|
|
Пишет Лёня Посицельский (![[info]](http://lj.rossia.org/img/syndicated.gif){kind=small} lj_posic)@ 2013-04-07 21:17:00 |
 |
|
 |
|
|
|
|
|
|
 |
|
 |
Great Scientist ≠ Good at Math
http://online.wsj.com/article/SB10001424
via http://aron-turgenev.livejournal.com/491
Конечно, не равно.
Discoveries emerge from ideas, not number-crunching.
Разумеется.
Many of the most successful scientists in the world today are mathematically no more than semiliterate.
Не сомневаюсь, что ситуация еще драматичнее, чем подразумевает эта формулировка.
Fortunately, exceptional mathematical fluency is required in only a few disciplines, such as particle physics, astrophysics and information theory. Far more important throughout the rest of science is the ability to form concepts, during which the researcher conjures images and processes by intuition.
Да, конечно.
Pioneers in science only rarely make discoveries by extracting ideas from pure mathematics.
Естественно. Почти никогда, наверное.
Ideas in science emerge most readily when some part of the world is studied for its own sake.
Ну да, а как же еще?
When something new is encountered, the follow-up steps usually require mathematical and statistical methods to move the analysis forward.
Но почему? В чем, конкретно, смысл? Зачем?
If that step proves too technically difficult for the person who made the discovery, a mathematician or statistician can be added as a collaborator.
И результатом станет работа, в которой один автор понимает одну половину, другой другую, ни тот, ни другой -- как они между собой связаны, и никто на свете не может нести ответственности за основные заявленные результаты в целом. Вообще говоря, подобный формат "сотрудничества", когда каждый понимает только свою часть и ничего не знает про чужую -- стандартный источник фатальных ошибок даже в чисто математических работах.
Call it Wilson's Principle No. 1: It is far easier for scientists to acquire needed collaboration from mathematicians and statisticians than it is for mathematicians and statisticians to find scientists able to make use of their equations.
Не знаю, не пробовал (ни то, ни другое).
The annals of theoretical biology are clogged with mathematical models that either can be safely ignored or, when tested, fail.
См. выше.
Only those linked solidly to knowledge of real living systems have much chance of being used.
Естественно.
For aspiring scientists, a key first step is to find a subject that interests them deeply and focus on it.
Абсолютно.
In doing so, they should keep in mind Wilson's Principle No. 2: For every scientist, there exists a discipline for which his or her level of mathematical competence is enough to achieve excellence.
Безусловно. Другое дело, что если сначала воспользоваться предыдущей цитатой и найти наиболее интересующую область, то потом уже может оказаться, что для работы в этой области лучше что-то там знать получше. Но эти риски неизбывны, да.
Бонус: against number crunching.
http://online.wsj.com/article/SB10001424
via http://aron-turgenev.livejournal.com/491
Конечно, не равно.
Discoveries emerge from ideas, not number-crunching.
Разумеется.
Many of the most successful scientists in the world today are mathematically no more than semiliterate.
Не сомневаюсь, что ситуация еще драматичнее, чем подразумевает эта формулировка.
Fortunately, exceptional mathematical fluency is required in only a few disciplines, such as particle physics, astrophysics and information theory. Far more important throughout the rest of science is the ability to form concepts, during which the researcher conjures images and processes by intuition.
Да, конечно.
Pioneers in science only rarely make discoveries by extracting ideas from pure mathematics.
Естественно. Почти никогда, наверное.
Ideas in science emerge most readily when some part of the world is studied for its own sake.
Ну да, а как же еще?
When something new is encountered, the follow-up steps usually require mathematical and statistical methods to move the analysis forward.
Но почему? В чем, конкретно, смысл? Зачем?
If that step proves too technically difficult for the person who made the discovery, a mathematician or statistician can be added as a collaborator.
И результатом станет работа, в которой один автор понимает одну половину, другой другую, ни тот, ни другой -- как они между собой связаны, и никто на свете не может нести ответственности за основные заявленные результаты в целом. Вообще говоря, подобный формат "сотрудничества", когда каждый понимает только свою часть и ничего не знает про чужую -- стандартный источник фатальных ошибок даже в чисто математических работах.
Call it Wilson's Principle No. 1: It is far easier for scientists to acquire needed collaboration from mathematicians and statisticians than it is for mathematicians and statisticians to find scientists able to make use of their equations.
Не знаю, не пробовал (ни то, ни другое).
The annals of theoretical biology are clogged with mathematical models that either can be safely ignored or, when tested, fail.
См. выше.
Only those linked solidly to knowledge of real living systems have much chance of being used.
Естественно.
For aspiring scientists, a key first step is to find a subject that interests them deeply and focus on it.
Абсолютно.
In doing so, they should keep in mind Wilson's Principle No. 2: For every scientist, there exists a discipline for which his or her level of mathematical competence is enough to achieve excellence.
Безусловно. Другое дело, что если сначала воспользоваться предыдущей цитатой и найти наиболее интересующую область, то потом уже может оказаться, что для работы в этой области лучше что-то там знать получше. Но эти риски неизбывны, да.
Бонус: against number crunching.
