เกี่ยวกับหัวข้อ
มีประเภทของปัญหาที่แตกต่างกันซึ่งอาจถือได้ว่าเป็น
วิทยาการคอมพิวเตอร์เชิงทฤษฎี คำสำคัญที่นี่คือ " ทฤษฎี " (เนื่องจากเราทุกคนมีความคิดเกี่ยวกับวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ที่เกี่ยวข้องกับ) การเข้าใจคำศัพท์เชิงทฤษฎีไม่ชัดเจนนัก เป็นเวลานานที่ฉันเอาไปหมายถึงคณิตศาสตร์ซึ่งตรงข้ามกับตัวอย่างเช่น "แฮ็ค" ฉันเรียนรู้ดีขึ้นจากผู้คนในภาษาศาสตร์: ตาม
ทฤษฎีสำหรับพวกเขาอย่างชัดเจนไม่ได้หมายถึงคณิตศาสตร์ แต่ขึ้นอยู่กับทฤษฎีซึ่งอาจจะค่อนข้างไม่เป็นทางการ (แม้ว่ามันอาจจะเป็นทางคณิตศาสตร์) และเป็นหน่วยงานของความรู้และแนวคิดที่จัดโครงสร้างความเข้าใจโครงสร้างของปรากฏการณ์ที่สังเกตได้และหวังว่า ของความรู้ที่ได้รับ นอกจากนี้ยังลดจำนวนการเรียนรู้และสอนโดยลดจำนวนแนวคิดดั้งเดิมที่เหลือสามารถอนุมานได้
ในทางทฤษฎีสามารถนำไปใช้กับภาคปฏิบัติได้ซึ่งเป็นวิธีการที่ความรู้นี้ใช้ในการรันโปรแกรมคำนวณเพื่อสร้างระบบ ฯลฯ ฉันสามารถต่อต้านการประยุกต์ใช้ซึ่งเป็นการใช้ความรู้นี้เพื่อแก้ไขปัญหาในสาขาวิทยาศาสตร์และมนุษย์อื่น ๆ กิจกรรม.
แต่ฉันสงสัยว่ามีขอบเขตที่ชัดเจน
วิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์เชิงทฤษฎีกล่าวถึงโดเมนที่หลากหลายและฉันจะพยายามให้บางอย่างในขณะที่ฉันแน่ใจว่าฉันลืมคนอื่นและคนอื่นอาจไม่เห็นด้วยกับองค์กรนี้
โดเมนหนึ่งคือการคำนวณซึ่งศึกษาสิ่งที่สามารถคำนวณได้และวิธีการในเชิงนามธรรม: ส่วนใหญ่สิ่งที่อธิบายไว้ในคำตอบของ Suresh Venkat
อีกวิธีคืออัลกอริทึมที่ค้นหาวิธีที่มีประสิทธิภาพในการคำนวณคำตอบสำหรับปัญหาเฉพาะด้วยข้อ จำกัด เฉพาะ การคำนวณเป็นบริบทเชิงทฤษฎีสำหรับอัลกอริทึม
ซีแมนทิกส์ (เพื่อต้องการชื่อที่ดีกว่า) วิเคราะห์โครงสร้างแนวคิดของปัญหาการคำนวณและอัลกอริธึมสู่แนวคิดระดับที่สูงขึ้นเพื่อแยกเทคนิคที่พิสูจน์แล้วว่ามีประโยชน์และมักนำมาใช้ซ้ำเช่นแนวคิดของโปรแกรมย่อยข้อมูล - โครงสร้างโมดูลการซ่อนสารสนเทศ มันรวมถึงการพัฒนาเครื่องมือทางคณิตศาสตร์ที่เป็นทางการให้แนวคิดเหล่านี้อย่างเป็นทางการเพียงพอในระดับสูง (ตัวอย่างความหมายของสกอตต์) นอกจากนี้ยังสัมผัสกับวิธีการนี้จะแสดงดังนั้นในการแยกและความสัมพันธ์ระหว่างไวยากรณ์และความหมาย แนวคิดการเขียนโปรแกรมภาษาเป็นส่วนหนึ่งของมัน (แม้ว่าการออกแบบภาษาน่าจะเป็นการใช้งานจริงของความรู้นั้น) นอกจากนี้ยังสามารถรวมความสัมพันธ์ระหว่างทฤษฎีการพิสูจน์และทฤษฎีการคำนวณและบทบาทที่ทันสมัยของระบบประเภท
อีกหัวข้อหนึ่งซึ่งสามารถพัฒนาได้มากกว่าตอนนี้คือความสัมพันธ์ระหว่างการคำนวณและฟิสิกส์พื้นฐาน ตัวอย่างเช่น. มีความสัมพันธ์ระหว่างข้อ จำกัด ในการคำนวณและคุณสมบัติของโลกทางกายภาพเช่นความหนาแน่นของข้อมูลทางกายภาพหรือกฎของอุณหพลศาสตร์ การคำนวณควอนตัมอาจปรับปรุงความสามารถในการคำนวณของเราเล็กน้อย เราจะหวังมากกว่านี้ได้ไหม? บางคนอาจโต้แย้งว่านี่ยังคงเป็น TCS แม้ว่าจะมีการศึกษา TCS เกี่ยวกับการไฮเปอร์คอมพิวเตอร์
เกี่ยวกับกิจกรรมเฉพาะ
ฉันกำลังข้ามกิจกรรมที่ชัดเจนที่จำเป็นในชีวิตการศึกษา หรือชีวิตทางวิทยาศาสตร์ในอุตสาหกรรม: การสอน, การเผยแพร่, การตรวจสอบเอกสาร, การเขียนใบสมัคร, รับความรับผิดชอบทางวิชาการ, การจัดการคน, การให้คำปรึกษานักเรียนหรือผู้กำหนดนโยบาย แต่ถึงอย่างนั้นก็ไม่มีคำตอบที่ง่ายสำหรับคำถามของคุณ ที่นี่ฉันเพิ่งวาดบางแง่มุมที่นึกถึง แต่ฉันแน่ใจว่ามีอีกมากที่จะพูด และฉันไม่แน่ใจว่าฉันกำลังตอบคุณ นักวิทยาศาสตร์ที่ดีที่สุดบางคนได้เขียนหนังสือเกี่ยวกับงานของพวกเขาและนั่นอาจทำให้คุณมีคำแนะนำเกี่ยวกับกิจกรรมทางวิทยาศาสตร์
การค้นคว้าทางทฤษฎีอาจเกี่ยวข้องกับสิ่งต่าง ๆ ขึ้นอยู่กับทักษะและความสนใจของคุณที่แตกต่างกันมากจากนักวิทยาศาสตร์นักวิทยาศาสตร์ มันค่อนข้างยากที่จะพูดถึงมันเพราะแต่ละคนมองเห็นกิจกรรมและความสนใจของตัวเองมากกว่าคนอื่น การค้นหาซ้ำส่วนใหญ่ต้องการความรู้ที่กว้างขวางเนื่องจากผลลัพธ์ที่น่าสนใจและเป็นต้นฉบับมักมาจากการใส่สิ่งต่าง ๆ ที่เกี่ยวข้องหรือถ่ายโอนเทคนิคจากฟิลด์หนึ่ง (ย่อย) ไปยังอีกฟิลด์หนึ่งหรือรับมุมมองทางเทคนิคที่แตกต่างกันของปัญหาเดียวกัน ดังนั้นการเรียนรู้ให้มากที่สุดเท่าที่จะทำได้จึงเป็นเรื่องสำคัญ โปรดจำไว้ว่าในขณะที่คุณมีเวลาและความสามารถในการเป็นนักเรียนหรือเป็นคณะ / นักวิทยาศาสตร์รุ่นน้องทั้งสองจะลดลงในภายหลังเนื่องจากความรับผิดชอบและชีวิตโดยทั่วไป การสอนสิ่งที่คุณไม่ชำนาญอาจเป็นวิธีการเรียนรู้ต่อไป
ประเภทของงานที่คนทำอาจแตกต่างกันมากเพราะคนโชคดีแตกต่างกันมากด้วยความสนใจและความสามารถทางเทคนิคที่หลากหลาย บางคนเป็นนักแก้ปัญหา พวกเขาดูคำถามเชิงทฤษฎีหรือเชิงปฏิบัติที่เกิดขึ้นโดยคนอื่น ๆ หรือด้วยตัวเองและพยายามที่จะแก้ปัญหาหรือเข้าใกล้โซลูชันที่สมบูรณ์หรือบางส่วน คนอื่นจะดีขึ้นในการจัดโครงสร้างความรู้ที่มีอยู่และวางสิ่งที่สัมพันธ์กัน ทั้งคู่มีความสำคัญ
การค้นหาหลักฐานที่ง่ายกว่าของผลลัพธ์ทางเทคนิคหรือการนำเสนอทฤษฎีที่ง่ายขึ้นหรือแนวคิดการรวมเป็นสิ่งสำคัญ มันสรุปผลลดจำนวนของสิ่งที่ต้องเรียนรู้เน้นความคิดที่จำเป็นและอาจนำความเข้าใจใหม่ ๆ เนื่องจากเวลาเรียนรู้ของเรามี จำกัด ความคืบหน้าจึงเกิดขึ้นได้ก็ต่อเมื่อเรารวมความรู้
ตัวอย่างง่ายๆคือการศึกษาตระกูลนามธรรมของภาษาทางการ เมื่อทฤษฎีภาษาพัฒนาขึ้นครั้งแรกคุณสมบัติการปิดภายใต้การดำเนินการต่าง ๆ ได้รับการพิสูจน์ซ้ำแล้วซ้ำอีกสำหรับแต่ละตระกูลของภาษา (ปกติไม่มีบริบท RE, ... ) พร้อมด้วยเทคนิคเฉพาะกิจขึ้นอยู่กับครอบครัว จากนั้นก็เกิดขึ้นว่าคุณสมบัติการปิดเหล่านี้มีความสัมพันธ์ภายในที่เป็นอิสระจากครอบครัวที่เกี่ยวข้องและพวกเขาได้รับการศึกษาเช่นนี้ วันนี้เราต้องตรวจสอบคุณสมบัติการปิดที่ง่ายกว่าสำหรับครอบครัวที่กำหนดและเราได้รับ "ฟรี" ทั้งชุดคุณสมบัติอื่น ๆ
อีกจุดสำคัญคือไม่มีความแตกต่างที่ชัดเจนระหว่างงานทางทฤษฎีการปฏิบัติหรือการทดลอง. ทฤษฎีที่ดีอาจนำไปสู่การนำระบบมาใช้ซึ่งสามารถแก้ไขปัญหาได้ และจะต้องใช้นักทฤษฎีที่ดีในการใช้ระบบดังกล่าวด้วยการผสมผสานระหว่างการทำงานเชิงทฤษฎีและภาคปฏิบัติรวมถึงการนำระบบไปใช้หรือการออกแบบภาษา ตัวอย่างมากมายมาถึงใจเช่นการพิสูจน์และ / หรือระบบการสังเคราะห์โปรแกรมภาษาพิเศษสำหรับระบบคู่ขนานแบบซิงโครนัสซึ่งเป็นภาษาอัลกอริทึมที่ถูก จำกัด ซึ่งความซับซ้อนของการคำนวณจะได้รับอย่างเป็นระบบ ไม่เพียงเป็นสิ่งสำคัญที่จะสามารถผลิตระบบ pratical ดังกล่าวซึ่งทำให้ผลลัพธ์ทางทฤษฎีมีอยู่อย่างกว้างขวางและสามารถใช้งานได้ แต่ก็มักจะสำคัญมากสำหรับนักทฤษฎีที่จะใช้ระบบเหล่านี้อย่างเชี่ยวชาญ ทำงานหรือมีส่วนร่วมในการพัฒนาและขยายระบบเหล่านี้
อีกด้านหนึ่งคือสามารถเปรียบเทียบวิธีการทางทฤษฎีโดยการทดลองเชิงปฏิบัติ ที่นี่ปัญหาคือการเปรียบเทียบเทคนิคต่าง ๆ เพื่อให้บรรลุเป้าหมายเดียวกัน การเปรียบเทียบการใช้งานมักไม่มีความหมายเนื่องจากประสิทธิภาพมักขึ้นอยู่กับภาษาการเขียนโปรแกรมหรือทักษะการเขียนโปรแกรมของผู้พัฒนา แต่ถ้าพวกเขาสามารถแสดงทั้งหมดในกรอบทฤษฎีทั่วไปบางครั้งก็เป็นไปได้ที่จะเปรียบเทียบพวกเขาในการทดลองภายในกรอบที่ ที่นี่ทฤษฎีและการปฏิบัติสนับสนุนซึ่งกันและกันในทางวิทยาศาสตร์ การวิเคราะห์ทางทฤษฎีล้วนๆไม่ใช่เรื่องง่ายที่จะบรรลุ นอกจากนี้การวิเคราะห์การทดลองเมื่อดำเนินการอย่างดีสามารถแสดงพฤติกรรมที่ไม่คาดคิดที่อาจกระตุ้นการวิเคราะห์เชิงทฤษฎีที่ดีขึ้น
โลกไม่ได้เรียบง่ายหรือชัดเจน นั่นเป็นเหตุผลว่าทำไมจึงสนุกได้โดยมีที่ว่างสำหรับทักษะทุกประเภท การตั้งคำถามความรู้ของคุณเองและตอบคำถามของผู้อื่นไม่ว่าจะด้วยวิธีใดก็ตาม
สิ่งที่มักถูกลืมสองประการคือจริยธรรมของวิทยาศาสตร์และอธิบายต่อผู้คน ทั้งสองมีความสำคัญและยาก