理論について話す方法

これは議論の余地のある質問かもしれませんが、これは尋ねるべき適切な場所のように思えました。そうでない場合はリダイレクトしてください。

背景は、私は「開業医」（博士課程の学生、私はCS理論を勉強していません）ですが、学部のアルゴリズムと数学の合理的な基盤を持っていることです。それにもかかわらず、理論家との議論は、私が怖がった場合に数学用語を使うことを恐れているかのように、通常非常に表面的なレベルです。現実には、私は理論に完全に満足しており、理論に興味がありますが、それについて議論することに慣れていないので、「理論家」として私にフラグを立てる用語を常に使用するとは限りません。直接のアプローチ（「詳細を教えてください」）が常に機能するとは限らないことがわかります。特に、問題の理論家が専門知識の高い水準を設定する控えめな口調を仮定している場合（これはよく起こります）。

理論家として、このように人をフィルタリングする場合、あなたのフィルタによって「フラグが立てられる」ことを実践者がどのように回避できるかについての推奨事項がありますか？

あなたは失礼なエリート主義者と仕事をしているかもしれませんが、私の経験から、技術的な詳細を説明するのを嫌がるのは、私が話している人よりも文脈に依存します。私の対談者がアラン・チューリング自身であったとしても、昼食時または廊下で証明/アルゴリズムの技術的な詳細を提供することは通常避けます。その理由は、詳細が表記法の選択と、クレームをスムーズにするために導入された手作りの概念に大きく依存しているためです。また、誰もが物事を異なって理解し、概念を説明する一般的な方法がないため、私は常に対話者に適応する必要があります（そのため、研究プレゼンテーションで技術的な詳細を説明するのは非常に難しいのです）。

1つの例外は、私の対話者がこの種の問題で私と密接に協力し、その後、ホワイトボードセッションを数回（または緊急の締め切り前に）一緒に成長するため、私たちだけが理解できるこの一般的な意味不明な言葉を使用できることです。

別の例外は、詳細のない証明の大まかな全体的なスキームを提供した後、私の対話者が、プレゼンテーションを簡素化するために意図的に彼から隠れている証拠の特定の難しい部分を見たことを示す正確な質問をする場合です。その場合、Pandoraボックスを自然に開いて、レイヤーごとにプルーフの中心に移動します...そして、通常はホワイトボードになります。そしてこの問題。

すでに長すぎる話にはいくつかの教訓があります。

• 理論的なコンピューターサイエンスに積極的に取り組んでいないため、減価償却しないでください。あなたが彼らの仕事に興味があることを示す限り、ほとんどの人はあなたの正確な背景を気にしません。
• 人々が証明/概念について漠然としている場合、あなたの理解を示す正確な質問をすることで会話を導き、対話者が証拠のどの部分を最初に開発するかを選択するのを助けて、会話をガイドしようとします。外出先で関連するコメントをすることができない場合があるため、これは明らかに非常に困難で予測不可能です（これは「理論家」にさえ誰にでも起こります）。しかし、あなたがそれを管理すると、おそらく非常に啓発的な議論になります。
• 「理論家」でさえも、証拠を明確に説明する前に、頭に証拠の詳細を再ロードする時間が必要です。Xの技術的な詳細に興味があることを明示的に尋ねることにより、約束をします。これにより、対談者とあなたが準備する時間を確保し、議論を容易にします。ディスカッション中にホワイトボードまたは紙を用意して、詳細を確認できるようにしてください。

時折システム研究者と協力してきた理論家として言えば、数学の詳細は通常、私が最後に話したいことです！

間違ったことを形式化するのは本当に簡単で、時間の浪費であることに加えて、本当に気分を害します。数学はハンマーではなく針であり、針の各ジャブは非常に高価です。将来のコラボレーションについてシステム研究者と話をしている場合、高等学校の数学の式典に行く前に、私は知りたい：

1. 彼または彼女が解決しようとしている問題は何ですか？
2. この問題を攻撃するために現在使用している手法は何ですか？
3. もっともらしい代替アプローチは何ですか？
4. ソリューションの制約は何ですか？
5. これらの制約は、どのようにして選択をもたらしましたか？

これらは、他の将来の共同研究者が知りたいと思うものとほとんど同じであり、その理由は、生産的な攻撃ライン（数学的またはその他）を把握するために、何を維持することが重要であるかの明確な感覚を持たなければならないことに注意してくださいモデルの中で何が不必要か。

たとえば、HCIの研究者と協力するシステム研究者は、HCIの人がユーザー研究を行うための有用な実験プロトコルを設計する前に同じプロセスを実行する必要があります-十分な理解なしに価値のある実験が行われることを期待する人はいません問題の。数学的モデリングにも同じ期待があるはずです！

さらに、多くの最も重要な要素は通常、私が話している人の良い味とエンジニアリングの感覚に住んでいるので、これらの答えでさえ、最初の行き帰りが間違っているということはほとんどの場合です。良い美学を教えて学ぶことは難しいですが、それはそのようなコラボレーションが価値がある理由でもあります。

私はニールの答えが本当に好きで、時折、より多くの応用された人々と協力する理論家としての私の経験の一部を共有するようになりました。コラボレーションの最も困難でイライラする段階の1つは、共通言語を見つけることです。そのため、問題を正しく形式化できます。私の経験では、理論家が解決する問題を提起するとき、人々はあまりにも多くの無関係な詳細を与える傾向があります。たとえば、時系列を予測しようとしている場合、これらの金融取引は、そのような方法で活用したいそのような規制の対象であると私に言って5分を費やすことは本当に必要ですか？

理論家と話すための私の具体的な提案：不要な詳細をすべて取り除いてください。配送ルートを最適化しようとする場合は、ポイントと距離について話します（特定の住所を伝えるのではなく）。データについて話すときは、そのタイプが何であるかをすぐに言ってください：文字列、数値ベクトル、画像（どの形式ですか？）。ラベルが付いていますか、ラベルが付いていませんか？前者の場合、ラベルの「タイプ」は何ですか（バイナリ、マルチクラス、マルチラベル、テキスト注釈、実数値）？

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