Comments 37
То, что в нём есть всё — это одновременно и плюс и минус этого языка. Из-за того, что в нём есть всё, очень сложно, как мне кажется, со всем этим работать. Например я хочу получить значение каждой точки всех картин Ван-Гога, и сравнить их друг с другом. Наверняка есть такая команда, но наизусть я её наверняка не запомню, и надо будет в любом случае крутить маны. Но наверняка есть команда «взять пиксель», а есть «взять красный цвет от пикселя», а есть взять цвет по cmyk. Это значит, что маны будут либо слишком раздутыми и запутанными, либо сжатыми и непонятными.
Это и преимущество: «язык почти всё может», это же и недостаток: «капец как сложно».
Помните, сколько холивара про php? Что дефолтные строковые функции называются то strpos, то str_rot13 (через подчеркивание). В тех же функциях (поиск подстроки) — в разных вариантах функций (возврат позиции вхождения, и возврат подстроки) — очередность одних и тех же параметров идет в разном порядке. И из-за этой разницы столько холивара. А что будет с Вольфрам?
Так вот, я утверждаю, что на данный момент бумага, фото/кинопленка, и, возможно, их эквиваленты в виде неинтерактивных файлов текста, изображений и видео являются единственными видами носителей, которые гарантированно пролежат несколько десятков лет без потери возможности понять, что там излагается. Возможно, переработанную Виктором версию математической статьи сейчас проще «прочувствовать», чем оригинал. Но через десятилетия выяснится, что, условно говоря, javascript, на котором были реализованы интерактивные диаграммы, больше нигде не поддерживается, и у бумаги будет преимущество.
Слово «неинтерактивных» в предыдущем абзаце появилось не случайно. Неинтерактивные форматы мультимедиа можно массово и автоматизированно переводить в современные форматы (например, перепаковывать из Intel Indeo в H.265), или, если надо, обратно на аналоговые носители. При этом адекватность преобразования проверяется элементарно глазами. Интерактивные элементы — это программы, а адекватность перевода программ на другой (не мертвый) язык, или адекватность эмулятора оригинальной среды, требуют для своей проверки огромной работы. Так что будет лучше, если авторы научных работ (а в идеале — и учебников) научатся понятно излагать свои мысли без использования таких недолговечных выразительных средств.
Аппарат для чтения микрофильмов в принципе можно собрать на коленке. Это будет не очень хороший аппарат, но прочесть искомое вы сможете.
9/10 этих работ через десять лет не будут никому нужны. Зато сейчас они дают почву для той десятой, которую и имеет смысл издать на бумаге. А задача этих девяти — быть как можно удобнее.
Конечно, не всегда сразу ясно, какая работа не потеряет значимость. Но тратить время для перевода компьютер->бумага на каждую не факт, что разумно. Через десять лет выборочные работы можно и переиздать/переработать.
Спасибо, что подняли вопрос о двух смыслах слова «долговечность»: возможность прочитать в будущем (со всеми ошибками и заблуждениями) и вера в то, что статья все еще будет соответствовать нашим представлениям о предмете.
Считаю, что хранить старые версии с опечатками необходимо. Иначе (особенно в области ядерных исследований) возможен сценарий, когда под видом исправлений в статью по требованию государственных органов вносятся новые ошибки, специально затрудняющие воспроизведение результатов. Хорошо сделано на arxiv.org: доступны все версии.
Краткое содержание для тех, кому лень читать это нытьё:
Самые ранние из работ в каком-то смысле были более читаемыми, чем сегодняшние.
Сегодняшние работы получаются длиннее, чем когда бы то ни было, и полны жаргона и разных символических обозначений
программы иногда так небрежно написаны
Mathematica достигла успеха практически сразу после запуска.
но (как же так!)
блокнот Mathematica остаётся довольно непрозрачным, а его противник – пусть и вторичный и упрощённый, но открытый – судя по всему, завоёвывает мир.
И стандартное
истории об учёных, пожертвовавших академическими карьерами ради разработки ПО, поскольку в их области исследования разработку ПО ни в грош не ставили
Просто хочется напомнить, сколько уже существует "консервативная" наука, а сколько — разработка ПО и IPython с математикой в частности. Когда через лет 30 надо будет вернуться к той или иной статьи — грош цена будет этим ноутбукам. А статья в pdfке будет живее всех живых.
Статья в pdf будет живее всех живых, но вопрос сколько от неё будет пользы. Уже сейчас реальная польза от существующих статей ничтожна. И будет падать дальше, если не будет найдена новая парадигма обмена знаниями.
наука в современном смысле существует a) не так уж долго, около 70 лет
Это, конечно, неправда. Второе я просто не понял и комментировать не буду.
реальная польза от существующих статей ничтожна
Формулировка — булшит какой-то. Не могу даже приблизительно представить, в чём измерить "пользу от статей" и с чем ее сравнить. С пользой от горчичников? С пользой от телевидения?
"Вольфрам — маньяк" — это реально в точку. Тот еще самодовольный самонадеянный напыщенный павлин.
PS: Сам пользуюсь математикой ещё со школы. Пираткой, естественно) Но знаю лишь одного человека, который в ней работает — своего научрука, который меня с ней и познакомил.
Расчет же в первую очередь не на частных пользователей, а на компании и институты. А у них есть деньги, чтобы купить лицензию. Мне кажется, любой институт (в Европе и штатах уж точно) имеет как минимум серверную лицензию, т.к. в физике-химии она просто незаменима, в первую очередь для символьных вычислений. У нее буквально нет аналогов…
Плюс, для студентов и независимая версия достаточно недорога (меньше 200 евро).
Многие предпочитают Maple для символьных вычислений, так что не любой институт в Европе.
Мне всегда казалось, что математика поглубже и больше всяких функций полезных, но с Maple никогда не работал.
Так приходит младший научный сотрудник в институт, у которого есть и деньги и лицензия, а она ему уже не нужна. Не знает он этот пакет, а ipython знает. А работать надо уже сейчас.
Это не значит, что математика вымрет, но это серьезный удар по всеобщему использованию.
Я не понимаю, как их можно сравнивать, они же совсем для разного? Я работаю и в математики, и в ай-питоне, делать анализ данных и всякую численные расчеты удобнее в питоне, символьные вычисления, решения дифуров, всякие интерактивы и т.п. — в математике.
Я сравнил, потому что они в статье противопоставляются. В ipython я работал, в математике нет. Если они совсем-совсем для разного, значит математике пока нечего не грозит :)
Да я статье и удивляюсь:) Скажем так, в ipython можно делать символьные вычисления, но очень громоздко, не так функционально и совсем не настолько читабельно, как в математике. С другой стороны с численными методами или статистикой в математике — медленно и неудобно.
Когда мне нужно посчитать аналитически сложные выражения, посмотреть на них, сравнить с ручным расчетом, что-нибудь упростить и построить графики, а потом презентовать кому-нибудь в виде интерактива — я беру математику. Когда нужно построить известные функции, нарисовать красивые картинки для публикации, обработать экспериментальные данные — питон рулит по скорости и удобству.
Ну да, я пользовался немного octave — это для численных вычислений, математика тут не особо, и sage — весьма неплохо (и опенсорс!), особенно что хорошо совместим с питоном, но до полноты математики далеко. Maxima вроде входит как модуль в Sage, а про axion не знаю.
В конечном итоге так: для конкретных задач можно найти разные альтернативы. Но если нужно решать разные задачи из совсем разных областей, математике я равных не знаю (кроме Maple, о чем я написал выше, но это все равно платить).
Мне кажется эту идею можно обобщить до примерно следующего: не принимать к публикации статьи по прикладным наукам если в них нет ссылок на raw data или другие исходники, выложенные на GitHub или OSF/Researchgate или подобных сайтах (про доступность как и про актуальность этого через N лет — отдельный вопрос ;).
Ещё лично мне не всегда нравится что научная статья пишется как отчёт о победе. Но не всегда понятно как автор дошел до своего результата, какие "поражения" он потерпел, в какие негативные результаты получил. Всегда интересно знать что не исследовано потому что нужды и времени не было, а что не исследовано потому что это кто-то зашёл в тупик. В этой связи мне кажется научные работы (или хотя бы какие-то их версии) должны больше походить на "лог" чем на отчёт.
К счастью упомянутые Research Gate, OSH и много других сайтов позволяют как выкладывать данные так и черновики работ. Т.е. open science однозначно вещь.
если в них нет ссылок на raw data или другие исходники
Это нормальная практика и сейчас, как минимум все данные должны быть доступны по запросу авторам. К сожалению, по крайней мере в физике, очень часто raw data и исходники не помогут никак: чтобы понять, что эти данные значат, как были измерены, и как их правильно обработать, нужно досконально знать эксперимент, гораздо подробнее, нежели это можно написать в обычной статье.
Ещё лично мне не всегда нравится что научная статья пишется как отчёт о победе.
Да, это очень большая проблема. Тот факт, что вы никогда не опубликуете статью о неудаче эксперимента — один из главных тормозов в науке. Потому что все боятся браться за сложные и рискованные задачи, выбирая то, что точно должно получиться. В итоге — эксперименты ставятся в большинстве своем по хорошо известным теориям, а на полет фантазии осмеливаются единицы.
К счастью упомянутые Research Gate
На мой взгляд, увы, это большая помойка получилась, наполненная фриками и странными документами. Я по крайней мере не смог найти адекватного варианта его использования.
Так это еще из идей Т. Куна следует — люди, находящиеся в некоторой научной парадигме, не только не смогут получить результат, противоречащей ей, а даже не смогут сформулировать вопрос, ведущий к такому результату… На такое способны только лишь исследователи вне этой парадигмы или как минимум не столь с ней связанные…
Хм, я не очень знаком с этой идеей, но не уверен, насколько ее можно применить в данном случае (по крайней мере в физике). Собственно, любой физик мечтает получить адекватный результат, противоречащий современной парадигме. Многие думают именно в этом направлении — возможно так как парадигма сама по себе неполна (т.е. известно, что современная физика не описывает вселенную правильным образом). Поэтому ученые могут быть несколько свободнее в своей "связанности с определенной парадигмой".
Я же говорил в первую очередь о чисто прагматическом аспекте: чтобы получать финансирование и двигать карьеру, нужно публиковаться в хороших журналах. В хороших журналах публикуют только уникальные открытия, а проверки экспериментов и тем более отрицательные результаты шансов не имеют. То есть, для карьеры в науке не выгодно заниматься проверками или рискованными идеями.
Плюсы: быстро можно войти в написание программ
Минусы: порой портянка программы растягивается на многие километры.
Научные работы устарели; что ждёт нас дальше