Teori kompleksitas adalah minat sekunder saya yang kuat tetapi itu bukan minat penelitian utama saya, jadi tidak ada harapan bagi saya untuk menghadiri semua konferensi, membaca semua blog, dan memastikan bahwa kerumunan "dalam" cc: saya di setiap bagian berita hangat. Saya mencoba melakukan beberapa dari ini, tetapi saya bertanya-tanya metode apa yang akan memberi saya banyak keuntungan (atau lebih tepatnya waktu, karena waktu lebih merupakan faktor pembatas daripada uang dalam konteks ini). Beberapa metode yang saya coba meliputi:
Lihat proses STOC / FOCS. Ini sering berarti saya tidak mendengar tentang terobosan sampai mereka (agak) berita lama, tapi itu tidak masalah dari sudut pandang saya selama saya cenderung menangkap berita pada akhirnya. Apakah ada proses lain yang harus saya lacak?
Berlangganan ke Los Alamos ArXiv. Berapa banyak kompleksitas teori yang menggunakan ini? Apakah ada server pracetak lain yang harus saya perhatikan?
Baca blog. Saya mencoba ini untuk sementara waktu tetapi lebih atau kurang menyerah karena ada terlalu banyak blog di luar sana dan tampaknya menjadi metode yang sangat tidak efisien untuk tetap terkini.
Ada yang saya lewatkan? Lagi-lagi fokus saya adalah menemukan metode waktu yang efisien daripada melakukan segala hal yang mungkin untuk terus mengikuti.
Sunting: Terima kasih atas semua tanggapan; Saya akan menerima lebih dari satu jawaban jika perangkat lunak mengizinkannya. Pilihan saya yang agak sewenang-wenang didasarkan pada kenyataan bahwa saya sekarang ingat pernah mendengar tentang ECCC dan CCC sebelumnya, tetapi saya sama sekali tidak mengetahui tentang Blog Aggregator.
sumber
Jawaban:
Anda juga bisa berlangganan Theory of Computing Blog Aggregator . Meskipun tidak hanya mencakup pembaruan teori kompleksitas (CT) tetapi berita utama tentang CT, saya pikir, Anda dijamin akan mendapatkannya.
sumber
Selain ArXiv, Anda dapat berlangganan Kolokium Elektronik pada Kompleksitas Komputasi . Itu mendapat banyak lalu lintas dari penelitian saat ini, dan pembaruan email yang Anda terima biasanya merupakan format ringkas dari judul / penulis makalah / abstrak, sehingga Anda tidak perlu menginvestasikan banyak waktu untuk melihat apa yang baru saja terjadi.
sumber
Anda dapat melihat Konferensi Kompleksitas Komputasi . Ini tidak se-prestise STOC atau FOCS, tetapi biasanya memiliki sejumlah makalah yang menarik. Juga, STOC, FOCS, dan CCC umumnya mengumumkan daftar makalah yang diterima jauh sebelum Prosiding keluar, dan jika Anda melihat sesuatu yang menarik pada daftar judul, Anda sering dapat menemukannya di web.
sumber
Arxiv tidak terlalu berguna untuk kompleksitas komputasi, meskipun subbidang tertentu seperti komputasi kuantum memang menggunakannya. Secara keseluruhan, tidak ada kontrol kualitas sama sekali, dan banyak makalah yang terdaftar sebagai bagian dari kompleksitas komputasi salah, atau hanya sedikit terkait dengan bidang tersebut. Laporan ECCC (Kolokium Elektronik tentang Kompleksitas Komputasi) biasanya jauh lebih erat, dan sebagian besar oleh para ahli di bidang ini. Hanya ada beberapa setiap minggu, dan mencakup berbagai topik. Jadi saya sarankan melihat laporan ECCC baru, setidaknya melirik abstrak, dan mungkin membaca lebih banyak jika terlihat menarik.
Sumber daya lain yang dapat Anda gunakan adalah daftar Oded Goldreich tentang "Makalah yang menurut saya menarik" atau semacamnya, di beranda. Dia memberikan ringkasan dan diskusi tentang hal-hal yang dia sukai. Penambahan tidak teratur, dan tampaknya rata-rata satu atau dua bulan.
Anda juga dipersilakan untuk datang ke pembicaraan di IAS kapan saja. Saya dapat menambahkan Anda ke milis jika Anda belum terdaftar ....
Russell Impagliazzo
sumber
Sumber lain yang baik adalah halaman oleh Oded Goldreich dengan daftar "karya terbaru yang telah menarik perhatian mereka (Oded dan berbagai peneliti lainnya)" dan komentar kepada mereka (karya). Kebetulan, ini tidak hanya menyangkut ahli matematika.
sumber
Ups, maaf! Saya melihat bahwa Anda sudah memiliki blog yang dibahas ...
Pos asli:
Anda juga dapat memeriksa beberapa blog:
http://blog.computationalcomplexity.org/ adalah contoh yang bagus.
Ini semacam analog dengan beberapa blog matematika kecuali bahwa blog matematika tidak / tidak bisa komprehensif karena alasan yang jelas.
Lance dan Bill secara teratur memposting ulasan dari semua konferensi dan lokakarya utama dan ada diskusi yang cukup komprehensif dari semua hasil kompleksitas saat ini.
sumber