গণিত বা গণনা অধ্যয়নের উপর মনোনিবেশ করা কি শ্রেয়?


11

ক্রিলোভ সাবস্পেস পদ্ধতি সম্পর্কে আমার গবেষণার সাথে সামঞ্জস্য রেখে, আমার কাছে এইচপিসির পেছনে গণিতের একধাপ এগিয়ে বা গণনা তত্ত্ব (হার্ডওয়্যার, ওএস, সংকলক ইত্যাদি) অন্বেষণ করার বিকল্প রয়েছে। বর্তমানে, আমি দুটোই যথেষ্ট মাত্র জানি by উদাহরণস্বরূপ, আমি জানি কীভাবে সিজি এবং পুনরাবৃত্ত পদ্ধতির বুনিয়াদিগুলির সমীকরণগুলি অর্জন করতে হয় তবে আমি পূর্ববর্তী অবস্থা এবং কনভারজেন্সের মতো বিশদ এবং আরও জটিল স্টাফ সম্পর্কে অবিচ্ছিন্ন। একইভাবে, আমি ফিনিট এলিমেন্ট পদ্ধতির বুনিয়াদি জানি (দুর্বল ফর্ম, নন দুর্বল ফর্ম, কোডোমেন এবং গ্যালারকিনের মতো স্টাফ এবং স্টাফ) তবে এর গভীরতা জানি না। গণনার ফ্রন্টে, আমি জানি যে কীভাবে সমস্ত সম্ভাব্য ভাষায় সিরিয়ালি কোড করা যায় এবং ওপেনএমপি এবং এমপিআই যথেষ্টভাবে ব্যবহার করতে পারি। আমি হার্ডওয়ার এবং এগুলি ভালভাবে ক্যাশে করার বিষয়টি বুঝতে পারি না।

আমার প্রশ্ন হ'ল: কোনটিতে মনোনিবেশ করা উচিত: গণিত বা গণনা? তারা কি এইচপিসিতে অবিচ্ছেদ্য? এটির জন্য একজনের সম্পর্কে শেখার পরামর্শ দেওয়া হয় এবং অন্যটি নয়?

সম্পাদনা: আমি বর্তমানে মেকানিকাল ইঞ্জিনিয়ারিংয়ে মেজাজ নিচ্ছি (যার জন্য আমি আফসোস করছি) এবং ইঞ্জিনিয়ারিং এবং কম্পিউটেশনের প্রচুর কোর্স রয়েছে (তরল, তাপ স্থানান্তর ইত্যাদি)। আমি এই বছর এইচপিসির জন্য স্নাতক স্কুলে যোগদান করব এবং আমি আমার গ্রেড অধ্যয়ন শুরুর আগে কিছু দিক (ম্যাথ / কমপ / হাইব্রিড) জোর করতে চাই। আমি গণিত এবং কমকে সমানভাবে পছন্দ করি (সুতরাং "আপনি কী বেশি উপভোগ করেন তা করুন" অপ্রয়োজনীয়)।

উত্তর:


10

আমি আইসমেইলের উত্তরটি পছন্দ করি তবে আমি বিকল্প দৃষ্টিভঙ্গি সরবরাহ করতে যাচ্ছি।

অপ্টিমাইজেশনে, বাস্তব বিশ্লেষণ না বুঝে ক্ষেত্রটি সত্যই শেখা অসম্ভব। আপনি সংখ্যাসূচক সমস্যাগুলি মোকাবিলা করার আগেও আপনাকে ক্রমগুলির রূপান্তর সম্পর্কে ধারণাগুলি বুঝতে হবে, কারণ আপনি ক্লাসে প্রমাণ করতে চলেছেন যে অ্যালগরিদমগুলি একত্রিত। আপনি একটি স্তরের উপর স্তর থেকে অধিকতর ধারাবাহিকতা এবং পার্থক্যযোগ্যতা মত ধারণা বুঝতে হবে। ফলস্বরূপ, অ্যানলাইনার প্রোগ্রামিংয়ের কোর্সের জন্য বাস্তব বিশ্লেষণ একটি পূর্বশর্ত।

আমার থিসিসটি সাধারণ ডিফারেনশিয়াল সমীকরণগুলি সমাধান করার পদ্ধতির সাথে সম্পর্কিত। রূপান্তর ইস্যুগুলি, বিশেষত "যদি আমি আমার স্থানীয় ত্রুটি সহিষ্ণুতা হ্রাস করি, তবে আমার গণনাযুক্ত সংখ্যাসূচক সমাধান যে সমীকরণগুলি আমি সমাধান করছি তার প্রকৃত সমাধানের কাছে পৌঁছায়" আবার এমন বিষয় যা বাস্তব বিশ্লেষণের প্রয়োজন। কনভার্জেনশন ইস্যুগুলির জন্য তত্ত্বটি বিকাশের জন্য আমাকে (আমার পরামর্শদাতাদের ইচ্ছার বিরুদ্ধে) দুটি সেমিস্টার বাস্তব বিশ্লেষণের প্রয়োজন ছিল। (এটি কয়েকটি পাণ্ডুলিপি দিয়ে পরিশোধ করেছে।)

তবে, আমি জানি এমন অনেক লোক আছেন যারা খাঁটি গণিতের ক্লাস না নিয়ে সংখ্যাগত পদ্ধতিতে এবং এইচপিসিতে বেশ সুন্দরভাবে বেঁচে থাকেন। আপনি যে কুলুঙ্গিটি দখল করতে চান তা এটি নির্ভর করে।

আপনি যদি নতুন পদ্ধতি বিকাশ করতে চান তবে থিয়োরি ক্লাসগুলি সহায়ক। তত্ত্বের ক্লাসগুলি সাধারণ গাণিতিক সাক্ষরতার জন্যও সহায়ক; গণিতের কাগজপত্র পড়া অনেক বেশি সহজ হয়ে যায়।

আপনি যদি সমস্যায় নির্দিষ্ট সংখ্যাসূচক পদ্ধতি প্রয়োগ করতে চান তবে সংখ্যার পদ্ধতিগুলির ক্লাসগুলি আরও সহায়ক। আমি বিশ্বাস করি যে এই দৃষ্টিভঙ্গিটিই আইসমেইল থেকে এসেছে এবং ইঞ্জিনিয়ারদের কাছে এটি একটি সাধারণ পরিস্থিতি। (অস্বীকৃতি: আমরা একে অপরকে জানি, এবং একই বিভাগ থেকে স্নাতক।)

এইচপিসির ক্ষেত্রে, আমি যে ধারণাটি অর্জন করেছি তা হ'ল অভিজ্ঞতা হ'ল সেরা শিক্ষক। আমি একটি সমান্তরাল প্রোগ্রামিং কোর্স নিয়েছি এবং এটি কিছুটা কার্যকর ছিল তবে ক্লাসের মূল বার্তাটি ছিল চেষ্টা করা এবং তারা কাজ করে কিনা তা দেখুন see আপনার থিসিস গবেষণার জন্য যদি এটি গুরুত্বপূর্ণ হয় তবে আপনি এইচপিসিতে অভিজ্ঞতা পাবেন। যদি এটি না হয় তবে আপনি তা করবেন না এবং আপনি যতক্ষণ না গিয়ারগুলি স্যুইচ করতে এবং এইচপিসি সমস্যাগুলি মোকাবেলা করতে চান ততক্ষণ এটি কোনও ব্যাপার নয়। আমার থিসিসটি বিশেষত এইচপিসি-ভারী হয়নি, কমপক্ষে আমি কী প্রোগ্রাম করি তার নিরিখে, তাই আমার সেই দক্ষতার সেটটি বাছাই করার দরকার নেই।

মোড়ানোর জন্য, আপনার সম্ভবত আপনার থিসিস সমস্যার সাথে সম্পর্কিত বিষয়গুলির ব্যাকগ্রাউন্ডে মনোনিবেশ করা উচিত, ভবিষ্যতে আপনি কী করতে চান তা মনে রাখবেন এবং অন্যান্য গবেষকদের সাথে আপনার কোন বিস্তৃত, সাধারণ পটভূমিটি যোগাযোগ করার দরকার তা স্থির করুন আপনি যে সম্প্রদায়টিতে যোগদান করতে চান আপনার পিএইচডি আপনার জন্য ক্লাস নেওয়ার শেষ সুযোগগুলির মধ্যে একটি হতে চলেছে, এবং আপনি যদি মনে করেন যে আপনি গণিতের তত্ত্ব (বা কোনও বিষয় সত্যই) শিখতে চান, তবে নিজের ভিত্তিতে শেখা বেশ কিছুটা মৌলিক কিছু স্থাপন না করেই যথেষ্ট শক্ত is দক্ষতা প্রথম।


আকর্ষণীয় দৃষ্টিকোণ — এবং উদাহরণটি আমার মতে একটি কার্যকর প্রতিবাদ। (আমার উল্লেখ করা উচিত যে আমি অপ্টিমাইজেশান সম্পর্কে কয়েকটি বক্তৃতা দিতে চলেছি যেখানে আমি স্পষ্টভাবে অভিব্যক্তির প্রমাণগুলি ছেড়ে দিচ্ছি, কারণ ফোকাসটি সংখ্যাসূচক পদ্ধতিতে রয়েছে, এবং জিনিসগুলিকে "প্রমাণ" করার পক্ষে সত্যিকার অর্থে পর্যাপ্ত সময় নেই) দর
কষাকষির

2
আমি সিওএসসি, জে। সায়েন্টিফিক কম্পিউটার, সিএমএএম ইত্যাদির মতো জার্নালগুলিতে প্রমান উপস্থিত হওয়ার জন্য এবং প্রয়োজনীয়তার সাথে প্রয়াসের প্রমাণগুলি প্রমাণ করার জন্য পর্যাপ্ত গণিতের পাঠ্যক্রম নেওয়ার পরামর্শ দিচ্ছি এটি সম্ভবত বাস্তব বিশ্লেষণের একটি কোর্স, বিমূর্ত পিডিইর একটি কোর্সের অর্থ তত্ত্ব, সাধারণ সংখ্যা বিশ্লেষণের একটি কোর্স এবং আংশিক ডিফারেনশিয়াল সমীকরণের জন্য বিচক্ষণতার কোর্স আমার ব্যক্তিগত অভিজ্ঞতায় স্ব-অধ্যয়ন, কেন পছন্দ করা হয়েছে তা বোঝার জন্য ওপেন সোর্স লাইব্রেরিতে চারপাশে খনন করা এবং সর্বোপরি, এই জাতীয় লাইব্রেরির (পিইটিএসসি) বিকাশকারী এইচপিসি শেখার জন্য অমূল্য ছিল।
জেড ব্রাউন

জেড: দুঃখের বিষয়, অনেক স্নাতক শিক্ষার্থীর প্রসঙ্গে এটি সম্ভব নয়। আমি জানি যে আমি আমার সরাসরি গবেষণার ক্ষেত্রের জন্য প্রয়োজনীয় সমস্ত শারীরিক বিজ্ঞান কোর্সগুলি, সেই সাথে এই সমস্ত কোর্সগুলি নিতে পারতাম না। তাহলে কীভাবে একটি ভারসাম্য বজায় রাখে - বিশেষত এমন একজন উপদেষ্টা থাকার প্রসঙ্গে, যিনি প্রচুর কোর্সে ভর্তি (বা বসতে) শিক্ষার্থী চান না?
আইসইমেল

@ আইসইমেল: আমি এটিকে ক্যারিয়ারে বিনিয়োগ হিসাবে দেখেছি এবং এখনও আমার শূন্যস্থান পূরণ করতে হবে। যদি এটি গুরুত্বপূর্ণ হয় তবে আপনি এটি করার জন্য সময়টি খুঁজে পান। (যেমনটি আমি বলেছিলাম, আমি এটি আমার পরামর্শদাতাদের ইচ্ছার বিরুদ্ধে করেছি, এবং এমন একটি পদ্ধতির সাথে শেষ হয়েছি যা তারা বলেছিল যে তারা গত 10 বছর ধরে যে সমস্যার সমাধান করতে চেয়েছিল তাদের সমাধান করতে শুরু করে।) এটি বলেছিল, এটি অবশ্যই খুঁজে পাওয়া শক্ত সময়, এবং যখন প্রকাশের এত বেশি চাপ রয়েছে তখন সহায়তাকারী পরামর্শদাতাদের সন্ধান করা শক্ত। পরামর্শদাতারা গণনা বিজ্ঞান না থাকলে (বা আপনার চেয়ে এটি কী তা সম্পর্কে তাদের বিভিন্ন ধারণা রয়েছে) এটিও শক্ত।
জেফ অক্সবেরি

12

এইচপিসি গণিত, গণনা, কম্পিউটার বিজ্ঞান এবং অ্যাপ্লিকেশনগুলির মিশ্রণ। দীর্ঘমেয়াদে সত্যিকারের সফল হওয়ার জন্য আপনার সমস্তটি বুঝতে সক্ষম হওয়া প্রয়োজন। যাইহোক, আপনার প্রয়োজন হয় না যে তাদের সকলের মধ্যে একই স্তরের দক্ষতা অর্জন করা প্রয়োজন।

গণিতে বনাম গণিতের যুক্তিতে, একজন ইঞ্জিনিয়ারের জন্য, আমি যুক্তি দিয়েছিলাম যে সংখ্যাটির বাস্তবায়ন সংক্রান্ত বিষয়গুলি প্রথমে আরও গুরুত্বপূর্ণ। আপনি যদি গাণিতিক তত্ত্বটি শিখেন এবং তারপরে বাস্তবায়ন শুরু না করা পর্যন্ত আপনি অপেক্ষা করেন তবে আপনি এমন বিষয়গুলিতে দীর্ঘ সময় ব্যয় করতে পারেন যা সন্দেহজনকভাবে কার্যকর হলেও আপনার থিসিস গবেষণায় সরাসরি প্রভাব ফেলতে পারে না।

সুতরাং, আমি প্রথমে গণনার দিকগুলি বোঝার দিকে ঝুঁকতাম, এবং তারপরে ফিরে এসে গণিতের তত্ত্বের গর্তগুলি পূরণ করতাম। হার্ডওয়্যার ইস্যুগুলিও শিখতে পারে - তবে সফ্টওয়্যারকে কীভাবে প্রভাবিত করে তা অনেকগুলি প্ল্যাটফর্ম নির্ভর be

অন্যরা অবশ্যই আমার সাথে একমত হতে পারে না; যেমনটি আপনি বলেছেন, এটি একটি সত্যসংগত প্রশ্নের চেয়ে একটি মতামতের অংশ।


9

উভয় ক্ষেত্রে যতটা সম্ভব কোর্স করুন। আমি করেছি, এবং আমি এটির জন্য আফসোস করি না।

ধরে নিই যে আপনি গবেষণা ক্যারিয়ারে আগ্রহী, আপনি দুজনের কোনও মিশ্রণেই সফল হতে পারবেন। এমন সহযোগী সন্ধান করুন যাদের জ্ঞান আপনার পরিপূরক। আমি গণিতের একটি উল্লেখযোগ্য পরিমাণ জানি কারণ এটি সংখ্যার পদ্ধতির যথার্থতা এবং স্থায়িত্বের সাথে সম্পর্কিত, তবে এইচপিসি সম্পর্কে খুব কম। আমার এমন সহযোগী আছেন যারা এইচপিসি খুব ভাল জানেন, তাই একসাথে কাজ করার মাধ্যমে আমরা বড় মেশিনগুলিতে উদ্ভাবনী সংখ্যাসূচক পদ্ধতিগুলি পেতে পারি। আমি গণিত করি এবং তারা বেশিরভাগ অংশের জন্য গণনা করে।

বলেছিল, আমি মনে করি এই গণিত

  • আরও মৌলিক
  • শেখা আরও চ্যালেঞ্জিং
  • দীর্ঘ সময়ের জন্য প্রাসঙ্গিক থাকে

যদিও এইচপিসি বিষয়

  • আরও দ্রুত পরিবর্তন
  • আপনার নিজের থেকে আরও সহজে বাছাই করা যেতে পারে
  • কম সাধারণভাবে দরকারী এবং আরও সমস্যা / অ্যাপ্লিকেশন / মেশিন নির্দিষ্ট

এটি একটি অতিবৃত্তাকারীকরণ এবং অবশ্যই দ্বিমত পোষণকারী মন্তব্যগুলিকে আকর্ষণ করবে। তবে আমি মনে করি এর সত্যতা আছে।


আপনার সমস্ত উত্তরের জন্য আপনাকে অনেক ধন্যবাদ। সমস্ত বিষয় বিবেচনা করে, সিএসইর 3 টি স্তম্ভের মধ্যে (সংখ্যার গণিত, এইচপিসি এবং বিজ্ঞান / প্রকৌশলকে প্রয়োগকরণ)। আমি তাদের সকলের প্রতি আগ্রহী কিন্তু ম্যাথ থেকে দূরে সরে গেলাম কারণ আমি প্রমাণ এবং কাগজপত্র ভালভাবে অনুসরণ করতে পারি নি। এখন রিয়েল অ্যানালাইসিস, লিনিয়ার বীজগণিত এবং সংখ্যাসূচক পদ্ধতিতে মনোনিবেশ করে, আমি মনে করি আমি নিজেকে সব কিছুর জন্য প্রস্তুত করব। আমার পরামর্শদাতা বলেছিলেন যে খাঁটি ক্যালকুলাসের স্তরটি যে কেউ বোঝে কোনও প্রয়োগ ক্ষেত্রের জন্য প্রশংসা মাত্রার সাথে সমানুপাতিক। আমি কয়েক বছর ইঞ্জিনিয়ারের পরে যেমন ক্যালকুলাস পড়ছি (পুনরায়), আমি এফরিজমের ব্যাপারে নিশ্চিত।
সুরতহাল

6

আমি আইজমেল এবং অক্সবেরি উভয়ের সাথে একমত আমি একটি উত্তর লেখার সিদ্ধান্ত নিয়েছি কারণ আপনি মনে করছেন যে আমি একই বছর উত্তরটি খুঁজতে চেষ্টা করেছিলাম একই প্রশ্নের মুখোমুখি হচ্ছি। আমি মেকানিকাল ইঞ্জিনিয়ারিংয়েও বড় হয়েছি (এবং এটি ঘৃণা করি, বিশেষত শক্ত মেকানিক্স), আমি সিএফডি বা অপ্টিমাইজেশনে সংখ্যা পদ্ধতিতে কাজ করতে অনেক সময় ব্যয় করেছি। এখন আমি ফলিত গণিত এবং কম্পিউটেশনাল সায়েন্সে আমার মাস্টার্স করছি। আমার দৃষ্টিকোণ থেকে আপনাকে প্রথমে সিদ্ধান্ত নিতে হবে ভবিষ্যতে আপনি কী করতে চান। আপনি যদি মডেলিংয়ে বা সংখ্যাগত পদ্ধতির বিকাশে যেতে চান তবে অবশ্যই আপনার অবশ্যই গণিতের দিকে যেতে হবে। গভীর ভিত্তি না জেনে আমি ফিনিট ভলিউম এবং ফাইনাইট এলিমেন্ট পদ্ধতিগুলির সাথে দু'বছর কাটিয়েছি এবং এখন আমি যেহেতু প্রয়োগিত গণিতে ক্লাস নিচ্ছি তা সবই আমার কাছে আরও বেশি বোঝার জন্য। আমি বুঝতে পারি যে পদ্ধতিগুলি ঠিক কীভাবে কাজ করে এবং আমি আর সব কিছু নিয়ে অন্ধভাবে হাঁটছি না। এটি অনেক সময় এবং প্রচেষ্টা সাশ্রয় করে। তবে আপনি যদি সিদ্ধান্ত নেন যে আপনি বিকাশকারী সফ্টওয়্যার এবং সম্পর্কিত বিষয়গুলিতে যেতে চান তবে আপনি এইচপিসি অংশের দিকে মনোনিবেশ করতে পারেন। আমার অভিজ্ঞতায়, সেখানে প্রচুর প্যাকেজ রয়েছে যা অপটিমাইজড এবং সংখ্যাসূচক অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য ব্যবহারের জন্য প্রস্তুত। সুতরাং আমার নিজের সফ্টওয়্যারটি বিকাশে অনেক বেশি সময় ব্যয় করা আমার পক্ষে সেরা ধারণা হবে না তাই আমি গণিতের অংশে আরও কাজ করার সিদ্ধান্ত নিয়েছি।


1

আমি কোনও তত্ত্ব / অ্যাপ্লিকেশন ডিকোটমিতে বিশ্বাস করি না, তবে ক্ষেত্রগুলির কাছে এমনভাবে পৌঁছানোও গুরুত্বপূর্ণ যা পুরোপুরি প্রসঙ্গের বাইরে নয়। বোধগম্য তত্ত্বটি আমি মনে করি যে সমস্যার সমাধানের জন্য আপনাকে কংক্রিটের পরে কংক্রিটের উপর মনোনিবেশ করা থেকে বিরত রাখে (যেমন একটি নির্দিষ্ট বনামের তুলনায় অন্যটির তুলনায়) আপনাকে একটি সাধারণ অন্তর্দৃষ্টি সরবরাহ করে এবং আপনাকে বড় চিত্রটি দেখতে দেয়। এই বোঝাপড়াটি শূন্যতার বাইরে তৈরি হয় না, এবং আপনি এই স্তরে আরম্ভ করতে পারবেন না ... এটি মস্তিষ্ক কীভাবে কাজ করে তা নয়। আপনি কখনই গাছ না দেখে বন ধারণায় পৌঁছতে পারবেন না!

এর অর্থ এই নয় যে তত্ত্বটি এই প্রশ্নের মধ্যে একটি অধীন ভূমিকা গ্রহণ করে। বলা চলে যে তাত্ত্বিক বোঝাপড়া একটি শ্রেণীর সমস্যার কথা বিবেচনা করার সময় তাৎপর্যপূর্ণ মানসিক অর্থনীতি দিয়ে থাকে, তবে এটি এটিকে চালিত কনক্রিটগুলি ছাড়া (কমপক্ষে গণনা তত্ত্বগুলিতে) উপস্থিত থাকতে পারে না।

সুতরাং আপনার প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার জন্য: আপনি যদি আগ্রহী সমস্তই বাস্তবায়ন হয়, তবে ফলাফলটি কার্যকর হয়, তবে এই বাস্তবায়নটি উন্নত / পরিবর্তনের ক্ষেত্রে নয়, তত্ত্বটি ততটা গুরুত্বপূর্ণ হবে না। তবে আপনি যদি নিজের উত্পাদন করতে চান তবে আপনি যারা তত্ত্বটি আরও ভাল বোঝেন তাদের সাথে আপনি প্রতিযোগিতামূলক অসুবিধায় রয়েছেন। অবশ্যই আপনি বছরের পর বছর ধরে নিজের উত্পাদন করেন যা ভাল হওয়ার কারণ হয় :)

আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.