คำถามติดแท็ก education

นักวิทยาศาสตร์ทุกคนจำเป็นต้องรู้เกี่ยวกับสถิติเล็กน้อย: ความหมายถึงความสัมพันธ์กันคืออะไรช่วงความมั่นใจคืออะไร ในทำนองเดียวกันนักวิทยาศาสตร์ทุกคนควรรู้เล็กน้อยเกี่ยวกับการคำนวณ: คำถามคืออะไร มีเหตุผลอะไรที่จะคาดหวังให้นักวิทยาศาสตร์ที่ทำงานทุกคนรู้เกี่ยวกับการสร้างและการใช้ซอฟต์แวร์ รายการทักษะหลักของเรา --- สิ่งที่ผู้คนควรรู้ก่อนที่พวกเขาจะแก้ไขปัญหาอะไรกับ "คลาวด์" หรือ "พีต้า" ในชื่อ --- คือ: การเขียนโปรแกรมพื้นฐาน (ลูป, เงื่อนไข, รายการ, ฟังก์ชั่นและไฟล์ I / O) สคริปต์เชลล์ / พื้นฐานเชลล์ การควบคุมเวอร์ชัน ทดสอบโปรแกรมมากแค่ไหน SQL พื้นฐาน มีจำนวนมากที่ไม่ได้อยู่ในรายการนี้: การเขียนโปรแกรมเมทริกซ์ (MATLAB, NumPy, และอื่น ๆ ), สเปรดชีตเมื่อใช้งานได้ดีพวกเขามีประสิทธิภาพเทียบเท่ากับภาษาโปรแกรมส่วนใหญ่) เครื่องมืออัตโนมัติสำหรับงานเช่น Make และอื่น ๆ ดังนั้น: มีอะไรอยู่ในรายการของคุณ ? คุณคิดว่ามันยุติธรรมที่จะคาดหวังว่านักวิทยาศาสตร์ทุกคนรู้วันนี้? และสิ่งที่คุณจะนำออกจากรายการข้างต้นเพื่อให้มีที่ว่างสำหรับมัน ไม่มีใครมีเวลาพอที่จะเรียนรู้ทุกอย่าง

52 education 

ในหลักสูตรการวิเคราะห์เชิงตัวเลขของฉันฉันเรียนรู้ที่จะวิเคราะห์ประสิทธิภาพของอัลกอริทึมโดยการนับจำนวนของการดำเนินการจุดลอยตัว (flops) ที่พวกเขาต้องการเทียบกับขนาดของปัญหา ตัวอย่างเช่นในข้อความของ Trefethen & Bau ใน Numerical Linear Algebra มีแม้กระทั่งรูปภาพที่ดูแบบ 3 มิติของจำนวนฟล็อป ตอนนี้มันเป็นแฟชั่นที่จะกล่าวว่า "flops ฟรี" เพราะเวลาแฝงของหน่วยความจำในการดึงข้อมูลใด ๆ ที่ไม่ได้อยู่ในแคชนั้นยิ่งใหญ่กว่าค่าใช้จ่ายของ flop แต่เรายังสอนนักเรียนให้นับจำนวนอย่างน้อยในหลักสูตรการวิเคราะห์เชิงตัวเลข เราควรสอนพวกเขาให้นับการเข้าถึงหน่วยความจำแทนหรือไม่ เราจำเป็นต้องเขียนตำราใหม่หรือไม่ หรือการเข้าถึงหน่วยความจำเฉพาะเกินไปที่จะใช้เวลากับเครื่อง? แนวโน้มระยะยาวจะเป็นอย่างไรในแง่ของการไม่ว่าจะเป็น flops หรือการเข้าถึงหน่วยความจำเป็นคอขวด? หมายเหตุ: คำตอบบางข้อด้านล่างดูเหมือนจะตอบคำถามต่าง ๆ เช่น "ฉันควรเขียนการใช้งานของฉันใหม่อีกครั้งเพื่อบันทึก flops สองสามครั้งหรือปรับปรุงประสิทธิภาพแคชหรือไม่" แต่สิ่งที่ฉันถามนั้นเป็นไปตามแนวของ " มีประโยชน์มากกว่าหรือไม่ที่จะประเมินความซับซ้อนของอัลกอริทึมในแง่ของการดำเนินการทางคณิตศาสตร์หรือการเข้าถึงหน่วยความจำ ?"

43 algorithms  performance  complexity  education  architecture 

ฉันคำนวณสิ่งต่าง ๆ ด้วยมือเสมอ แต่ตอนนี้สหายของฉันเริ่มน่ารังเกียจและทำแบบฝึกหัดซ้ำ ๆ มากมายที่เกี่ยวข้องเพียงแค่เสียบสิ่งต่าง ๆ ในลักษณะที่แสดงออกมาด้านบน ฉันสนใจซอฟต์แวร์โอเพนซอร์ซเช่น Python หรือ R เพื่อทำให้สมการเหล่านี้ง่ายขึ้น ฉันพยายามใช้ Wolfram Alphaแต่ฉันไม่ประสบความสำเร็จ ชุดซอฟต์แวร์โอเพนซอร์ซใดที่สามารถทดแทนนิพจน์ในสมการx 2 +2x+3และทำให้ผลลัพธ์ง่ายขึ้นหรือไม่ โดยเฉพาะฉันกำลังมองหาแพคเกจซอฟต์แวร์ที่มีคำสั่งบางอย่างx = 2-√t - 1x=2เสื้อ-1x=\sqrt{2}t-1x2+ 2 x + 3x2+2x+3x^{2}+2x+3simplify

17 education  symbolic-computation 

ฉันอ่านเกี่ยวกับวิทยาศาสตร์การคำนวณใน Wikipedia แต่ความเข้าใจของฉันยังไม่ชัดเจน วิทยาศาสตร์การคำนวณเกี่ยวข้องกับการเขียนโปรแกรมหรือไม่? วิทยาศาสตร์การคำนวณแตกต่างจากการคำนวณ_ ____เพียงใดซึ่งความว่างเปล่าอาจเป็นวินัย (วัสดุศาสตร์วิศวกรรมเคมีเคมีชีววิทยาและอื่น ๆ ) (ฉันจะทำวิทยาศาสตร์วัสดุการคำนวณ)

16 computational-chemistry  education 

ฉันอยู่ในสาขาที่ไม่จำเป็นต้องทำงาน HPC เป็นอย่างมากและเมื่อมันพบมันมักจะเป็นผลมาจากนักวิจัยจากสาขาอื่นที่สำรวจแอพพลิเคชั่นใหม่ ๆ กับวิธีการของพวกเขาและสิ่งที่คล้ายกัน ในขั้นต้นสิ่งนี้หมายความว่ามันไม่เคยได้รับการแนะนำในหลักสูตรการศึกษาหรือได้รับการฝึกอบรมการสัมมนาและสิ่งที่คล้ายกัน - มันเป็นไปได้ที่จะไปประกอบอาชีพทั้งหมดโดยไม่จำเป็นต้องใช้มัน อย่างไรก็ตามในเวลาเดียวกันฉันก็สามารถทำงานได้มากรับประโยชน์จากการใช้ทรัพยากร HPC ให้ฉันดีขึ้น - ส่วนใหญ่อยู่ในรูปแบบของการจำลอง Monte Carlo แบบขนานอย่างดี ปัญหาของฉันคือการค้นหาแหล่งข้อมูลเพื่อการเรียนรู้วิธีการใช้กลุ่ม MPI ฯลฯ และแยกความดีออกจากความเลวเพราะฉันไม่รู้มาก มีข้อเสนอแนะใด ๆ สำหรับหนังสือเกี่ยวกับการเขียนโปรแกรมในระบบประเภทนี้หรือในการตั้งค่าและใช้งานการตั้งค่า HPC ที่เรียบง่ายของตัวเอง?

16 hpc  education 

ฉันกำลังอ่านสิ่งนี้เกี่ยวกับ Math SE คำถามพื้นฐานคือ: สมมติว่ามีคนต้องการที่จะศึกษาบางสิ่งที่ก้าวหน้า วิธีหนึ่งในการทำเช่นนี้คือเริ่มต้นจากพื้นฐานและสร้างขึ้น แต่ "ภาพใหญ่" อาจหายไปในกระบวนการนี้ อีกวิธีหนึ่ง (ซึ่งฉันชอบเรียก Recursive Wiki) คือการหยิบกระดาษและ Google / Wiki เงื่อนไขที่ไม่เข้าใจ; อ่านพวกเขา ภายในนั้นจะเป็นคำศัพท์ใหม่ Google / Wiki พวกเขาจนกว่าคุณจะถึง "กรณีฐาน" ของการรู้เนื้อหาอย่างละเอียด ทำงานย้อนกลับจนกว่าคุณจะเข้าใจกระดาษอย่างละเอียด ทำซ้ำสำหรับเอกสารอื่น สิ่งนี้จะช่วยให้ได้รับความรู้ในขณะที่ยังคงมีแรงจูงใจ แต่มันอาจทำให้เกิดปัญหาพื้นฐาน มันขึ้นอยู่กับบทความโดยศ. Vakil จาก Stanford นี่คือข้อความที่ตัดตอนมา: ..... คณิตศาสตร์นั้นอุดมสมบูรณ์และไม่มีที่สิ้นสุดซึ่งเป็นไปไม่ได้ที่จะเรียนรู้อย่างเป็นระบบและหากคุณรอที่จะเชี่ยวชาญในหัวข้อหนึ่งก่อนที่จะย้ายไปยังหัวข้อถัดไปคุณจะไม่เคยไปไหนมาไหน แต่คุณจะมีความรู้ที่แผ่ขยายออกไปไกลจากเขตความสะดวกสบายของคุณ จากนั้นคุณสามารถทดแทนได้จากเอ็นเหล่านี้และขยายเขตความสบายของคุณ สิ่งนี้ง่ายกว่าการเรียนรู้ "ส่งต่อ" (ข้อควรระวัง: การแบ็คกิ้งนี้จำเป็น ฉันทามติทั่วไประหว่างฝ่ายตรงข้ามของวิธีการดังกล่าวคือมันก็โอเคสำหรับสาขาเช่นพีชคณิตเรขาคณิตที่ 100s ของเอกสารที่มีการเผยแพร่ต่อไตรมาสหรือการวิจัยทฤษฎีสตริงที่ถ้าคุณพยายามที่จะสร้างพื้นฐานทางคณิตศาสตร์ก่อนที่คุณจะสัมผัสทฤษฎีสตริง 80 กับอัลไซเมอร์ คำถามของฉันคือ: นี่เป็นกลยุทธ์ที่ดีสำหรับการศึกษา …

15 education  reference-request 

ฉันสนใจฟิสิกส์เชิงคำนวณมากและสนุกมากที่ได้ศึกษาหัวข้อเหล่านี้ ตั้งแต่ฉันวางแผนที่จะไปหนึ่งภาคการศึกษาในต่างประเทศฉันสงสัยว่ามหาวิทยาลัยใดบ้างที่รู้จักกันดีในสาขาฟิสิกส์เชิงคำนวณ? โดยเฉพาะอย่างยิ่งในเรื่องเกี่ยวกับมหาวิทยาลัยในสหรัฐอเมริกา? ฉันรู้ว่าฟิสิกส์การคำนวณไม่ได้เป็นสาขาฟิสิกส์ขนาดใหญ่และเป็นอิสระ แต่มักจะรวมอยู่ในแผนกฟิสิกส์เชิงทฤษฎี แต่อย่างไรก็ตามฉันจะขอบคุณคำแนะนำและข้อเสนอแนะใด ๆ เกี่ยวกับกลุ่มการวิจัยที่ใช้งานและเติบโต แก้ไข: ฉันถูกขอให้เพิ่มรายละเอียดเพิ่มเติมเล็กน้อยในหัวข้อที่ฉันสนใจ นั่นเป็นเรื่องที่ค่อนข้างยากเนื่องจากฉันอยู่ในภาคการศึกษาปริญญาตรีที่ 4 ของฉันและรู้ว่าไม่มีอะไรเกี่ยวกับทฤษฎีสนามควอนตัมแบบตาข่าย ดังนั้นจึงเป็นเรื่องยากสำหรับฉันที่จะบอกว่าฉันชอบสาขาการวิจัยที่เฉพาะเจาะจง ฉันหวังว่าจะได้พบกับมหาวิทยาลัย / ภาควิชาที่ให้การบรรยายหลายครั้งเกี่ยวกับฟิสิกส์เชิงคำนวณหรือเสนอความเป็นไปได้ที่หลากหลายเพื่อที่ฉันจะได้มีความเชี่ยวชาญทันทีที่ฉันได้รับความรู้พื้นฐานทางทฤษฎี

14 education 

การใช้งาน netlib BLAS เป็นข้อมูลอ้างอิงที่ยอดเยี่ยมโดยส่วนใหญ่จะไม่ได้รับการปรับปรุงและจัดทำเอกสารอย่างดี (เช่นzgemm ) อย่างไรก็ตามมันอยู่ใน Fortran 77 ทำให้ไม่สามารถเข้าถึงผู้ที่มีการศึกษาการเขียนโปรแกรมที่ทันสมัย มีการใช้งานระดับอ้างอิงของ BLAS เช่น netlib ใน C / C ++ หรือไม่

11 blas  education 

พร้อมกันกับการวิจัยของฉันเกี่ยวกับวิธี Subspace ของ Krylov ฉันมีตัวเลือกในการสำรวจคณิตศาสตร์เบื้องหลัง HPC ล่วงหน้าหรือทฤษฎีการคำนวณ (ฮาร์ดแวร์, OS, คอมไพเลอร์ ฯลฯ ) ขณะนี้ฉันรู้ว่าทั้งสองพอที่จะเพียงแค่ได้รับโดย ตัวอย่างเช่นฉันรู้วิธีหาสมการสำหรับ CG และพื้นฐานของวิธีการวนซ้ำ แต่ฉันไม่รู้เรื่องรายละเอียดและสิ่งที่ซับซ้อนกว่าเช่น Preconditioners และ Convergence ในทำนองเดียวกันฉันรู้พื้นฐานของวิธีไฟไนต์เอลิเมนต์ (รูปแบบที่อ่อนแอรูปแบบที่ไม่อ่อนแอสิ่งต่าง ๆ เช่นโคโดเมนและ Galerkin และอื่น ๆ ) แต่จะไม่ทราบความลึกของมัน ในส่วนของการคำนวณฉันรู้วิธีการเขียนโค้ดอย่างจริงจังในภาษาที่เป็นไปได้ทั้งหมดและสามารถใช้ OpenMP และ MPI ได้ดีพอสมควร ฉันไม่เข้าใจฮาร์ดแวร์และแคชทั้งหมดได้ดี คำถามของฉันคือสิ่งที่เราควรมุ่งเน้น: คณิตศาสตร์หรือการคำนวณ? พวกเขาแยกกันไม่ออกใน HPC หรือไม่ มันแนะนำให้หนึ่งเรียนรู้เกี่ยวกับหนึ่งและไม่อื่น ๆ แก้ไข: ฉันกำลังเรียนวิชาเอกวิศวกรรมเครื่องกล (ซึ่งฉันเสียใจ) และมีหลักสูตรด้านวิศวกรรมและการคำนวณมากมาย (ของเหลวการถ่ายเทความร้อนและอื่น ๆ ) ฉันจะเข้าร่วมบัณฑิตวิทยาลัยสำหรับ …

11 parallel-computing  education 

ฉันเริ่มการศึกษาระดับบัณฑิตศึกษาสาขาวิศวกรรมศาสตร์และจะทำงานในโครงการวิทยาศาสตร์การคำนวณ ผมสังเกตเห็นว่ามีการอภิปรายเกี่ยวกับข้อดีและข้อเสียของการใช้อัลกอริทึมของคุณเองที่นี่ การวิเคราะห์ต้นทุน - ผลประโยชน์ของการใช้อัลกอริธึมของคุณเองกับการใช้ห้องสมุดแตกต่างกันเมื่อคุณเป็นนักศึกษาระดับเริ่มต้นหรือไม่?

10 software  education 

ในฐานะคนที่ต้องสอนหลักสูตรวิทยาศาสตร์การคำนวณฉันต้องเผชิญกับคำถามอายุ: ฉันจะประเมินความสามารถของนักเรียนในการเรียนรู้วิชาที่ขึ้นอยู่กับแอปพลิเคชันที่ยากต่อการทดสอบด้วยวิธีการทดสอบ "มาตรฐาน" อย่างไร ( การสอบข้อเขียนหรือสอบปากคำ)? ส่วนหนึ่งของหลักสูตรขึ้นอยู่กับการทำความเข้าใจทฤษฎีและวิธีการในระดับนามธรรมและสำหรับสิ่งนั้นฉันต้องการใช้แบบทดสอบข้อเขียนสำหรับแนวคิดเหล่านั้นต่อไป อย่างไรก็ตามการทดสอบความเข้าใจในการใช้งานจริงของวิธีการเหล่านี้ต้องใช้วิธีการที่แตกต่าง ด้วยความท้าทายตามธรรมชาติที่เกี่ยวข้องไม่เพียง แต่กับการเพิ่มจำนวนแพลตฟอร์มที่แตกต่างกัน (สำหรับ MATLAB, Modelica, Mathematica และภาษาอื่น ๆ ) แต่ด้วยการเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตและการทดสอบความปลอดภัยฉันจะสนใจวิธีการใหม่หรือดั้งเดิมสำหรับการประเมินความเข้าใจของนักเรียน วิธีการเชิงตัวเลข (ฟีเจอร์ที่ส่งเสริมการทดสอบความปลอดภัยเป็นที่ต้องการอย่างยิ่ง) แก้ไข: ฉันควรพูดถึงว่าชั้นเรียนที่ฉันสอนเป็นหลักสูตรระดับเบื้องต้นเพื่อให้นักเรียนมีฐานความรู้ที่ค่อนข้างเล็กในการทำงาน

10 education 

วิธีการที่ไร้เดียงสาในการแก้สมการเชิงอนุพันธ์สุ่ม (SDEs) จะเป็น: ใช้วิธี Runge – Kutta หลายขั้นตอนปกติ ใช้การแยกส่วนที่ดีพอของกระบวนการ Wiener ทำแต่ละขั้นตอนของวิธี Runge – Kutta ซึ่งคล้ายกับ Euler – Maruyama ตอนนี้สิ่งนี้ล้มเหลวในหลายระดับและฉันเข้าใจว่าทำไม อย่างไรก็ตามตอนนี้ฉันได้รับมอบหมายให้โน้มน้าวใจผู้คนถึงความจริงข้อนี้ซึ่งมีความรู้เพียงเล็กน้อยเกี่ยวกับวิธีการของ Runge – Kutta และสมการเชิงอนุพันธ์สุ่มเริ่มต้น ข้อโต้แย้งทั้งหมดที่ฉันรับรู้ไม่มีอะไรที่ฉันสามารถสื่อสารได้ดีในบริบทที่กำหนด ดังนั้นฉันกำลังมองหาข้อโต้แย้งที่เข้าใจง่ายว่าวิธีการดังกล่าวข้างต้นจะถึงวาระ

9 runge-kutta  education  stochastic-ode 

ฉันเป็นวิชาเอกสาขาวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์และคณิตศาสตร์ ฉันรักทั้งสองวิชา ฉันกำลังคิดว่าจะเรียนต่อในระดับบัณฑิตศึกษาหรืออาจใช้ในการคำนวณทางวิทยาศาสตร์ ความแตกต่างที่แท้จริงระหว่างการคำนวณทางวิทยาศาสตร์และการวิเคราะห์เชิงตัวเลขคืออะไร? พวกเขาเรียนเป็นอาชีพหรือไม่

9 numerics  education  terminology  career-development