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[學科討論] (GRAD6001)等我介紹你知Research是什麼

[隱藏]
引用:
原帖由 41200 於 2014-8-14 01:25 AM 發表
另外,純Pure math /Phy PG 點做researh?
食書食書諗野 再做proof?
首先你是在問"How to find a research topics"
對於Science, 當然就是"problem oriented"
出現了一些"unsolved event"
就想去"了解"那些事

等我講個笑話先
你都知道幾年前Physics界出現了一篇幾震驚的paper, (好像還要是pub在Nature)
就是Faster-than-light neutrino


事情就是, 有個group measure一些data, 之後發現竟然是快過光

, 太神奇


但竟然沒有再三check, 就馬上同Nature講要pub paper結果就pub了這個paper
之後呢, 發現原來是experimental error
由pub paper到發現有error, 前後不足6個月

好啦, 最搞笑就是在那6個月Theoretical Physics 界
一下子多了一千份paper去"解釋"一件錯的事
如何知道有千幾份? 是但用個Thomson Reuters 加幾個keywords再restrict個時間就可以找出那一大堆終極吹水文

可以肯定的是
那些文, 大部份都是終極吹水文

唔好講咩科學就是要破舊立新
破舊立新是正確, 但是要基於"物理現實"
事實上個data是錯的, 那個實驗中根本就沒有faster-than-light neutrino
所以事實就是

"一大堆paper用那個有error的實驗的data, 作了一大堆model去explain 一個錯的事實"

這種事, 出現在"Theoretical Physics"
我相信一大堆日日發夢要做物理學家的靚仔是不會知道這件事的

好啦
我不是要插Physics, Physics當然超有用啦

重點是什麼呢
就是指出一件事
"食書食書諗野 再做proof" 這個模式
是"典形學者"給人的"印象"

pure 數學, pure physics其實是 "文學"
就像哲學
問題是, 你對哲學家的印象是什麼?
"食書食書諗野 再寫文" ?
事實是, 不一定

很多事都是出於
觀察, observation
觀察不只是指"用眼看"
也包括, 用手摸, 用听的, 用行動去感受的, 用心去感受的, 等等

所以, 做research, 例如是"羅馬經濟"
可以是
"食書 食書 諗野 再寫文"
"去羅馬生活 諗野 再寫文"
"去訪問羅馬學者 諗野 再寫文"

那麼Pure maths, Pure physics,
可以是
"諗野 諗野 諗野 諗野 諗野 再寫文"
"食書 諗野 諗野 再寫文"
"實驗 實驗 實驗 諗野 諗野 再寫文"

你可能會問
Maths有experiment ?
當然可以有
例如 "Experiment"不一定是"要有result", 也可以是"visualize"
例如Fractal Geometry, Dynamical System的研究

你可能會問
4D, 5D, 6D點visualize????
唉, 大把方法
幾百D都可以visualize!

不能Visualize的, 就是Super abstract的東西
例如Category Theory, Number Theory等等, 難以visualize
就則是諗野 諗野 諗野 諗野 諗野 諗野 諗野 諗野 諗野 諗野 諗野 諗野 再寫文  

古時候的印度
印度人會坐在恆河旁邊
扭曲自己的身體
平靜去思考

現在世界都市化,
這種事不太能實現
世界很大 沒你想像中那麼簡單
夢想沒便宜到只靠熱誠便能實現
等我話你知Engineering是什麼

現在開始本人極少上LS Forum

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如果PG 想向EE 個面發展
biomedical device
Control
machine learning/computer vision
Robotics
等等

Programming 底要幾厚?

我自己programming 底真係好麻麻..
諗algorithm都唔係大問題, 係寫就寫得慢..


我見讀MATH PG 都行行地
寫500行 code 個program ..
未計入面再call function- -

[ 本帖最後由 41200 於 2014-8-14 06:47 PM 編輯 ]

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引用:
原帖由 41200 於 2014-8-14 06:45 PM 發表
如果PG 想向EE 個面發展等等
Programming 底要幾厚?
我自己programming 底真係好麻麻..
諗algorithm都唔係大問題, 係寫就寫得慢 ...
普通一個research level program都幾十個m file
過千行code

如果你發現你打code不夠好
那是因為你沒有programming的心態和技巧
技巧可以學和練回來
心態就要"feel"出來
programming那些火星文絕對不是obstacle
肯去學如何用就已經搞掂
重要是programming 習慣

例如
如果會出現repetition的statement
那一句statement就應該要寫做function
絕對要減少"code repetition"

我用個例子
有一種number叫perfect number
perfect number 等於自己的proper factors的sum
例如6有factors 1,2,3,6
proper factors (excluding itself)就有1,2,3, 個sum剛好是6
問題來了
請找出10000之內所有perfect number

當然不是叫你用number theory去prove/找
這是mathematics的人的工作

我是要你打program去找
那麼如何找?????

老實, 你可能會感到 "很突然"
就是一時之間不知道如何solve這個problem
那是因為你沒有Object-Oriented Programming的"思維"
其實沒有什麼了不起
就是要你有 "break the problem into smaller pieces until those pieces are mentally manageable"

我講下我如何handle this problem
當然這不是一個hard problem
如果是當exam題, Level 1的C++ / Java / any programming course
考試如果出這樣的題目, 應該只值5分

那麼如何去solve呢
就是千萬不要用1個main就以為可以寫晒
一定要有"function"的concept

很明顯, 要找perfect number 就先要check 一個number 是否"perfect"
那麼你自自然要build一個function叫 "isPerfect()"

那麼你可能會問, isPerfect() 之內是什麼結構
Object-Oriented Programming的essence就是要你不要問
你"當"有個人given你一個isPerfect() 的function, 總之一定work

then個問題是你如何去用這個function
the answer should be straight forward,就是用loop

for i = 1 to 10000
isPerfect( i );
end

in this way那麼你就solve了最外層的問題
那麼現在是"那個function如何construct的問題"

因為perfect number 要求sum of proper factor = 自己
那麼
if sumOfProperFactor( k ) == k
   then output k is perfect number
else
   then output k is not perfect number
end
即是說再次當有一個人, 給你一個叫  sumOfProperFactor() 的function給你
你用if-else去寫個 isPerfect的function

那麼, 一樣, 你solve了一層problem
再下去就到sumOfProperFactor()是如何寫的
很明顯是要求要"抽取出一個number的proper factor",那麼可以:
sum = 0;
for i = 1 < inputNumber
  if  isFactor( i, inputNumber )
    sum = sum + i;
  end
end
output sum;
這樣就完成了個sumOfProperFactor()的問題
接下來是如何寫isFactor(), 如何check a是否factor of b,
嘩太簡單啦, 就是check reminder是不是0
then 用 modulus operator就搞掂啦
if mod(a,b) == 0
  output yes
end

這就solve了個problem
之後check一check就OK
整個流程可以講是"可以幾分鐘就做完"


你可能感到這個example太simple
我再講多個example
例如filter model selection
假設你有個time series data, 叫X, 是個vector
你要搞denosing, 即remove noise
then from signal processing的knowledge你知道有幾十種filter
由簡單moving average,
到基礎四大filter(Butterworth, Chebyshev, Bessel, Elliptic polynomial的filter)
再到一大堆specific filter, 再加windowing (Raise Cosine, Hamming, Hanning, Blackman, blablabla )
個問題是要求找到最好的filter去fit你個data的property, 去achieve best signal-to-noise ratio improvement
即是找一個best filter, 會filter走最多noise而最少地filter走有用的東西

可以如何打這個program???
由是一樣, 你可能突然給我問一下就不知道應該如何下手
那麼你先要由manageable的東西下手

就是因為filter太多, 要試晒, 當然用loop啦
問題出現啦

如何用filter, 可能個個filter個function個名都唔一樣
根本寫不入個for loop
這個問題就正正是"programming technique不足"的問題

例如你有4個filter,叫fil1 fil2 fil3 filt4
難道你寫

X1 = fil1(X);
X2 = fil2(X);
X3 = fil3(X);
X4 = fil4(X);

正如之前講, 你有幾十個filter
個個function name不一樣, 寫不入個for loop,怎麼辦

拿, 這正正是你的I/O programming技巧弱
你要用string去process

functionName = {'fil1', 'fil2', 'filterX', 'filterChebyshev1' , ... }
之後用 "eval" (自己google MATLAB eval有幾有用)

for i = 1 : numOfFuction
  eval(['X',num2str(i),'=functionName(',num2str(i),')(X);']);
end

上面這個"方法"應該可以KO你之後會見到的一大堆MATLAB問題

當你做出了一大堆noise-removed的data
之後當然是compare他們, 之後用the best one

for i = 1 : numOfSignal
  qualityValue(i) = qualityMeasure( "those signal" )
end

問題就是那個quality measure是要用什麼方法
那這個就是要自己想的
你可以用signal to noise, 也可以用least mean square error, 也可以用least L1 norm error
也可以用其他一大堆方法, 例如哪一個filter會produce出最多entropy
也可以compare degree of smoothness

實在是太多method
之後最後當然就是找出最好那個model
bestID = find( max( qualityValue  ) )
這個example, 其實是個super typical model selection 的example

code的行數多少不是重點
重點是你是否"programme it in a good way"

追求短code是冇用的
要"易明"才最好

要鬥短, 有隻language叫"brainfuc k", 世上最細, 得8個character可以用
不過你絕對不會明下面發生咩事

++++++++[>++++[>++>+++>+++>+<<<<-]>+>+>->>+[<]<-]>>.>---.+++++++..+++.>>.<-.<.+++.------.--------.>>+.>++.

無錯, 上面是program code,個result就是hello world
不過千萬不要叫我去解為什麼   (正如個language名一樣)

[ 本帖最後由 Automaton 於 2014-8-14 08:34 PM 編輯 ]
世界很大 沒你想像中那麼簡單
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只係可能有時明明可以寫十行code 就做到既野..
最後可能寫左20行...

睇落呢個問題都係要寫得多先改善到..

OOP 既思維的確好有用..
將大問題切做無限細...

我依家寫code 都無用呢種方法去做...
用左種最直接一次寫幾百行code .... solve 左佢..
不過咁debug 真係好煩- -

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引用:
原帖由 41200 於 2014-8-14 10:33 PM 發表
用左種最直接一次寫幾百行code .... solve 左佢..
不過咁debug 真係好煩- -
唔得
你反而會浪費更多時間在debug, 和"找bug"
其實這是super immature的表現
引用:
原帖由 41200 於 2014-8-14 10:33 PM 發表
OOP 既思維的確好有用..
將大問題切做無限細...
其實OOP不只是有這個concept
OOP有其他concept , 例如 encapsulation, polymorphism 和 inheritance
不過和scientific programming的關係不太大

你只要知道modularity就可以

Modularity也同時是engineering的核心思想
總之可以"獨立自成一個功能組件" 的, 就一定要把他弄到做一個 獨立功能組件

以digital system來講就是
一塊functional block, 一個logic block,一定只可以有1個main function
不可以多心有multi-function

以programming來講就是
會repeat的statement就一定要用function寫

以packaging process control來講
每個步驟只可以裝一個組件
不可以一個步驟一次裝2下

因為modularity的精神就是如此
engineering就其實是堆積木
如果你連積木的concept都沒有
如何engineering?

Programming Paradigm不是theoretical野
而是經驗法則
在20-40年前此Silicon Valley那一大堆Software Engineering / Developer所得出的經驗
是會有他的道理的

[ 本帖最後由 Automaton 於 2014-8-15 01:32 AM 編輯 ]
世界很大 沒你想像中那麼簡單
夢想沒便宜到只靠熱誠便能實現
等我話你知Engineering是什麼

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有時有D problem 就算拆做細problem 都好煩..
呢排無聊試下寫matlab 內置function ..(用唔同algorithm).
不過發覺原來內置function 個algorithm 其實真係好好好...
eg. connected object.
話哂,matlab 都係mathwork 入面成班勁人寫...我諗個班人其實都試過好多algorithm ...之後先簡再好個個放入內置function.

內置function 既方法同自己寫既方法真係差幾遠...
可能人地用二十行做完既野...
自己個方法就可能用上幾倍/以上既code 先做到

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引用:
原帖由 41200 於 2014-8-15 03:21 PM 發表
有時有D problem 就算拆做細problem 都好煩..
呢排無聊試下寫matlab 內置function ..(用唔同algorithm).
不過發覺原來內置function 個algorithm 其實真係好好好...
eg. connected object.
話哂,matlab 都係mathw ...
世界是很很很很很很很大的
絕對沒有你想像中那麼簡單

MATLAB你認識有多少?

我相信你應該不知道"profiler"

同我睇晒佢
世界很大 沒你想像中那麼簡單
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automaton兄
你係local U 讀PG? 八掛下..唔係起你底..
雖然大概估到你UG 讀咩U

另外,係唔係要講下Mphil/Phd Work under pressure呢個問題
我發覺Mphil/Phd 呢份所謂既工拉
仲大壓力過出去做野.....好似成日有挫折

EG research 有時要搵D 小動物做lab ...又要train 下佢地..
之後有日佢地無拉拉瓜左...真係

外國讀PG 仲慘...
你之前都講到會有dropouts 既人...
真係大壓力到呢- -


最後, 如果老細話收你讀PG../做RA 一年再上PG
簡後者係咪好傻仔?

[ 本帖最後由 41200 於 2014-8-19 07:53 PM 編輯 ]

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引用:
原帖由 41200 於 2014-8-19 07:40 PM 發表
automaton兄
你係local U 讀PG? 八掛下..唔係起你底..
雖然大概估到你UG 讀咩U

另外,係唔係要講下Mphil/Phd Work under pressure呢個問題
我發覺Mphil/Phd 呢份所謂既工拉
仲大壓力過出去做野.....好似成日有 ...
我UG和一部份PG暫時都是HKU
另一部份就 ... 遲D話你知

Work under pressure, 就一定
有什麼工作沒有pressure???

我旁觀過開腦手術, 一生難忘

挫折?
挫折,壓力當飯食!!!!!!
不努力就不能升級
你支持過, 撐過之後, 回頭一看
就會發現
自己又爬高了幾米

有關你最後的問題
其實根本沒蠢不蠢有問題

21歲PhD VS 31歲才PhD的分別 :
早PhD可能好像很好, 但這可能沒有Maturity
遲PhD可能好像很壞, 但這可能有Maturity

只要你不是浪費時間的話
早or遲都是沒有問題

早PhD,可能publication少, experience少
結果可能要做幾年PostDoc,之後才可以AssistantProf
遲PhD,可能experience多, network多, pub多, Thesis勁
可能一開波就Associate Prof(不過這是很難做到的)

我意思是說, late starter不是問題
只要你有花過時間和努力入去
就大多數可以鍊出成功

當然有關Professorship的事
你要明白, 除了"ability"之外, 還有很多consideration (leadership, vision, network, 等等等等  )
上面一句"努力就能成功"是過份簡化了這個process的


當然, 地球上一樣有人 "年輕PhD同時有大量experience"的人
不過那些是exceptional case, 我不評論

[ 本帖最後由 Automaton 於 2014-8-20 06:34 PM 編輯 ]
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另外, PhD 每年要take exam 架可?
唔pass exam 就比人kick 走?

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引用:
原帖由 41200 於 2014-8-22 11:29 PM 發表
另外, PhD 每年要take exam 架可?
唔pass exam 就比人kick 走?
RPG的考核制度
Exam分2種
1. Non-qualifying Exam
2. Qualifying Exam

Non-qualifying Exam可以是course-work exam
例如要讀一些course,要pass (不可以fail, 如果fail, 會有多一次機會重讀)

Non-qualifying Exam也可以是requirement-work exam
因為RPG學生要做"TA"
所以會有一些"Teaching Exam"之類要考
有時如果你發現, 個TA英文太垃圾or根本唔識教
你就可以知道, 那個TA個Teaching Exam 應該是fail的, 就算是pass,都應該是騙回來的
你是可以"告"佢教得差的
教得差的TA有時是要"重讀"個Teaching Courses的
(因為對於大部份RPG人,會覺得個Teaching Course是rubbish而不喜歡, 所以迫佢重讀算是罰佢    )

Non-qualifying Exam還可以是其他"requirement的exam"
例如你做Buddhism研究, 就要識那些 Mahayana Theravada 等等一大堆梵文
那麼就要考梵文

而Qualifying Exam就不同
Qualifying Exam個名implies要Qualify你有沒有資格拿degree
會難很多
有幾難?
會aim at要你零分
就是那種"open-book都可以零分的exam"
那個exam是要test你對那個field的maturity
再加上會是那些field的professor特登出問題
可以很難
當然零分有時不表示fail,而且可以重考


任何exam, 如果瘋狂fail
就bye bye
US做法就是 : 是但比個MSc/MA degree比你
結果就是讀了幾年, 但依然是MSc

[ 本帖最後由 Automaton 於 2014-8-22 11:51 PM 編輯 ]
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Mphil 好似無Qualifying Exam,right?

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借路一問
其實如何做professor?
係咪PhD+足夠多/重要paper+有大學請?

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引用:
原帖由 41200 於 2014-8-23 02:34 PM 發表
Mphil 好似無Qualifying Exam,right?
視學校而定
因為US一般都不喜歡MPhil制度所以沒有
英國就部份有
歐洲, 加澳和英國差不多
引用:
原帖由 ds111018 於 2014-8-23 03:35 PM 發表
借路一問
其實如何做professor?
係咪PhD+足夠多/重要paper+有大學請?
沒錯, 這是一般情況
當然, 有其他方法
世界很大 沒你想像中那麼簡單
夢想沒便宜到只靠熱誠便能實現
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想問下有無地方免費睇publish 係IEEE 既 paper
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