理论计算机科学
问题形式：某问题的复杂度/某算法的界/某模型的能力；证据：证明；文化：单作者或小团队、STOC/FOCS/SODA、arXiv 与 ECCC。本章讲理论结果如何被评价（紧、新技术、解决开放问题），以及理论与实践的互动方式。
问题形式与证据
Section titled “问题形式与证据”理论研究的问题形式：某问题的复杂度、某算法的界、某模型的表达/学习能力。证据只有一种：证明（实验在理论论文里只是辅助性的 sanity check，不是证据）。
文化：单作者、小团队、预印本
Section titled “文化：单作者、小团队、预印本”- 单作者或小团队常见（两三人的理论合作是常态，见合作与共同作者）；
- STOC、FOCS、SODA 是三大顶会；arXiv 与 ECCC（电子计算复杂度文库）是领域的预印本基础设施；
- 理论会议接受"部分进展"：解决开放问题的一半（松一点的结果、特例的刻画）也可能被接受——这在实证方向少见（见研究空白与"增量"的边界的增量讨论）。
理论结果如何被评价
Section titled “理论结果如何被评价”- 紧度：上界与下界是否匹配——紧的结果才算把问题刻画清楚；
- 新技术：一个新的证明技术可能比结果本身更重要——它迁移到多少别的问题上，决定了结果的影响力；
- 开放问题的地位：解决一个公认开放问题的价值最高；对公认问题的部分进展次之；新问题 + 初步结果再次；
- 假设的合理性：模型假设（计算模型、噪声模型、对手模型）是否接近现实——假设过强的结果价值有限（见理论研究的方法的意义评价）。
与实践的距离
Section titled “与实践的距离”与实践的距离不等于价值的距离：密码学、近似算法、复杂度理论都经历了"纯理论 → 意外落地"的路径（格密码是典型）。反过来，理论对实证方向的服务方式：为经验现象提供下界与不可能性（"X 不可能快于 Y"约束实践者别再尝试）、为算法提供保证（"在此假设下有 Z 保证"）。理论与实证的互动见科学方法在 CS 中的形态。
- 一个新的证明技术可能比结果本身更重要
- 理论会议接受"部分进展"
- 与实践的距离不等于价值的距离