나는 이론적 인 컴퓨터 과학에서 일하는 박사 과정 학생입니다. 많은 연구원의 연구 논문을 읽었으며 알고리즘 설계에 사용하는 많은 도구와 수학을 보았습니다. 예를 들어이 연구 논문 [Primality in P]을 참조하십시오 . 나는이 연구 논문이 하나 또는 두 개의 아이디어에 기초한다고 말하지는 않지만 심각한 수학을 필요로하는 많은 아이디어에 기초한다. 나는 몇 년 동안 그런 종류의 아이디어를 내기 위해 고심하고 있습니다. 나는 몇 달 동안 한 가지 문제를 해결해 왔지만, 내 마음 속에는 사소한 것이 없습니다. 지금까지 제 생각에 떠오른 모든 아이디어는 사소하고 이론적 인 컴퓨터 과학 연구원에게는 거의 사용되지 않습니다. 나는 사소하지 않은 결과를 생성 할 수있는 기계 장치를 만드는 방법이 궁금하다.
질문 : 이론적 인 컴퓨터 과학에서 사소한 아이디어를 얻는 방법? 나는 "사소하지 않은 아이디어"라는 단어에 다른 의미가 있다는 것을 알고 있습니다. 나에게 그것은 이론적 인 컴퓨터 과학 커뮤니티에 출판 가능하고 흥미로운 것입니다. 나는 몇 가지 (수학적) 용어를 정의 한 다음 정의 된 용어를 사용하여 알고리즘을 디자인하는 연구 논문을 보았습니다. 그런 것들을 생각해내는 방법이 궁금합니다.
저의 연구 친구와 노인으로부터받은 조언 중 하나는 연구 논문을주의 깊게 읽고 수학 (정리와 증명)을 매우주의 깊게 읽고, 스스로 증거를 작성하고 확장하려고 노력하는 것입니다.
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Aryeh가 지적한 바와 같이, 이것은 인터넷보다 조언자와 더 잘 논의됩니다. 그들은 막 다른 길을 피하고, 시도해 볼 것을 제안하고, 기본 도구를 배우면서 안내하며, 이전 작업에서 누락 된 부분을 지적 할 수 있습니다. P의 Primality의 저자 중 한 명이 문제를 매우 잘 알고있는 숙련 된 연구원이라는 것을 기억하십시오.
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Sasho Nikolov
바를 너무 높게 설정했는지 궁금합니다. 좋은 연구는 거의 변형이나 완전히 새로운 기계가 아닙니다. 종종 문제가 무엇인지 이해하는 것에서, 왜 무언가가 사실인지를 보여주는 작고 "사소한"아이디어를 우연히 발견 할 수 있습니다. 제대로 작성하면 30 페이지가 걸립니다. 밀접하게 관련된 문제에 대해이 작업을 여러 번 수행하면 기계가 등장합니다 (유망하게 은유 적으로).
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usul
작은 떡갈 나무는 작은 도토리에서 자랍니다. 내가 본 대부분의 박사 학위 논문은 극도로 제한된 사례에 대한 작은 통찰력 또는 결과에서 자랐으며, 그 후 수개월에 걸쳐 천천히 확장되었습니다.
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András Salamon 2018 년