Comp. 'İn bilgi dalları' yaklaşımı ne kadar etkili? Sci?

Ben okuyordum bu Math SE. Temel soru şudur:

Birisinin gelişmiş bir şey öğrenmek istediğini varsayın; Bunu yapmanın bir yolu temelden başlamak ve birikmek olacaktır. Ancak bu süreçte "büyük resim" kaybolabilir. Bir başka yöntem (Recursive Wiki olarak adlandırmayı tercih ederim) bir kağıt ve Google / Wiki'yi anlamayan terimler almaktır; Onları oku. Onların içinde yeni terimler olacak; Google / Wiki siz materyali iyice bilmenin "temel durumuna" ulaşana kadar. Kağıdı iyice anlayana kadar geriye doğru çalışın. Diğer kağıtlar için tekrarlayın. Bu, motivasyonu korurken bilgi kazanılmasını sağlayacaktır. Ancak, temelde sorunlara neden olabilir.

Stanford'dan Prof. Vakil'in bir makalesine dayanmaktadır . İşte bir alıntı:

..... matematik o kadar zengin ve sonsuz ki sistematik olarak öğrenmek imkansız ve eğer bir konuya geçmeden önce bir konuya hakim olmayı beklerseniz, hiçbir yere ulaşamazsınız. Bunun yerine, konfor bölgenizden çok geniş bir bilgi birikimine sahip olacaksınız. Sonra daha sonra bu dalları doldurabilir ve konfor bölgenizi uzatabilirsiniz; bunu yapmak "ileriye doğru" öğrenmekten çok daha kolaydır. (Dikkat: bu dolgu gereklidir .....

Böyle bir yöntemin muhalifleri arasındaki genel fikir birliği, her çeyrekte 100'lük makalenin yayınlandığı Cebirsel Geometri veya String Teorisi'ne dokunmadan önce matematiksel temeller oluşturmaya çalışırsanız, 80 ile Alzheimer. Sorum şu: CompSci okumak için iyi bir strateji mi?

Comp Sci çok disiplinli olduğu için (ve mühendislerin hem Matematik hem de Hesaplamayı bilmesi genellikle bir gerekliliktir), böyle bir özyinelemeli çalışma, akademik araştırma için yeterince iyi mi? Yoksa geleneksel mod değiştirilemeyecek kadar iyi mi?

Örneğin, İşletim Sistemleri konusunda 0 bilgi ile Çeviri Lookaside Buffer'ı (TLB) bilmem gerekiyordu.

Özyinelemeli yolum (wikipedia'ya göre):

TLB> Önbellek> (Geri) TLB> Sayfa Tablosu> (Geri) TLB> Sanal Adres> (Geri) TLB> Tekrar Oku. Bitti

TLB'nin ne olduğunu bildiğimi hissediyorum ve tekrar karşılaşırsam, neler olduğunu bileceğim. Kendimi kandırıyor muyum?

Kendinizi mutlaka aldattığınızı sanmıyorum, ancak öğrendiklerinizi kullanırken dikkatli olmalısınız. Bu durumda nispeten kolaydır. Kodunuzu TLB farkındalığı göz önünde bulundurarak tasarlamanız gerekiyorsa, muhtemelen şimdi ihtiyacınız olanı aldınız ve bunu programlar yazarak kendinize kanıtlayabilirsiniz. Ancak, birisi sizden bir TLB tasarlamanızı ve uygulamanızı isterse, biraz daha araştırma yapmanız gerekebilir.

Bence bir şey öğrenmenin önemli kısmı bilginizin sınırlarını da anlamaya çalışmaktır.

Eğilimler yaklaşımı, belli öğrenme türleri için açıkça iyi bir yöntemdir. Uygun olan yerlerde kullanmalısınız. Diğer yöntemle ilgili güzel olan şey, yol boyunca, saldırılara yönelik fikirlerinizi ve planlarınızı oluşturmanıza yardımcı olabilecek birçok şey öğrenmenizdir. Örneğin, TLB'ler hakkında bir şeyler biliyorsunuz, ancak TLB'leri öğrenirken kendinize geçici olmayan erişimlerle (örneğin, rastgele bir örnek seçmek için) karşılaşmadıysanız ve öğretmediyseniz, çok önemli bir parçayı kaçırmış olabilirsiniz. bellek sistemlerini optimize etme bilgisi. Çiplerdeki bellek sistemlerini öğrenmeye en alttan başlamış olsaydınız, muhtemelen geçici olmayan erişimlerle (ancak sığ) karşılaşırdınız, bu yüzden bunları da aklınızda tutmanız gerektiğini bilirsiniz.

Sorunlarınızı çözmeye çalışırken her iki kategoride de öğrenmeye özenle serpiştirmenizi öneririm. Zaten tam olarak biçimlendirilmiş bir sorun bildirimi ile başlamanız nadirdir, bu nedenle ileriye ve geriye doğru çalışmanın ve problemin üzerinde çalışırken doğanın yinelemesinin bir karışımı olacaktır.