View Project

Norwegian AI Directory

Symbolic Algorithms: A Parameterized Approach


Description:

De aller fleste forskningen innen algoritmer er viet til utvikling av algoritmer for beregningsproblemer hvis forekomster er representert eksplisitt. Tenk for eksempel på problemet med å summere to vektorer x og y. Den mest naturlige og eksplisitte måten å representere slike inngangsvektorer på er å spesifisere hver koordinat for hver vektor individuelt. Resultatet av summeringen er deretter vektoren x+y oppnådd ved å summere hver oppføring av x med den tilhørende oppføringen av y. Symboliske algoritmer, derimot, arbeider med beregningsproblemer hvis forekomster er representert implisitt. Intuitivt er en implisitt representasjon av en inngang en komprimert versjon av inngangen. I eksemplet ovenfor vil målet være å utvikle en algoritme som tar komprimerte representasjoner C (x) og C (y) av vektorene x og y og beregner en representasjon C (x+y) av resultatet x+y. Ideelt sett vil en slik symbolsk algoritme beregne C (x+y) uten å måtte dekomprimere C (x) og C (y). Dette kan føre til en betydelig økonomi av beregningsressurser. Målet med dette prosjektet er å starte en systematisk studie av symbolske algoritmer ved hjelp av verktøy fra feltet parameterisert kompleksitetsteori. Vi ser for oss at resultatene våre vil kaste nytt lys over viktige utfordringer innen kunstig intelligens.


Project leader: Mateus de Oliveira Oliveira

Started: 2021

Ends: 2026

Category: Universiteter

Sector: UoH-sektor

Budget: 11999999

Institution: UNIVERSITETET I BERGEN

Address: