數學/物理是一種很重要的編程技能?

最近 ptt 程式設計版又來了這個萬年討論串....起因是這篇文章 --- 对九个超级程序员的采访 | 酷壳 - CoolShell.cn

某些討論寫得不錯, 不過某些部份有點誤會, 例如覺得 組合數學 在數學界很弱....

其實離散或者組合數學並沒有那麼不受重視.

隨便舉幾個大咖,

• 1998 Fields Medalist W. Timothy Gowers
• 2006 Fields Medalist Terence Tao
• 1983 Wolf Prize winner Paul Erdos
• 1999 Wolf Prize winner Laszlo Lovasz

都是因為研究 combinatorics 得獎的(當然他們得獎的理由不只是這方面的研究. 但頒獎說明裡有明確提到他們在這方面的貢獻是得獎的原因之一)

用不用得到數學或物理, 其實跟工作內容有關. 那些強者的訪談裡也可以看出這點. 這些強者與其說數學很強, 不如說頭腦聰明. 對數學有興趣會主動去翻高等數學教科書的網友, 常常都會看到前言裡作者會寫下這種話 --- "本書內容設計深入淺出, 讀者不需要特定的數學背景, 只要數學成熟度夠高就好." 雖然本人天資有限, 這種書我通常撐到一半就開始七孔流血; 但是的確有些強者可以自學高等數學. 但是他們本身未必有高等數學的知識就是了.....

而且這自己的興趣有比較大的關係, Linus Torvalds 和 Kent Beck 都是受人尊敬的程式設計師, 我想他們的收入應該也比大多有數理博士學位的程式設計師還要高XD (搞不好還比某些 XXX 獎得主高)

雖然我們通常把 programming 看成是基礎能力, 把其他領域的知識看成是 domain knowledge, 但如果把數理看成是更基礎的能力, 那麼我們也可以說 資工 是 domain knowledge. (例如演算法設計可能需要數學, 電腦圖學可能需要物理)

除此之外, 數理能力是很難評估的能力, 訊號處理可以當成工程數學教, 也可以當成 Harmonic analysis 這種可以拿 Fields Medal 的深入主題. 在國內外各大公司做影像處理演算法的 programmer 有多少人對數學的了解是超過了工數?

像訊號/影像處理 的工作, 可能數學就比較重要. 實際上很多高薪的工作, 的確也只有數理很強的人能做, 像是金融工程師 或者 密碼學工程師, 但是有能力做這些工作的人來說, 我想應該他們應該是問 "編程是不是一種很重要的技能" XD 因為數理的必要性比重比編程高得多 XD

我反而想問, 有多少人自身的經驗是, 因為數理能力強而拿到更好的工作....?

例如在台灣能拿到兩百萬的年薪 (包含分紅等), 或者在美國能拿到 13 萬美金的年 (包含分紅等)? (此數字是 根據 PayScale 上的資深程式設計師的薪資上限定出來的 XD)

台灣年薪 2000k 其實也沒那麼少, 聯發科應該有不少, 但是純軟出身的好像很少見....所以這應該是跟產業有關阿...