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はてなキーワード: 数値計算とは
Pythonの方が弄れる対象が多いのに、なんでウェブ系だとPHPの方が流行ってんだろ
端末からのテキスト処理も楽だし、数値計算周りのライブラリも充実しているのに
PHPが優遇されているのって歴史的な経緯以外に何か他の理由でもあるのか？
けどまぁ、情弱な文系SEが大半を占めているバカだらけの日本じゃ別にPHPで困ることもないか
数値計算や端末からのテキスト処理なんてWeb系じゃ大して使わないからなあ…
Pythonに関しては、ZopeさえコケていなければWebサーバ用LLとして大成功していたはずなのに、
Railsなんかが登場したおかげで、すっかり影が薄くなってしまいますた....
ってか、railsにインスパイアされたフレームワークって今じゃ幾らでもあるよね
djangoとかCakePHPとか。rubyってRoRを使いたいユーザを除くと、
pythonやPHPの方がユーザー数は圧倒的に多いと思うんだけど
本家のrailsって、他を遥かに越えるほど良いものなんだっけ？
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Zopeが登場した当時、「RDB+PHPはもう古い、これからはOODB+ZopeがWebの中軸になる！」と
少なくとも自分はZopeからPythonという言語を知ったし、その時点でRubyは知らなかった
そして、その後のORM(RDB)+Railsの出現と華々しい革新性への注目は、誰もが知っているだろう
今でもZopeの開発は継続されてはいるが、結果的に当初の期待が大きく裏切られたという事実は動かしがたい
djangoとCakePHPについては実際に触っていないので憶測になるが、おそらく技術水準ではRailsと同等だろう
しかしRailsはRailsでコミュニティの活動が活発だし、その進化は異常に早い
Railsに何か致命的なトラブルが発生して開発が停滞する、あるいはdjangoやCakePHPから
何かのイノベーションが提示されでもされない限り、後発のdjangoやCakePHPがRailsに追いつくのは無理
Railsは決して技術的に完璧なWebフレームワークではないんだけどね....（たとえばSeaSideのような.... ）
だからこそ「もしもZopeが....だったなら」という「たら・れば」感はPythonコミュニティの潜在認識になっている
C a k e P H P は う ん こ
CakePHP使ってんの？
可哀そうにw
でもやっぱりいつもの使い慣れたLL(Python/Ruby)で
Webサービスを書きたいってのがある
求人数は
Ruby on Rails＞＞＞＞＞＞＞＞Django
http://www.indeed.com/jobtrends?q=django%2Cruby+on+rails&l=
どういうことなの？
求人数が多いのはそのためだと思うよ
なんかのミスかと思ったがアメリカでもRuby on Railsは人気があるのかなあ・・・
Pythonのほうが使いやすいと思うのだがフレームワークはRailsが優位なんだろうか
Djangoは周辺ライブラリが微妙だし本体も鈍くさい感じがする。
でも、FlaskはSinatraより好きだから、Pythonが嫌いってわけではない。むしろ好き。
ただ、いざ作り始めるとやっぱりRailsが楽だなあってなって、Railsを使い続けている。
同感だ
同じように思っている人が他にもいて安心した
PHPはフレームワークが乱立しすぎているから、RailsをPHPで実装してみようというやつが出てきた。
それに比べてPythonは、Zopeというデファクトスタンダードが既に存在していたけど、
ただ、どうやってもRailsもどきがRailsを超えることはできないのは間違いない。
パクリはオリジナルを超えられない(ｷﾘｯ って定型句だけど、
これってｷﾘｯって言いたいだけだと思う。
D言語って超えたって？
B言語って超えたって？
PHPで同じ事をできないわけではないだろうけど、Ruby on Railsほど簡潔にはできない
まあくだらねえWEBサービス作って喜んでる情弱は早く死ねって事だよ
そういう理由じゃなくてRailsのほうが単純に情報もプラグインも多いからでしょ
linuxじゃデフォのツールなんだし、ツールとの連携を考えたらpython一択じゃん
わざわざ不合理で不完全な言語を使うなんて
もしも
＞linuxじゃデフォのツールなんだし、ツールとの連携を考えたらpython一択じゃん
真実であるのなら、今頃はdjangoの情報とプラグインが溢れかえっているはず
yumや、gdbとgnomeの拡張がpythonであるからといって、それをwebアプリでも使いたいと思う人は少ないというだけのこと。
ソースからインストールする必要があったとしても、web開発ではrubyを使いたいという人が多いというだけのこと。
というか、世界中のPythonプログラマが Remeber Zope!! を合い言葉に
打倒RailsたるWebフレームワークを開発しているはずだけど、
Railsも登場してから、かなりの年月が経過しているんだけどなぁ....
その間にもRailsはRails 3が登場して、REST/AJAXの強化等の進化が継続しているよ
Ruby では
ary.map {|x| x**2}
map(lambda x: x**2, ary)
となり、lambda の本体が1つの式では表現しきれなくなると
.....
と書き換える必要があります。
f = lambda x:(x and f(x-1)*x)or 1
RubyにはPythonのように「lambda本体は式でなければならない」という限定がありませんから、
f = lambda{|x|if x == 0 then 1 else x*f.call(x-1) end}
または
f = lambda{|x|x == 0 ? 1 : x*f.call(x-1)}
と書けます。lambda内でreturnが使えますから、書きたければ
f = lambda{|x|if x == 0 then return 1 else return x*f.call(x-1) end}
でもOKです。
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これはPythonをdisっているように見せかけてRubyをdisっているのか？ と一瞬思ってしまったｗ
だってRubyのほうが長くない？CLのfuncallみたいなcall()がちょっとうざいし…
そしてどっちもlambda式の中で束縛変数の名前で再帰可能、と
print [x*2+100 for x in [1,2,3,4,5] if x > 2 and x < 5]
暗号のように見える。
puts [1,2,3,4,5].select{|i| i > 2 and i < 5}.map{|i| i*2+100}
思考の流れと、コードの流れが一致しているので書きやすい。
map(lambda x: x*2+100, filter(lambda x: x > 2 and x < 5, [1,2,3,4,5]))
pythonて可読性が高いのをうたってる割にはそこいまいちだよね
Rubyの場合には、左から右へと無名関数がデータフローあるいは
関数型プログラミングに不慣れな初心者でも、参照透明性のあるコードが自然に書ける
プログラマにとって優しい or プログラミングの楽しさを教えてくれるのがRuby
それと比較すると、Pythonのコードは、関数型プログラミングというものが
いかに高度で難解なものであるかという事をもったいぶってプログラマに押し付ける
もしもPythonしか知らないプログラマであれば、関数型 = 難解 という印象を持つだろう
階乗計算くらいだと単純すぎて、ナゼ重要なのかが分かりづらいと思うのでコードで示す
result_list = source_list.map { |elem|
x = foo(elem.x) # ここが局所宣言を書く部分
x + y # 最後に評価された式の値が、無名関数のリターン値になる
}
Rubyでは、map等に与える無名関数の中で局所的な環境(クロージャ)が作られるから、
x = foo(...) のような代入文がいくつでも(= 複雑な処理でも)書ける
このポイントは、実用的なプログラムを関数型風で書こうとした時に、威力を発揮する
余計分かりづらくなった
高卒ドカタなんだろうなぁと可哀想になる
集合の表記に似せてることが分かるから
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＞map/filterはfor/ifと同じだと言っているだけだから、難解という印象は持たない。
関数型プログラミングに慣れた、あるいは得意な人であれば、そういった印象なんだろね
Rubyの魅力はこれから関数型プログラミングを学ぼうとする初心者、 あるいはそんな初心者へ教える立場から見た、優しさ or 分かりやすさなんだ
[1,4,3,2].sort.reverse.map{|x| x.to_s}.join('-')
Pythonだと読みにくい。
'-'.join(map(str, reversed(sorted([1,4,3,2]))))
Pythonでは思考の流れと一致しないばかりか、「カッコだらけ」のコードになると.....
カッコだらけのコードを分かりやすくする基本的な方法は静的単一代入じゃないか
Rubyのやり方は基本ではなく玄人のやり方だろ
Pythonでは組み込みの型でメソッドチェインはやって欲しくないな
似たようなコレクションtuple,deque,array,queue等にも同じメソッドが必要になってくるし。
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外部のライブラリでも列挙可能なものは、たいていEnumerableモジュールをimportしてますね
Rubyユーザーは列挙可能なものはmapやselectできて当然だろって思ってる気がします
Pythonは「何かを便利に書くためのしわ寄せ」をはっきり寄せてくる
得意と不得意を言語レベルではっきり主張するのでメリケン好みと言えなくもない
Rubyは全方位になんとなく八方美人なので、全体的になんとなく書きやすくてなんとなくキモくて遅い
「書きにくいってことはその処理に向いてないってことだから諦めろ」を地で行く
無名関数が文を使うほど複雑なら名前を付けるのが Python 流と想像。
これを読みづらいと感じるのは、左から右に流れる
もしかしてアラビア語ネイティブな人からすると逆に読みやすいのか？
なんか、誰の役に立つのか分からんけど、私が高校生の頃にこういう説明があったら良かったなぁ……とふと思ったので書いてみた。
さて、大学の工学部機械工学科に入学するとしよう。基本的に機械工学科に含まれる研究分野は多い。もちろんそれには理由があるのだが、それでもほぼすべての学生が学ぶ共通の内容があり、機械工学科を卒業した学生に企業が期待するのはそれらの基礎知識である。そういう意味で機械工学は非常に実学に近いと言っても良い。
機械工学科の教員は本当に口を酸っぱくして「四力を身につけろ」と何度も何度も授業の度に言ってくる。古いタイプの教員ほどその傾向は強い。いわく、「専門分野の基礎がわかっている人間が社会では強い」、「四力が身についていなければ学科長が許しても俺が卒業させない」、云々。で、その四力というのは以下の４つの「力学」のことを指す。
機械力学というのはいわゆるニュートンの力学でいう「剛体の力学」で、弾性・塑性変形しない対象がどのように運動するかを扱う。振動工学とか解析力学とかはだいたいこの延長線上で学ぶ。高校の力学に微分積分を足した感じだと思えばいい。
熱力学はマクロで見た気体や液体の持つエネルギーを対象にする。これも微分積分やエンタルピー・エントロピーの概念を除けば高校で学べる物理とそう大差はない。次の流体力学と合わせて熱流体力学というジャンルを構成していることもある。統計力学は熱力学の延長線上で学ぶことが多いが、量子力学とともに挫折する学生が非常に多い。
流体力学はその名の通り気体と液体を合わせた流体の運動について学ぶ。航空関係の仕事がやりたいなら必須。多くの近似法を学ぶが現実にはコンピュータ・シミュレーションが用いられるのであまり細かく勉強しても役に立つ場面は少ないかもしれない。下の材料力学とは連続体力学という共通の基礎理論を持つ遠い親戚。
最後の材料力学は、弾性をもつ（＝フックの法則に従う）固体の変形が対象。建築学科とか土木工学科だと構造力学という名前で開講されているが、内容はだいたい一緒。これも多くの近似が含まれる体系で、実際にはコンピュータを使った有限要素法でシミュレーションする場面が多い。とはいえ基本を大学学部時代に学んでおくことは非常に重要。
で、これら４つの科目がどう生きてくるかというと、たとえば２０世紀における機械工学の結晶であるところのエンジンの設計なんかにはこれら全部が関わってくる。機械にかかる荷重や振動を解析し（機械力学）、エネルギー効率の高いサイクルを実現し（熱力学）、吸気と排気がスムーズに行える仕組みを作り（流体力学）、これらの条件に耐えうる材料を選ぶ（材料力学）。もちろん就職したあとにこれらすべてに関わることはないし、実際に使える高度な知識を教員が授けるわけではないが、機械の設計に際しては必須の基礎知識ばかり。とはいえ後のように四力から直接発展した研究をしているところはまれで、院試のために勉強したのに後はもう使わなくなった、なんてこともままあるわけだが……。
なお高専からの編入生が入ってくるのは２～３回生なのだが、彼らはすでに四力を身につけていることが多く、運が良ければ通常の学部生からは羨望と尊敬のまなざしを勝ち得ることができる（しかし英語ができないので研究室に入ってから苦労することが多いようだ）。
高度な数学や電磁気学であったり、機械加工や金属材料や設計に関する専門的な知識もカリキュラムに含まれることが多い。みんな大好きロボットは制御工学の範疇で、これは四力とは別に学ぶことになる。ロボット＝メカトロのもう一つの必須分野である電気電子系の講義はほとんどないので独学で学ぶ羽目になるが、微分方程式が解ければ理解にはさして問題はない。プログラミングや数値計算などの授業は開講されていることもあるしされていないこともある。とはいえ機械工学科を出てガチガチのプログラマになることはほとんどないし、教えてくれてもFORTRANか、せいぜいＣが限界である。さすがにBasicを教えているところはない。……ないと信じたい。
実習や実験がドカドカと入ってくるのは理系の宿命なのだが、特徴的なのはＣＡＤの実習。おそらく就職したら即使う（可能性がある）ので、研究室に入る前に一度経験しておくといい。もちろん実際にＣＡＤで製図するのは専門や工業高校卒だったりするのだが、そいつらをチェックしてダメ出しするのは大卒なり院卒なりの仕事になる。
四力を身につけたらいよいよ研究室に配属されることになるのだが、基本的に四力を応用した分野ならなんでも含まれるので本当に各研究室でやっていることがバラバラ。隣の研究室が何をやっているのかは全くわからない（もちろんこれは機械工学科だけではないとは思うが……）。そのため学科のイメージを統一することが難しく、どうしてもわかりやすいロボットなんかをアピールすることが多くなってしまう。とはいえそういう「わかりやすい」ことをやっている研究室は少数派で、実際は地味なシミュレーションや材料のサンプルをいじくりまわしているところが多数派である。最近は医療工学系の研究をしているところが増えたらしいが、光計測だったり材料物性だったり航空工学だったり、あるいは全然関係ないシステム工学だとか原子力工学の教員が居座っていることもあるようだ。こういう教員を食わすために機械工学第二学科（夜間向けの第二部ではない）が設立されたり、環境とかエネルギーとかが名前につく専攻が設立されたりすることがままある（昔は学科内に新しく講座を作るにはいろいろと制限があったらしい）。そういうところは（上位大学なら）ロンダ先として利用されるのが常で、そうした研究室を選んでしまった学部生はマスターの外部生の多さに面食らうことになる。
とはいえいろいろ選べるならまだマシな方で、大学によっては計測か材料かしか選べなかったり、工業高校ばりの金属加工実験を延々とやらされたりすることもある（ようだ）。やりたいことがあるならそれをやっている大学に行け、とは機械工学科志望の高校生のためにある言葉かもしれない。
そう、就職は非常にいいのだ。「学内推薦が余る」という噂を聞いたことがある人がいるかもしれないが、まぎれもない事実である（とはいえ最近は上位校の推薦でもガンガン落としまくる企業が増えたようで就職担当も頭を抱えているようだが）。機電系なる言葉が広まったのはネットが登場して以降らしいが、機電系＝機械工学系と電気電子工学系、というぜんぜん関係ない２つの学科をまとめてこう呼ぶのは、それだけこの国の製造業でこの２学科出身者が必要とされているということだろう。我らが機械工学科の後輩たちのために、これからも経済産業省には「モノづくり立国」なるわかったようでよくわからないスローガンを推進していただきたい。
inspierd by http://anond.hatelabo.jp/20110929232831
追記：あえて上位と下位の大学の事情をごっちゃにして書いているので、受験生諸君はあまり鵜呑みにせず自分でリサーチするようにお勧めする
20年以上前、卒論の研究で、自分が設計した半導体デバイスの特性を計算するために、
境界条件がいろいろややこしいポワソン方程式（＝微分方程式の一種）をガシガシと解いて、
ベーシックでFOR - NEXT 構文使って数値計算してグラフ描いたなぁ。
ドットプリンタの出力が汚かったから、ロットリングペンと雲形定規で清書までして。
今はエクセルあるけど、そういう微分方程式を自分で解かないと、セルに入力する式が得られない。
何が言いたいかというと、暗記だけの数学しかやって来なかったら、
解けるかどうか分からない微分方程式を、「解こう」とチャレンジしなかっただろうなあ、ということ。
若いのにせっかくの学ぶ機会を潰してもったいないなあ、とオッサンは思う。
元増田。おー！PRとPRLの違いがよく分かった。これについては、素直に勉強になった。ありがとう。なるほど、なるほどねー。
＞んでお里が知れるっつったのは、自分はphysical reviewとPRLの違いも知らないのに、物理の人には情報系の事情を知って評価することを要求したことについて言ったんだよ。無理でしょ。
うん、この問題についてよく考えなおしてみると、この問題は、もしかしたら、単に情報系の中の内輪もめ問題なのかもしれない、と思い始めた。視点が増えた。ありがとう。
＞物理の人と情報の人が同じポストを争うことなんてないでしょ。
専門外だから、よく知らないが物理シミュレーションとか数値計算あたりだとかぶるかもしれん。学振も、工学の中ではかぶることがありそう。アカデミックの公募で、同じ専攻内に物理系の研究室と情報系の研究室が混じっていると、物理系の人が情報系の人の業績評価に加わることとかはありそう。そうすると、情報系の人からみると、日本語の論文誌をたくさん書いているだけで、有名査読付き国際学会に全然通せていない人が優遇されることがある…らしい。
しかし。よく考えると、情報系の中でも、公募での評価は論文誌＞国際学会が妥当、と考えている人もいるし、単に情報系の業績評価の内輪もめ問題なのかも知れない、とも思い始めた。今は違うが、一時期、大学の情報系研究者の特許が論文より高く評価されて、みんな特許を出した時期があった、とかいう話も聞くし。情報は、分野として物理より歴史が浅いから、業績評価の方法が定まっておらず混乱していて、その混乱が分野外の人のせいにみえている情報系の人がいるっていうだけなのかも知れない。あと、数十年すると、情報系の業績評価の方法も定まってくるのかも。不当に文句を言ったかも知れない。ごめんなさい。
（そのレスがどのように「いや」になるのかよく分かりません）
ちなみに、電子レンジのマイクロ波が水のどういう自由度と共鳴するのかちょっと分からなかったんで調べたところ、電気分極と相互作用するようです。
分子間振動(水素結合)や原子間振動は電子レンジよりかなり速い周波数なので関係無い。（まぁ常識的に考えてそんな電磁波をおいそれと発生させたら酷い目に会いそう）
この辺の振動数がなぜそうなっているのかを知るためには、量子力学を使う必要があって(分極以外)、水分子程度の複雑さになるとまぁまず手では解けないので適当な近似解法や数値計算の知識が必要になります。
ちなみに分極については、結構広い周波数帯に感応するようで、熱の発生源は共鳴そのものというよりも分子集団の運動に伴うエネルギーの散逸が主なようです。
なんか話が合いそうだなと思ったので返信。増田なのがちょっと勿体ない気もするけど。
ちなみに俺のバックグラウンドを書いておくと、学生時代の専攻は工学系なんだけど、それにしてはオーバースペックなぐらい数学をかじってた感じの方面。あんまり詳しく書くと特定されそうなんでこの程度で勘弁ね。
"Pattern Recognition and Machine Learning"のビショップも物理出身だけど、あの年代は確かにそういう色が強かったのかもしれない。
確かにその種の傾向は上の世代までかもしれないね。
ビショップが物理出身なのは知らなかったけど、それ聞いてなんか合点のいく気がした。何か妙に数学へのマニアックなこだわりの片鱗が見える割に、数学屋から見ると妙な記号法を使うんだよね、あの人。
全然高度じゃないです＞＜
いや、だからあくまで「工学として」ね。線型代数と、微積の「計算」以外を使うことって工学ではそうないでしょ（フーリエ変換とかだって工学の文脈では所詮「計算」だもんね。）。
制御理論とか機械学習では、関数解析の概念がちょっとだけ出てくるけど、あんなんでも数学屋にとってはオアシスだね。
もっとも、カーネル法関係ではいつも申し訳程度にMercerの定理が言及されているのを見ると「なんだかなあ」っていつも思うけど。
そうそう、あれに限らず統計学の理論の一部にはものすごく違和感あるんだよね。
増田だから書けるけど、情報幾何なんて「お前、双対接続って言いたいだけちゃうんかと」って感じだし、他にも色々、何でも抽象化して一般化すりゃいいってもんじゃないんだぞと言いたくなることが色々。
統計学の理論と機械学習・パターン認識の関係は、数理物理・理論物理と実験物理の関係に似てる気がするんだよね。しかも統計学の場合、普遍的に綺麗な構造なんてものがあると思えないだけに余計に始末が悪い。「ひも理論は実験で検証できないから科学ではない」って批判があるらしいけど、統計学にも同じ批判されても仕方ない理論が色々あるよね。データから何かを推定する理論なのに、データがどれだけあっても実用的には絶対まともな結果が出せないモデルとか。
CVのレイトレーシングで経路積分使って云々というのもあったけど（その人はGoogleに言ってアドセンスかなんか作ってるらしい）、あれもまぁ適当なパス空間で平均とるだけって感じがするし…。
CVはまあ何でもありの世界だよね。誰か無限次元リー群とか使ってみてくれないかなと思う。というか俺自身が一度やろうとして無意味なことに気づいてやめたんだけどさ。
イジングモデルとかその辺は不勉強なんであまりよく知らないんだけど、一般的にその手のモデルは、性能が変わらないだけならいいけど、計算量がどうとかデータ量がどうとかで事実上使えなかったりすることが多いんだよね。着想として物理からアイディアを持ってくるのはいいんだけど、物理から持ってきたアイディアなら必ず筋がいいはずみたいな思いこみ（そう思いたくなる気持ちはよくわかるけど）はどうかと思う。
普通に日本の伝統的新卒採用でそういう会社に行く人はいるけど、やってることは工学とかあるいは良くわからない専攻の人と同じな気がする。これはちょっと曖昧だけど。
うん、そうなってしまうのは仕方ないでしょうね。
ただ逆に、変わり種のバックグラウンド持ってる人は道具箱が豊富だから、新しいこと思いつく可能性もあるわけで、採用されるとしたらむしろそれを買われてじゃないかな。俺自身、工学部の人は普通は絶対知らない数学を色々知ってるので、それをどうにか武器にできないかいろいろ試行錯誤中だよ。というか特許とかの形で発表したのもすでにあるけどね。
特に情報系の分野は実装力で評価されることが多いし…。実装力は数値計算得意とかそういうのとは全く別のスキルだよね。プログラミングマニア的な要素が必要。
分野にもよるけどね。情報システムや計算機自体を専門にして、ハードとかインターフェイスに近い部分をやってたらどうしてもそうなるけど、信号とか画像とか音声とか言語とかの処理のコア部分を作るときにはコーディング能力よりも紙と鉛筆の能力の方が大事・・・、だと思いたい。
どうもパソコンマニア的気質は中高生のときに飽きてしまって、「PCパーツの種類とか流行の言語とか覚えたってどうせ10年したらすぐに廃れるんだから」という感じで、余りはてな民的に新しいネタ追いかけたくないんだよね。クロージャって何ですか、ああそうですね閉包ですね、集合の内部と境界の和集合ですねっていう感性の持ち主なので。正直、コーディングは単純作業と認識してます。
まぁネタで訊いたんですけどね…。
これも実際問題（特に企業での採用とかでは）情報系の独壇場って感じだね。
金融のがまだマシ。
"Pattern Recognition and Machine Learning"のビショップも物理出身だけど、あの年代は確かにそういう色が強かったのかもしれない。
金融はまだ金融専攻がほぼ無い状態だから物理や数学出身者が入り込む隙が多い気がする。
全然高度じゃないです＞＜
情報幾何とかは（無駄に）高度だけど、実用性はあんまないオナニー（しかも日本でしか流行ってない）感があるし。
CVのレイトレーシングで経路積分使って云々というのもあったけど（その人はGoogleに言ってアドセンスかなんか作ってるらしい）、あれもまぁ適当なパス空間で平均とるだけって感じがするし…。
画像処理とかでマルコフ確率場の統計物理学的な解析（イジングモデルとかポッツモデルとか出てくるアレ）でレプリカ法とか繰り込み群とか使ってるのも見たことあるけど（結構前の研究だからきっと今はもっと進んでいるはず）、企業で使うことってあるのかなあ。結局性能はあんま変わらないからもっとシンプルなモデルでいいよとかなってそう。だったら物理の奴なんかいらねーじゃんみたいな。
これは…どうなんだろうか？
普通に日本の伝統的新卒採用でそういう会社に行く人はいるけど、やってることは工学とかあるいは良くわからない専攻の人と同じな気がする。これはちょっと曖昧だけど。
これはガチだね。
特に情報系の分野は実装力で評価されることが多いし…。実装力は数値計算得意とかそういうのとは全く別のスキルだよね。プログラミングマニア的な要素が必要。
あとはまぁお決まりの暗号分野とかもあるけど、暗号じゃそんなにイス無いだろうし…。
最近はやっぱデータマイニング系に流れてるのかなあ。あれも数理的な素養というよりは職人芸的な色彩が強いけど。
という感じで実際問題厳しいなあと思います。
マジレスすると、純粋数学とか理論物理は意外とつぶしが利く。特に理論物理で数値計算ができる人はいろんな分野に対応が可能。
信号処理とか制御とか機械学習は物理からネタ引っ張ってきてたり、工学としては例外的に高度な（物理の道具としてはまあ普通の）数学を使ったりするので、理論物理の人は実はポテンシャルが高いよ。
あと勿論、理論物理の人は重工業方面でも引き合いが強いだろうしね。
ただ、採用現場では必ずしも好かれるとは限らないのでコネがないと厳しいかもね。とはいっても、純粋数学や理論物理を本気でやれるレベルの大学なら他学部の知人なんかで探せば見つかるだろうけど。
人によってそれぞれ。
・言語そのものにワクワクする人
・ハードを動かす事にワクワクする人
・ソフトを動かす事にワクワクする人
・プラットフォームに興味はないが、作りたいものがある人
・面倒な数値計算をミスなく短時間で終わらせる必要に迫られている人
・同じ作業を繰り返し行うことに疲れていて、誰も問題視していない事に憤りを感じ、改善する意欲のある人
上記のいずれかに該当する人は、勝手にもりもりと弄ります。
そのどれにも該当しない場合、一度胸に手を当てて、「何故今プログラムをやるのか」を問う必要があるでしょう。
一般的には、上から４つくらいが順当な理由ではないでしょうか。
「作りたいもの」はそれこそ多岐にわたりますね。
作った後に公開して後悔、そしてそれを改善していく、なんてフローが「練習してライブして」にあたりますかね。
練習で必要なのは、「やりたい事をこんぴゅーたにやらせる時、どの様なアプローチを取るか」きちんと設計することです。
「テイラー展開」があれば、例えばの話、「f(x)=-1/5+(1+x2)log[5-x]Tan[x]/(5-x2)」
こんなムズカシイ関数でも、只の「f(x)=ピーx＾5+ピーx＾4+ピーx＾3+ピーx＾2+ピー」という
xのゴリ押し乗に変換でき、電卓で容易に「数値計算」できてしまうのです。
そうです、あなたが高校数学３年間で習った「logの足し算かけ算割り算の公式」
「指数関数の足し算かけ算割り算の公式」「sinやcosの入った微分積分」
「ルートの入った計算」などなど、世の中に存在する95％の関数が「Xのゴリ乗」という
単純式に還元できるのが超数学「テイラー展開」の威力なのです。
そうなんです、あなたの習った受験数学という名の荘厳な体系を暗記する日々は、
すまん、たぶん誤爆した。俺がもの申したかったのは
プラスで物理や生物や化学やなどが必要になってくるけど，基本的に数学科並みに数学が必要。情報科学って一応応用数学だからね。
を書いた人であって、君じゃないんだ。確かに別人であるという区別はできてなかったんだけど。申し訳ない。
でもまあ、ついでだからお節介を言っておこうか。
学部のうちは、「この知識は、本当に将来使うのか？」ということに拘って知識を取捨選別してしまいました。
授業もそうやって選んでいたわけですし。当時は、なんとなく、「将来、時間があって必要なときに覚えればいい」みたいに思っていたのです。
実際に修士になってみて、激しく後悔しました。本当に専門以外のことを勉強する余裕がない。数学は、演習問題ぐらい解けるようにならないと、理解したことにはならないし、自分の専門にも応用できなくて勉強した甲斐がなくなってしまうのに、演習問題を解く時間がない。
学部のうちは、専門以外の勉強をちゃんとやっておくべきだったのだなぁ、と思っています。
いや、それはそんなもんだと思う。たいていの人は。何でもかんでもきちんと理解している人なんていないし、学部時代に詰め込み勉強していても結局本当に大事なところは見えていなくて、後からもう一度復習するハメになったりするもの。やっぱり、本当に自分が切実な必要性を感じて勉強したことしか身に付かない。
大事なことは、それを取り戻していこうという努力を少しずつ積み重ねることだと思う。このあと博士にいくのか就職するのか知らないけど、研究者なり技術者なりとしてやっていくなら、才能なんかよりも地道な努力を少しずつでも続けていくことが結局は一番大事なんだと思うよ。
あともう一つ横から。
そうですよね・・・職人芸ですよね。それは分かっています。ですから、数値計算のプログラムを自分で書く気はしません。
linpackなどで既存のルーチン探して、コピペするだけです。そっちの方が早いし確実ですし、バグがない。
だから、全然数学をやった気にならないのです。
実際、LINPACKだのLAPACKだのに不必要に喧嘩を売ることはお勧めできない。あの辺は専門家の知識の集積だと思うので、素人が戦いを挑むのは無謀だと思う。
重要なのは、自分が計算量を節約するためのアルゴリズムを設計する必要が出てきたときのために、数値解析屋さんの「感覚」を学んでおくことじゃないだろうか。
だから、こういう勉強は必ずしも同時並行じゃなくていいと思うんだ。「理解していないものは使ってはいけない」とか言い出すと、電子回路とλ計算がわかってない奴はコンピュータ使うなってことになりかねないし。知識の裾野を拡げつつ、専門性は専門性で深めていくということじゃないかな。
元増田です。
「QR法って何？」って思って検索してしまいました・・・QR分解のことですか、そうですか。よかった、かろうじてわかる。
そうですよね・・・職人芸ですよね。それは分かっています。ですから、数値計算のプログラムを自分で書く気はしません。
linpackなどで既存のルーチン探して、コピペするだけです。そっちの方が早いし確実ですし、バグがない。
だから、全然数学をやった気にならないのです。
中で何やっているのか、本当は知らないとだめだよね、と思います。
「数値計算」だと幅が広すぎますが・・・要するに、「何か計算しないといけないと思うと、ネットを探してルーチンをコピペするだけになってしまっているこの状態をなんとかしたい」ということです。
そこまでひどくはないんだろうけど。数値計算は職人的だけど、そういうアレなところも含めて
自分で身に付けておかないと自分で何も出来ないから。ただそれが目的ではないにもかかわらず、
実際に研究になると教科書的に押さえているというよりも、ピンポイントでどこをどう掴んだか、
掴めるかのほうが大事だから。だから、そこにあがっているようなおおまかな分野を列挙されると、
いや知らないことないし理解はしているとはおもうのだが、それが何か尺度になるんだろうかと思ってしまう。
実際そういうものを道具として使っている人の間でも、随分ばらつきと落差があるしねえ。
つまり特定の分野を出して、コレ知っているか！というのはばかばかしくないかと。
http://anond.hatelabo.jp/20081031121513
を書いた、元増田。ちょっと愚痴っただけで、こんなに反響があるとは思わなかった。
大学入ってから2年間、自分は数学の才能がないから、と、一切勉強しなかったら、後ですごい苦労した。
学部時代にもっとマジメにやっておけばよかったと思うもの：
・数値計算
・確率過程論
・物理数学もっと勉強しておきゃよかった。物理もおもしろいよねー。
代数幾何使わないっていう意見あったけど、EMアルゴリズムを多様体の観点から理解する話とか、あの辺は、情報幾何の端くれではなかろうか・・・
非常に前向きなもの言いで恐縮するのだが
20年前から情報屋は「情報処理だけで世の中のあらゆる問題解決できちゃう」的な言い方をしていたもので
数値計算も計算機の能力が上がったところでせいぜいO(n4)程度の計算量の問題に手が届く制度で行きずまっている
それと斜陽分野の材料や船舶などがせっせと学科名に「情報」をつけて生き残りをかけているって状況じゃないかな
東大ですら情報学環学際情報とか数学のかけらも使わないような寄せ集めに「情報」をつけている。
20年前はともかくとして、10年前と比較して新しいことに挑戦している研究室は知らないな
すでにこんにゃくセリー以外での死亡件数が出て来て野田馬鹿過ぎとかな雰囲気ですが。
ちょっと頭をリセットしてゆっくり考えてみる。
大前提として1．『咀嚼能力がきちんとない人間には喉より大きい固形物すべてが危険なのであたえてはいけない』のであってこんにゃくゼリーだけを問題にするのはなんら解決になっていない。
また２．『１を周知させるとともに喉に詰まった時に何をすべきかを周知すべき』なのだ。
接触率と致死率を考慮して数値的に考えてみる。
1．食べ物に致死率があるのでは？
米、パン、こんにゃくゼリーの致死率が例えば全部 1％だとしよう。一番危険なのは何か？ それは米である。米が一番食べる機会が多いからだ。
なので〜で何件死亡ということに関しては数はデータとして重要だが、それだけで判断してはいけないのだ。
接触率を例えば 米 100％、パン 50% こんにゃくゼリー 10% とした場合、こんにゃくゼリーの死亡率が桁違いに多いのか？ということが本質なのである。
こんにゃくゼリーの致死率が他に比べて格段に大きいと言えるのであれば問題だろう。（接触率は単純に考えて 米＞パン＞こんにゃくゼリーだろう）
２．そもそも窒息死なんてのはある確率でおきるんだよ。
で、こんな数値計算もできるけど他の視点からも考えられる。そもそも咀嚼能力の無い人間が窒息死する確率がある。
今回の件は単に咀嚼能力のない人が接触する食べ物のランキングで決まっていただけだと。
食べ物に全く致死率なんてものはなくて単に咀嚼能力の問題であるという考え。
そうそう、野田の馬鹿には一連のデータを突きつけてあんたどうする？と問いつめる記者がいないのかね。
http://mainichi.jp/select/jiken/news/20081024k0000m040152000c.html
「情報工学」全般の話をしているのに企業社会だけを想定する必要などなかろう。大雑把な言い方をすれば、大規模情報システムだけがITの全てではないということだ。
そりゃ携帯ゲーム機のプログラマーみたいな仕事もあるから、そういうのでアセンブラもどきのＣソースが出てきてもおかしいとは言わないけど、一般の感覚としてはちょっと外れてると俺は思う。
だいたい、Cやアセンブラが使える人間がJavaやらC++を覚えて標準的な書法で書くことは、好き嫌いはともかく本質的には難しいことではないわけで。道具の使い方を覚えるということに対して「必要があればやるけれど、必要がなければやらない」というのは非常に当たり前の立場だと思うがね。
あと、C++やJavaはちゃんとやろうとするとむしろアセンブラよかずっと難しい（というか「ややこしい」）ので、そう舐めてかかるのはいかがか。
どっちでもいいよ。だいいち、数値解析の専門家がC++で書いたコードと普通の数値実験屋がCで書いたコードの性能の比較なんて問題は非常に枝葉末節じゃないか？そもそも、「普通の数値実験屋」がどういう奴かという範囲の取り方でいくらでも恣意的な結論が出てくる話だから、議論して実になるとも思えない。
やー、C++をいまだに重い重い言う人が多いからなあ。確かに枝葉末節なんだが、スルーしきれない。
そりゃ数値計算ではFORTRANに負ける部分が確かにまだあるが、Cと比べてなら、そこまで酷いってことはないはずなんだがね。
CでSTLよりも高速なコレクション処理を書ける人にはそういうことを言う権利があるいはあるのかもしれんが、俺はそれでもSTL使えって言うね。後々を考えて。
俺も論旨を混乱させた責任はあるが、そもそも話がずれすぎている。俺が言っているのは、「速いコードを書くことが理論的に可能かどうか」ではなく、「速いコードを書くために本人が持っているべき素養」の話をしているわけで。
うーん、個人的には、自力でアセンブラレベルからコレクション処理を書き起こすなんてばかげてると思うけどね。
やっと言いたいことがわかったのでまともに話ができるかもしれん。
俺はその反論１の質にしか興味がない、というか、その例１を引き出すための挑発として最初の質問を仕掛けてる、という側面があるんだよね。で、案の定真っ先に例１で応じてんだから世話がない。
だったら釣られた俺が馬鹿だったし、あんたも相手を間違えた。それだけのことだな。
あと、興味はないとはいえ一応指摘しておくと、その例１例２例３といくつも用意するやり方においては、例１と例２と例３が矛盾対立するようなものであってはならないはずだろう。でなければ、ためにする議論になってしまう。話者に一貫したスタンスというものがなくなってしまうからね。
言いたいことはわかる。ただし、俺のスタンスはいわばメタなもので、「この前提は絶対に正しいからまず認めろ」というのがまず嫌なんだよ。むしろ、「あんたが絶対と信奉している価値観は別に万人が無条件に認めるような絶対的なものではない。あんたと相対立する価値観にもそれなりの合理性があるはずだ、例1、例2、例3など。さて、どこを議論の出発点にしようか？」ということを誰に対してもまずやる。逆に言うと、俺が信奉している価値観を正しいと押し切る根拠なんてどこにもないと思っているから、価値判断の源泉については「見せろ」と言われなければ見せない。宗教論争になるのがいやだからね。
ちなみに、こんな話もある。細部は違ったかもしれん。
釈迦が人に「神はいるのか」と問われて、「いない」と答えた。ところが、次に人が来てまた同じことを問うたとき、「いる」と答えた。これを見ていた弟子が「どうして矛盾する答えをするのか」と問うと、釈迦は「あの二人が『神』という言葉のもとに思い描いていたものは違うではないか」と答えた。
別に自分を釈迦と並べているんじゃなくて、「神」の定義が違う人間が二人で言い争うのは嫌だということね。相手の土俵を推定して、相手の土俵でものを言わないといかんだろうと。
あんたに納得してもらいやすい話を選んだつもりが裏目に出たというだけだよ。正直、あんたのことを当初の言動から「学校の勉強なんか役に立たん、英語とコミュニケーション能力だけがあればよいのだ！」的な反知性主義者だと想定したもんでね。さすがにそれが釣りだとは想像できなかったが。
俺が言いたいのは、あなたのように公平性を重んじる価値観からは、英語を採用する理由は全く出てこないだろうということ。言語の性能（性能というより習得の容易さだな）はその中の例示の一つにすぎない。
廃止と言わぬまでも、量を減らせとは言っただろう？なし崩し的にゼロになってしまう論法だから反対したわけだ。正直、「上を下に合わせさせる」というのは暴力的だと思う。
「情報工学」全般の話をしているのに企業社会だけを想定する必要などなかろう。大雑把な言い方をすれば、大規模情報システムだけがITの全てではないということだ。
だいたい、Cやアセンブラが使える人間がJavaやらC++を覚えて標準的な書法で書くことは、好き嫌いはともかく本質的には難しいことではないわけで。道具の使い方を覚えるということに対して「必要があればやるけれど、必要がなければやらない」というのは非常に当たり前の立場だと思うがね。
で、どのC++のクラスライブラリが重いというのか、とか、C++とFORTRANについての議論については、君は全面撤退ってことでいいのかな？ 具体的に質問に答えなくなっちゃったからなあ。
どっちでもいいよ。だいいち、数値解析の専門家がC++で書いたコードと普通の数値実験屋がCで書いたコードの性能の比較なんて問題は非常に枝葉末節じゃないか？そもそも、「普通の数値実験屋」がどういう奴かという範囲の取り方でいくらでも恣意的な結論が出てくる話だから、議論して実になるとも思えない。
そもそもそんなことを言えば、FizzBuzzすら書けない奴がCで書いたコードより速いコードをPerlなんかで書くことさえできてしまうかもしれないが、そんなの別に自慢にもならないし、（たとえば）数値計算でPerlを使っていい理由になんてならんだろ。俺も論旨を混乱させた責任はあるが、そもそも話がずれすぎている。俺が言っているのは、「速いコードを書くことが理論的に可能かどうか」ではなく、「速いコードを書くために本人が持っているべき素養」の話をしているわけで。
そしてそもそもこの話自体「素養」というものが必要か否かという点から分岐したものだから、その意味でもこの話は必要なかろう。
以下蛇足。
あと、ギリシャの民主主義については明確に誤解。ギリシャに伝統を引いてくるのは反王権主義者が持ち出した大義名分的なものであって、明治維新で倒幕派が天皇を担ぎ出したのと同じこと。
それ相当偏った歴史観じゃね？ ためにする反論なのか、それとも本気なのか、どっち？
俺はむしろ君の方が相当偏ってると思うけどね。だって古代ギリシャの民主政が途絶えてから一体何年経ってたわけ？それに、市民革命の基盤になったのはむしろ封建議会の方なわけで（これもいちゃもんはつけられるけど）、これはむしろゲルマン文化のはずだよ。それをどうギリシャ文化の伝統と理解するのかかなり不思議。明治維新だって王政復古を唱えていたが、どう考えてもあの政体は西洋からの輸入品でしょ。同じことだよ。あんな政体が歴史上日本に存在したことはなかった。なんで戦前、あんなに後醍醐天皇があんなに高く評価されたと思う？
いや、貴族階級は言いすぎだろ。市民階級でいいと思うんだが、そこは。元々民主制って始まりはそういうもんだろ。惣とか寄合から近代民主主義を導けるというならやってみてくれよとしか。
ちょっと調べてみたが、貴族階級は余り適切でなかったようだ。そこは撤回。
導けるわけがないから聞いてるんだよ。ただし、始まりはそういうもんに決まっているが、それが本当に現代と連続性があるのか、と俺は聞いているわけなんだが。
そもそも、都市が自治を行うのはギリシャのポリスじゃなくても歴史的に普遍的な話なわけで（英語版Wikipediaを引いたら戦国時代の堺が挙げられていてびっくりした。さすがに思いつかなかった）、誤解してるかも知れないけど日本の江戸時代でさえ町役人って町人階級だからね。つまり、民主主義にとってはギリシャ思想が必要不可欠なものであるという根拠はますます疑わしいと思うんだ。だいたい、それを言い出したらアメリカはなんなの？あれこそ、草の根民主主義たる植民地自治政府の発展じゃない？
そりゃ「影響」はしてるだろうがな。別にキリスト教の神である必然性などない。／いや、親鸞の書いたものは当然古語で書かれてるでしょ？
いや、自明とか間違いなくとか言われてもなあ。具体的に挙げてくれる？ 君の議論の最大の弱点って多分具体性がないことだから。
グレコ・ローマン文化の話じゃなかったのかよ。近代以降ならそりゃ当然だろ。
いや君がニュートンを引き合いに出したんでしょうに。民主主義に関してはギリシャにまで遡って意義深い書籍を見つけることは出来るだろうなあ。
ほら、君は「??だとすれば」という仮定が読めないんだよね。
で、いつまで撤回した仮定を引きずるわけ？ｗ
何かひとつ共通言語がないとＩＴなんてやってられん、というのは厳然たる事実だろ。
一方で、文化資本による格差なんぞないほうがいいに決まってる。
東大卒は毎年数千人だ。それで、MIT卒は何人いるか知ってる？ハーバードは？プリンストンは？スタンフォードは？オックスフォードは？ケンブリッジは？
数千人か。なおさらたいしたことないな。で、MIT卒全員をエリートと呼んだ覚えはないが？（他の大学もね）。
まあそうね。勝手にどこかで学んできそうな気はする。
教育ってのは、特に公教育ってのは、底上げのためにやるもんであって。
誰も「普通の東大生数百人のレベルをギリギリにチューンする」なんて言ってないし、そもそも東大生の中で「教育制度がもっとよければ俺はもっと偉くなれた！」なんて言ってる奴は落ちこぼれだけだよ。だから「普通の東大生数百人のレベルをギリギリにチューンする」という発想自体がそもそも無意味。
いや、お前そういう話しかしてなかったじゃんｗ 俺が公教育は平均と底辺を上げるためのものだと主張したらやたら激しく反発してたよなあ？
主流と標準を辞書で引くことをお勧めする。そりゃ、主流が標準を塗り替えてしまうことは結構あるが、少なくとも数値計算の世界ではまだだろう。過去の蓄積ってのがあるんだ。
Cを使ってアセンブラまがいのコードを書き、新しい言語なんて覚える暇があったらもっと他のことをするとかなんとか言ってる人だって一定の比率で存在する。おわかり？
それは、特にアセンブラが必要でもないケースでか？ ちょっと勘弁して欲しいなｗ まあ仕事としてうまくやれてるならそれでもいいけどさ、特殊ケースだろ？
まだ、例えば専用プロセッサなり組み込みデバイスなりを制御するためにアセンブラ使うってほうがはるかに一般的なケースだと思うがな。数値計算やパターン認識においてさえ。
どうも話が巧妙にずらされてる気がするんだが。
いや、君自身RubyとかPerlとかC++とかJavaとかに言及しちゃったからねえ。どっちが引っ掛けたかというのは不毛になりそうだからやめようや。なんなら俺がズルかったということにしてもいいが。
たとえばいきなりJavaを覚えさせられた人間がそれがわかるとは到底思えない。ライブラリのソースを読めるレベルになってはじめてわかることだろう、それは。
いや、Javaのライブラリのソースを読むレベルになったらたしかにかなり専門的だが、そもそもJavaで書いたコードで高速計算させようというほうが間違いなわけで。
C++に関して言うなら、アセンブラ的な最適化に手を出すのはだいたい最後の最後だろう。俺（や多分君）のような古い世代はアセンブラからの積み上げで高級言語を見るけど、高級言語の側から必要なレベルまで掘り下げていく、という見方も可能なはずだし、最適化の上ではむしろそちらが本筋。
で、君が重いクラスライブラリとして想定してるのはなんなの？ ちゃんと最近のものを使ってれば、そんじょそこらの奴がCでちゃっちゃと書くコードと同じかたいていは速いコードを生成するし、もちろん可読性も高くなるな。
C++の話も同様。敢えて「C++らしい」処理を書けば計算量はどんどん増えて、例えば行列をカプセル化して演算子をオーバーロードしてなんてことやってたら計算時間が倍ぐらいになってもおかしくはないだろう。一晩で終わる計算が翌日の昼までかかるということになったら作業効率には歴然たる差が出るぞ。
具体的にどこの出してるC++用行列演算ライブラリがそこまで効率悪いって？
（補足追記）
最近のC++用の数値演算ライブラリはかなり出来がよく、FORTRAN用のそれに性能で肉薄するところまで来ている。そう、ここでは、ライバルは君が主流からも標準からも蹴落とされたと主張したいらしきFORTRANなんだよ。
で、どの辺がネックかというと、君の言うように記述性と実行速度の関係だったりはする。でも、それは低水準処理がどうこうという問題ではないよな。
この件については、議論してる人がネットでも結構いるから読んでみるといい。君が思うほどにC,C++が圧勝しているわけではないよ。随分C++が向上してはいるけど。で、FORTRANのほうが言語の構造上最適化が効き易い等の話題はあっても、手作業で機械語レベルの最適化をするなんてのは、候補にさえ挙がらないな。
食い下がってんのはお前だろ。
いや、形式的にみても実質的にみても、撤回したはずなのにちっとも撤回して見えないのは君が食い下がってるからなんだが。
民主主義も自由主義も自然科学も、キリスト教と論理的に直結はしていない。
たまたまキリスト教圏で発生したから影響は見られるがな。
文学研究とか歴史研究という分野を知らんのかねこの人は。それからいうまでもなく東洋哲学とか仏教学がある。え？なに？広義の文系学問ばっかりだって？気象学とか地震学でも過去の記録は見るよ。
それが「一般人レベル」か？ 高校で教える価値があるかどうかは微妙だが。
そりゃどんな学問上の専門知識でも使う分野では使うに決まっているわけだが。
近代（あんたのいう近代と中世の境界線はどこだ。ルネッサンスかウェストファリア条約かフランス革命か）
日本の古典の話をしてるんだが。とりあえず便宜的に日本の言文一致体以前以後で区切ってみようか。
なんか、今でも一般人が学ぶ意義のあるような文献がそれ以前にある？
論文のリファレンスにニュートンだのライプニッツだのの著書を挙げる奴がたまにいるが、あれを実際に読んでるのは物好きだし、読まなければ理解できないなんてことはまるでない。
欧米の政治思想の本なんかはそれこそニュートンの時代のとか普通に今でも重要でしょ。直接読まなくても現代語でまとめた書籍が存在するという意味でいらないと言っているのなら分かるが、そういう言い方をしちゃうと、そもそも必要な古典なんかひとつもなくなってしまうぞ？
お前のいう「役に立つ」の定義は何なんだ。「金になる」という意味ならそれこそ文化政策やステータスシンボルとしてでも十分日本の文化は役に立つことになるだろう。「過去の旧弊を断つために異文化を学ぶ」のであれば、「一般人」にとって英語が役に立つ例にはなってないよなあ。
君の言うステータスシンボルのような意味での「役に立つ」自体を俺は批判し否定してるんだよ。まやかしだってな。で、撤回したんじゃなかったか？ やっぱ食いさがってんじゃんｗｗ
一方で、海外のほとんどのライブラリのドキュメントは英語で書いてあるから、英語はとても役に立つなあ。
「才能職」（笑）がどんなものかは知らんが、学問的なトレーニングという意味での努力が役に立つ仕事というのが情報工学の分野の主流なわけで
うーん、でも君のFORTRANやC,C++についての言及のとんちんかんぶりを見てると、そのトレーニング（笑）とやらはどうも成果が出てなさげに見えるんだがなあ。つーかそれなりに本を読んでれば言わないようなことばっか言ってるよなあ君。
おやおや、「本物のエリート」がえらく縮小したね。MITはそのレベルの大学だというのなら、人口比からいって日本にもそのレベルの素質を持った人間は毎年千人単位でいることになるし、MITと同レベルの大学はほかにもいくつもあるから、もっとすごい数になるだろうね。だったら、欧米先進国様に丸投げして済む数ではないね。
えーと、そういう主張をしたいのならまずソースよろ。
で、それが本当だろうがそうでなかろうが、そもそも君の突っ込みはずれてる。俺の言ってるのは、ただの東大卒程度でエリートなんて呼ぶ必要ないだろ、ってことなんだが。毎年数百人も生まれるのに。
本当に新天地を切り開くようなエリートってのは、せいぜい数人程度だろ。その数人にどういう教育をするかと考えた場合、国内でまかなおうなどと無駄な縄張り意識を発揮するよりは、とりあえず世界トップレベルの大学に送り込めばいいんじゃないの、と。
教育課程を見直すとして、国を背負うほどのものでもない普通の東大生数百人のレベルをギリギリにチューンすることに金を使うよりは、普通の大学を出る普通の何万人のレベルを上げるほうが安上がりだし価値があるんじゃねえの、と。だから、「公教育の目的は平均と底辺を上げること」と何度も言ってるんだよ。
確かに、スパコンとかを用いた理論物理の一部の分野でFortranが主流になっている分野は存在することは存在するらしいな。
つか、スパコンの対応状況の問題でそういうのがある。多分俺が知ってた頃よりだいぶ減ってはいるだろうが。
だが、そうした一部の分野の傾向だけを捉えてFortranが主流だなんていうと大間違いだろ。
俺はFORTRANを主流だとは言ってないと思うがね。スタンダード（標準）だとは言ったが。主流と標準の違いは分かるよな？
さすがにまだ標準の座はC++に奪われたりはしてないと思うんだが。
ちなみにあらかじめ釘をさしておくが、LAPACKとかそういう既製品の数値計算ライブラリがFortranで書かれてるから云々などと言うなよ。
そうか、じゃあライブラリが何で書かれているかはとりあえず別の話にしようか。
でも、コアの計算部分がライブラリに分離されちゃうケースが増えると、ますます低水準処理がどうこういう意味がなくなるような。
C++と、お前さんが「数値計算の実習はFortranではなくCを用いましたが」と表現したCとで、実際どの程度パフォーマンスが違うと思ってるの、と聞いてるんだけど。どっちも同程度に低水準な処理は書けるぞ。
不完全な引用でごまかさないようにｗ正しく引用しなおしてあげよう。
お前さんが「君も一応理解してるようにC++やましてJavaでの数値計算は「出来ない話じゃない」程度のことで、向いているとはお世辞にも言えないだろ？」と表現したC++と、お前さんが「数値計算の実習はFortranではなくCを用いましたが」と表現したCとで、実際どの程度パフォーマンスが違うと思ってるの、と聞いてるんだけど。
と俺は書いたんだ。
「君も一応理解してるようにC++やましてJavaでの数値計算は「出来ない話じゃない」程度のことで、向いているとはお世辞にも言えないだろ？」という文章内での君のC++評価と、「数値計算の実習はFortranではなくCを用いましたが」という文章内での君のC評価の乖離について俺は質問している。
いや、多分Javaに引きずられてつい実際より悪く書いちゃったんだろうとは思うんだけどな。だったらそう訂正すればいいんだよ。それにJavaが遅いのは低水準が云々以前の問題だしな。