Теоретическая информатика — одно из направлений обучения на кафедре
Математических и информационные технологий Академического университета. Нас часто спрашивают, чем занимается теоретическая информатика. Теоретическая информатика — активно развивающееся научное направление, включающее в себя как фундаментальные области: алгоритмы, сложность вычислений, криптография, теория информации, теория кодирования, алгоритмическая теория игр, так и более прикладные: искусственный интеллект, машинное обучение, семантика языков программирования, верификация, автоматическое доказательство теорем и многое другое. Эту статью мы посвятим обзору лишь небольшого сюжета, а именно расскажем о необычных подходах к понятию доказательства, которые рассматривает теоретическая информатика.
Чтобы объяснить, о какого рода доказательствах пойдет речь, рассмотрим пример: есть компьютерная программа, авторы которой утверждают, что программа делает что-то определенное (конкретные примеры будут чуть позже). Программу можно запустить и получить ответ. А как можно удостовериться, что программа делает то, что должна делать? Хорошо бы, если кроме ответа программа выдавала бы доказательство того, что этот ответ правильный.
Рассмотрим более конкретный пример: мы хотим иметь программу, которая в двудольном графе находит паросочетание максимального размера вместе с доказательством его максимальности.
Напомним, что граф называется двудольным, если его вершины можно покрасить в два цвета так, что ребра графа соединяют вершины разных цветов. Паросочетанием в графе называется такое множество ребер, что никакие два из них не имеют общего конца. Множество вершин графа называется покрывающим, если каждое ребро графа имеет как минимум один конец в этом множестве. Теорема Кенига гласит, что в двудольном графе размер максимального паросочетания совпадает с размером минимального покрывающего множества. Таким образом, чтобы доказать, что паросочетание является максимальным, можно предъявить, покрывающее множество, размер которого совпадает с размером данного паросочетания. Действительно, это покрывающее множество будет минимальным, поскольку каждое покрывающее множество обязано покрыть хотя бы один конец каждого ребра этого паросочетания. Например, в графе на рисунке паросочетание (M1, G3), (M2, G2), (M4,G1) будет максимальным, поскольку есть покрывающее множество размера 3, которое состоит из G2, G3 и M4. Отметим, что проверить такое доказательство гораздо проще, чем вычислять максимальное паросочетание: достаточно проверить, что размер паросочетания совпадает с размером покрывающего множества и проверить, что все ребра покрыты.
Рассмотрим еще один пример, допустим нам нужна программа, которая проверяет систему нестрогих линейных неравенств с рациональными коэффициентами на совместность (напомним, что система неравенств называется совместной, если можно подобрать такие значения переменных, что все неравенства выполняются).
Как можно доказать правильность результата? Если система совместна, то доказательством совместности может стать решение этой системы (нетрудно доказать, что если у такой системы есть решение, то есть и рациональное решение, т.е. его можно записать). А как доказать, что система несовместна? Оказывается, что это сделать можно с помощью леммы Фаркаша, которая утверждает, что если система нестрогих линейных неравенств несовместна, то можно сложить эти неравенства с неотрицательными коэффициентами и получить противоречивое неравенство 0≥1. Например, система на рисунке несовместна, и если сложить первое уравнение с коэффициентом 1, второе с коэффициентом 2, а третье с коэффициентом 1, то получится 0≥1. Доказательством несовместности будет как раз набор неотрицательных коэффициентов.
В этой статье мы поговорим о том, нужны ли доказательства, или проверка доказательства всегда не проще, чем самостоятельное решение задачи. (В примере про максимальное паросочетание мы не доказали, что не существует алгоритма, решающего задачу за то же время, сколько занимает проверка доказательства.) Если мы не ограничиваем размер доказательства, то окажется, что доказательства нужны, а если будем требовать, чтобы доказательства были короткими, то вопрос о нужности доказательств эквивалентен важнейшему открытому вопросу о равенстве классов P и NP. Потом мы поговорим об интерактивных доказательствах (доказательства в диалоге). Обсудим криптографические доказательства, которые не разглашают лишнюю информацию, кроме верности доказываемого утверждения. И закончим обсуждением вероятностно проверяемых доказательств и знаменитой PCP-теоремы, которая используется для доказательства трудности приближения оптимизационных задач.
В этой статье мы не будем касаться автоматического доказательства теорем и доказательства корректности программ, хотя эти темы тоже достаточно интересны.
ключах и теперь нам нужно отвечать на запросы, лежит ли заданный ключ в дереве. Может так оказаться, что пользователя интересует в основном один ключ, и остальные он запрашивает только время от времени. Если ключ лежит далеко от корня, то 
запросов могут отнять 
времени. Здравый смысл подсказывает, что оценку можно оптимизировать до 
, надстроив над деревом кэш. Но этот подход имеет некоторый недостаток гибкости и элегантности.
, что делает splay-деревья хорошей альтернативой для перманентно сбалансированных собратьев.
Динамические деревья (link/cut trees) мало освещены в русскоязычном интернете. Я нашел только краткое описание на алголисте. Тем не менее эта структура данных очень интересна. Она находится на стыке двух областей: потоки и динамические графы. 
и 
соответственно. Если вы не знаете, что такое поток, и на лекциях у вас такого не было, спешите пополнить свои знания в Кормене.
памяти и 
времени. По прочтении статьи вы поймете, как легко и просто можно решить эту задачу, используя динамические деревья.
