まぁネタで訊いたんですけどね…。信号処理とか制御とか機械学習は物理..

まぁネタで訊いたんですけどね…。

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

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。

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

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。

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。

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。

ただ、採用現場では必ずしも好かれるとは限らない

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。

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