Làm thế nào để nói về lý thuyết

Tôi nhận ra đây có thể là một câu hỏi gây tranh cãi, nhưng đây dường như là nơi thích hợp để hỏi. Hãy chuyển hướng cho tôi nếu không.

Bối cảnh là tôi là một "học viên" (nghiên cứu sinh, tôi không học lý thuyết CS) nhưng tôi có một nền tảng hợp lý trong các thuật toán và toán học đại học. Tuy nhiên, các cuộc thảo luận với các nhà lý thuyết thường rất cấp độ, như thể họ sợ sử dụng thuật ngữ toán học với tôi trong trường hợp tôi sợ hãi. Trong thực tế, tôi hoàn toàn thoải mái và quan tâm đến lý thuyết, nhưng tôi không quen thảo luận về nó nên có lẽ tôi không luôn sử dụng các thuật ngữ sẽ gắn cờ tôi là "nhà lý luận". Tôi thấy rằng cách tiếp cận trực tiếp ("vui lòng cho tôi biết chi tiết") không phải lúc nào cũng hiệu quả, đặc biệt nếu nhà lý thuyết trong câu hỏi đã giả sử một giai điệu hạ thấp đặt ra một thanh cao về chuyên môn (điều này thường xảy ra).

Theo lý thuyết, nếu bạn lọc mọi người theo cách này, bạn có đề xuất nào về cách một học viên có thể tránh bị "gắn cờ" bởi bộ lọc của bạn không?

Bạn có thể đang làm việc với những người ưu tú thô lỗ, nhưng từ kinh nghiệm của tôi, việc miễn cưỡng giải thích các chi tiết kỹ thuật phụ thuộc nhiều vào bối cảnh hơn là người tôi đang nói chuyện. Tôi thường sẽ tránh đưa ra các chi tiết kỹ thuật của một bằng chứng / thuật toán vào bữa trưa hoặc trong hành lang ngay cả khi người đối thoại của tôi là Alan Turing. Lý do là các chi tiết phụ thuộc rất nhiều vào sự lựa chọn các ký hiệu và các khái niệm thủ công được giới thiệu để làm trơn tru một yêu sách. Ngoài ra, bởi vì mọi người hiểu mọi thứ khác nhau và tôi không có cách chung để giải thích một khái niệm, tôi luôn phải thích nghi với người đối thoại của mình (đó là lý do tại sao việc đưa ra các chi tiết kỹ thuật trong một bài thuyết trình nghiên cứu rất khó).

Một ngoại lệ là nếu người đối thoại của tôi đã làm việc chặt chẽ với tôi về loại vấn đề này và sau đó, tôi biết rằng chúng ta có thể sử dụng tiếng nói chung này mà chỉ chúng ta hiểu vì chúng ta cùng nhau phát triển sau vài phiên bảng trắng (hoặc trước thời hạn khẩn cấp) .

Một ngoại lệ khác là nếu sau khi đưa ra một sơ đồ tổng thể thô sơ của bằng chứng mà không có chi tiết, người đối thoại của tôi hỏi một câu hỏi chính xác cho thấy anh ta đã thấy một phần khó khăn đặc biệt của bằng chứng rằng tôi đã cố tình che giấu anh ta để đơn giản hóa bài thuyết trình. Trong trường hợp đó, chúng tôi sẽ tự nhiên mở hộp Pandora và đi vào trung tâm của bằng chứng, từng lớp một ... và thường kết thúc trên một bảng trắng bởi vì đến một lúc nào đó, chúng tôi lại cần sự vô nghĩa chung này chỉ phù hợp với chúng tôi và vấn đề này

Có một số đạo đức với câu chuyện đã quá dài của tôi:

• Đừng tự ti vì bạn không tích cực làm việc trong khoa học máy tính lý thuyết. Hầu hết mọi người sẽ không quan tâm đến nền tảng chính xác của bạn miễn là bạn cho thấy rằng bạn tò mò về công việc của họ.
• Khi mọi người mơ hồ về một bằng chứng / khái niệm, hãy cảnh giác và cố gắng hướng dẫn cuộc trò chuyện bằng cách hỏi một câu hỏi chính xác cho thấy sự hiểu biết của bạn và do đó giúp người đối thoại của bạn chọn phần nào trong bằng chứng anh ta nên phát triển trước. Điều này rõ ràng là khá khó khăn và không thể đoán trước được vì bạn có thể không thể đưa ra những nhận xét có liên quan khi đang di chuyển (điều này xảy ra với mọi người ngay cả với "các nhà lý thuyết"), nhưng nếu bạn quản lý nó, thì bạn có thể sẽ kết thúc bằng một cuộc thảo luận rất sáng tỏ.
• Ngay cả "các nhà lý thuyết" cũng cần thời gian để tải lại các chi tiết của một bằng chứng trong đầu trước khi có thể giải thích rõ ràng. Đặt một cuộc hẹn bằng cách yêu cầu rõ ràng rằng bạn quan tâm đến các chi tiết kỹ thuật của X. Điều này sẽ cho phép có thời gian để người đối thoại của bạn và bạn chuẩn bị, và sẽ dễ dàng thảo luận. Hãy chắc chắn có một bảng trắng hoặc một mảnh giấy trong suốt cuộc thảo luận để bạn thực sự có thể đi vào chi tiết.

Nói như một nhà lý thuyết đôi khi hợp tác với các nhà nghiên cứu hệ thống, chi tiết toán học thường là điều cuối cùng tôi muốn nói về!

Nó thực sự, thực sự, dễ dàng chính thức hóa những điều sai trái, và ngoài việc lãng phí thời gian rất lớn, nó thực sự rất đáng kinh ngạc. Toán học là một cây kim, không phải là một cái búa, và mỗi mũi kim là rất đắt. Nếu tôi đang nói chuyện với một nhà nghiên cứu hệ thống về một sự hợp tác trong tương lai, trước khi đến bất kỳ buổi lễ toán học cao cấp nào, tôi muốn biết:

1. Vấn đề mà anh ấy hoặc cô ấy đang cố gắng giải quyết là gì, và tại sao có ai quan tâm?
2. Các kỹ thuật họ hiện đang sử dụng để tấn công vấn đề này là gì?
3. Các phương pháp thay thế hợp lý là gì?
4. Các hạn chế về giải pháp là gì?
5. Làm thế nào mà những hạn chế dẫn đến các lựa chọn được thực hiện?

Lưu ý rằng đây hầu hết là những điều giống như bất kỳ cộng tác viên tương lai nào khác muốn biết, và lý do là để tìm ra một đường tấn công hiệu quả (toán học hay nói cách khác), bạn phải có ý thức rõ ràng về những gì quan trọng cần giữ trong một mô hình và những gì là không cần thiết.

Ví dụ, một nhà nghiên cứu hệ thống hợp tác với nhà nghiên cứu HCI sẽ phải trải qua quá trình tương tự trước khi người HCI có thể thiết kế một giao thức thử nghiệm hữu ích để thực hiện nghiên cứu người dùng - không ai có thể ngờ rằng một thử nghiệm đáng giá có thể được thực hiện mà không hiểu rõ của vấn đề. Bạn nên có cùng kỳ vọng cho mô hình toán học!

Hơn nữa, hầu như luôn luôn là trường hợp ngay cả với những câu trả lời này, vòng đầu tiên là sai, bởi vì rất nhiều yếu tố quan trọng nhất thường sống trong hương vị tốt và ý thức kỹ thuật của người tôi đang nói chuyện. Dạy và học thẩm mỹ tốt là khó, nhưng đó cũng là lý do tại sao sự hợp tác như vậy là đáng giá.

Tôi thực sự thích câu trả lời của Neel và nó đã truyền cảm hứng cho tôi để chia sẻ một số kinh nghiệm của tôi khi là một nhà lý thuyết thỉnh thoảng cộng tác với những người áp dụng nhiều hơn. Một trong những giai đoạn khó khăn và bực bội nhất của sự hợp tác là tìm một ngôn ngữ chung - để vấn đề có thể được chính thức hóa. Theo kinh nghiệm của tôi, khi đặt ra một vấn đề cho một nhà lý thuyết để giải quyết, mọi người có xu hướng đưa ra quá nhiều chi tiết không liên quan. Ví dụ: nếu chúng tôi đang cố gắng dự đoán chuỗi thời gian, có thực sự cần thiết phải dành 5 phút để nói với tôi rằng các giao dịch tài chính này phải tuân theo các quy định tương tự và mà bạn muốn tận dụng theo cách tương tự không?

Đề nghị cụ thể của tôi để nói chuyện với các nhà lý thuyết: Cố gắng loại bỏ tất cả các chi tiết không cần thiết. Nếu cố gắng tối ưu hóa tuyến giao hàng, hãy nói về các điểm và khoảng cách (trái ngược với việc cho tôi biết địa chỉ cụ thể). Khi nói về dữ liệu , hãy nói ngay loại của nó là gì: chuỗi, vectơ số, hình ảnh (ở định dạng nào?). Nó được dán nhãn hoặc không nhãn? Nếu trước đây, "loại" của các nhãn (nhị phân, đa sắc, đa nhãn, chú thích văn bản, giá trị thực) là gì?

$d$