Tính toán khoa học và phân tích số

Tôi là một chuyên gia kép về khoa học máy tính và toán học. Tôi yêu cả hai môn. Tôi đang suy nghĩ trong một sự nghiệp tốt nghiệp, có lẽ trong máy tính khoa học. Sự khác biệt thực sự giữa tính toán khoa học và phân tích số là gì? Họ được nghiên cứu như là sự nghiệp?

Wikipedia cho một định nghĩa tốt

Phân tích số là nghiên cứu các thuật toán sử dụng xấp xỉ bằng số (trái ngược với các thao tác biểu tượng chung) cho các vấn đề phân tích toán học (phân biệt với toán học rời rạc).

Các nhà phân tích số thường quan tâm đến việc chứng minh các kết quả toán học về thuật toán của họ, bao gồm các giới hạn lỗi (sai số có thể lớn đến mức nào), hội tụ các sơ đồ lặp (phương pháp gần đúng đạt đến giới hạn chính xác), thứ tự và tốc độ hội tụ (nhanh như thế nào thuật toán có hội tụ không) và độ phức tạp tính toán (ràng buộc số lượng hoạt động cần thiết của thuật toán.) Có thể nghiên cứu trong các lĩnh vực này mà không cần sử dụng máy tính và một số kết quả quan trọng thậm chí còn dẫn đến sự phát triển của máy tính kỹ thuật số trong những năm 1950.

Wikipedia cũng có định nghĩa cho "Tính toán khoa học"

Khoa học tính toán (cũng là máy tính khoa học hoặc tính toán khoa học (SC)) là một lĩnh vực đa ngành đang phát triển nhanh chóng, sử dụng các khả năng tính toán tiên tiến để hiểu và giải quyết các vấn đề phức tạp. Khoa học tính toán hợp nhất ba yếu tố riêng biệt: [1] Thuật toán (số và không số) và phần mềm mô phỏng và mô phỏng được phát triển để giải quyết khoa học (ví dụ: sinh học, vật lý và xã hội), kỹ thuật và nhân văn Các vấn đề về khoa học và thông tin phát triển và tối ưu hóa các thành phần phần cứng, phần mềm, mạng và quản lý dữ liệu tiên tiến cần thiết để giải quyết các vấn đề đòi hỏi tính toán Cơ sở hạ tầng điện toán hỗ trợ cả giải quyết vấn đề khoa học và kỹ thuật và máy tính phát triển và khoa học thông tin.

Điện toán khoa học là nhiều hơn về các khía cạnh thực tế của việc có được các giải pháp chính xác từ máy tính. Điều này rõ ràng dựa trên kết quả phân tích số, nhưng nó cũng thu hút rất nhiều vào kiến ​​trúc máy tính và công nghệ phần mềm. Mặc dù nghiên cứu về điện toán khoa học thường được thực hiện vì mục đích riêng của nó và để phát triển phần cứng và phần mềm sẽ được sử dụng trong nhiều ứng dụng, nhưng cũng có rất nhiều nghiên cứu về máy tính khoa học được thúc đẩy bởi nhu cầu giải quyết các vấn đề khoa học và kỹ thuật cụ thể. Ví dụ, sự phát triển của các mô hình khí hậu toàn cầu để nghiên cứu biến đổi khí hậu cũng đã thúc đẩy tính toán khoa học tiến lên.

Phân tích số thường thấy nhất ở các khoa toán học và toán ứng dụng, trong khi điện toán khoa học là một lĩnh vực liên ngành có thể tìm thấy ở các khoa khoa học máy tính, khoa toán và trong các ngành khoa học và kỹ thuật khác nhau.

Là một người đã chuyển từ Kỹ thuật sang Máy tính Khoa học trong trường Tốt nghiệp như một nhu cầu ngẫu nhiên của loại công việc tôi đang làm ở đây là hai xu của tôi:

• Phân tích số sẽ tập trung vào mặt toán học và thuật toán của sự vật. Chỉ ra những kỹ thuật được sử dụng để giải quyết một vấn đề toán học cụ thể không có giải pháp phân tích, ví dụ Tối ưu hóa thao tác ma trận PDE của ODE, v.v.
• Phân tích số ngày nay thường liên quan đến số lượng lập trình đáng kể nhưng vẫn còn khá nhiều ý tưởng toán học của một thuật toán hiệu quả thành mã máy tính.
• Theo truyền thống, FORTRAN là chủ đạo. Nhưng bạn cũng có thể mong đợi làm việc với C / C ++ và ngày nay Python. Một số nội dung cũng có thể liên quan đến các gói như Mathematica hoặc MATLAB
• Đến với Khoa học máy tính, đó là một lĩnh vực ứng dụng, nơi người ta cố gắng sử dụng tài nguyên điện toán để giải quyết một số vấn đề khoa học. Điều này có thể liên quan đến rất nhiều các n bu lông làm việc. ví dụ: Biên dịch mã, cài đặt hệ điều hành và thư viện, thiết lập các tùy chọn để làm cho mã khoa học hoạt động, v.v.
• Vì một chút công bằng của điện toán khoa học ngày nay liên quan đến các tính toán song song, rất có thể bạn sẽ có một số tiếp xúc với các cụm máy tính, siêu máy tính, điện toán đám mây, v.v.
• Trong điện toán khoa học trong khi bạn có thể làm việc với các ngôn ngữ lập trình như C / FORTRAN, v.v ... mong đợi sẽ hoạt động rất nhiều với các ngôn ngữ "dán" / script như bash / perl, v.v.
• Bạn có thể sẽ làm việc rất nhiều với các hệ thống Linux-eye và kết thúc khá thành thạo khi làm việc trên dòng lệnh & với các công cụ như sed / awk, v.v. Một số người cuối cùng trở thành quản trị viên hệ thống.
• Rất nhiều tính toán khoa học liên quan đến trực quan hóa và lưu trữ dữ liệu / đối thủ dữ liệu. Nhiều người cuối cùng trở thành chuyên gia về Dữ liệu lớn / Hadoop / Giảm bản đồ, v.v.
• Phân tích số thực chất là một công việc chuyên môn. Bạn giỏi toán và mã hóa và giải quyết một vấn đề cụ thể rất hiệu quả. Đôi khi phát minh ra một hoặc hai thuật toán trên đường đi. Khoa học máy tính, theo một cách nào đó, là một công việc chung. Nói một cách tương đối. Bạn thường sử dụng các công cụ đa dạng cùng nhau để giải quyết một vấn đề được áp dụng cụ thể.
• Rất nhiều tính toán khoa học có thể liên quan đến làm việc tại các giao diện. ví dụ: Giao diện giữa hai chương trình. Nơi bạn chuyển dữ liệu từ công cụ này sang công cụ khác để xử lý. Với một số thao tác định dạng trên đường đi. tức là Bạn đang cố gắng để có được các công cụ đa dạng để nói chuyện với nhau, nơi các công cụ không thực sự được thiết kế để nói chuyện với nhau.
• Một anh chàng máy tính khoa học thường sẽ phải thành thạo các định dạng dữ liệu khác nhau. Nhiều công cụ sẽ có định dạng độc quyền của riêng mình và ai đó phải giải mã dữ liệu thành định dạng mà thuật toán số thích.
• Một số kẻ tính toán khoa học cuối cùng đã điều khiển "bộ phận trợ giúp" có tính chất rất chuyên biệt (cũng trả tiền rất cao) trong đó về cơ bản giúp một nhà nghiên cứu / sinh viên / giáo sư chung sử dụng tài nguyên điện toán tại một tổ chức để giải quyết bất kỳ vấn đề nào có thể xuất hiện. tức là anh chàng máy tính khoa học là người quen thuộc với nhiều loại mã và gói và có thể tư vấn cho người dùng về việc sử dụng công cụ nào để giải quyết vấn đề một cách tính toán tốt nhất.
• Bạn có thể kết thúc việc chuyển mã sang phần cứng khác. Hoặc song song các mã kế thừa được viết ở chế độ nối tiếp. Hoặc tối ưu hóa mã để chạy nhanh hơn. Một số kẻ sẽ chuyển đổi mã để chạy trong GPU / CUDA, vv để làm cho chúng chạy nhanh hơn.
• Một chút công bằng của máy tính khoa học liên quan đến xử lý sự cố. Mã thường mà người khác đã viết. Để tìm hiểu lý do tại sao họ sụp đổ trên phần cứng nhất định, vv
• Thường thì bạn là người trung gian giữa các chuyên gia. ví dụ: tôi đã phải làm việc trong các nhóm với các lập trình viên khó tính, các nhà sinh học cần tính toán nhưng không thể tự viết mã nhiều, quản trị viên hệ thống, chuyên gia mạng, kỹ thuật viên quản lý trung tâm dữ liệu, v.v.
• Những người tính toán khoa học có thể được yêu cầu đưa ra những đầu vào quan trọng khi phần cứng mới được mua hoặc kiến ​​trúc của một hệ thống máy tính được quyết định. Trên những nhiệm vụ đó, cuối cùng bạn sẽ làm việc rất chặt chẽ với các kỹ sư bán hàng và kỹ thuật viên từ Dell / Cray / IBM / Infiniband / Cisco, v.v.

Hy vọng điều này cung cấp cho bạn một số ý tưởng về các lĩnh vực!

Một lời khuyên cuối cùng (hãy dùng một nhúm muối khổng lồ!): Nếu bạn giỏi toán, thích độ chính xác và chi tiết và đọc các bài báo và tìm hiểu chi tiết sau nỗ lực tập trung đáng kể trong trường hợp trí thông minh cá nhân và liên quan đến thời gian dài Nỗ lực sau đó đi cho Phân tích số.

Mặt khác, nếu bạn thích trở thành một người tổng quát, chuyển đổi khu vực, bù đắp cho thiên tài bằng công việc khó khăn, là người thích tất cả các ngành nghề, sẵn sàng làm việc với các khuyến nghị mờ nhạt và mơ hồ, thường làm việc với các nhóm và giải quyết xung đột , thời hạn chặt chẽ, giao dịch với MBA, vv sau đó trở thành một anh chàng tính toán khoa học.

Một lần nữa lấy cái này với một nhúm muối khổng lồ. Hoàn cảnh của mỗi người là đặc biệt. Và hầu hết chúng tôi đã hạ cánh nơi chúng tôi đã làm ra khỏi sự trùng hợp tuyệt đối và không phải vì chúng tôi đã lên kế hoạch theo cách đó. :)

Bạn muốn trở thành một nhà toán học ứng dụng. Đây là một chuyên ngành có sẵn tại nhiều trường đại học trong trường kỹ thuật của họ cũng như một tiến sĩ. Mặc dù theo kinh nghiệm của tôi, toán học là kỹ năng quan trọng hơn, một số nền tảng kỹ thuật trong khoa học máy tính chính thức có thể hữu ích và bạn có thể không nhận được nó ở nơi khác. Chỉ cần cẩn thận không đi sâu xuống hố thỏ CS hoặc bạn có thể bắt đầu nghiên cứu CS có xu hướng kéo bạn ra khỏi các ứng dụng thực tế.

Để trả lời câu hỏi cụ thể của bạn, một nhà toán học ứng dụng sẽ thực hiện nghiên cứu về phương pháp số và phân tích và hợp tác với các nhà nghiên cứu khoa học để thực hiện tính toán khoa học trong một số lĩnh vực. Nếu bạn muốn theo đuổi tính toán khoa học một cách cụ thể, bạn có thể muốn vào một ngành nghiên cứu khoa học như hóa học tính toán, vật lý sinh học, khí hậu, tin sinh học, v.v.