Наука и лженаука в чем отличие?
 

>>Окей, тогда портновское дело = наука

оптимальное решение NP-полной задачи раскройки листа ткани в студию. Уже есть более 300 методов, но разрабатывают постоянно новые.

Наука и лженаука в чем отличие?
 

Soft
Хотя бы 90%-ная кластеризация животных по их отряду - актуальная задача нейронауки.
Так что, дети в детском саду наукой занимаются, безошибочно различая кошек и собак?:)
Задача попадания каким либо предметом в заданную цель - серьезная научная проблема. Выходит, мой племянник - ученый, раз так ловко попадает снежком в столб?:)

Наука и лженаука в чем отличие?
 

Soft
Ну и на здоровье! :)
Но это не более, чем одно из приложений старой доброй математики.

gav

Наука и лженаука в чем отличие?
 

Soft

Под такое определение точно попадает астрология, но никак не
кибернетика и специальные методы решения NP-полных задач.

Относительно недвано занимался поиском компромиссного метода
решения задачи условной булевой оптимизации - она является NP-
полной, так как точный (глобальный оптимиум) можно найти только
полным перебором, и объем перебора экспоненциально зависит от
размерности задачи. Для задачи о рюкзаке это составляет 2^N, где
N - размерность задачи о рюкзаке. Компромиссный метод решения
- это компромисс между объемом перебора и точностью решения
(отношение значения целевой функции в тех решениях, который
дает нам метод к отношению значения функции в глоб. оптимуме).
Основными качественными показателями метода решения являются
как раз, объем перебора и точность субоптимальных решений. Эти
два показателя - не просто какие-то усредненные числа, а обычно
требуются аналитические функции объема перебора и точности
решений в зависимости от размерности (размерностей) задачи.

Аналитические функции обычно получаются путем долгих экспери-
ментов, индуктивных обобщений и это весьма трудоемкое занятие.
Тем не менее, эти функции тоже знания и цифры которые дают они
для тех иных условий, подтверждаюся экспериментально, пусть даже
не с абсолютной точностью, но вполне с достаточной, более того,
повторяемость результата железная, и отклонения "вправо-влево"
вполне держатся в пределах заданной некоторой погрешности.

Можете посмотреть мою статью про анализ объем перебора.
http://icc.mpei.ru/lang/rus/docs/articles/article10.pdf
Так что, насчет плохой повторяемости и расхождением теории и дан-
ных эксперимента в методах решения NP-полных задач - вы неправы.
Бывает трудно и лень искать, придумывать какие-то формулы, модели,
более менее адекватные реальности, подтверждаемые экспериментом,
особенно в малознакомой области, но это вовсе не значит, что в этой
области ничего нельзя сделать, ничего достоверного нельзя получить.

Кибернетика относительно молодая наука, сложная потому что опи-
рается на дискретную математику, комбинаторику, теории графов,
где масса своих сложностей именно из-за дискретности, но это не
значит, что в ней ничего не сделано и ничего нет достоверного.

Посмотрите хотя бы книгу "Модели распределенных вычислений".
Издательство ФИЗМАЛИТ, автор: Топорков В.В., Москва, 2004 г.

А теория расписаний, теория автоматов, теория надежности систем,
теория информации, методы кодирования и передачи информации
- все это сборники шаманских рекомендаций, недостоверных знаний?

P.S. Многие вещи нам непонятны не потому что наши понятия слабы,
а потому что они не входят в круг наших понятий - К. Прутков (с).

Научные знания не зависят от субъективного восприятия реальности.

В науке нет места субъективности, ему место только в искусстве.
А программирование - это искусство. Это дело по большему счету
мало чем отличается от сочинения музыки. Хотя и в музыке и в про-
граммировании есть определенные правила, подходы, язык и т.п.,
но и там и там результат определяется субъективной фантазией.

Другое дело что вы программно реализуете некоторую матмодель,
и все же само программирование все равно остается искусством.

P.S. Программирование - это так же не наука, как и разработка
программы - это не научная диссертация, а курсовая работа.

Наука и лженаука в чем отличие?
 

PavelAR
Я бы сказал, что программирование - наукоемкое искусство :) Имея в виду, конечно, программирование в широком смысле: придумывание алгоритмов, их реализация, а не только непосредственный "кодинг". Последнее же - ремесло. В котором искусства, не многим более чем в наборе готового текста на пишущей машинке.

Наука и лженаука в чем отличие?
 

Если вы под программированием имеете в виду кодинг, то да, это работа сродни вождению такси, почему же на эту работу в США берут китайцев.

А вот проектирование архитектурной модели системы это... наука, искусство, не поймешь что, но в отличие от математики, действия этой модели можно увидеть на экране.

PS
Когда-нибудь создавали большой функционирующий программный проект? Если его сделать по принципу "то что я слепила, то и полюбила" то он так и работать будет.

Наука и лженаука в чем отличие?
 

Soft
Нет точно не наука, это достойная инженерная деятельность. Вот предложение принципиально новой архитектутрной модели системы - это уже научная работа, хотя в данный момент "научности" тут мало, потому как занимаются этим инженеры, а не ученые. Кто придумал UML и сколько в нем "науки"? Автоматное представления А.Н. Шалыто в несколько раз "научнее". Потому что он ученый. А не не инженер-недоучка, думающий, что он самый крутой, а все ученые - пустые теоретики (как думает сейчас, к сожелению очень много инженеров в ИТ-области).

Мало просто создать, часто нужно еще и в заданный срок уложиться. Но квинтессенция программисткого искусства и мастерства, на мой вгляд, заключается не в этом, а в умении решать задачки, например, с чемпионата АСМ. Алгоритмы - вот фишка, изюминка и научная начинка программирования. ИМХО, конечно.

Наука и лженаука в чем отличие?
 

Наука, в общем то, довольно бесполезная область человеческой деятельности, если не несет в себе практическую применимость своих результатов. Таким образом, разработка методологии построения определенных видов математических моделей программ - это и есть наука, но только прикладная.

Агентное представление более обширно, причем уже несет практическую применимость (так как сложность системы в агентном представлении равна максимальной сложности одного из агентов системы). А UML - это просто красивая игрушка. Я, посмотрев на это "чудо", сразу понял его бесполезность.


Решение которых, абсолютно бесполезно на реальных системах, например при введении многозадачности в алгоритм или необходимости определенного времени отклика.

Имею опыт разработки программ для корпоративных клиентов - Пограничной службы Украины.

Наука и лженаука в чем отличие?
 

Soft
Не соглашусь. Ученый, несомненно, должен (при прочих равных условиях) стремиться к тому, чтобы его труды имели практическое значение. Но и без этого, открытие любой объективной закономерности имеет ценность для человечества, даже если оно (может быть пока) не находит практического применения.

Агентно-ориентированное представление, конечно, интересно и, несомненно, более серьезно, нежели UML (оно как то более логично "вытекает" из относительно удачной идеи ООП), но, мне кажется, что пока недостаточно еще проработано, по сравнению с той же SWITCH-технологией Шалыто.

Эта "красивая игрушка" сейчас чуть ли не стандарт "де-факто" в спецификации и визуализации ПС. Сколько CASE средств поддерживают UML, а сколько АОП?

Вы же сами, кажется, говорили, что то вроде, если сейчас практически востребовано исследования формы презерватива, это не значит еще, что эти ислледования должны находится на переднем крае науки.

Наука и лженаука в чем отличие?
 

"Я не хочу изобретать ничего того, что я не смогу продать" (с) Эдисон

Где можно почитать про эту технологию (лучше на русском или украинском), какие преимущества она несет и какие границы ее применимости (нужна ли она в проекте, рассчитанном на 1 человека).

Win32 тоже стандарт, но более кривой многозадачной ОС найти нельзя.

То на это исследование большинство компаний с радостью выделят грант, также как на новый штамм молочнокислых бактерий для получения "особого" йогурта.