Descripción
Este libro presenta resultados y técnicas importantes en la prueba de propiedades, donde el objetivo es diseñar algoritmos que decidan si su entrada satisface una propiedad predeterminada en tiempo sublineal, o incluso en tiempo constante, es decir, el tiempo es independiente del tamaño de la entrada.
Este libro consta de tres partes. La primera parte proporciona una introducción a los fundamentos de las pruebas de propiedades. La segunda parte estudia la prueba de propiedades específicas en cadenas, gráficos, funciones y problemas de satisfacción de restricciones. También se cubren vectores y matrices sobre números reales. La tercera parte es más avanzada y explica las condiciones generales, incluyendo caracterizaciones completas, bajo las cuales las propiedades son comprobables con consultas constantes.
La primera y segunda parte del libro están dirigidas a estudiantes de posgrado de primer año en ciencias de la computación. También deben ser accesibles para estudiantes de pregrado con la formación adecuada. La tercera parte puede ser utilizada por investigadores o estudiantes de posgrado ambiciosos que deseen obtener una comprensión teórica más profunda de las pruebas de propiedades.
Autor: Arnab Bhattacharyya, Yuichi Yoshida
Editorial: Springer
Publicado: 10/03/2023
Páginas: 427
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 2.20 libras
Tamaño: 11.00 alto x 8.25 ancho x 0.91 profundidad
ISBN13: 9789811686245
ISBN10: 9811686246
Categorías BISAC:
- Informática | Programación | Algoritmos
Acerca del Autor
Arnab Bhattacharyya obtuvo su doctorado en el Instituto Tecnológico de Massachusetts en 2012 y actualmente es profesor asistente en la Universidad Nacional de Singapur. Es recipiente de la beca de la Fundación Nacional de Investigación de Singapur para la IA (2019) y de la beca Ramanujan en India (2014). Su área de investigación son los fundamentos teóricos de la ciencia de datos.
Yuichi Yoshida recibió un doctorado de la Universidad de Kioto en 2012 y actualmente es profesor asociado en el Instituto Nacional de Informática de Japón. Recibió el Premio JSPS Ikushi en 2012 y la Mención a la Ciencia y Tecnología del Ministro de Educación, Cultura, Deportes, Ciencia y Tecnología (Premio a Jóvenes Científicos) en 2017. Su interés de investigación es el fundamento teórico del big data.