매개 변수화 된 복잡성이 복잡성 이론의 미래가 될 것인가?

저는 알고리즘 및 복잡성 이론을 연구하는 연구 학자이며 매개 변수화 된 복잡성을 어느 정도 사용합니다. 나에게 매개 변수가있는 복잡성에 관한 연구자들은 연구 논문 수 측면에서 매우 활발한 것으로 보입니다 (다른 사람들이 그렇지 않다는 것을 의미하지는 않습니다). 통신 복잡성, 산술 복잡성 등의 연구원들도 다양한 매개 변수를 더 많이 사용하고 있음을 알았습니다.

질문 : 매개 변수화 된 복잡성이 복잡성 이론의 미래가 될 것입니까? 미래는 단지 연구 논문의 수, 그 분야에서 일하는 연구원의 수 등을 의미합니다.

나는 순진하고 많은 것을 알지 못할 수도 있습니다.

미래를 예측하는 것은 거의 불가능하며, 특히 최첨단 연구에서는 불가능합니다. 나는 딥 러닝이 현재 얼마나 많은 영향을 미쳤는지, 또는 구별하기 어려운 난독 화에 의해 암호화가 대신 될 것이라고 예측 한 사람은 없다고 생각합니다.

즉, 나는 이것을 많이 말할 것입니다 : 매개 변수화 된 복잡성이 인수 될 특별한 이유는 없습니다. 20 년 동안 활동 해 온 성숙한 분야입니다. 그것은 다가오는 지역으로 실제로 나를 때리지 않습니다. 분명히, 나는 그것이 계속 번창 할 성공적인 영역이라고 생각합니다.

Google 트렌드 를 살펴보면 매개 변수화 된 복잡성에 대한 검색 관심이 감소하고 있습니다. (필요한 경우 비교를 위해 다른 용어를 선택하십시오.) Downey - Fellows 교과서 Parameterized Complexity 및 업데이트 된 교과서에 대한 인용을 조합 하면 상당히 안정적인 것을 알 수 있습니다 _{(출처 : Google Scholar) . 두 권의 책을 내 프로필에 추가하고 병합하여 결합 된 인용의 스크린 샷을 찍은 다음 내 프로필에서 삭제했습니다.)}

이것은 건전한 인용 횟수이지만 매개 변수화 된 복잡성이 대체 될 것이라고 생각하게하는 지수 적 성장은 아닙니다. 물론이 데이터는 매우 결함이 있지만 매개 변수화 된 복잡성의 전 세계적 인기를 찾을 수있는 가장 좋은 지표입니다.

전 세계적으로 인기가없는 경우에도 로컬에서 매우 인기가있을 수 있습니다. 저학년이었을 때, 나는 내 주변의 모든 사람들이 그것에 대해 이야기했기 때문에 범주 이론에 대해 배워야한다고 생각했다. 나는 심지어 책을 샀다. 그런 다음 저는 대학원으로 넘어 가서 다시는 들어 본 적이 없습니다. 이 책은 오늘날까지 읽지 않은 채 남아 있습니다. 아마도 당신은 비슷한 상황에 처해 있습니다. 매개 변수가 복잡한 부서가 있지만 부서를 다른 곳으로 옮기면 이야기가 완전히 달라집니다.