計算機理論と分析力をより良いものに使用するにはどうすればよいですか？

学問以外では、私の「力」の用途は何ですか？論文の教育と出版以外に何ができますか？どこですべての力を適用できますか？

議論のために：アルゴリズム/ TCSで博士号を取得し、多くの「もの」を学び、既存のアルゴリズムなどに画期的な限界を見つけたと仮定してください。また、アルゴリズム分析にも強い足がかりを持っています。 、近似/ランダム化アルゴリズム、数学プログラミングなど、

質問の背後にある理論的根拠：この分野の人々の非学歴のキャリアオプションに興味があり、一部の学生に「理論ではない」ことや、 、本質的外の世界に。

PS：学ぶべきことがたくさんあると答えてはいけません。トピックXXXを試してみてください。キャリア/プロの開発の観点から興味があります。Operations Research（OR）がIMOにのみ適しているようです。他にどんなオプションがありますか？

ウィリアム・サーストンの答えを読んでください質問を何をすべき数学者ですか？mathoverflowで。それが必読であることをあなたに納得させるために、彼に引用させてください。

数学の産物は明快さと理解です。定理ではなく、それ自体。たとえば、フェルマーの最終定理やポアンカレ予想などの有名な結果でさえ本当に重要な本当の理由はありますか？それらの本当の重要性は、具体的な声明ではなく、私たちの理解に挑戦する役割であり、私たちの理解を深める数学的発展につながる挑戦を提示しています。

世界は明快さと理解の過剰供給に苦しむことはありません（穏やかに言うと）。特定の数学がどのように世界を改善する可能性があるか（どのような意味であれ）は、通常、いじめることは不可能ですが、数学をまとめて考えることは非常に重要です。

あなたの質問には大いに同情します。私はコンピューターサイエンス内で適用されるロジックの博士号を取得し、最後にユーティリティの危機を経験しました。私が持っていた最も強力なスキルと最も深い知識、私が自分で訓練したすべてのものは、非学術的な仕事を得るために完全に無関係であるように思われました。Havardの終身在職教員であるMatt Welsh がGoogleへの退職について投稿すると、UC BerkeleyのDavid Pattersonが次のコメントを行った議論がありました。

私は、ほとんどの人がお金のために産業に行っているとは思いませんし、教授と呼ばれるように学界に行っているとは思いません。産業界だけでなく学界でも素晴らしい仕事があれば、私たちは幸運にもその分野を選んだ。

これを読んで、理論的なコンピューターサイエンスの博士号を取得することは、彼の声明のアンチテーゼであると感じました。今、私は業界で（研究ではなく）エンジニアリングの仕事に応募しており、そこに私たちの場所があることを発見しました。

1. アルゴリズムは業界で重要かつ関連しています。業界のいくつかの問題には、優れたアルゴリズムが必要です。また、物事を機能させるための強固なエンジニアリングとインフラストラクチャも必要です。実際の問題を効果的に解決するためのパフォーマンスのボトルネックの数は終わりません。実際のシステムの時間とメモリ消費を分析して改善するのが得意であれば、多くの作業が必要です。
2. 問題解決の明快さは、かけがえのないスキルです。問題の数学的本質に到達し、気を散らす荷物を無視する訓練を受けています。また、適切なソリューションを実装したり、効率的に解決できる形式に縮小したりすることもできます。
3. 美学には価値があります。このコメントは限られた露出に基づいていますが、GoogleやFacebookなどの場所でオープンソース化されたコードを見て、論理的な衛生を行使する努力がなされていることがわかりました。あなたが数学的な美学に関心があるなら、私はあなたがプログラムするときにあなたが同様の規律を持っているかもしれないと期待します、そして、私の印象はそのような規律が評価されるということです。
4. ランダム化は、実際のシステムで最高の能力を発揮します。プロトコル設計からブルームフィルターの使用、ランダム化に依存するキャッシングメカニズムの巧妙な設計まで、非常に多くの状況があります。ランダム化が実際に行われているのを見るのは、定理でそれを見るのと同じくらい魅力的で、さらに満足のいくものです。

理論的なコンピューターサイエンスの教育を受け、権力を持つ多くの人々が成功した産業キャリアを持っています。私は彼らを成功に導いたのはこの特定の知識であると結論づけているわけではありませんが、間違いなく彼らを妨害していません。

1. 1970年代半ば、Havard大学の学部生と助教授が、接頭辞反転によるソートのための境界というタイトルの論文を書きました。クリストス・パパディミトリウが学生に電話をかけて彼の論文が離散数学に受け入れられたことを知らせたとき、ウィリアム・H・ゲイツはすでに会社を始めるためにアルバカーキに引っ越していた。
2. Ashok K. Chandra、1979年の会議の共著者および1981年以降のジャーナルペーパーAlternationは業界にあります。
3. Google のアルゴリズムと理論グループには、私が知る限り、適用された問題についても同様に取り組んでいる手ごわい理論家がたくさんいます。

これはランダムで小さなリストです。私の目的は包括的なものではなく、あらゆる場所に理論家がいることを指摘することです。それは不可欠なスキルであるため、コーディングを楽しんでいただければ幸いです。そして、それはコンピューター科学者の間で数少ない共通点の一つだと思います。もちろん、日常的に知っていることをすべて使用するわけではありません。しかし、何年もの間まったく同じ一連の問題に取り組み続けない限り、学界にとどまっているとしても、これが当てはまるとは思いません。そうでない場合は、マシュー・マイトの図解ガイドをお試しください。