Nauka matematyki poprzez programowanie.

pytanie zadane 11 czerwca 2019 w Rozwój zawodowy, nauka, praca przez Adrian1999 Nałogowiec (34,570 p.)

Cześć wszystkim, mam pytanie. Tak w ramach odskoczni od front endu, i edukacji matematyki we własnym zakresie chciałbym podjąć się nauki jakiegoś innego języka który poszerzy troszkę moje horyzonty, jak i może pomóc mi w zakresie matematyki. Moje pytanie jest takie, jaki język, jest w stanie zapewnić mi najprzyjemniejszą pracę z zadaniami matematycznymi etc, chodzi mi o taki język w którym mógłbym tworzyć w czasie rzeczywistym jakieś figury geometryczne, idąc za ciosem funkcje, jak i pochodne dla nich. Wiem że w javascript jestem w stanie to zrobić za pomocą canvasów, ale interesuje mnie bardziej tworzenie aplikacji okienkowych niż webowych. Dziękuje z góry i pozdrawiam :D

4 odpowiedzi

odpowiedź 11 czerwca 2019 przez criss Mędrzec (172,590 p.)

Myślę, że matlab/octave lub python

komentarz 11 czerwca 2019 przez Adrian1999 Nałogowiec (34,570 p.)

:o Matlab / octave? Nigdy nie słyszałem o tych językach. Dzięki za informacje

komentarz 11 czerwca 2019 przez criss Mędrzec (172,590 p.)
edycja 11 czerwca 2019 przez criss

Matlab to środowisko, bardzo ogólnie mówiąc, matematyczne (z własnym językiem do obsługi tego) używane przez ludzi w różnego rodzaju technicznych zawodach. Istnieje tona rozszerzeń i można tam robić znaczenie więcej niż tylko rysować wykresy czy bryły. Wejdź sobie na ich strone i porozglądaj się. Niesamowicie potężne narzędzie, ale też swoje kosztuje :P Octave to jest taki matlab tylko że darmowy (dosłownie - niemal wszystko jest identyczne), ale pewnie troche uboższy - niestety nie wiem jak bardzo (a może w ogóle?)

odpowiedź 11 czerwca 2019 przez Ehlert Ekspert (212,670 p.)

Nie za bardzo rozumiem jeśli chcesz się nauczyć matematyki to potrzebujesz dużo kartek, dobry zbiór zadań, wolny czas i chęci. Jeśli masz to do ogarnięcia, to nie stosuj jakiś hacków w stylu zrobię to w Pythonie

komentarz 11 czerwca 2019 przez criss Mędrzec (172,590 p.)

Robienie matmy nie polega na pisaniu na kartce, tylko rozumieniu :P Nie po to istnieją komputery, żebym musiał układ z milionem niewiadomych rozwiązywać na kartce.

Nie potrzebuję umieć policzyć każdą całke na kartce, żeby umieć z całek korzystać. Chodzi o osiągnięcie jakiegoś celu, a nie policzenie całki dla policzenia całki

komentarz 11 czerwca 2019 przez VirtualMember Pasjonat (15,790 p.)

Still, bez przerobionej solidnej paczki zadań o najróżniejszym stopniu trudności, dowodów i różnych innych olimpijskich sztuczek nie wejdziesz w pełne zrozumienie tematu. Przeczytanie skryptu czy książki bez przećwiczenia daje Ci tylko podwaliny wiedzy - stąd jeszcze daleko do pełnego zatrybienia (o czym można się przekonać przechodząc z takiego stanu do ciekawych zadań)

komentarz 11 czerwca 2019 przez Ehlert Ekspert (212,670 p.)

Robienie matmy nie polega na pisaniu na kartce, tylko rozumieniu :P

Ok, będę pamiętać

Nie potrzebuję umieć policzyć każdą całke na kartce, żeby umieć z całek korzystać. Chodzi o osiągnięcie jakiegoś celu, a nie policzenie całki dla policzenia całki

Zgodziłbym się z Tobą, gdyby nie fakt, że kolega pisał o nauce matmy, a nie optymalizacji rachunku różniczkowego. Bez zrozumienia i przećwiczenia liczenia całek dla liczenia całek, na nic Ci najlepsze narzędzia w stylu Python/MatLab.

komentarz 11 czerwca 2019 przez criss Mędrzec (172,590 p.)

Hm, myślę, że to zależy od tego co właściwie "znaczy nauka matmy". W moim rozumieniu (tj. od strony bardziej programistycznej) chodzi o nauke tego jak wykorzystywać matme - tj. używać jak narzędzia. Jeśli Adrianowi chodziło o naukę od strony teoretycznej (tj. "skąd to się wzięło", "dlaczego tak a nie inaczej"), to oczwyiście się z Tobą zgadzam :) Do użycia jako narzędzie też oczywiście trzeba mieć jakąś wiedzę teoretyczną (a przynajmniej warto, żeby efektywnej wykorzystywać, zuaważać więcej zastosowań), ale wydaję mi się, że wtedy taka wiedza może być znacznie bardziej okrojona

komentarz 12 czerwca 2019 przez VirtualMember Pasjonat (15,790 p.)

Może, ale nawet jeśli korzystamy z gotowych narzędzi - weźmy np. wolframa i mathematice - i jakiś podstawowy problem liczenia granicy jakiejś rozbudowanej funkcji - w większości przypadków wolfram zwróci spowrotem input i powie "nein, nie wiem o co biega" - i tutaj osoba obiegana w zadaniach z matematyki dla przykładu rozwinie w szereg taylora każdą z tych funkcji, oszacuje reszty, skorzysta z twierdzeń związanych z asymptotyką i dostanie wynik w parę minut, kiedy to osoba słysząca po prostu o tych twierdzeniach albo polegnie albo będzie mielić i mielić a czas leci. To jest tylko przykład głupiej granicy, a ile jeszcze jest takich problemów? Dalej - matematyka dyskretna - proszę zdać sobie sprawę ilukrotnie można zredukować złożoność swoich algorytmów dostrzegając pewne zależności a następnie dowdząc je lematami (by nie było edge casów gdzie program się wywala) - serio, efektywny programista nie piszący gówno kodu, który mógłby asymptotycznie działać o kilka redukcji funkcji szybciej musi być jednocześnie matematykiem, no nie ma opcji (chyba, że w frontendzie jest inaczej - nie wypowiadam się).