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はてなキーワード: 離散数学とは

2020-12-02

anond:20201201235939

海外のまともな大学コンピューターサイエンスやったら全部わかるようになるぞ、俺はなった

これら全部やる、4年あればできる

これだけわかってれば仕事上何も困ることはない、知らない分野でも本見たりぐぐるだけで十分金取れるレベル仕事ができる

2020-11-23

anond:20201123072553

次は離散数学とかグラフ理論とかの用語を混ぜていくといい感じにハッタリが効いた文になるんじゃないかと思います

2020-11-15

もうじき40代かばを迎えるプログラマー遺言(少し追記)(もうちょっと追記)(さらにもうちょっと追記)

世の中にはプログラマー35歳定年説というものがあった。昔からそんなのはないという人と、あるという人がいた。40代も半ばになったときに「あぁ、これが35再定年説の根拠か」というものがなんかちらほら見えるようになってきたので書いてみようと思った。

世の中にはものすごいプログラマーというのはやっぱりいる。なんなら死ぬまでプログラミング書いていられるという人たちもいる(ブラック的な意味ではなく)。そんな彼らからしたらプログラマー35再定年説とか意味がわからない都市伝説しか映らないだろう。

だが、普通に職業プログラマとして生きている俺のような人からすると、この35歳定年説はかなりの真実味を帯びている。

だが、そんな俺でも40代半ばまで延命できたのはやはり技術革新のおかげかもしれないが、結局平均寿命が伸びただけとも言えるだろう。

まず、技術に対する姿勢が変わる。正直言うとプログラミングとかもうしたくなくなる。というか、そもそも一生プログラミング仕事にしたいと思う最初の頃は好きだと思っていたが、仕事にしてしばらく経ったら大して好きでもなかったな、と思うようになる。

大して好きでもないことを仕事にし続ける体力はやはり年とともになくなり、体力がなくなった分「自分本質的にしたいと思うこと」が見えてくる。そしてそれはプログラミングではないため、ギャップがきつくなっていく。

おそらく、この辺が35歳くらいのあたりに来るのではないだろうか。35歳定年説と言ったら35歳ピッタリしか想像できないのが離散数学世界で生きているプログラマらしいといえばらしいが。

そんな感じでやってても、20年もやればそれなりにスキルも身につく。さすがにGoogleの一線で働くような大天才たちと渡り合うことはできないが、もしかしたらGoogleの片隅で働ける程度のスキルはあるかもしれないが、正直もういいっす、っていう気持ちのほうが大きくなる。

次に、自分がどうにか身につけてきた知見というものがなかなか広まらない。コンセンサスが取れない、という状況にも苦しくなってくる。

自分がやってきたプロジェクトでこういうことをやったらうまく働いた、というような知見は共有するが、なかなか価値観が共有できないことに気がつく。若いうちは「だったら俺が全部やりますわ」くらいの気合を見せられたものだが、年を取ってくると「あ、そうですか・・・」となってしまう。純粋に体力も気力もなくなっていく。

プログラミングをやっているだけありみんな論理的思考が大変上手だ。「皆さんホント論理的でいはりますなぁ」と言いたくなるわけだが、悲しいことに自分たちの振りかざす論理が、単なる正論、飛躍、極論、屁理屈、と言ったものであることに気づけない人も結構多い。こういうのを各個撃破するのも疲れる。

これからプログラミング仕事にする人たちに言っておきたいことがある。もしこの世界で長く働きたい、定年までコード書いていたい、と思うなら、常に勉強をしなくてはならない。もしあなたFラン出ているなら、他の人の倍努力しなくてはならない。できないならそこそこで転職したほうがいい。この世界にいるといか若いうちの勉強大事だったかを日々痛感する。

実務の上での俺の感じていることを書く。DDDだとかクリーンアーキテクチャだとかも大事だがもっとそれ以前に俺が根源的に重要だと考えているポイントだ。この辺をないがしろにしたらDDDクリーンアーキテクチャ絶対崩壊する。

コードを書くとき重要ポイント

まず、心得てほしいのはどんなにすごいプログラマでも意図の通じないコードは本当の意味で直せないということだ。

まず、引数チェック、状態チェックは必ずやれ。コードが語る、というようなことを言ってやらないやつが昔は多かったが、今もいるんだろうか。悲惨バグメンテナンス性の低下はそういった自分意図の表明を横着したコードから起こり始める。「俺はこれをやる、だからこの機能を呼び出すならこういう状態にした上でこういう情報を渡せ、じゃないならやらない」とはっきり言え。もしこの辺を冗長だと考える同僚がいるならもう辞めたほうがいい。

引数チェックや状態チェックのコードで画面の半分が埋まったならそのコード設計おかしい。一旦手を止めてよく考えろ。一つの機能を動かすのにそんなに引数がいるのか、そんなにチェックする状態が多いのか、そしてそれらは本当に必要検討しろ

テストコード絶対に書け。テストコードが書けない技術絶対に使うな。意味のあるテストが書けないならやめたほうがいいという輩もいるが、とにかく意味があろうとなかろうと書け。引数にこれを入れたらこうなる、こういう状態でこういう事したらこうなる、というお前の意図はとにかく示せるだけ示せ。

だいたいこの辺を横着したやつは翌年酷く後悔するか、そこのメンテ担当した同僚を攻撃している。

就職活動するとき重要ポイント

コードが書けなくても大丈夫、という会社は、コードが書けたほうが有利な会社ではなく、本当にコードを書かない会社だというこは肝に銘じておけ。身につくスキルEXCEL方眼紙を最低限の手数で作れるようになることか、本気でやればビジネス理解できるかもしれないが、お前の技術者としてのキャリアはそこで止まる。

仮に憧れのスーパーハッカーがいる会社を目指しているとして、彼らがそこでどう働いているか、なにが泥臭いのかを想像できない、聞くことができないならやめておけ。浮かれ過ぎだ。

仮にGithubURLを教えろという会社を目指しているとして、そこのリポジトリを飾り立てようと考えたならやめておけ、そういう会社Githubアウトプットすることを日常的な趣味として苦ではなくやり続けられる人を求めている。

年収をその会社選択基準にしているならそこはおまえには分不相応会社からやめておけ。仮に入れたとしても馴染めることはまず無い。これは年収が低くても同じだ。

人間関係重要ポイント

嫌いな人がいるならその会社はやめていい

少しだけ追記

コメントを観てこの「最小且つ単一論理でなにか否定できた気になる」という輩への対処が一番疲れる

もうちょっと追記

一晩立ってみたらこんなにブクマついててびっくりした。気になったブコメもあったのでちょっと追記しておく。

いきなり視点ミクロに、と言うやつなんだが、結局若いうちにこういうのできてないやつはあとで苦労するが、最初のうちは体力でカバーできている。体力でカバーできなくなったときに本当の意味でつけを払う羽目になるという意味で言ったり、あとオレみたいなおっさんが大変つらい思いをする、という意味でも言っている。

Fラン関係なくねっていうやつだが、昭和世代ステレオタイプかもしれない、ごめん。勉強する習慣もなければ大してやってきてもいないやつはこの業界だと倍苦労する羽目になるというふうに言いたかったと思う。どんな業界でもそうだとは思うが。

返す刀で結論づけしたがる人々がやっぱり現れるな、君たちはそう思わない人なんだろうし議論する気もないが何かしら言いたい人なんだろう。別にそれはそれでいいよ。お仕事頑張ってね。

「俺は大して辛くないけどなー」っていう人もやっぱり現れるな。辛くないんだったらいいことだと思う、お仕事頑張ってね。

4Kモニターものすごく細かい文字を読んでいる若者を見た、という人、俺も同意する。もう見ていられないんだよね。

関白宣言っぽいな、というのは俺も思った。

結局の所、プログラマ35歳定年説は俺も打ち破りたいと思っていた口なんだが、打ち破れる人とそうでない人がいる、ということで、俺は後者だった、ということだ。当然50過ぎてもプログラマやっている人は見かけるので、数学的な真理というわけではなく、統計的な傾向なんだろうと思っている。

若いうちから、いい環境で働かないと、気持ちのほうがどこかで先にギブアップする。いくら大好きで転職だと思う仕事だとしても、体力や若さで捻じ曲げていることはなかなか気づかない。色んな本を読んで客観的指標判断したほうがいい。

遺言とか言って書いておいて追記したら俺はソンビか亡霊なんだろうか?

さらにもうちょっと追記

びっくりした。こんなおっさん愚痴みたいなエントリーがこんなにブクマされるとは思ってなかった。いくつか気になったブコメがあったのでやはり書いてみたくなったので書く。

まず、この遺言最後にいなくなるのかという話だが、おそらくいなくなる。ゾンビで居続ける体力ももはやない。

次の準備はすでにしている。それは俺が本質的にやりたかたことに近いことだと思うのをピックアップしている。

本質的にやりたかたことって何かという話なんだが、まず俺が感じるプログラマーという仕事は「良き作り手であり続けること」が根本的なモラルだと思っている。若手で右も左もわからないような状態でも、それこそやっとフィズバズが理解できたような状況でも今持っているレベルで最大限にできうる一番いいもの模索し続ける仕事だと思っている。初心者にはチェックコード書け、意図はできるだけ込めろというのはそういう意味でもある。これを真正から受け止めてくれる職場を探したほうがいいというのは追加しておきたい。

プログラム論とかそういう話がしたいんじゃないということだけは言っておく。

俺も体力があるうちは良きつくり手を目指していたのだが、本質的にやりたいこと、もうちょっと言うなら、俺のモラルの軸は作ることにではなく使うことにあった。プログラミングというアクティティを挟んでこっちにつくり手がいてあっちに使い手がいる。仕組みを理解して作るのがプログラマーなら、作ったプログラム理解してよりよい日常模索するのが使い手、と言ってもいいかもしれない。いいフィードバックループのあっちとこっち、と言ってもいいかもしれない。俺は「良き作りてが使ったものを使う良き使い手でいたい」ということに気づいたので、遺言を書くことにした。少なくともこれに気づいた時点でプログラマーとしての俺は死んだ。

まだ直感的なものしか無いので、うまく言語化できていないのは申し訳ないんだが、今後10年位はそれを模索していくのではないだろうか。

2020-08-25

いずれ雪かきをする私へ

お前は浅学非才無能怠惰であるが、親の教育の賜物で国立大学に入れた。

しかデータサイエンティストになりたいなどと夢を見たせいでお前のスキルボロボロである。まず、お前の学部で学ぶ、経済学であるが、経済学マクロ経済学ミクロ経済学テスト問題を解けるようにしただけで本質は掴めず、データサイエンスに少しでも近づこうと取った計量経済学講義コーディングテストは余裕でクリアしたが、面接理論を答えられず落単した。

プログラミング学部のまわりのやつらよりは多少できたが、それでも1番ではなく、当然外の世界を見れば、底辺もいいところである

数学離散数学はなにもわからず、落単した。

肝心の機械学習についてであるが、情報学部のパターン認識講義をとったものの、ただコードが動くように書き、手書き数字識別できるようになっただけで、SVM理論的背景もNNがなんたるかということも理解きぬまま、C評価単位がきたのみである

かといって努力せず、まわりの人と交流することもなければ、無理やり実績を作ってインターンに行くようなこともしなかった。

よくて数行のコードGoogle Analyticsを使う程度の仕事しかできないお前はそうして雪かきをして一生を終えるだろう

2017-12-24

anond:20171221213103

調べていただけるとわかるが、理系の他大学で同じ内容の言及2015年にもあったことが把握できている。ご近所の有名大学なのですぐ把握できると思う

件の教授はいくつかのデータを示していたが、その統計有意性は示されていなかったし、数学の基礎を分かっていない、論理構造理解できていないというのが明らかなスライドもあった

e.g.秘書問題を「離散数学より証明!」と題打ってみたり。

いずれにせよ還暦超えのお爺さんなので我々の世代感覚、考え方が違う形なのは理解できるが、その表現の形が我々に攻撃的に過ぎたのが問題だと思っている

ちなみに早稲田大学ハラスメント対策窓口からこれといった言及もないので早稲田大学人権に対する意識は皆無と見える

2017-12-21

恋愛講座ってなんだよ

森川友義とかい早稲田大学国際教養学部教授がやった恋愛講座の話

理系大学にて行われたのだがどうやら内容はほかの大学でも同じらしい

冒頭にて

「(某)大学学生のような人間日本を滅ぼしている!!」

このような発言をその当人の前で発言する時点でまともな精神の持ち主でないことは明らか

秘書問題において「離散数学より証明!」

数学言葉を巧みに使っているように思ってるのだろうが実際は全然使えていないので滑稽の極み

他にも

五感をフルに使って異性に接近せよ」

視覚で=相手を見て

 聴覚で=相手の話の内容を聴いて

 嗅覚で=相手のにおいを嗅いで

 触覚で=触れて

 味覚で=キスしろ

というセクハラ教唆も甚だしい内容を連発したり

男性にとって恋愛セックス

 女性にとって恋愛結婚

などという偏見に満ちた意見の垂れ流し

早稲田大学ハラスメント防止対策窓口に連絡を取ったがお茶を濁されたので誠実な結果は期待できないと感じここに墓標を建てておく

最後一言

こんな話聞き流してれば卒業できるんだな早稲田大学国際教養学部

自分入学すれば良かったよ

2016-09-02

http://anond.hatelabo.jp/20160902205907

プログラミング必要になる数学は意外に少なくて、高校範囲では、

集合と論理、順列と組み合わせ、整数性質、数列と数学的帰納法行列微妙に不等式辺り。

旧課程の数A,数B,数Cがメインになると思う。

新課程だと微妙にバラける上に行列が無い。

まあ、あれだ。オーム社の『離散数学』を読んで必要そうな分野を掴むのが早い。

2016-04-24

http://anond.hatelabo.jp/20160423145512

入門書を500冊読めるなら、他人の書いたコードも500人分ぐらいは読めるでしょ。

そうすれば、if文の使い方も分かるようになるよ。

あとはパターンをなぞって書く。

基礎が知りたくなったら、離散数学からオートマトンまで学べばいいよ。

2015-01-28

http://anond.hatelabo.jp/20150127103835

そのslideshareの人はただのgiftedなのでもう少し他のを参考にした方がいいと思う。

機械学習に興味を持ってビショップ本に行くのもあまりお勧めできない。

過剰にベイジアンだし実際問題あそこまで徹底的にベイズにする必要は無いことも多いから

よく知らんけどMRIとかの方面もだいぶ魑魅魍魎なので(DTIとか微分幾何学的な話がモリモリ出てくる)、

近づくなら覚悟と見通しを持ってやった方がいいんじゃないかなあという気はする。

オライリーの本は読んだことないけど悪くなさそう。「わかパタ」とか「続パタ」とかは定番でよい。

ビッグデータがどうとか世間では言ってるけど、データビッグさはあんま気にしなくていいと思う。

ビッグデータを処理するためのインフラ技術というものはあるけど、数理的な手法としては別に大して変わらない。

オンライン学習とか分散学習とかの手法はあるけど、わざわざそっち方面に行く意味も無いと思う。

超大規模遺伝子データベースからパターン検出したい、とかだとその辺が必要かもしれないけど…)

数学については、線形代数は本当に全ての基礎なのでやはり分かっておくとよい。

キーポイント線形代数」とか「なっとくする行列ベクトル」とか、他にも色々わかりやすいいい本がある。

(まあ固有値固有ベクトル計算できて計量線形空間イメージがわかって行列式とかトレースとかにまつわる計算が手に馴染むくらい。ジョルダン標準形とかは別にいらん)

プログラミングはそのくらいやってるならそれでいいんじゃないか、という気はする。行列演算が入る適当アルゴリズムカルマンフィルタとか)が書けるくらいか。かく言う俺もあまり人の事は言えないけど。

処理をなるべく簡潔かつ構造的に関数に分割したり、抽象化して(同じ処理をする)異なるアルゴリズムに対するインターフェースを共通化したりとかのプログラミング技術的なところも意識できるとなおよい。

ggplot2は独自世界観ですげえ構造化してあるんだけどやりすぎてて逆に使いづらい…と俺は思う…。

遺伝子ネットワークとかなんかそれ系の話をし出すと離散数学的なアルゴリズム必要になってきて一気に辛くなるが、必要性を感じるまでは無視かなあ。

プログラミング学習は向き不向きが本当に強烈で、個々人の脳の傾向によってどうしたらいいかが結構異なる気がしてる。

向いてるなら割とホイホイ書けるようになっちゃうし、向いてないなら(俺もだけど)試行錯誤必要になる。

まあせいぜい頑張りましょう。

2014-06-14

http://anond.hatelabo.jp/20140614104151

Web開発などをやっており,文系修士を出てから就職最近放送大学に在籍しています

実際その状況で学位が役に立つのかはわからないので,実践面でコメントします.

実際役に立つかどうか

基本的には,各技術を支えるメカニズムや,根本にある理論数学などが大学で学べる特有の内容だと思います

例えば,離散数学計算論,アルゴリズムデータ構造プログラミング言語論,オペレーティングシステムリレーショナル・データベースなど.

これらは,具体的に役に立つかというと,例えば深いレベルチューニングなどでは必要になると思います.内部の構造が影響してくるので.

また,技術特に新しく出てきたものを素早く理解するためには,体系的に例えば「データベース技術とはこういうものだ」という概念があると非常に役に立ちます

なので

トレンド技術習得しにくくなることは、デメリットが大きいのではと感じる。

これは逆です.トレンドを学ぶ力は大きく上がります

また,ソフトウェア工学に関する科目は,意外に大学特有の知識が多いです.

具体的に何が学べるかは,カリキュラムシラバスが参考になります.逆に見ないと何もわかりません.

社会人しながら卒業ができるのか

基本的には通信制大学では,時間割はありません.スクーリングは別ですが.

なので,「毎週時間を作って〜〜する」というのは,最終的にはかなりモチベーションを減らしてしまうと思います

いわゆる一流大学を出た人でも,大学では試験前のみ勉強するなど,気を抜いています

ちゃんと勉強したいものはいくら勉強しても足りませんが(だから研究というものがあります),

効率的にこなしていくことが重要だと思います

下手に気負いしないで楽にやれば,そんなに大きな負担にはならないと思います

例えば仕事半年忙しいことが確定したなら,履修をしなければ良い話です.

学歴コンプレックスについて

大卒が高い知性を持っているかは議論が分かれます

基本的には「論理的ものを考えられる」ようにとられがちですが,

専門分野以外のことについては一気に瓦解する人も多いです.

敢えて言うなら,大学を出た後の環境の違いも大きいと思います

大学を出てストレート上場企業に入った方は,ずっと頭をつかう立場に配属される場合があります

そのため,頭を使うこと自体経験があり,慣れています.そうでない場合ももちろん多いのですが.

逆に言えば,その経験の差は単に知識では埋まりません.

今の状況を活かして頭を使っていけば,大学を出なくても十分知性のある人間として尊敬されると思います

いずれにせよ

恐らく,私の見立てでは大学を出てもあまり変わらないと思います

しかし,今そういう思いがあるなら,やってみてはいかがでしょうか.

若く無いと大学に入れないということはないので.

2014-02-03

http://anond.hatelabo.jp/20130321232717

写経が足りない。手を動かして動くものを作るんだ。

ドットインストールなりrailsチュートリアルなり、golangなりやって見るんだ。

そうやってブートストラップしていくとどう情報を掴んでいけば良いか分かるようになってくる。

頑張ればスマホアプリにも手を出せるさ。

とりあえず学部3年なら簡単なTODOリスト管理アプリを作れるぐらいでバイト普通に見つかるだろう。

それが難しければ、パソコンサポートなら出来るだろう。なんでも良いからやらせて貰え。

教授にでも、バイト先の社長にでもお願いして。

数学は最低、離散数学ブール代数はきちんと練習すること。あと集合。

それ以外の情報系の授業でソフトウェアだと、

ハード系だと

の辺りを意識的に取り組んで欲しい。

その他は、

あたりを読んで、分からないところを先生や詳しい同級生に聞く。

あと、5000万行ぐらいのテキストファイルで、マージソートUNIXコマンドでやってみるとかお勧め

ただし、そうやっていく中で、もし「楽しい」と思えない時間が3ヶ月〜半年なり続くようであれば、

適性を求めて (例えば) 経済学部などに行くが良かろう。

2013-07-05

http://anond.hatelabo.jp/20130705032031

あのさ、偏微分とか、少なくとも理系学部の1年生レベルの話なわけ。

そのレベル勉強が出来ないやつが理系博士課程に行こうということ自体が無駄

そもそも学習能力が低すぎるとしか言いようがない。総合能力とか言うレベルの話じゃない。

そのレベルも理解出来ない人間がまともに議論出来るわけがない。

そんな奴が書いた論文を通す教官の気がしれない(まあ、今の時代修士どころか博士すら

研究分野に残らないなら面倒だから適当でも出してしまう事もあるみたいだけども。)

離散数学(ってかグラフ行列)だけあれば十分だった。

この並びで、"グラフ"ってなんだ?アホか?信じられん。

こんなやつが最大の無駄なんだ。

http://anond.hatelabo.jp/20130705022752

無駄でさーせんwww

管理工学寄りの情報工学だったので、離散数学(ってかグラフ行列)だけあれば十分だった。学部文系だったので、必要なところだけ勉強した感じかな。

博士まで行っちゃうと、別に総合能力なんて求められないしねー。

2012-06-12

大学一年現在心境ver1.5

漢方を飲んでから大分気分がいい、少なくともイライラすることが減った、考えることが減ったというほうが正しいか

計算から逃げてきたのは自覚していけれど、数学的・論理的思考から逃げるべきではなかった。今、とてもつらい。

数学って絶対無駄じゃない、どうして気づかなかったんだ。

・本当に自分レベルの低さに驚愕する、変数代数自分であてはめることさえできない、そういう発想がない。

離散数学数Bアルゴリズムの苦手意識を失くす要素があるらしい、やってみよう


話は変わるが自分過去日記が2つ(1.2と1.3)が増田にゃんねるβに載っていて驚いた、コメントがついているのにも驚いた。なんだか不思議な感じだった。

2011-06-30

http://anond.hatelabo.jp/20110630110148

明らかに一番ムズイのは整数離散数学)だろ。

これは数学一般で言ってもだいたいそう。

離散数学に比べたら解析(微分積分)なんて簡単。

高校レベルならなおさら。

2011-02-01

生物学科でピペド一直線の俺が情報工学に専攻ロンダした経験を書く

現在、某国立大修士課程の2年生でFPGA研究をやってます

就職は、東証一部のB to Bの産業計測機器メーカーに決まりました

こんな私ですが、2年前までは理学部生物学科でピペット片手に植物を育てていました

私が専攻ロンダをして就職した経験を書きたいと思う。

はじめは、学部3年の時、多くの生物学科の学生たちと同じように、生物学科で勉強をし怠惰大学生活を送っていました

生物系の就職がヤバイと気付いたのは、3年生の夏の合同説明会の時。

合同説明会で各企業のブースを回るのだが

生物系は採用実績はないねぇ。事務系で応募になるね。」

「去年には一人いた。化学の人に混じってとても優秀だったよ。」

生物系は。。。。」

どうも回答が煮え切らない。

電機メーカーでは、あまり良い答えが聞けないし食品メーカーでは「採用は毎年あるよ。」と言ってくれるのだが

倍率が高いことは話に聞いて良く知っていた。

そもそも、理系向け合同説明会となっていても、

実質企業が欲しがっているのか機械系や電気系で

少し広げて情報系と化学系ということが何度も説明会に行くうちに透けて見えてきていた。

文系就職という手もあったのだが、やはり技術職で仕事に就きたかったこともあり

ちょうど、2ちゃんで専攻ロンダ関連のスレッドが出てきていたこともあり、専攻ロンダという方法を知り

専攻ロンダに切り替えることにした

もちろん、まったく違う専攻に切り替えるということに対して不安は大きかったが

思い切ってみることにした

3年の秋から専攻ロンダ比較的、入試科目が少ない独立研究科大学院を中心に回った。

研究室ホームページからメールを送り、教授アポを取り見学させてもらう。

JAISTNAISTは他大生向けへの講義があり、専攻ロンダにやさしいしい

他にも、旧帝大独立研究科も回った。

基本的にはどこの大学先生も歓迎ムードだった。

院試の問題は大学の購買でしか買うことができない場合が多く、自分の受けた大学もそうであった。

研究室はあらかじめ、入学前に指定しておくのが普通です

院試勉強は3年の2月から始めて、6月受験までに間に合わせた。

その結果、NAIST落ち、JAIST合格旧帝大独立研究科(情報系)合格という結果だった。

最終的に旧帝大独立研究科(情報系)に決めた。

自分の入る大学院は、数学英語と専門科目2科目という形で

数学線形代数微分積分を選択。

専門科目は、離散数学デジタル回路を選択。

勉強に使用した本は

キャンパスゼミで基礎をおさらいしマグロウヒル大学演習で応用問題を詰める。

マグロウヒル大学演習シリーズは良書で、勉強したことが無い科目でも読めばわかるようになっている。

専門科目についてであるが、離散数学マグロウヒル大学演習で勉強する。

あともう一つの専門科目であるが、電気回路電子回路等価回路など一人では理解できない点が多く、パス

ロジックで考えられ、わかりやすい論理回路を選択した

こちらもマグロウヒル大学演習を使用。

そして、合格発表に番号を見つけた。

入学後は、FPGA研究室に入り、朝から晩までコードと「VHDLによるハードウェア設計入門」の本に

向き合いコードを書く日々が続く。

最初は、学部生よりもプログラミングが分からず苦労するが3か月も必死になるうちに書けるようになってくる。

就職活動では、ハードウェア記述言語やっているというと、バイオの時とは反応が違う。

もちろん、面接では「どうして専門を変えたのか」

と聞かれるのだが、「生物について知るうちにそれを工学的に応用することに興味をもった」

で乗り切る。

不況であったが、エントリーシート20枚、面接7社ほどで内定が出た。

専攻ロンダした感想としては必死になればなんとかなるもんよ。

NAISTとか、JAISTとか、九工大生命工学とか、専門を最初から教えるシステムがあるらしい

俺よりも苦労しなくて済むと思う。

結果としては専攻ロンダはそこそこお勧め

もちろん、苦労はするのだが苦労が報われないピペドよりもぜんぜんマシ。

生物系の奴に限らず、数学科とか理論物理やってるやつとか数学センスはすぐれてるだろうし特にお勧めしておく。

もちろん、文系就職という手段もありと思う。

不況なんだし、生き残りのために多くの手段を考え

チャンスを逃さないでしい

2010-11-07

プログラムを書けない奴は馬鹿

手順を考えて、その手順を書くだけ。

言語もあらかじめ決められた手順に沿って解析されて実行されるから、オートマトンBNF記法構文木などの仕組みを一通り覚えてどういう機構チューリングマシン原理的に実行可能なコードへと落とされるかを理解すれば言語自体も覚えるのなんてそんなに難しくない。

手順を考えるなんて、人間が生活する上でいつもやっていること。

プログラムを走らせるためのデータ構造を考えるのに苦労するという話も聞くけど、プリミティブな要素が数値、型へのリファレンス値しかないんだから大体は離散数学で使うグラフの初歩的な知識があれば事足りる。GoFデザインパターンなんてまさにそう。

これらは、専門用語の知識は知らなくても概念としては理解できて当たり前の事だから書けることもそれほどすごい事ではない。

もう大分前から普通大学でもC言語を上手く教えてるし、プログラミングは特別なスキルではない事が証明されている。

2010-10-19

http://anond.hatelabo.jp/20101019111851

programmingとは、「pro(前もって) + gram(理論を) + -ing(書いておく)」

UIを組んでいて、細かい動作をifの嵐で書き連ねていても事前に起こる事に対して記述をしているのだからプログラミングだし、

何かを自動で処理するソフトウェアを書いても「programの塊」なんだから、結局プログラミングになる。

そこに、勉強不足がどの程度あるかは関係がない。

それにプログラム好きな人と言っても既存の知識だけで満足してモノをリリースし続けている人かもしれないし、

最新の離散数学研究結果を見るだけで具体的なコーディングは殆どしない人かもしれない。

好きな様にやったらいいよ。

2010-10-05

http://anond.hatelabo.jp/20101004204759

デジタルのデジは、ディジットのデジ。数字の事。

離散数学って知っているか?連続した値ではなく、飛び飛びの状態、整数のような値を扱うんだ。

量子力学を知っているか?エネルギーは離散的で連続していない。デジタルなのだよ。

物質と量子のレベルまで細かく観測すると、そこはデジタルだったのだ。

つまりこの世はすでにデジタルなのだよ。

2010-08-15

http://anond.hatelabo.jp/20100815183855

純粋数学にはあまり興味ないです。興味の方向は自然科学ですね。

数学の中でも解析とかそっち系の分野なので、計算機科学と相性が良い離散数学にはやっぱりあまり興味が無いんです。

2010-05-05

http://anond.hatelabo.jp/20100505160059

書いてあるし。離散数学

集合、グラフ、ツリー、オートマトン、などなど。

数学と看做されてない?

数学でもあり計算機科学CS)でもあるとも見做しているけど。

余談だけど世の中には専門に拘る人がいて自分と異なる専門を攻撃する人もいる。

転科を勧めたり、学際領域とか聞こえはいいけど理解がないと袋叩きに合う。

これは人種差別や出身差別に近いものがある。

情報学部の新入生にはアセンブラC++関数型言語(何がいいかまでは知らないけど)やらせりゃいいと思う

基礎体力を養う意味ではここら辺がいいと思うんですがどうでしょう

アセンブラコンピュータの基礎を理解するには必須でしょう。

これがわかるとCLRJVMインフラ部分もわかりますし、組み込み方面にも強くなります。

後にOSコンパイラ勉強するにも役立つでしょう。

C++マルチパラダイム言語であり、これをひとつやれば構造プログラミングオブジェクト指向プログラミングの両方がわかります。

C++はCのほぼ上位互換言語ですので(正しくはC99が制定されるまでは)、プレーンなCしかやらない理由はありません。

最初ベターCとして始めればいいです。

嫌なとこも多くある言語で(どうしてEffective C++シリーズやExceptional C++シリーズみたいな書籍が多くでてるか考えるといいよ)、メモリ管理も手動ですが(これは半分嘘。RAIIがあるから半分自動GCがないから半分手動)、逆に細かいとこに気を配る態度を養うには最適です。

関数型言語は新しい世界を知るために勉強しましょう。

Erlangで並列プログラミングをやるのもいいかもしれません。

Common LispSchemeで怪しい(でも美しい)世界を爆走するのもいいかもしれません。

MLHaskellが最も現代的ですかね。

これだけやっとけばC#Java、軽量言語の類はあっさりと料理できるでしょう。

あくまでもプログラミング言語についてはですからね。

アルゴリズム離散数学もちゃんとやってくださいね。

システム屋になりたきゃソフトウェア工学経済学経営学、ついでにナンパもちゃんとしなきゃダメですよ。

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