理論的なコンピューターサイエンスの仕事とは何ですか？

明らかに理論家の本拠地であるアカデミアの他に、純粋な数学的背景を必要とする理論計算機科学に関連する産業の仕事について疑問に思っています。

乾杯！

career computational-mathematics

— us
ソース

まあ、純粋なまたはほとんど純粋な研究をしている会社のために働いている仕事があります、しかしあなたはそれらを学問の派生物と考えるかもしれません。

— usul

コーディングできますか？学校で学んだことを使って、実際の問題に対して効率的なアルゴリズムを設計する方法を知っていますか？エンジニアと話をして、彼らが本当に助けを求めているあいまいに表現された計算上の問題が何であるかを理解する方法を知っていますか？このようなことをすることに興味がありますか？

— ピーターショー

私は単一の仕事を説明していません。私はBell Labs / AT＆T Labsで17年間働いており、理論上のコンピューター科学者を業界で役立てる能力について説明しています。これらの能力のいずれかを持っていない場合、おそらく業界で仕事を見つけることができません（または、持っている場合、あなたはそこに長くは続かないでしょう）。これらの能力をすべて備えていれば、多くの雇用主にとって価値があるでしょう。これの潜在的な雇用者を説得できれば、あなたは大丈夫であるはずです。

— ピーターショー

助言？これはおそらく、Bell Labsの業界に対する見方に偏っていますが、次のことを行ってください。多くのアルゴリズムを学びます。おそらくいくつかの最適化。数学/計算モデリングのコースをいくつか受講します（ここで物理学が役立ちます）。インターンシップを見つけます。研究で業界の仕事に就くことはないかもしれませんが（幸運かもしれませんが）、知的に興味深い業界の仕事に就けるはずです。（量子コンピューティングに参加することを計画している場合でも、それは別のリストです。そして、複雑性理論を行うキャリアが必要な場合は、おそらく学界を検討する必要があります。）

— Peter Shor

@Stella Biderman：これらの場所は現在、高度なコンピューターサイエンスと量子物理学の両方を知っている人々にとって必死です。博士号は必要ありません。学部の量子物理学コース全体が十分すぎると思います。

— ピーターショー

回答:

私はCS理論のバックグラウンドを持ち、コンサルティング会社で業界で研究をしています。私たちは、さまざまな種類のコンピューターモデルを使用したいが、それらを自分で作成する専門知識を持っていない人々に雇われます。私たちのクライアントは通常、学術文献で扱われていない関心を持っているため、これは（部分的に）リサーチジョブです。現在は学術会議のポスター発表に取り組んでいますが、CSではなく政治科学の方法論に取り組んでいます。

私のグループは、機械学習とソーシャルネットワーク分析を専門としており、応用線形代数とグラフ理論としても知られています。私たちのクライアントは、国際関係、ロジスティクス、国際貿易、サイバーセキュリティなどのトピックにこれを適用することに興味があります。私の同僚には、応用数学の博士号、計算社会科学の博士号、計算言語学の修士号などの経歴があります。私はグループの理論家であり、数学の純粋な知識のために特別に雇われました。私は主にモデルの設計と検証に取り組み、特にモデル化された現象のグラフ理論構造を活用して、モデルの設計を通知します。また、私は新しい研究を調査し、それが現在取り組んでいるものにどのように適合するかを評価するための要人でもあります。

推奨されるスキルのPeter Shorのリストを強く2番目にします。業界で成功する理論家になるための鍵は、一方ではエンジニア、データアナリスト、開発者と他方では学者との間の架け橋になれることです。

— ステラ・バイダーマン
ソース

「私のグループは、機械学習とソーシャルネットワーク分析を専門としており、応用線形代数とグラフ理論としても知られています。」この発言はとてもうれしく、私はそれに対する賞賛を表明せざるを得ません。:)

— ニールクリシュナ

「コンサルティング会社」、「学者とエンジニアの間の橋渡し」。もっと詳しく説明していただけますか？あなたの例とは別に、それらの企業が取り組んでいるドメインは何ですか？

@Stella Biderman、でしょう、あなたは示唆し、計算の特定の理論には？数学と科学技術計算の間で重複する内容に関連したドメインのカップルに私を説明

オートマトンの理論、形式言語、形式文法、計算理論についてはどうでしょうか。...産業の仕事でこれらに対する要求/使用はありますか？

— ケイト

ToCは、何が話されているかによって、大量のアプリケーションを見ることができます。私の答えで言及したアプリケーションの基礎となるテーマは、ネットワーク構造の存在であるため、グラフ理論をよく使用します。スペクトルグラフ理論は、ネットワーク分析のための多くの最先端のアプローチの根底にあります。情報理論は、異常検出でますます一般的になっています。一方、複雑さと計算可能性の理論は、実世界のコンピューティングから比較的切り離されているため、ごくわずかなアプリケーションにすぎません。ファイングレイン複雑1は、そのようなGKRとして、使用することを見ているである

— ステラBiderman

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