Xin vui lòng đọc câu trả lời của William Thurston cho câu hỏi Nhà toán học phải làm gì? trên dòng chảy toán học. Chỉ để thuyết phục bạn rằng nó là phải đọc, hãy để tôi trích dẫn anh ấy.
Sản phẩm của toán học là sự rõ ràng và hiểu biết. Không phải định lý, bởi chính họ. Chẳng hạn, có lý do thực sự nào mà ngay cả những kết quả nổi tiếng như Định lý cuối cùng của Fermat, hay phỏng đoán Poincaré, thực sự quan trọng? Tầm quan trọng thực sự của họ không nằm trong các tuyên bố cụ thể của họ, mà là vai trò của họ trong việc thách thức sự hiểu biết của chúng tôi, đưa ra những thách thức dẫn đến sự phát triển toán học làm tăng sự hiểu biết của chúng tôi.
Thế giới không phải chịu sự cung cấp quá mức của sự rõ ràng và hiểu biết (nói một cách nhẹ nhàng). Làm thế nào và liệu toán học cụ thể có thể dẫn đến cải thiện thế giới (bất kể điều đó có nghĩa là gì) thường không thể trêu chọc, nhưng toán học tập thể là vô cùng quan trọng.
Tôi rất thông cảm cho câu hỏi của bạn. Tôi đã làm bằng tiến sĩ logic khi được áp dụng trong khoa học máy tính và đã trải qua một cuộc khủng hoảng về tiện ích vào cuối. Dường như những kỹ năng mạnh nhất và kiến thức sâu sắc nhất mà tôi có, mọi thứ tôi đã tự rèn luyện là hoàn toàn không liên quan để có được một công việc phi học thuật. Khi Matt Welsh, một giảng viên lâu năm tại Havard, đăng bài về việc rời Google , đã có một cuộc thảo luận trong đó David Patterson từ UC Berkeley đã đưa ra nhận xét sau:
Tôi không nghĩ rằng hầu hết các hệ thống mọi người sẽ tham gia vào ngành công nghiệp vì tiền cũng như những người sẽ đến học viện để họ có thể được gọi là Giáo sư. Chúng tôi may mắn đã chọn một lĩnh vực là có những công việc tuyệt vời trong ngành cũng như học thuật.
Tôi cảm thấy, khi đọc điều này, rằng làm tiến sĩ về khoa học máy tính lý thuyết là phản đề của tuyên bố của ông. Bây giờ, tôi đã nộp đơn xin việc kỹ thuật (không phải nghiên cứu) trong ngành và tôi đã phát hiện ra rằng có nơi dành cho chúng tôi ngoài kia.
- Các thuật toán là quan trọng và có liên quan trong ngành công nghiệp. Một số vấn đề trong ngành đòi hỏi các thuật toán tốt. Bạn cũng cần kỹ thuật vững chắc và cơ sở hạ tầng để làm cho mọi thứ hoạt động. Số lượng các nút thắt hiệu suất để giải quyết hiệu quả các vấn đề thực sự là không bao giờ kết thúc. Nếu bạn giỏi phân tích thời gian và mức tiêu thụ bộ nhớ của một hệ thống thực và cải thiện nó, có rất nhiều công việc dành cho bạn.
- Rõ ràng trong giải quyết vấn đề là một kỹ năng vô giá. Bạn được đào tạo để đi đến bản chất toán học của một vấn đề và bỏ qua hành lý mất tập trung. Bạn cũng có thể thực hiện một giải pháp tốt, hoặc thực hiện giảm xuống một hình thức có thể được giải quyết một cách hiệu quả.
- Thẩm mỹ có giá trị. Nhận xét này dựa trên mức độ giới hạn nhưng sau khi xem mã đã được mở từ các nơi như Google và facebook, tôi thấy rằng nỗ lực đã được thực hiện để thực hiện vệ sinh hợp lý. Nếu bạn quan tâm đến thẩm mỹ toán học thì tôi hy vọng bạn có thể có kỷ luật tương tự khi bạn lập trình và ấn tượng của tôi là kỷ luật như vậy có giá trị.
- Ngẫu nhiên là ở việc trao quyền tốt nhất trong một hệ thống thực. Có rất nhiều tình huống từ thiết kế giao thức đến sử dụng bộ lọc Bloom và thiết kế thông minh các cơ chế lưu trữ dựa trên ngẫu nhiên theo tỷ lệ. Đối với tôi thấy ngẫu nhiên trong hành động là hấp dẫn như nhìn thấy nó trong một định lý và thậm chí còn thỏa mãn hơn.
Có rất nhiều người có quyền hạn đi kèm với một nền giáo dục khoa học máy tính lý thuyết đã tiếp tục có sự nghiệp công nghiệp thành công. Tôi không kết luận rằng chính kiến thức cụ thể này đã khiến họ thành công, nhưng nó chắc chắn không cản trở họ.
- Vào giữa những năm 1970, một đại học tại đại học Havard và một giáo sư trợ lý đã viết một bài báo có tiêu đề Giới hạn để sắp xếp theo sự đảo ngược tiền tố . Khi Christos Papadimitriou gọi học sinh để thông báo cho anh ta rằng bài báo đã được chấp nhận cho Toán học rời rạc, William H Gates đã chuyển đến Albuquerque để thành lập một công ty.
- Ashok K. Chandra , đồng tác giả của hội nghị năm 1979 và sau đó là tờ báo thay thế năm 1981 trong ngành công nghiệp.
- Nhóm Thuật toán và Lý thuyết trong Google có rất nhiều nhà lý thuyết đáng gờm, theo như tôi có thể nói, cũng làm việc về các vấn đề được áp dụng.
Đây chỉ là một danh sách ngẫu nhiên và nhỏ. Mục đích của tôi không phải là toàn diện mà chỉ ra rằng có những nhà lý luận ở khắp mọi nơi. Tôi hy vọng bạn thích mã hóa, bởi vì đó là một kỹ năng không thể thiếu và tôi tin rằng đây là một trong số ít mẫu số chung của các nhà khoa học máy tính. Tất nhiên, bạn sẽ không sử dụng mọi thứ bạn biết hàng ngày. Nhưng tôi không hy vọng đây là trường hợp ngay cả khi bạn ở trong học viện, trừ khi bạn tiếp tục làm việc với chính xác cùng một vấn đề trong nhiều năm. Nếu bạn đang nghĩ khác, hãy thử Hướng dẫn minh họa của Matthew Might cho Tiến sĩ .