Ha habido varias preguntas con el mismo esquema que este:
- ¿Qué documentos deberían leer todos?
- ¿Qué libros deberían leer todos?
- ¿Cuáles son los libros recientes de TCS cuyos borradores están disponibles en línea?
- ¿Qué videos deberían ver todos?
Era reacio a publicar otro más, pero las notas de clase de Jeff Erickson sobre algoritmos me hicieron cambiar de opinión. Pensé: ¡Dios mío! ¡Todos estos años y no he visto estas excelentes notas!
Entonces, pensé que podría haber otras excelentes notas de clase, que realmente valga la pena leer. Por lo tanto, para cada subcampo de ciencias de la computación ( estructuras de datos, algoritmos, teoría de la computación, complejidad computacional, criptografía , etc.), recomiende las excelentes notas de clase de su elección y explique por qué cree que son excelentes .
Una regla simple para mantenerlo ordenado: una respuesta por cada subcampo. (Esta será una wiki comunitaria, por lo que puede editar las respuestas existentes y agregar su recomendación).
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Respuestas:
Teoría de la probabilidad y algoritmos aleatorizados
Las notas del curso de Probabilidad y Computación de Ryan O'Donnell son bastante claras.
Notas de clase del curso de Amit Chakrabarti Algoritmos de flujo de datos
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Computación cuántica e información
Algunas excelentes notas de clase de este campo:
Un curso introductorio sobre computación cuántica. Lo suficientemente bueno como para convertirse en un libro. Conozco varios investigadores que tienen una copia impresa de estas notas en su estantería.
Un curso avanzado sobre información cuántica. Algunas de las mejores notas de conferencias que he leído.
Un curso avanzado sobre algoritmos cuánticos. Un muy buen recurso para algoritmos cuánticos recientes. Si el documento original sobre algún algoritmo cuántico es difícil de entender, aquí es donde verificaría a continuación.
No puedo resumir este curso en una línea. Lea la descripción en la página web del curso.
Incluye una introducción general a la computación cuántica, así como temas específicos de criptografía como la distribución de claves cuánticas, compromisos cuánticos, modelo de almacenamiento cuántico limitado y conocimiento cero cuántico.
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Complejidad computacional
Hay muchos cursos excelentes sobre este tema. Lo siguiente es simplemente la punta del iceberg. Para elegir uno, sugiero echar un vistazo al material cubierto en cada curso, así como al nivel que se ofrece:
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El juego de herramientas de un teórico de Sanjeev Arora.
Me encantan estas notas porque te da un conjunto bastante completo de herramientas para atacar problemas en la teoría de la complejidad. Por ejemplo, la dimensión VC se usa ampliamente para probar límites inferiores en el modelo de comunicación, y estas notas lo explican muy bien y desde lo básico.
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Teoría de la información
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PCP y dureza de aproximación
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Matemáticas discretas
Matemáticas discretas para informática por Lehman, Leighton y Meyer ( versión anterior )
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Pseudoaleatoriedad
El mejor curso sobre el tema lo ofrece Salil Vadhan . Vea también este tema para un borrador del libro de Salil sobre pseudoaleatoriedad.
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Criptografía
Hay una serie de excelentes notas de clase sobre el tema, todas de personas famosas en el campo. Puede elegir uno (o dos) de los siguientes para estudiar; todo depende de su entorno, antecedentes y requisitos:
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Gráficos expansores
El curso autorizado es ofrecido por Nati Linial y Avi Wigderson . Vea este tema para más información,
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Geometría Computacional
Notas de conferencia de David Mount .
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SAB
Visité un curso SAT hace unos años con el profesor Welzl. Sus apuntes son, con mucho, los mejores que he visto en todos mis estudios.
Desafortunadamente, solo la versión 2005 está en línea, incluida una breve lista de actualizaciones .
(El algoritmo SAT más rápido, así como la prueba constructiva del lema local de Lovász, provienen de los chicos de su grupo).
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Optimización combinatoria
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El curso "Perlas de Algoritmos". Parte 3 : Análisis probabilístico y algoritmos aleatorios. Las notas de las conferencias son sobre análisis suavizado . Me gusta especialmente la figura 1.1 en la tercera página.
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Teoría del grafo espectral
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