Lütfen William Thurston'un bir matematikçi ne yapması gerektiği sorusuna cevabını okuyun. akışında. Sizi bunun mutlaka okunması gerektiğine ikna etmek için, ona alıntı yapmama izin verin.
Matematiğin ürünü açıklık ve anlayıştır. Teoremleri değil, kendi başlarına. Örneğin, Fermat'ın Son Teoremi veya Poincaré varsayımı gibi ünlü sonuçların bile gerçekten önemli olmasının gerçek bir nedeni var mı? Gerçek önemleri özel ifadelerinde değil, anlayışımızı sorgulamadaki rolleri, anlayışımızı artıran matematiksel gelişmelere yol açan zorluklar sunmaktadır.
Dünya, (hafifçe söylemek gerekirse) aşırı netlik ve anlayıştan muzdarip değildir. Spesifik matematiğin dünyayı nasıl geliştirip geliştiremeyeceğine (ne anlama gelirse gelsin), genellikle alay etmek genellikle imkansızdır, ancak matematik toplu olarak son derece önemlidir.
Sorunuz için büyük sempati duyuyorum. Bilgisayar bilimlerinde uygulanan bir mantık doktorası yaptım ve sonunda bir fayda krizi yaşadım. Sahip olduğum en güçlü beceriler ve en derin bilgi, kendimi yetiştirdiğim her şeyin akademik olmayan bir iş edinmesi için tamamen alakasız olduğu görülüyordu. Havard'da görevli bir öğretim üyesi olan Matt Welsh, Google'a gitmek üzere ayrıldığını bildirdiğinde, UC Berkeley'den David Patterson'un şu yorumu yaptığı bir tartışma vardı:
İnsanların para için endüstriye gittikleri ve akademiye giden sistemlerin pek çoğunun Profesör olarak adlandırılabileceğini düşünmüyorum. Akademinin yanı sıra endüstride de büyük işler olduğu için bir alan seçtiğimiz için şanslıyız.
Bunu okurken, teorik bilgisayar bilimlerinde doktora yapmanın ifadesinin antitezi olduğunu hissettim. Şimdi, sektörde mühendislik (araştırma değil) işleri için başvuruyorum ve orada bizim için bir yer olduğunu keşfettim.
- Algoritmalar endüstride önemli ve konuyla ilgilidir. Endüstrideki bazı problemler iyi algoritmalar gerektirir. İşleri yürütmek için sağlam mühendislik ve altyapıya da ihtiyacınız var. Gerçek sorunların etkili bir şekilde çözülmesine yönelik performans darboğazlarının sayısı hiç bitmemektedir. Gerçek bir sistemin zaman ve bellek tüketimini analiz etme ve geliştirme konusunda iyiyseniz, sizin için çok iş var.
- Problem çözmede netlik paha biçilmez bir beceridir. Bir problemin matematiksel özüne ulaşmak ve dikkat dağıtıcı bagajı görmezden gelmek için eğitiminiz var. Ayrıca iyi bir çözüm uygulayabilir veya verimli bir şekilde çözülebilecek bir forma indirgeme uygulayabilirsiniz.
- Estetiğin değeri vardır. Bu yorum sınırlı maruz kalmaya dayanmaktadır, ancak Google ve facebook gibi yerler tarafından sağlanan açık kodlara baktıktan sonra, mantıksal hijyen uygulamak için çaba sarf edildiğini görüyorum. Matematiksel estetiğe önem veriyorsanız, programladığınızda benzer bir disipline sahip olabileceğinizi umuyorum ve benim izlenimim bu disiplinin değerli olduğudur.
- Rastgeleleştirme, gerçek bir sistemde en iyisidir. Protokol tasarımından Bloom filtrelerinin kullanımına ve rasgeleleştirmeye ve ölçeğe dayanan önbellek mekanizmalarının akıllı tasarımına kadar pek çok durum vardır. Benim için randomizasyonu eylemde görmek, onu bir teoremde görmek ve hatta daha tatmin edici olmak kadar büyüleyici.
Teorik bir bilgisayar bilimleri eğitimi ile gelen ve başarılı endüstriyel kariyere sahip olan birçok insan vardır. Onları başarılı kılan bu özel bilgi olduğu sonucuna varmıyorum, ama kesinlikle onları engellemedi.
- 1970'lerin ortalarında, Havard üniversitesinde bir lisans ve yardımcı doçent , önek tersine göre sıralama için Bounds adlı bir makale yazdı . Christos Papadimitriou, öğrenciyi makalenin Ayrık Matematik'e kabul edildiğini bildirmesi için çağırdığında, William H Gates zaten bir şirket kurmak için Albuquerque'ye taşınmıştı.
- 1979 konferansı ve daha sonra 1981 dergi makalesi Alternation'ın ortak yazarı Ashok K. Chandra sektörde.
- Algoritmalar ve Teori Grubu Google'da ben uygulamalı problemler üzerinde, hem de işi söyleyebilir kadarıyla müthiş teorisyenlerin bir yeri vardır.
Bu sadece rastgele ve küçük bir liste. Amacım kapsamlı olmak değil, her yerde teorisyenlerin olduğuna dikkat çekmek. Umarım kodlamanın tadını çıkarırsınız, çünkü bu vazgeçilmez bir beceridir ve bunun bilgisayar bilimcileri arasında birkaç ortak paydadan biri olduğuna inanıyorum. Tabii ki, bildiğiniz her şeyi günlük olarak kullanmayacaksınız. Ancak yıllarca tam olarak aynı sorun kümesi üzerinde çalışmaya devam etmedikçe, akademide kalsanız bile bunun böyle olmasını beklemiyorum. Aksini düşünüyorsan Matthew Might'ın Doktora için Resimli Kılavuzunu dene .