математика для программиста - посоветуйте книгу

Есть кое-что. Стукни в джаббер, расшарю по фтп набор книжек, если влом смотреть рекламу и вводить капчи.

Вы думаете, что в одной книжке можно уместить весь курс нужной математики? Конечно, нужный материал всегда можно почитать на ходу, но даже базовые курсы довольно объемны. Базовый курс дискретной математики - страниц 200, еще примерно столько же - алгебра, чуть меньше - геометрия, основы мат. анализа - страниц 500 (в т.ч. ТФКП, интуры, дифуры).

Кстати, вы бы сказали, что именно вам нужно от учебника - может, вам 70% и не понадобится...

«Искусство программирования» Кнута?

Конкретная математика

«Конкретная математика», Кнут.

Я вот освежаю математику книжкой Куранта, Робинса, «Что такое математика». Потом возьмусь за «Конкретную математику» Кнута. Советую вам тоже с чего ни будь простого начать.

> математика для программиста

Не нужна.

Если бы она тебе была нужна, ты бы знал, что читать. А просто так читать большого смысла нет, большая часть забудется через месяц. И это, так ты программист или биолог?

>Не нужна. +1 Если уж будет стоять какая задача - то тогда и можно будет разобраться в той области, в какой необходимо) Для настоящего программиста думаю это будет не задача) Хотя и Ломоносов говорил....

недоучившийся биолог
теперь пытаюсь стать программистом )
пишу ынтерпрайс на петоне, но понимаю что это быдлокодинг и хочу заниматься самообразованием

> хочу заниматься самообразованием

Вместо математики лучше читай исходные коды хороших проектов.

итак читаю, в чем самообразование то, это работа

>пишу ынтерпрайс на петоне, но понимаю что это быдлокодинг и хочу заниматься самообразованием

По-моему, все-таки лучше смотреть не сколько в математику, а досконально изучить язык и технологии, как писать хороший код, паттерны, а также основы computer science - алгоритмы, архитектуру. Там для понимания не так много и нужно той математики, в основном дискретка.

> итак читаю, в чем самообразование то, это работа

Он говорит про хорошие проекты, в Вы упомянули, что на работе занимаетесь былокодингом. Очень правильно говорит, поковыряйте опенсурсный какой проект.

ну не такой уж и быдлокодинг )
я сам пишу опенсурс, опенсурсом и по дороге опенсурс ковыряю. так что этого мне достаточно )

http://sheba.spb.ru/lib/krylov04.htm

Ну это конечно сильно от проекта зависит. Если речь идет об обработке серьезных объемов информации, то может и пригодится математика. Но только это редкость. А так да, «обычному» программисту врят ли нужно, разве что для общего развития. Но для общего развития вообще все полезно :)

> Если речь идет об обработке серьезных объемов информации, то может

и пригодится математика.

Есть разделы, где математика нужна, да, но там нужны определённые её области и когда человек занимается подобными задачи вопросов «что почитать» не возникает. Такие задачи на практике встречаются редко.

Но для общего развития вообще все полезно :)

Во-во, и здаётся мне, что от изучения истории в этом смысле толка будет намного больше, например.

когда человек занимается подобными задачи вопросов «что почитать» не возникает.

Да, точно. Как-то не подумал. Вообще шаристые люди «в теме» вообще не прибегают к услугам форумов.

>Не нужна. +1 Если уж будет стоять какая задача - то тогда и можно будет разобраться в той области, в какой необходимо) Для настоящего программиста думаю это будет не задача) Хотя и Ломоносов говорил....

без хотя-бы базовых знаний вышки ты долго будешь разбираться в статистических, например, или генетических алгоритмах.

> без хотя-бы базовых знаний вышки ты долго будешь разбираться

в статистических, например, или генетических алгоритмах.

Да ладно, и для чего же там нужна вышка? И почему Питер Норвиг так не считает?

ну есть у тебя пол листа формата А4 с формулами, описывающими некий алгоритм. и что ты с ними будешь делать если ты в вышке ни в зуб ногой?

99% gроцентов программистов никогда не видят и никогда не увидят такой листок. Оставшийся 1% глупые вопросы на форумах не задает.

/thread ^)

> ну есть у тебя пол листа формата А4 с формулами, описывающими некий

алгоритм. и что ты с ними будешь делать если ты в вышке ни в зуб

ногой?

Хм, а что за формулы? Можно подробней раскрыть тему использования вышки в генетических и статических алгоритмах? Там есть интегрирование? дифференцирование? решаются дифференцированные уравнения? Используются ТФКП? или аналитическая геометрия? можете геометрия Римана используется? или тензорное исчисление? или исчисление операторов в Гильбертовом пространстве?

Для понимания таких вещей, как логика предикатов первого порядка никакая вышка не нужна. Возможно, пригодиться теория вероятностей, но и то, в очень ограниченном размере.

Я бы понял, если бы речь шла хотя бы о SVM, но и то, если заниматься исследованиями в этой области.

Да что смеяться, даже простейший байесовский спам-фильтр не написать без знания азов теории вероятностей и статистики.

Я уж не говорю о нужности умения оценивать сложность алгоритмов (а, значит, отделять подходящие алгоритмы и структуры данных от неподходящих).

А тебе не кажется, что читать чужой код (даже хороший), без понимания, почему написано именно так, контрпродуктивно?

> даже простейший байесовский спам-фильтр не написать без знания

азов теории вероятностей и статистики.

Мощно, необходимая теория укладывается в один параграф.

Я уж не говорю о нужности умения оценивать сложность алгоритмов

Угу, ещё две страницы теории. Только это что, вышка? Или лучше стоит Кнута почитать?

Смотря на каком уровне. В алгоритмах, использующихся в быдлокодинге, - действительно не обязательно.
Нейросети же и их алгоритмы (мой диплом, кстати) - это сплошная вышка. Баесовы сети, хопфилдовые сети, адаптивно-резонансная теория, больцмановсдкие машины - это вообще ближе к физике. Алгоритмы продвинутой графики (последние курсы, 2я ступень) - сплошная линейка, матрицы. Вычислительные алгоритмы - чистое интегральное, дифференциальное исчисления, матан (методы градиентного спуска, золотого сечения, граничные задачи). Я не поднимаю гигантский вопрос анализа данных (регрессионный анализ), статистика, набирающие обороты в последние годы в обработке данных, датамайнинге, обработке изображений итд итп.

> читать чужой код (даже хороший), без понимания, почему написано

именно так, контрпродуктивно?

Чуть под стол не упал. Вы серьёзно?

Суть программирования в том, что бы писать программы для того, что бы их потом читали другие люди. Способность к ясному, чёткому и последовательному изложению мысли не имеет отношения к вышке, но именно этому можно научиться читая хороший исходный код (ещё на эту тему полезно читать классическую литературу). Писать ясно и понятно даже сложные вещи - вот в чём заключается мастерство и научиться ему можно только на основе критического анализа чужих текстов вкупе с собственной практикой.

А кодирование конкретных алгоритмов это самое простое, что есть в разработке.

В один параграф, если человек вообще знает что такое вероятность и как с ней работать.

Только это что, вышка? Или лучше стоит Кнута почитать?

Верно, это не вышка и, да, Кнута читать надо (правда ты в прошлом диалоге выступал против чтения книг, ну да ладно). Вот только разговор изначально шёл не о вышке, а о математике как таковой. Для тебя это одно и то же?

Никто в здравом уме и не будет утверждать, что мат.анализ, диффуры и пр. нужны большинству; да и функциональный анализ для вычислителей и для математиков — это разные вещи. С другой стороны, почти всем программистам нужно весьма специфическое подмножество математики, которое скорее к CS относится и у нас именовалось «дискреткой», а так же то, что вышеупомянутый Кнут именовал «concrete mathematics».

Забыл стохастические алгоритмым, Фурье анализ, марковские процессы. Но это уже алгоритмы на ступень выше, чем Кормен, которые на пальцах не расскажешь без вышки. Но тоже ведь алгоритмы и относятся к компьютерным наукам.

> Нейросети же и их алгоритмы

Угу, вот это и есть быдлогодинг, вместо того что бы использовать SVM и другие продвинутые техники у нас юзают нейросети и генетические алгоритмы (которые тоже, суть, попса полная). Кстати, где там вышка то?

Дальше вы так всё смешали в кучу, что конкретно разбираться по каждому отдельному пункту никакого желания нет. Но я ведь сказал выше, что да есть области, но они достаточно специфичны и требуют вообще специальных знаний (как тот же анализ временных рядов), которые имеет смысл получать только если реально работаешь в этой области, но тогда вопросов что почитать не будет.

Так в том и дело, что для критического анализа чужих текстов надо иметь как минимум общий «бэкграунд» с автором, чтобы понимать соображения, которыми он руководствовался (в том числе математические). Иначе может получиться такая «критика», что придётся вспомнить очередную басню Крылова.

> Кстати, где там вышка то?

В нейросетях то?
Я бы показал диплом, если бы мог (одни суммы и интегралы. Матан, короче). Там одна математика.

Но я ведь сказал выше, что да есть области, но они достаточно специфичны и требуют вообще специальных знаний

Специфичность таких областей вполне компенсируется их числом, так что покрытие оказывается довольно широким.

В кучу я смешал - чтобы было покороче. Я мог бы исписать всю страницу только названиями _алгоритмов_, относящихся к компутер саенс, для понимания которых надо выучить как минимум матан (2 года=4семестра), дифуры, линейку, аналитическую геометрию, статистику, тервер, причём статистику надо продвинутую. Дочка занимается ИИ и графикой, дык она брала 3 статистики, в самой продвинутой я уже не шарю, со своим физфаковским одним курсом статистики.

Вы вообще на основе чего так считаете? Я что-то вообще не припомню проектов, исходные кода которых я читал (за исключением нескольких на тему криптографии), где требовалась какая-либо математика.

Иначе может получиться такая «критика»

Какое отношение математика имеет к способности ясно,чётко и последовательно излагать свою мысль?

А причем здесь вообще твой диплом?

>> без хотя-бы базовых знаний вышки ты долго будешь разбираться в статистических, например, или генетических алгоритмах.

Да ладно, и для чего же там нужна вышка? И почему Питер Норвиг так не считает?

А почему в любом нормальном ВУЗе прогеров учат математике?

А почему в любом нормальном ВУЗе прогеров учат математике?

Учат-то учат. Но что с того?

Если уж говорить о ценности процесаа, то лучше переформулировать:

Люди, которые выносили изучение математики, учат себя программировать.

по робототехнике алгоритмы, самообучающиеся (то что я видел они решают) - вообще пипец.

Да хотя бы выбор автором структур данных и алгоритмов, если он осознанно делается. Без знания математики этих аргументов не понять.

Математика имеет отношение к способности воспринимать аргументы (в основном, design considerations), которые основаны на математике.

Конечно, к пресловутой «вышке» такая математика отношения не имеет, но мы это уже обсудили. Или терминологическая неясность осталась?

>> А почему в любом нормальном ВУЗе прогеров учат математике?

Учат-то учат. Но что с того?

То есть зачем их учат - ты не знаешь? Ладно, а зачем _ты_ освежаешь знания по математике?

человек сказал - что для программирования матан не нужен.
Мой пойнт - смотря для какого программирования.
Я занимаюсь тоже программированием (регрессионный анализ, обработка данных). Там математика нужна. Раньше (тоже на производтстве) занимался датамайнингом. Там тоже математика нужна. Иначе не сможешь читать статьи по алгоритмам. Сплошной матан.

Жена тоже занималась графикой. Одни матрицы. Тоже матан (у неё диплом физика-молекулярщика).

Из чего делаю выводы: матан таки нужен - для программиста.

дифуры, матрицы, интегралы - встречаются во всех мало-мальски нетривиальных алгоритмах (может кроме тривиальных совсем).
Первые - это матан, первые 2 курса физмата.

Для общего развития и из любопытства. Ну знаешь, кто-то судоку решает, а я вот книжки читаю. А по работе (я программист) оно мне особо нужно.

* не нужно

А наш пойнт в том, что ваша область очень узкая, и в ней нет места профанам, задающим вопросы на форумах. Поэтому конкретно ответ для ТС нужен такой: «_тебе_ математика не нужна».

> Мой пойнт - смотря для какого программирования.

так вот именно. кому-то что-то из биологии знать
надо, кому-то финансы понимать. иначе говоря,
знание предметной области необходимо.

«вообще говоря», не нужна математика проггеру.
другое дело, что она никому не помешала бы, и
даже просто ее изучение полезно само по себе.

имхо.

Интеллектуально честно будет обозначить перед ТС оба пути. Никто же его не приговаривал пожизненно к быдлокодерству :)