なぜ学ぶの複雑さ理論?

Question

私はアマチュアの研究アルゴリズムがありましたけど燃える問題 なぜ 私たちの研究の複雑さ理論コンピュータ科学か？その理由をお願いいたアルゴリズムにより漸近的計算量は必ずしも高速化のための実践的な目的は、実はできるabsurdly遅くなります。なぜなく開発理論のより良いスーツの実践的なニーズにおける科学的研究と産業?

一例として、その開発のためのアルゴリズムを決定する完璧なチェスゲームできる $O(1)$, における法的チェスゲームを8×8グリッドは、次のからます。しかし、私は聞いたこのアルゴリズムのような時代の宇宙を終了させます。このその質問を頼む、その複雑さ理論?となっているように思いを根本的に欠陥がある、コンピュータ科学者の長さを必ずより良いアプローチのための研究アルゴリズム

（注：私の心からのお分野に関する研究.☻)

Answer 1

ここではないかという素朴な疑問、すな期待を簡単に答えます。ある範囲のご質問はこのスペース：なぜ私たちの研究の漸近を走す。なぜ私たちの利用時間漸近解析の解析アルゴリズム?なぜ私たちの研究の複雑さ理論?それぞれの複数回答;あな単一の理由によって、私たちがいは、異なる人々が違う場合があります。

漸近走行時間分析にはメリットとデメリットがある。ただ正確に特定のデメリット:良い漸近稼動時間を保証するものではありません走りの時間です。がの場合のみに焦点をあて一利なりがちだいにあるセレクトショップの強み-弱みのスタイルの解析。一部の利点はそこでの分析が比較的扱いではない固有の特定建築で有用な情報の拡張性には、少なくとも一部の時間で予測に有力で特定のアルゴリズムのボトルネックを解消。例えば、の違い $O(n^2)$ 時間アルゴリズムおよび $O(n\log n)$ 時間アルゴリズムが大きく、これらを無視し、一定の要因で一部のデメリットが定を行うことができます。重要なのは、キャッシュメモリ階層の影響で非常に重要なのは無視される漸近走行時間分析(というミリ規格)の最適化のみに漸近した時でも不条理結果の実態 銀河中心のアルゴリズム や Goodhart法).

と思っていても検討しています。り組んでいただきたいと思いますの代替漸近走行時間分析を通じだが提案す。※だんだコンクリート提案やすくなっているとはできなくなるくる何かを見つけなければならない。がんに追い込まれる何かを特定するこります。例えば、り組んでいただきたいと思いまだKnuthの解析アルゴリズムの走行時間 ミックス 彼のTAOCPシリーズです。またはコンクリート走行時間分析、漸近挙動を考慮し、定数。場合力を自分で仕事を通じての詳細がんの早期発見のたデメリットの:このスーパー-節に非常に具体的な特定のコンピュータ-アーキテクチャ、ないことが多い。啓発.

また同様に議論しそれぞれのテーマなどの理由は何学理論とんたちもいニュアンスを出すために

また、私はハイライトする理論とアルゴリズムのコミュニティには広いので、さまざまなスタイルです。すいようlumping ースでは、なくてはならない一つの矢がありスペクトルの作品:一部のでスーパー-理論的および遠方の地からの高い実践的な意のあるコンクリートの問題やがて直接影響力を持つ、ある範囲の仕事の様々な点という答は約となった。るというのは重要だと思いるもございますので、あらかじめは一部の論コミュニティの実践的な関連性は大きく影響して仕事があるか理論的な意欲による短期的な影響です。

また理論的枠組みに着目すべき会産業界のニーズについての 単語のRAM モデル キャッシュ-忘アルゴリズム, の 並列外部メモリ モデルです。

私はをお読みになることをおすすめ以下の資源としては密接に関連する質問 なぜ多項式時間では"効率的"?, を説明する関連性の漸近的計算量のアルゴリズムの実践とアルゴリズム, 正当性を怠定要因に大O.