Analiz ve doğrusal cebir bir sistem programcısı için nasıl faydalı olabilir? [kapalı]

Sistem Programlama için kalkülüs ve lineer cebirin gerekli olduğunu söyleyen bir web sitesi buldum.

Sistem Programlama, bildiğim kadarıyla osdev, sürücüler, yardımcı programlar vb. İle ilgilidir. Kalkülüs ve lineer cebirin bu konuda nasıl yardımcı olabileceğini anlayamıyorum. Kalkülüsün bilimde çeşitli uygulamaları olduğunu biliyorum, ancak bu özel programlama alanında, hesabın nasıl bu kadar önemli olabileceğini hayal edemiyorum.

Bilgiler bu sitedeydi: http://www.wikihow.com/Become-a-Programmer

Düzenleme: Burada bazı cevaplar algoritma karmaşıklığı ve optimizasyonu hakkında açıklıyor. Bu soruyu sorduğumda Sistem Programlama alanı hakkında daha spesifik olmaya çalışıyordum. Algoritma karmaşıklığı ve optimizasyonu, yalnızca Sistem Programlaması'na değil, herhangi bir programlama alanına uygulanabilir. Bu yüzden soru anında böyle bir düşünmeyi bulamadım.

Modern bir işletim sisteminin üzerine GUI olmayan yardımcı programları, içleri üzerinde çalışmadan yazıyorsanız, bunun çok önemli olmadığını hayal ediyorum. Modern bir işletim sistemini değiştirmek veya yeni bir tane geliştirmek için çalışıyorsanız, muhtemelen farklı bir hikaye.

Video donanımı veya çıplak bir metal pencere sistemi ile çalışıyorsanız, grafikleri verimli bir şekilde güncellemek için doğrusal cebir bilgisine ihtiyacınız olacak. Kendime bakmadım, ama eminim X, KDE ve Gnome için kaynak kodunda örnekler bulabilirsiniz.

Dijital sinyal işleme ile ilgili donanım ile çalışıyorsanız, hesaplama çok önemli olacaktır. Yerel bir mikroişlemci yerine sistemin CPU'su ile ağır kaldırma yapan bazı cihazlar olduğunu ve bunların genellikle analog elektrik sistemlerine arayüz oluşturduğunu hayal ediyorum.

Ayrıca, verilere uyan eğri girişimi sırasında sadece lineer cebirin yanı sıra performans analizi de önemli bir rol oynar.

SomeKittens'in yorumu parayla ilgili: Matematik ve doğrusal cebire ihtiyacınız var, çünkü bu kurslar düşünme şeklinizi ve dünyayı anlama şeklinizi değiştiriyor. Doğrusal cebir tamamen bir alandan diğerine eşleme ile ilgilidir; matematik fonksiyonların davranış biçimlerini kapsar. Kendileri güçlü araçlardır, ancak bu alanları incelerken öğrendiğiniz teknikler de dünya zihinsel resminizin bir parçası haline gelir.

Bu kurslara da ihtiyacınız var, çünkü insanlar bu terimlerle düşünmenizi bekleyecek. Meslektaşlarımın beyaz tahtalarında bir polinom türevini aldıklarını sık sık görmüyorum, ancak sık sık tanjantın ilginç bir noktada çizildiği veya eğrinin altındaki alanın gölgeli olduğu fonksiyon taslaklarını görüyorum. Gerçek değerleri hesaplamayı rahatsız edecek kadar umursamıyoruz, ancak değerlerin nasıl değiştiğinin anlaşılması ve günlük konuşmaların bir parçası olması.

Herhangi bir lisans bilgisayar bilimi derecesi, programcıların teknikleri doğrudan düzenli olarak uygulaması gerektiği için değil (ne yaptıklarına bağlı olarak), ancak buna ihtiyacınız olduğu için hesap, doğrusal cebir, istatistik, mantık ve diğer matematik derslerini gerektirir. daha sonra gelen materyali anlamak için bilgi.

Devam edeceğim ve matematik veya doğrusal cebirin sistem programlaması için önemli olduğunu düşünmediğimi söyleyeceğim.

Ben kesinlikle kalkülüs ve lineer cebirin genel olarak öğrenmeye değer olduğunu düşünüyorum - ben bir matematikçiyim! Ve diğer cevapların da işaret ettiği gibi, performans analizi ve algoritma tasarımı ileri matematik kullanabileceğinden dolaylı bir ilişki vardır. Ancak, sistem programlamanın, genellikle matematiksel olarak düşünülmeyen diğer alanlardan daha fazla matematik türüne daha fazla bağlı olduğunu düşünmüyorum.

Kenarlarda doğru olduğundan şüpheleniyorum. Sistem programcılarının performans ve güvenilirlik konusunda çok daha fazla endişe duymaları gerekir, bu nedenle algoritma analizi önemli olabilir ve Big-Oh analizinin kanıtları için bazen hesaplama gerekir. Kuyruk teorisi ve ayrık optimizasyon (kod optimizasyonu değil matematiksel optimizasyon) gibi konular da rol oynayabilir. Ancak bunların çoğunlukla USB 3.0 sürücüsünde çalışan kişi için değil, işletim sistemlerinin ve ağ protokollerinin kanama kenarında çalışan insanlar için geçerli olacağını düşünüyorum.

Sistem Programlama tanımınız Wikipedia'daki cevaba çok iyi uyuyor.

Ne sağladığını düşünüyorsanız - yani. bir yazılım arayüzü donanım içine, o zaman neden matematik ve lineer cebir sahip olmak için kullanışlı beceriler mantıklı başlar.

Düşük seviye arayüzün soyutlanması, cihazın nasıl çalıştığını anlamanızı gerektirir. Elektronik cihazlar hala fizik yasalarına tabidir. Analiz ve doğrusal cebir, cihazın davranışını modellemek için bir araç sağlar. Cihazı modellemek, işlevselliği için bir hizmet sunmanıza olanak tanır.

Bununla birlikte, bu iki alan Sistem Programlama için her şeyin sonu değildir. Kalkülüs ve lineer cebir ile de iyi sonuç vermeyen ancak cihazın ne olduğunu oldukça açık bir şekilde açıklayabilen birkaç EE biliyorum.

Genel web uygulaması ve / veya idari programlama, lineer cebir veya hesabın fazla uygulanmasını içermez, ancak birçok uzmanlık alanı bunu yapar. Eğer geometri ile uğraşırsanız, lineer cebire koşarsınız. Çoğu fizik programlama aynı zamanda hem cebir hem de matematik ile ilgilenir. Ses ve radyo programlama gibi dalga formu manipülasyonu ile ilgili olan her şey. Genel olarak, diğer şeylerin yanı sıra, küme teorisi, grafik teorisi ve bilgi yönetimi, veritabanları ve verilerin ve / veya mantığın birleştirildiği diğer uygulamalarda yararlı olan biçimsel (boolean) mantıkla ilgilenen ayrık matematiği anlamak daha önemlidir. . Sistem programlaması durumunda bu kadar çok uygulama görmüyorum.

Diğerlerinin de belirttiği gibi, üniversitedeki herhangi bir matematik dersi problem çözme ve tümdengelimli akıl yürütme becerilerinizi keskinleştirebilir. Bunlar neredeyse herkes için önemlidir.

Ancak bazen bazı doğrusal cebirleri bilmek, özellikle de bazı iyi iş fikirleri için yararlı olabilir .

Sistem Programlama, bildiğim kadarıyla osdev, sürücüler, yardımcı programlar vb. İle ilgilidir. Kalkülüs ve lineer cebirin bu konuda nasıl yardımcı olabileceğini anlayamıyorum.

Analiz ile ders içeriğine daha yakından bakıldığında oldukça kolaydır . Algoritma karmaşıklığı, Big-O gösterimi ile yakından ilgilidir - bunun gibi, programlamada oldukça temeldir.

Denklemler algoritma karmaşıklığını tahmin ederken elde ettiğiniz şeydir. Üç seviyeli iç içe döngüler 0içinN N olan ³ iki seviyeli iç içe döngüler N olan ² bir sen gibi görünebilir olsun N. Değerlendirilmesi olduğunu (N ³ + 2 * N ² + N) - bir denklem olduğunu.

Şimdi, N arttığında yürütme süresinin ne kadar hızlı büyüyeceğini daha iyi anlamak istiyorsanız, bu türevler / farklılaşma ile yakından ilişkilidir. Yararlı bulabileceğiniz hesabın diğer kısımları, limitler ve asimtotik analizlerdir - bunlar sizi Big-O notasyonunu, programlama görüşmelerinde daha iyi puanlama ve muhtemelen daha iyi sistem programlama yapmak için yönlendirecektir.

• ^{Dosya ayırma tablosu tasarlamaya atandınız, hangi veri yapısını kullanacaksınız? Nadiren değiştirilen birçok küçük dosya olduğu varsayılarak, ne tercih edilir? Sonunda her zaman eklenen nispeten az miktarda büyük dosya varsayalım, aynı yapıyı mı kullanacaksınız? Nasıl karar verirsiniz?}

Gelince Lineer Cebire , burada programlama uygulamaları ilk resimden size ateş eder.

Raster grafiklerle (örneğin video sürücülerinde) uğraşmak zorunda kalırsanız , yukarıdaki gibi resimler en kötü kabuslarınızda size gelecektir.

• ^{Nasıl oluyor da # 12345 testi eksik pikseli gösteriyor? Bresenham'ı uygularken yanlış bir şey mi yaptım ? Test tasarımında, yuvarlama hatalarını doğru şekilde hesaba katmamak sadece bir hata olabilir mi?}