왜 복잡성 이론을 연구하는 이유는 무엇입니까?

Question

나는 알고리즘을 연구하는 아마추어입니다. 잠시 동안 나는 이유는 컴퓨터 과학에서 복잡성 이론을 연구합니까? 내가 묻는 이유는 더 나은 점근 적합성 복잡성을 갖는 알고리즘이 실제적인 목적을 위해 항상 더 빠르지 않기 때문에 실제로는 부조리하게 느려질 수 있기 때문입니다. 왜 과학적 연구 및 산업의 실제적인 요구에 더 잘 어울리는 이론을 개발하지 않는 이유는 무엇입니까?

예를 들어, 완벽한 체스 게임을 결정하기위한 알고리즘을 개발할 수있는 알고리즘은 $ o (1) $ 에서 수행 할 수있는 것으로 알려져 있습니다. 8 × 8 그리드의 체스 게임은 위에서 묶여 있습니다. 그러나이 알고리즘은 우주의 나이보다 오래 걸릴 것입니다. 이것은 왜 그럴 수 있습니다, 왜 복잡성 이론이 이론? 분야가 근본적으로 결함이있는 것으로 보이며 컴퓨터 과학자들은 알고리즘 연구를위한 더 나은 접근법을 사용해야합니다.

(참고 : 현장에서의 연구원에게 진심으로 사과드립니다. ☻)

Answer 1

이것은 간단한 질문이 아니며 간단한 답변을 기대하지 않아야합니다. 이 공간에는 왜 비슷한 질문이 있습니다. 왜 우리는 점균성 운전 시간을 연구합니까? 왜 우리는 알고리즘을 분석하기 위해 점성 주행 시간 분석을 사용합니까? 왜 우리는 복잡성 이론을 연구합니까? 각각에는 여러 개의 답변이 있습니다. 우리가하는 이유만이 아니라 다른 사람들이 다른 이유가 다른 이유가 있습니다.

점성 주행 시간 분석에는 장점과 단점이 있습니다. 당신은 단점 중 하나를 정확하게 확인했습니다. 좋은 점근심을 러닝 시간은 실제로 좋은 실행 시간을 보장하지 않습니다. 그러나 단 하나의 이점이나 단점에 집중하는 경우 해당 분석의 스타일의 강점과 약점에 대한 완전한 그림을 얻지 못할 것입니다. 분석은 비교적 상대적으로 비교적 인 경우 특정 아키텍처에 특별하지 않으며, 확장성에 대한 유용한 정보와 알고리즘 병목 현상을 식별 할 때 유용한 예측 전력을 갖는 시간을 제공한다는 것입니다. 예를 들어, $ o (n ^ 2) $ 시간 알고리즘과 $ o (n \ log n)의 차이점 ) $ 시간 알고리즘은 일정한 요인을 무시하더라도 중요 할 수 있습니다. 단점 중 일부는 일정한 요소가 중요 할 수 있으며, 캐시 및 메모리 계층 구조 효과는 아직 매우 중요 할 수 있지만 점근증 운주 시간을위한 전적으로 최적화 할 수 있으므로 점근이 흐르는 시간 분석에 의해 매우 중요 할 수 있습니다. 유틸리티 ( 은하계 알고리즘 및 Goodhart의 법률 ).

나는 또한 대안을 조사하는 것이 또한 유용하다고 생각한다. 나는 당신이 점근심을주는 시간 분석에 대한 대안을 탐험하고 당신이 그 대신에 제안하는 것을 통해 일하는 것을 권장합니다. 콘크리트 제안서를 제시하려고하지 않으면 더 나은 것을 찾기가 어렵지 않다는 것을 쉽게 생각할 수 있습니다 ... 그러나 당신이 특정한 것을 저지르게해야 할 때, 당신은 예상보다 더 까다로운 것입니다. 예를 들어, "Nofollow Noreferrer"> 믹스 님의 알고리즘의 알고리즘의 알고리즘 분석에 익숙해 지도록 권장합니다. TaoCP 시리즈입니다. 거기에서 그는 끊임없는 요인을 고려하여 변형률이없는 환경 적 운전 시간 분석을 수행합니다. 그 자세한 내용을 통해 자신을 강요하기 위해 자신을 강요한다면, 그 사실의 단점을 신속하게 발견 할 수 있습니다 : 특정 컴퓨터 아키텍처에 매우 구체적으로 매우 구체적이며 훨씬 더 계몽하지는 않습니다.

우리는 다른 주제의 각각을 유사하게 토론 할 수 있습니다 - 예를 들어, 왜 또는 왜 복잡성 이론을 공부하지 않는 이유를 공부할 수 없으며, 그들이 뉘앙스가 있음을 알 수 있습니다.

또한 이론과 알고리즘 커뮤니티가 다양한 스타일의 작업으로 넓은 넓은 작업이 있음을 강조하고 싶습니다. 당신은 하나의 더미로 함께 모든 것을 함께하고있는 것처럼 보이지만, 그 중 일부는 슈퍼 이론적이고 실천에서 멀리 떨어진 곳이며, 일부는 구체적인 문제에 의해 매우 실용적이고 동기 부여되며 즉각적인 영향을 미칠 수 있으며 즉각적인 영향을 미칠 수 있습니다. 극단적 인 다양한 지점에서 다양한 작업이 있습니다. 나는 이론 공동체에 몇 가지 일이 있다는 것이 중요하다고 생각하는 것이 중요하다고 생각하는 것이 중요하다고 생각하는 것이 중요하다고 생각하는 것이 중요하다고 생각하는 것이 중요하다고 생각하는 것이 중요하다고 생각하는 것이 중요합니다.

회의 업계의 요구에 초점을 맞춘 이론적 인 프레임 워크를 요구 한 이래로 Word RAM 모델, 캐시 - 짐을 찬 알고리즘 및 병렬 외부 메모리 모델.

다음과 같은 자원을 읽으십시오. 다항식 시간이 호출되는 이유 " 효율적인 ", 알고리즘 설계 를 설계하기위한 알고리즘의 점도적 복잡성의 관련성을 설명하는 큰 o 에서 일정한 요인을 무시하기위한 정당성