An efficient algorithm for ${\mathrm{\LaTeX}}$ documents comparing

 pdf (331K)  / Annotation

List of references:

  1. Р. Беллман. Динамическое программирование. — М: Изд-во иностранной литературы, 1960.
  2. К. В. Воронцов. Математические методы обучения по прецедентам (теория обучения машин). — http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=Машинное_обучение_(курс_лекций,_К.В.Воронцов).
  3. Д. Гасфилд. Строки, деревья и последовательности в алгоритмах. Информатика и вычислительная биология. — Невский Диалект, БХВ-Петербург, 2003.
  4. В. И. Левенштейн. Двоичные коды с исправлением выпадений, вставок и замещений символов // Доклады Академий наук СССР. — 1965. — С. 845–848. — zbMATH: Zbl 0149.15905.
  5. С. М. Львовский. Набор и верстка в системе LATEX. — М: МЦНМО, 2006.
  6. Труды VIII Международной конференции «Интеллектуализация обработки информации». — Москва: МАКС Пресс, 2010.
  7. К. В. Чувилин. Синтез правил коррекции документов в формате LATEX с помощью сопоставления синтаксических деревьев / Труды XV Всероссийской конференции «Математические методы распознавания образов». — М: МАКС Пресс, 2011. — С. 597–600.
  8. К. В. Чувилин. Использование синтаксических деревьев для автоматизации коррекции документов в формате LATEX // Компьютерные исследования и моделирование. — 2012. — Т. 4, № 4. — С. 871–883. — DOI: 10.20537/2076-7633-2012-4-4-871-883
  9. К. В. Чувилин. Автоматический синтез правил коррекции текстовых документов формата LATEX. — 2013a. — Ph.D. thesis / Диссертационный совет Д 002.017.02 при Федеральном государственном бюджетном учреждении «Вычислительный центр им. А. А. Дородницына Российской академии наук».
  10. К. В. Чувилин. Гибридный алгоритм сравнения документов в формате LATEX // Прикладная информатика. — 2013b. — № 4. — С. 56–64.
  11. Компьютерные исследования и моделирование: Для авторов. — http://crm.ics.org.ru/journal/page/avtors/.
  12. Математические методы распознавания образов: Правила оформления докладов. — http: //mmro.ru/reports.php.
  13. Машинное обучение и анализ данных: Указания для авторов. — http://jmlda.org/papers/index.php/JMLDA/about/submissions#authorGuidelines.
  14. Международная научная конференция студентов, аспирантов и молодых ученых «Ломоносов- 2013»: Требования к оформлению тезисов. — http://lomonosov-msu.ru/rus/lom_13_rules.html.
  15. J. R. Anderson, R. S. Michalski, R. S. Carbonell, T. M. Mitchell. Machine Learning: An Artificial Intelligence Approach. — San Francisco, CA, USA: Morgan Kaufmann Publishers Inc, 1983. — V. 1.
  16. Diff Checker — Online diff tool to find the difference between two text files. — http://www.diffchecker.com/diff.
  17. D. S. Hirschberg. A linear space algorithm for computing maximal common subsequences // Communications of the ACM. — 1975. — V. 18, no. 6. — P. 871–883. — DOI: 10.1145/360825.360861. — MathSciNet: MR0375829.
  18. C. M. Hoffmann, M. J. O’Donnell. Pattern matching in trees // J. Assoc. Comput. Mach. — 1982. — V. 29. — P. 68–95. — DOI: 10.1145/322290.322295. — MathSciNet: MR0662611. — zbMATH: Zbl 0477.68067.
  19. R. S. Michalski, R. S. Carbonell, T. M. Mitchell. Machine Learning: An Artificial Intelligence Approach. — San Francisco, CA, USA: Morgan Kaufmann Publishers Inc, 1986. — V. 2. — zbMATH: Zbl 0593.68060.
  20. W. Miller, E. W. Myers. A File Comparison Program // Software — Practice and Experience. — 1985. — no. 15. — P. 1025–1040. — DOI: 10.1002/spe.4380151102.
  21. S. B. Needleman, C. D. Wunsch. A general method applicable to the search for similarities in the amino acid sequence of two proteins // Journal of Molecular Biology. — 1970. — V. 48. — P. 443–453. — DOI: 10.1016/0022-2836(70)90057-4.
  22. B. A. Shapiro. An algorithm for comparing multiple RNA secondary structures / Comput. Appl. Biosci. — 1988. — P. 387–393.
  23. P. H. Shellers. The theory and computation of evolutionary distances // J. Algorithms. — 1980. — P. 359–373. — MathSciNet: MR0604870.
  24. J. L. Sussman, S. H. Kim. Three dimensional structure of a transfer RNA in two crystal forms // Science. — 1976. — P. 853. — ads: 1976Sci...192..853S.
  25. K.-C. Tai. The tree-to-tree correction problem // J. Assoc. Comput. Mach. — 1979. — V. 26. — P. 422–433. — DOI: 10.1145/322139.322143. — MathSciNet: MR0535263. — zbMATH: Zbl 0409.68040.
  26. E. Ukkonen. Algorithms for Approximate String Matching / Information and Control. — 1985. — P. 100–118. — MathSciNet: MR0837093. — zbMATH: Zbl 0575.68090.
  27. R. A. Wagner, M. J. Fischer. The string-to-string correction problem // J. ACM. — 1974. — V. 21, no. 1. — P. 168–173. — DOI: 10.1145/321796.321811. — MathSciNet: MR0356576. — zbMATH: Zbl 0278.68032.
  28. K. Zhang. An algorithm for computing similarity of trees. — Peking, China: Peking University, 1983. — Tech. Report, Mathematics Department.
  29. K. Zhang. The editing distance between trees: algorithms and applications. — New York: New York University, 1989. — Ph.D. thesis, Department of Computer Science, Courant Institute of Mathematical Sciences.
  30. K. Zhang, D. Shasha. Simple fast algorithms for the editing distance between trees and related problems // SIAM Journal of Computing. — 1989. — V. 18, no. 6. — P. 1245–1262. — DOI: 10.1137/0218082. — MathSciNet: MR1025472. — zbMATH: Zbl 0692.68047.

Indexed in Scopus

Full-text version of the journal is also available on the web site of the scientific electronic library eLIBRARY.RU

The journal is included in the Russian Science Citation Index

The journal is included in the RSCI

International Interdisciplinary Conference "Mathematics. Computing. Education"