어떤 책을 읽어야합니까?

[ 타임 라인 ]

이 질문은 모든 사람이 읽어야 할 서류 와 모든 비디오를 시청해야하는 것과 같은 정신을 가지고 있습니다. 이론적 컴퓨터 과학의 다른 영역에서 놀라운 책을 요구합니다.

이 책은 수학을 중심으로 할 수 있지만 컴퓨터 과학자에게는 유용 할 수 있습니다. 예 :

• 개연성
• 불평등
• 논리
• 그래프 이론
• 조합론
• 알고리즘 설계 및 분석
• 계산 이론 / 계산 복잡도 이론

같은 주제의 책 (예 : 조합 론적 책)에 각 답을 바치십시오.

참고 : 제목이 잘못 될 수 있습니다. X와 Y는 컴퓨터 과학에서 두 가지 분야가되어야합니다. 모두가 저술 한 책이 있습니다

• 필드 X에서 읽어야합니다.
• Y 필드에서 읽어야합니다.
• 두 필드 모두에서 읽어야합니다.

이 질문은 세 가지 경우 모두를 추구합니다. 즉, 후자의 경우에만 해당되지 않습니다.

편집 : Dai Le가 제안한대로 책을 좋아하는 이유를 강조하십시오.

관련 주제 :

• TCS 증명 기술에 대한 참조
• 자가 학습을위한 오토마타 이론에 관한 책
• 확률을위한 책
• 좋아하는 인기 수학 책
• 무작위 화에 대한 초보자 안내서
• 회로 하한에 대한 참조
• 재귀 함수 이론에 관한 조사 기사
• 프로그래밍 언어 의미론에 관한 책
• 초안을 온라인으로 볼 수있는 최근 TCS 서적은 무엇입니까
• 확률에 관한 책

계산 복잡성 :

최근의 복잡한 교과서를 찾고 있다면. 다음 두 가지가 있어야합니다.

• 계산 복잡성 : Sanjeev Arora와 Boaz Barak 의 현대적인 접근 방식 ( 텍스트 북 홈페이지 )

• 계산 복잡성 : Oded Goldreich 의 개념적 관점 ( 교과서 홈페이지 )

이 두 책 사이의 내용의 대부분은 비슷합니다. 그러나 몇 가지 주요 차이점이 있습니다. Goldreich는 복잡성 이론의 개념적이고 철학적 인 기초를 탐구하기 위해 더 많은 공간을 투자하는 반면 Arora / Barak은 복잡성의 구체적인 모델, 양자 계산 및 주로없는 회로 하한을 포함하여 더 광범위한 주제를 다룹니다. 전자에서.

복잡하지만 오래되었지만 영원한 교과서의 또 다른 옵션은 다음과 같습니다.

• Christos Papadimitriou의 계산 복잡성

Papadimitriou의 책은 SNP, MaxSNP 및 APX (근사 경도의 이론적 기초) 클래스뿐만 아니라 1 차 논리를 다루는 장에 주목할 만합니다 .$_0$

또 다른 (비교적으로) 오래되었지만 주목할만한 고전은 다음과 같습니다.

• Michael Sipser 의 계산 이론 소개

이 책은 "Theorem :"과 "Proof :"사이에 "Proof Idea :"를 명시 적으로 포함하는 몇 안되는 첫 번째 교과서 중 하나이며, 어떤 주제 에 대해서도 가장 잘 쓰여진 수학 교과서 중 하나입니다 . 다른 한편으로, 그것은 단지 "고급 주제"(근사, 확률 론적 알고리즘, IP = PSPACE 및 암호 포함)에 대한 50 페이지짜리 챕터를 한 개만 다루는 복잡성에 대한 소개 일뿐입니다. 복잡성에 관한 첫 번째 책이나 진정으로 훌륭한 글쓰기의 예로써이 책은 훌륭 합니다.

• 크리스토퍼 무어와 스테판 머튼 의 계산의 본질

Scott Aaronson은이 책에 "교과서의 지적 내용이 담긴 대중적인 책의 재미"가 있다고 기록합니다. 이야기를 들려주고 많은 재미있는 예제와 참고 자료를 제공합니다 (Game of Life 및 Turing-complete 머신에 대한 다른 많은 예제). 복잡성 이론에 너무 깊이 들어가지는 않지만 큰 폭을 가지고 있습니다. 통계 물리학과의 관련성이 특히 주목할 만하다.

NP- 완전성 :

글쎄, 나는 Garey와 Johnson의 Computers and Intractability : NP-Completeness 이론에 대한 안내서 가이 목록의 최상위 책에서 찾을 수 있다고 생각합니다.

알고리즘 설계 및 분석 :

Cormen, Thomas H., Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest 및 Clifford Stein. 알고리즘 소개.

R. Motwani, P. Raghavan. 무작위 알고리즘.

Ryan Williams 가 MathOverflow : Algorithm Design by Kleinberg & Tardos 에서 제안한 이 책을 찾았 습니다 .

또 다른 훌륭한 책은 창조적으로 착수 : 알고리즘 소개 로 유디 맨버 . 이 책은 알고리즘 카탈로그가 아닙니다. 오히려 독자에게 "추상 문제에서 수학적 구조를 인식하는"직관을 제공하려고합니다. (리뷰에서 인용)

컴퓨터 과학에 대한 일반 수학 :

• 콘크리트 수학 : Graham, Knuth 및 Patashnik의 컴퓨터 과학 기반.

• Gowers et al.에 의한 Princeton Companion to Mathematics

• Aigner와 Ziegler의 책의 증거 .

타입 시스템과 프로그래밍 언어 시맨틱 :

Benjamin Pierce의 유형 및 프로그래밍 언어 와 유형 및 프로그래밍 언어 의 후속 볼륨 고급 주제 . 프로그래밍 언어 의미를 표현하기 위해 운영 의미론을 사용하는 동시에 언어 설계 프로그래밍에서 유형 이론의 역할에 대한 견고하면서도 포괄적 인 개요를 제공합니다.

불평등 :

(! 그래서, 모두) 지금 원하는 컴퓨터 과학 사람에 대한 또 다른 가치있는 책이 어떤 양을 결합하는 것입니다 코시 - 슈바르츠 마스터 클래스 : 수학 불평등의 예술에 소개 마이클 스틸로는.

이 주제에 관한 백과 사전은 불평등 사전입니다 . 이 책은 엄폐를 읽는 책이 아니지만, 여러분이 처분 할 수있는 것이 좋습니다. 이 책 의 보충 자료 도 참조하십시오 .

또한 Wikipedia에는 ​​탁월한 불평등 목록이 있습니다.

특정 주제에 대해서는 다음을 참조하십시오.

• 확률 적 불평등
• 행렬 불평등
• 기하학적 불평등
• Petkovsek, Wilf 및 Zeilberger의 "A = B"책

흥미 롭군 아무도의 볼륨 언급되지 컴퓨터 프로그래밍의 예술 로 도널드 E. 크 누스를 . 아주 좋은 운동으로 주제를 매우 자세하게 치료합니다.

이 책에서 한 예를 언급하기 위해 'restorvoir sampling'과 같은 보석을 발견했습니다.

Sylvain Peyronnet이 이미 언급했듯이 논리는 이론적 인 컴퓨터 과학의 중요한 부분입니다. 그러나 순수한 수학자를 위해 만들어진 교과서에서 논리를 배우는 것만으로는 충분하지 않습니다. 다시 말해,보다 "컴퓨터 과학"관점에서 논리를 배우는 것도 중요합니다.

유한 모형 이론

유한 한 구조를 다루는 기술을 배우고 싶습니다. 모형 이론의 많은 전통적 도구, 예를 들어 소형화 및 로웬 하임-스코 렘 정리는 유한 모형 에는 적용 할 수 없는 것으로 잘 알려져 있습니다. 이것은 유한 모형 이론 의 연구로 이어집니다 . 이 분야에서는 다음과 같은 훌륭한 책을 추천합니다.

• Leonid Libkin, 유한 모형 이론의 요소 . (교과서)
• Grädel et al., 유한 모형 이론 및 그 응용 . (조사 기사 및 응용 프로그램)

유한 모델 이론의 하위 영역은 기술 복잡성 인데, 여기서 언어를 정의하는 데 필요한 논리 유형으로 복잡성 클래스를 특성화하려고합니다. 설명의 복잡성에 대한 결정적인 기준은 다음과 같습니다.

• Neil Immerman, 설명 복잡성 .

증명 복잡성

컴퓨터 과학에서 논리의 또 다른 중요한 영역은 Proof Complexity로 복잡한 클래스, 약한 논리 시스템 및 제안 증명 시스템 간의 3 가지 관계를 연구합니다. 다음 두 가지 관련 측면이 고려됩니다. (i) 명제 식 증명의 복잡성, (ii) 경계 산술 이라고하는 약한 산술 이론 연구 .

측면 (i)는 다음 질문과 관련이있다 : "모든 타우 톨 로지가 타우 톨 로지의 크기에서 다항식 크기 ​​증명을 갖는 제안 적 증거 시스템이 있는가?"

$C$$VC$$VC$$C$

$\mathsf{PV}$$\mathsf{PV}$

증명 복잡성에 대한 훌륭한 조사를 위해 다음 두 권의 책을 추천합니다.

• Stephen Cook 및 Phuong Nguyen, 증명 복잡성의 논리 기반 . (초안은 여기에 있습니다 )
• Jan Krajíček, 경계 산술, 명제 논리 및 복잡성 이론 .

$\mathsf{P}$$V_0$

크라이 지크 (Krajíček)의 책은 독자들이 이미 수학적 논리와 모델 이론에 익숙하거나 가정에 필요한 배경을 배울 수있을 정도로 기꺼이 생각하기 때문에 조금 더 어려워졌습니다. 그러나이 책을 읽고 이해함으로써 많은 것을 배울 수 있습니다.

무작위 알고리즘 :

확률 및 컴퓨팅 : Michael Mitzenmacher와 Eli Upfal의 무작위 알고리즘 및 확률 분석 .

무작위 알고리즘의 기본 사항을 설명하기위한 훌륭한 책. 예제와 증명은 매우 명확하게 설명되어 있으며 따르기 쉽습니다. 또한 운동은 매우 재미 있습니다.

(Marcos Villagra의 답변)

무작위 알고리즘 분석 :

알고리즘을 사용하는 사람 은 무작위 알고리즘 분석을위한 측정 농도를 가져야하며 여기 에서 PDF 형식으로 다운로드 할 수도 있습니다 .

암호화 :

Oded Goldreich 의 두 권의 책 암호화 기초 ( 1 권 : 기본 도구 및 2 권 : 기본 응용 프로그램 )는이 주제에 대한 훌륭한 책입니다. (초기 저자의 홈페이지 에서 초안을 볼 수 있습니다 .) 이 책 의 짧은 버전 도 있습니다.

또 다른 훌륭한 책은 Katz & Lindell의 Modern Cryptography 소개 : Principles and Protocols 입니다.

암호의 수학적 배경에 관심이있는 사람들을 위해 수학 암호화에 소개 Hoffstein로 등의 알. 자연스러운 선택입니다.

다른 훌륭한 책은 다음과 같습니다.

• Menezes 등 의 Applied Cryptography 핸드북 . (챕터는 온라인 으로 제공됩니다 ).
• 암호화 : Stinson의 이론 및 실습 .

특정 주제 :

• 보안 프로토콜의 고급 구성에 관한 서적 :
  • 안전한 다자간 프로토콜의 구성 : Lindell 의 포괄적 인 연구 .
  • Rosen의 동시 제로 지식 .
• 보안 프로토콜의 공식적인 증거
  • Bella 의 보안 프로토콜의 정확한 정확성 .
• [공개 키 암호화의 수학] ( http://www.amazon.com/Mathematics-Public-Cryptography-Steven-Galbraith/dp/1107013925 ) by Galbraith

기능적 프로그래밍

• 순수 기능 데이터 구조 에 의해 크리스 오카 사키 . 데이터 구조에 관한 대부분의 책은 C 또는 C ++와 같은 명령형 언어를 가정합니다. 그러나 이러한 언어의 데이터 구조가 항상 기능적 언어로 잘 변환되는 것은 아닙니다. 이 책은 기능적 언어로 데이터 구조 및 알고리즘을 구현하는 데 가장 적합한 설명 중 하나입니다.
• 기능적 프로그래밍 : 연습과 이론 에 의해 브루스 J. Maclennan . 이 책의 이름에도 불구하고이 책은 실습 위주의 이론보다 이론 위주의 내용입니다. 이 책을 읽는 사람은 임시 프로그래밍을 통해 배우는 사람보다 주제를 훨씬 잘 볼 수 있습니다.
• 기능 알고리즘 디자인의 진주 로 리처드 버드 . 문제 해결 접근법을 취하고 기능 알고리즘 설계에 매력적인 아이디어를 보여줌으로써 현장의 아름다움을 보여주는 주제에 대한 새로운 박람회.
• 종속 유형과 인증 프로그램 에 의해 아담 Chlipala . Coq 학습에있어 최고의 리소스 중 하나이며 특히 로직 / 규칙 기반 시스템을 사용하여 프로그램 인증 및 정리를 자동화하는 방법에 중점을 둡니다. 예는 광범위하고 따르기 쉽습니다.

근사 알고리즘

이 책 근사 알고리즘 Vazirani하여 주제에 가장 좋은 책이다. 또 다른 책은 Hochbaum의 NP-Hard 문제 에 대한 근사 알고리즘입니다 .

두 명의 검토자가 비교 한 내용은 다음과 같습니다.

저는 NP-Hard 문제에 대한 근사 알고리즘에 관한 Dorit Hochbaum의 저서를 저의 작업 지침으로 사용하고 있습니다. 호치 바움의 책은 의심 할 여지없이 훌륭합니다. 그러나 설문 조사 형식은 현장에서 최고의 사람들을 모으기 위해 원활한 흐름을 타협했습니다. Vazirani의 책은 처음부터 끝까지 매끄럽고 우아하게 수정합니다. 훌륭한 문제 세트, 대부분의 문제에 대한 훌륭한 힌트, 그리고 책 끝 부분에 문제를 다루는 섹션이 있습니다. 정말 멋진 기능입니다.

과

나는 NP-complete 및 NP-hard 문제를 해결하는 것과 관련된 책을 찾고있었습니다. Hochbaum의 또 다른 책이 있는데 저도 있습니다. 불행히도, 그 책은 여러 연구자들이 저술 한 연구 중심의 책에 더 가깝습니다. 두 개의 하드 커버 내에서 여러 연구 논문을 읽는 것과 같습니다. 이것은 근사 알고리즘에 대한 일종의 중간 수준의 경험이 필요하다는 것을 의미합니다.

최근의 책은 Williamson과 Shmoys 의 근사 알고리즘 설계입니다 .

조합론

입문 서적. 다음 책은 주제에 대한 훌륭한 소개가 될 수 있습니다.

• Rosen 의 이산 및 조합 수학 핸드북 .
• 이산 및 조합 수학 : Grimaldi 의 응용 소개 . 솔루션 매뉴얼 도 참조하십시오 .
• 조합을 통한 연습 및 열거 조합 에 대한 소개 및 Bona의 열거 조합 에 대한 소개 . 첫 번째 책은 클래식뿐만 아니라 더 포괄적입니다. 두 번째 책은 첫 번째 책과 상당히 겹치지 만 현대 계산 방법에 더 중점을 둡니다.
• van Lint & Wilson의 조합 과정 .
• 조합 : 카메론의 주제, 기법, 알고리즘 . (이 책에는 훌륭한 연습이 많이 있습니다.)
• László Lovász의 조합 문제와 연습 (@Sazzad의 답변)

더 고급 텍스트.

• Stanley의 Enumerative Combinatorics, Volume 1 & Volume 2 . 열거 형 조합론의 걸작 일뿐입니다. 매우 도전적이고 매우 깊습니다.
• 조합 알고리즘 : 생성, 열거 및 검색 : Kreher & Stinson. 조합의 컴퓨터 과학 응용에 더 적합합니다.
• Terence Tao와 Van H. Vu.의 첨가제 조합 수 이론과 관련된 조합 문제에 직면 할 때 매우 유용한 참조 자료입니다.

조합론

Philippe Flajolet과 Robert Sedgewick의 Analytic Combinatorics 를 인용하고 싶습니다 . 알고리즘 열거 및 분석을위한 강력한 수학적 배경을 제공합니다. 나는 이틀 전에 죽었고 위대한 수학자이자 컴퓨터 과학자 인 Philippe Flajolet에게 경의를 표하고 싶다.

프로그램 검증

• Zohar Manna 의 수학적 계산 이론
• Christel Baier와 Joost-Pieter Katoen 의 모델 확인 원칙
• Edmund M. Clarke Jr., Orna Grumberg 및 Doron A. Peled의 모델 검사
• Krzysztof R. Apt, Frank S. de Boer 및 Ernst-Rüdiger Olderog 의 순차 및 동시 프로그램 검증
• 컴퓨터 과학의 논리 : M. Huth와 M. Ryan의 시스템 모델링 및 추론

정보 이론

David MacKay의 정보 이론, 추론 및 학습 알고리즘

정보 이론에 관한 다른 유명한 교과서는 Wikipedia 에서 찾을 수 있습니다 .

분산 알고리즘

Nancy Lynch의 분산 알고리즘 이것은 분산 컴퓨팅의 개척자가 쓴 고전적인 텍스트입니다.

Gerard Tel의 분산 알고리즘 소개 학부 수준의 코스에도 적합한 훌륭한 소개; 메시지 전달 모델에 집중

분산 컴퓨팅 : Hagit Attiya와 Jennifer Welch의 기초, 시뮬레이션 및 고급 주제 여기에는 박사 과정에 적합한 고급 자료가 포함됩니다. 메시지 전달 및 공유 메모리 모델 모두에 대해 설명합니다.

분산 알고리즘의 설계 및 분석 Nicola Santoro 저술 비교적 최근의 책은 학부 및 박사 과정 모두에서 사용될 수 있습니다. 프로토콜 디자인에 중점을 둔 자료

양자 컴퓨팅

• 양자 계산과 양자 정보 에 의해 닐슨과 추앙은 , 좋은입니다 참조 분야에서 연구하고자하는 사람들을위한 이상적인 책. 그러나 초보자에게는 배우기가 어렵고 자기 학습자가 아닙니다. 이 책에는 실제 사례가 없으므로 다음 책을 제안합니다.

  • 문제 및 양자 컴퓨팅 및 양자 정보의 솔루션 으로 Steeb & 하디 . 이 책에는 많은 예제가 포함되어 있지만 절대 초보자를위한 것은 아닙니다. 우선, 다음 책이 제안됩니다.

    • 양자 컴퓨팅에 접근 하여 Marinescu 및 Marinescu . 초등하고 배우기 쉽지만 어떤 사람들은 "오류로 가득 차 있습니다". 이와 관련하여이 책의 정오표 는 편리합니다.

• 데모크리토스 이후 양자 컴퓨팅 에 의해 스콧 애런 슨 . 물리학, 철학 등과 관계가있는 퀀텀 컴퓨팅 이상의 다양한 둘러보기

이 주제에 관한 두 가지 훌륭한 입문 서적은 다음과 같습니다.

• Yanofsky & Mannucci의 컴퓨터 과학자 를 위한 양자 컴퓨팅 .
• 양자 컴퓨팅에 대한 소개 로 케이, Laflamme 및 모스카 .

최적화

나는 Paul Nahin의 When Least is Best를 좋아했습니다 .

본질적으로 문제와 성격을 통한 최적화의 귀여운 역사. Bill Gasarch의 칼럼 중 하나에 32-36 페이지의 멋진 리뷰 가 있습니다.

$e^{i\pi} = -1$

의사 소통 복잡성 :

이것은 고전적이고 매우 잘 쓰여진 책입니다. 지금까지 조금 낡았지만 여전히 현장에 대한 최고의 입문서입니다. 또한 연습은 매우 재미 있으며 개념을 설명한 후에 정확하게 제공되므로 방금 배운 내용을 수정할 수 있습니다.

무작위 의사 소통 복잡성의 일부는 첫 번째 책의 일부로 보완되어야합니다.

Juraj Hromkovič의 통신 복잡성 및 병렬 컴퓨팅 .

때로는 조금 읽기가 쉽지만 매우 완벽합니다. 직관적 인 설명은 매우 명확하고 훌륭한 연습입니다. 두 번째 부분에서는 병렬 컴퓨팅에 대한 연결을 제시합니다.

• 불일치에 관한 Matousek & Chazelle 의 책 은 훌륭합니다.

  실제로 Matousek의 거의 모든 책은 어느 정도 읽을 가치가 있습니다.

• 그래프 이론 ( [1] 및 [2] ) 에 대한 Douglas West의 책 은 좋습니다.

• Alon & Spencer 도 우수합니다.
• Pach & Agarwal 은 DS 시퀀스를 사용하는 경우 Sharir & Agarwal 과 마찬가지로 이산 형상에 적합 합니다.
• 불연속 기하학의 열린 문제에 대한 Brass, Moser 및 Pach 서적도 매우 좋습니다.
• LP에 대한 Vanderbei 책은 매우 좋습니다.
• Schrijver의 책 ( [1] 및 [2] )은 놀랍습니다.

계산 대수

Shiva 가이 답변에서 말했듯 이 ,이 분야의 문헌은 일반적인 용어없이 사방에 흩어져 있습니다. "상징 계산", "대수 복잡도 이론", "컴퓨터 대수"또는 "계산 대수"를 검색하여 유용한 참조를 찾을 수 있습니다. 에 대한 답변에서 제안 이 질문에 ,

• Joachim von zur Gathen과 Jürgen Gerhard의 현대 컴퓨터 대수 .
• Peter Bürgisser, Michael Clausen, Mohammad A. Shokrollahi 및 T. Lickteig의 대수 복잡성 이론 .
• Bhubaneswar Mishra의 알고리즘 대수 .
• Victor Shoup의 수 이론 및 대수 에 대한 전산 소개 .

전산 분석

실제 함수에서의 계산을 다루는 흥미로운 분야도 있습니다. "계산 가능 분석"또는 "계산 가능 미적분학"이라고도합니다.

• Oliver Aberth의 계산 가능한 분석 .
• 계산 가능한 분석 : Klaus Weihrauch 의 소개 .

조합론

generatingfunctionology는 , 허버트 S. 윌프에 의해, 부드러운 방식으로 작성하고 연습 가득 생성 함수의 이론에 뛰어난 소개합니다. 그가 그런 책을 모두 쓰면 다른 책을 시작하기를 기다릴 수 없습니다.

Richard Stanley의 Enumerative Combinatorics 는 훌륭한 참고 자료입니다 (고급).

조합 : Peter Cameron의 주제, 기술, 알고리즘 및 Matousek과 Nesetril의 이산 수학 초대 는 조합론에 대한 훌륭한 소개입니다.

Roberts와 Tesman의 Applied Combinatorics 는 적용된 조합 에 대한 백과 사전입니다.

논리:

이것은 이 질문에 대한 대답 입니다.

기본 수학 논리에 대한 지식은 제 생각에는 플러스입니다. Cori와 Lascar의 두 권의 책을 볼 수 있습니다.

수학 논리 : 연습 파트 I

수학적 논리 : 연습 파트 II 과정

논리 / 증명서 :

1. 그것을 증명하는 방법 : Daniel J. Velleman의 구조적 접근

수 이론

많은 논문에서 자주 인용되는 몇 권의 책을 발견했습니다. 그들은 주제에 훌륭하지만, 그들 중 일부는 아주 오래되었습니다. 내가 기억하는 것의 목록은 다음과 같습니다.

• 하디 (Hardy) 등 의 수 이론 소개 . Hardy는 영국의 유명한 수학자입니다. 그는 인도의 수학자 Ramanujan 의 멘토였다 . 수 이론 분야에 대한 그의 공헌은 매우 놀랍습니다 .
• 몽고메리 주커만 니븐 (Neven) 의 수 이론 소개 . 이 분야에 대한 또 다른 고전적인 소개.
• ks 크의 수 이론에서 해결되고 해결되지 않은 문제 . 이다 분야에서 아직 - 투 - 입증 추측을 추구하는 사람들을위한 책.
• Edwards 의 리만 제타 기능 . 이 책에서 설명한 것처럼 (이론적) 리만 가설에 근거하여 현대의 수 이론의 중요한 부분과 수 이론적 작업을위한 몇 가지 확률 론적 알고리즘이 발견되었다.

자서전

자서전에 관한 책은 많지 않습니다. 그러한 책 중 하나는

Berge C. Hypergraphs : 유한 세트의 조합론 .

증명 이론

Troelstra와 Schwichtenberg의 저서 기본 증명 이론 (Basic Proof Theory) 은 지금이 주제에 관한 사실상의 글입니다.

Girard, Taylor & LaFont의 Proofs and Types 는이 주제에 대한 짧은 서적이며 그 버전은 http://www.paultaylor.eu/stable/Proofs%2BTypes.html 에서 다운로드 할 수 있습니다 .

그래프 이론

그래프 이론 소개 : West의 그래프 이론 소개

그래프 이론에 대한 추가 정보 : Bondy and Murty의 Graph Theory

그래프 이론의 새로운 고전적 결과뿐만 아니라 새로운 발전을 포함하는 포괄적 인 책 :

그래프 이론 : Reinhard Diestel .

조합 접근법이있는 표면의 그래프 :

표면의 그래프

그리고 digraphs의 경우 :

Digraphs : 이론, 알고리즘 및 응용

VLSI 디자인

나는 하드웨어에 없습니다. 그러나 FAQ 에는 TCS의 하위 필드 중 하나로 VLSI가 포함되어 있으므로 VLSI 디자인의 유명한 책에 대해 전문가에게 물었습니다. 여기 있습니다:

• 디지털 집적 회로
• CMOS VLSI 설계 : 회로 및 시스템 관점
• 최신 VLSI 디자인 : IP 기반 디자인