्यकता होती है (विशेष रूप से "कंप्यूटर" से भरे कमरे में विशेषज्ञ कार्य कर रहे हैं - संचार जटिलता और समानांतरकरण, कोई भी?), और यह सिर्फ मशीनों के लिए सच है।
  • वर्णन करें कि "कंप्यूटर विज्ञान" इस अर्थ में "कंप्यूटिंग" से जुड़ी समस्याओं को हल करने के प्रभावी तरीके खोजने के बारे में है;
  • इस बिंदु पर रखें कि कंप्यूटिंग क्या कर रही है, यह उतना महत्वपूर्ण नहीं है, जितना कि उन्हें आवश्यक संसाधन (जैसे समय और स्क्रैच-स्पेस)।

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मैं हमेशा उन्हें कुछ रचनात्मक, जानबूझकर-अपरिवर्तनीय वीडियो या लेख की ओर इशारा करके शुरू करता हूं जो एक सहज स्तर पर एक तकनीकी अवधारणा की व्याख्या करता है। यहाँ एक अच्छा उदाहरण है: मैथ में डूडलिंग: सर्पिल, फाइबोनैचि और एक पौधा होना

एक बार जब वे अवधारणा को समझ लेते हैं (और उम्मीद है कि इसके साथ थोड़ा मज़ा आया है), मैं सामान्य रूप से यह समझने की कोशिश करता हूं कि उन्होंने टीसीएस के बारे में कुछ सीखा है। उदाहरण के लिए, उपरोक्त वीडियो एक पुनरावर्ती प्रक्रिया के रूप में एल्गोरिदम या कम्प्यूटेशन की एक बुनियादी व्याख्या का नेतृत्व कर सकता है - "ऐसा कुछ जो कुछ, सरल नियमों से जटिल संरचना उत्पन्न करता है।" टीसीएस के लोग, तो, अध्ययन करें कि किस प्रकार के नियम किस प्रकार की संरचना का उत्पादन करते हैं!

वहां से, यह सामान्य रूप से सामान्य TCS से आपके द्वारा किए जाने वाले डोमेन-विशिष्ट चीज़ पर जाने के लिए पर्याप्त आसान है। :)


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रॉस स्नाइडर द्वारा दिए गए सुझाव के बाद, एक विशिष्ट उदाहरण के साथ, कोई भी सीधे पी बनाम एनपी प्रश्न की व्याख्या कर सकता है। किसी व्यक्ति को इस प्रश्न का वर्णन करने के रूप में समझा जा सकता है कि क्या किसी समाधान की पुष्टि करना वास्तव में किसी को खोजने की तुलना में काफी आसान है, या क्या यह सच है कि जब भी हम किसी समाधान को सत्यापित कर सकते हैं, तो हम उसे भी पा सकते हैं?


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ये मेरा:

कंप्यूटर विज्ञान सिर्फ विज्ञान नहीं है, इसमें बहुत सारी इंजीनियरिंग है, लेकिन वैज्ञानिक हिस्सा कम्प्यूटेशन को समझने के बारे में है। और एक संगणना एक भौतिक प्रक्रिया है जो सूचना को क्रमबद्ध तरीके से उत्पन्न करती है। सैद्धांतिक कंप्यूटर विज्ञान में, हमें लगता है कि कम्प्यूटेशन को समझने के लिए हमें अपेक्षाकृत परिष्कृत गणित की आवश्यकता है।

यह जीव विज्ञान में संगणना, कंप्यूटर विज्ञान में तर्क की भूमिका, और ग के बारे में अच्छी तरह से बात करता है।


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शायद कोई ऐसा कह सकता है

एक सैद्धांतिक कंप्यूटर वैज्ञानिक अध्ययन वास्तव में कंप्यूटर विज्ञान से संबंधित कठिन समस्याओं का अध्ययन करता है।

वैज्ञानिक रचनात्मक होने के दौरान एक कंप्यूटर का उपयोग नहीं करेगा, बल्कि कागज पर बहुत सारे, स्क्रिबल फॉर्मूले और विचित्र चित्र सोचता है और कभी-कभी घूमता है। जिससे तत्काल व्यावहारिकता सबसे महत्वपूर्ण बात नहीं है, यह एक कलाकार की तरह है जो इस दुनिया के रहस्यों की खोज करने की कोशिश कर रहा है।

फिर कोई ऐसी चीज़ों का उल्लेख कर सकता है, जो कंप्यूटर, इंटरनेट, खोज इंजन, सुरक्षित बैंकिंग, 3 डी फ़िल्में, डीएनए अनुक्रमण आदि जैसे कुछ सुरुचिपूर्ण समाधानों पर भरोसा करते हैं, लेकिन किसी को हमेशा इस बात पर ज़ोर देना चाहिए कि आज के शोध के अनुप्रयोगों को कोई नहीं जानता है, इनमें से कुछ को पहले कई दशकों में देखा जा सकता है।

मेरे अनुभव से, कई लोगों के पास एक AHA- पल होता है जब उन्हें पता चलता है कि कंप्यूटर विज्ञान, और विशेष रूप से सिद्धांत अध्ययन करने के लिए दिलचस्प सवालों और समस्याओं में बहुत समृद्ध है। जिनमें से कई का वर्णन उच्च स्तर पर किया जा सकता है! यह प्रो। विकिपीडिया (SIGACT के माध्यम से) से एक सूची है, अपना पसंदीदा चुनें: एल्गोरिदम, डेटा संरचनाएं, कम्प्यूटेशनल जटिलता सिद्धांत, वितरित संगणना, समानांतर गणना, वीएलएसआई, मशीन लर्निंग, कम्प्यूटेशनल बायोलॉजी, कम्प्यूटेशनल ज्यामिति, सूचना सिद्धांत, क्रिप्टोग्राफी, क्वांटम कम्प्यूटेशन , कम्प्यूटेशनल संख्या सिद्धांत और बीजगणित, कार्यक्रम शब्दार्थ और सत्यापन, ऑटोमेटा सिद्धांत, और यादृच्छिकता का अध्ययन।


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एक सैद्धांतिक कंप्यूटर वैज्ञानिक क्या करता है, इस संदर्भ में उन लोगों द्वारा समझा जा सकता है जो कंप्यूटर वैज्ञानिक नहीं हैं?

एक वीसीआर मरम्मत आदमी के रूप में बहुत ही सुंदर। दोनों विचार करते हैं कि मशीनों से सबसे अच्छा प्रदर्शन कैसे प्राप्त किया जाए जो टेप के बेहद लंबे बिट्स को सूचना पढ़ते और लिखते हैं।

यह गाल में थोड़ी अधिक जीभ हो सकती है जो आप के बाद थी ...


यह निश्चित रूप से वार्तालाप को जारी रखेगा!
आंद्र सलाम

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ओह अच्छा। क्या आप मुझे बता सकते हैं कि घड़ी को 12:00 बजे से बंद करना कैसे संभव है?
जेफ

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निश्चित रूप से, मैं सामान्य यूनियन दर का शुल्क लेता हूं।
आंद्र सलाम

मुझे पता है कि यह गाल में एक छोटी सी जीभ थी, लेकिन नीचे के मतों को देखते हुए, मैं खुशी से इसे हटा दूंगा अगर किसी को इसके साथ कोई गंभीर समस्या है।
जो फिजसिमन्स

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कोई दिक्कत नहीं है! मुझे चिंता थी कि कुछ सीएस सिद्धांतकारों या कुछ वीसीआर सुधारकों ने अपराध किया हो सकता है।
जो फिट्ज़सिमों ने
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