わかってないと
プログラミングとか超簡単じゃん、誰でもできるわ、単価下げよう
って流れになって俺ピンチ
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【IT】プログラミング履修の学生、１５％は文系
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わかってないと
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もう1つプログラムが必要になる。処理しやすいログを出すような測定プログラムを作れない。
どうしたの唐突に
何がわからんのかわからん…
志があることを褒めてくれるのは母ちゃんだけ
社会は実力のある人を褒める
実力ない人は周りの足を引っ張るから迷惑がられるのは仕方がない
悔しければさっさと実力つけるしかない
どこの世界でも同じ
それ以外の学問が持続的に仕事に役立つとは思えない
学生時代は、BASICやC言語やったけど、今のトレンド違うんだよね？
哲学科の学生は形式論理学を履修するだろ？
数学は数式やLATEXを覚えている時間が無駄。
数学や工学も役に立つよ。
むしろ商学がなんの役に立つのかわからない。
数学や工学なんてそっち方面に行くことになるからダメでしょう
ビジネス系のＩＴなら商学は必須
ビジネス系のITってIT土方がやる仕事でしょ。
AI分野で質の高い研究として論文が引用された回数（2012〜16年）
https://www.ft.com/content/daf53474-c21c-11e7-a1d2-6786f39ef675
*1位 マイクロソフト（アメリカ）
*2位 南洋理工大学（シンガポール）
*3位 中国科学院 （中国）
*4位 フランス国立科学研究センター（フランス）
*5位 カーネギーメロン大学（アメリカ）
*6位 トロント大学（カナダ）
*7位 マサチューセッツ工科大学（アメリカ）
*8位 グーグル（アメリカ）
*9位 清華大学（中国）
10位 ニューヨーク大学（アメリカ）
64位 東京大学（日本）
アジア
13位 シンガポール国立大学（シンガポール ）
21位 北京大学（中国）
26位 上海交通大学（中国）
36位 香港中文大学（香港）
39位 中華人民共和国教育部（中国）
41位 香港理工大学（香港）
42位 中国科学院自動化研究所（中国）
52位 浙江大学（中国）
55位 南京大学（中国）
57位 ハルビン工業大学（中国）
61位 マラヤ大学（マレーシア）
62位 中山大学（中国）
64位 東京大学（日本）
バカには無理だよ
コンピューターが好きでそっち系の専門に進んだら、自分は理系の方だったって気付いて失敗したと思ったわ。
数学でも方程式とかは一発で理解できなかったんだけど、証明とかは瞬間的に解けたりとか得意不得意があったんだよね。
最高に意味不明
プログラミングが幾何学というなら
絵を描いてプログラム作ってみせろや
ただ、絵は検索しにくいから大規模なプログラミング言語を使うのが現在の最適解
何の問題もないよ。
俺はアセンブラ専門だから数学必須だけどな
関数型言語とか量子コンピュータ言語とかはいるかもしれない。最近、マイクロソフトが新言語だしたとかスレ立ってたが。
先に圏論プログラミング言語があってその実装としてHaskellなど作られたせいか。
Scalaで関数型プログラミングをする#3 圏論を学ぶ(前) ｜ Developers.IO
https://dev.classmethod.jp/etc/func-program3/
Haskell-モナド CapmNetwork
http://capm-network.com/?tag=Haskell-%E3%83%A2%E3%83%8A%E3%83%89
JavaScriptのモナド | プログラミング | POSTD
http://postd.cc/monads-in-javascript/
圏論プログラミング言語 - Google 検索
https://www.google.co.jp/search?q=%e5%9c%8f%e8%ab%96%e3%83%97%e3%83%ad%e3%82%b0%e3%83%a9%e3%83%9f%e3%83%b3%e3%82%b0%e8%a8%80%e8%aa%9e
Javascriptだって3Dゲーム作るのなら数学いるし、アセンブラもブートストラップ書く用途なら数学要らん。
アメリカではCS専攻で学部レベルで関数型プログラミング言語を教えてる大学は少ない（日本でも傾向は同じだと思うが）
日本の情報科学では度が過ぎる構文理論マニアが多いが、教員に関数型の研究をする人間が多いのと、
それに影響を受けた学生が受け手の適正や、学生側の卒業後のキャリアプランを考えずに布教するのが一因だろう
アメリカの大学は学部レベルは企業側の求める人材の養成を優先し企業が使う言語の習熟を重視、日本の大学の理系分野では
出身大学からの大学院進学が7割~8割程度（文系は4〜5割）と記憶しているが、大学院受け入れ準備のため教える教員がいる
そうした教育は理論重視に繋がり企業側の即戦力とは成りにくい
構文だけ覚えて使える言語を増やしたところで、構文に毛が生えた程度の技術を使えたぐらいなので即戦力とする企業は存在しないだろうし
大半は卒業後に使える機会はないのではないか
構文好きが多いもう一つの理由は、大学での実践レベルのコースが少ないことに起因すると考えているが
これは講義ノートが公開されていない大学が多く確認のしようがない
逆の視点で考えるなら、日本では学部在学中でさえ卒業後・社会でのニーズが高いとは言えない関数型プログラミングの最先端に触れ
ることはできることだが、それを学部レベルで学ぶべきか？社会が求めているか？という疑問点に限定して考えるなら是正
すべき傾向ではないか
アメリカのCSの教科書としてはSICPが有名だったんだけど変わったの？
ちなみに日本の大学ではプログラミング言語そのものは大して教えてない。
課題を実行するのに必要最小限のものしか教えてないのでは。
コンパイラの書き方とかは教えてることが多いけど。
>>258
学者を養成するエリート校や、古くからあるEECS（電子工学CS）に対象が限られるが
>>254 のHaskellという具体的な関数型言語をコースとして提供するという文脈をなくし
関数型言語のカテゴリー全てに適用すると明らかに誤りなので訂正する（Haskellと限定して書くべき所を関数型言語に間延びした解釈をした）
アメリカ・日本のCSのシラバスはコース単体として関数型を取り上げるものは少数と理解しており
SICPを教科書として今だに使っている学部はアメリカでは珍しいはずだが、これは時間のあるときに調べておく
コース内パワーポイントの数シートでパラダイムを軽く紹介することはカウントはしていない（講義ノートを全部チェックするのは難しい）
学部の教科書として使っている大学は確認できていないが
一部のエリート校、例えばUCバークレーでは本と同名のCS61Aが存在し、言語はPythonを使い数学的な抽象性よりは
ごく軽い関数型の紹介がある程度の内容だ（Pythonのタプルは抽象化の一例といったレベル感）
コースの残り半分はScheme（LISPの一種）となる
CS61Aの代替としてCS10もあり、Scratch/BYOBをペアプログラミングで触る
これにもHaskellは出てこない
>>259
UCバークレーは特殊例だが、言語そのものはみっちり教える、self-paced cources（Schemeについては提供されていない）もある
CS 9C. C for Programmers
CS 9D. Scheme and Functional Programming for Programmers
CS 9E. Productive Use of the UNIX Environment
CS 9F. C++ for Programmers
CS 9G. JAVA for Programmers
CS 9H. Python for Programmers
CS 9C/E/F/G/H-001. Self-paced courses (C/UNIX/C++/Java/Python)
この文脈においてHaskellは実用言語とは考えられていないが、UCバークレーがなぜSchemeを使うかは定かではない
https://cs.stanford.edu/courses/schedules/2017-2018.autumn.php
MIT/UCバークレーはEECSだが、スタンフォードの学部名称はCSで似てはいるがシラバスはかなり異なる
前者は電子工学にコンピューターを絡めたもの、後者はコンピューターとその応用で、一般にCS学科と言
うときはスタンフォード型のCSを指すものと考えている
コースの一般的な見方としては100-199が１〜３年生、200〜が大学４年生（シニア）と大学院の初年度だが
学部から問題なしと認められればこの限りではないはずだ。またIndependence Project、独立プロジェクトという自己提案型のコースにも
単位が与えられる仕組みになっている
cs1U Practical Unix Zelenski/Sarka TTh 1:30-2:50 STLC 104
cs9 Problem-solving for the CS Technical Interview Cain/Lee T 3:00-4:50 STLC 111
cs102 Big Data: Tools & Techniques, Discoveries & Pitfal Widom TTh 1:30-2:50 320-105
cs103 Mathematical Foundations of Computing Schwarz MWF 3:00-4:20 Nvidia Aud
cs103A Mathematical Problem-solving Strategies Schwarz T 3:00-5:50 STLC115
cs105 Introduction to Computers Young MWF 1:30-2:20 HerrinT175
cs106A Programming Methodology Sahami MWF 1:30-2:20 Hewlett200/201
cs106AJ Programming Methodology in JavaScript Cain MWF 10:30-11:20 300-300
cs106B Programming Abstractions Lee MWF 12:30-1:20 Nvidia Aud
cs106X Programming Abstractions (Accelerated) Stepp MWF 12:30-1:20 420-041
cs107 Computer Organization and Systems Zelenski/Gregg MF 1:30-2:50 CubberleyAud
cs108 Object-Oriented Systems Design Young MW 3:00-4:20 530-127
cs109 Intro to Probability for Computer Scientists Piech MWF 3:30-4:20 Hewlett200
cs110 Principles of Computer Systems Cain MWF 1:30-2:50 Skilling Aud
cs131 Computer Vision: Foundations and Applications Niebles Duque/ TTh 1:30-2:50 200-002
cs142 Web Applications Rosenblum MWF 10:30-11:20 200-002
cs144 Introduction to Computer Networking Levis/McKeown MW 3:00-4:20 Skilling Aud
cs145 Introduction to Databases Bailis TTh 3:00-4:20 Nvidia Aud
cs146 Introduction to Game Design and Development James/Riedel-K TTh 4:30-5:50 380-380C
cs147 Introduction to Human-Computer Interaction Design Landay MW 11:30-1:20 Hewlett 201
cs148 Introduction to Computer Graphics and Imaging Fedkiw TTh 12:00-1:20 Nvidia Aud
cs154 Introduction to Automata and Complexity Theory Reingold TTh 10:30-11:50 Skilling Aud
cs157 Logic and Automated Reasoning Genesereth TTh 12:00-1:20 Gates B01
cs161 Design and Analysis of Algorithms
cs192 Programming Service Project (none listed) by arrangement
cs193P iOS Application Development Hegarty MW 4:30-5:50 Hewlett200
これを見ると大したことは教えてないことが分かるだろう
アメリカの大学での1コースは３単位、スタンフォードのbasicレベルは~ 60コース（正確に数えてはいない）程度あり、
そのうち30コースを取得するなら、残りが大学院相当レベルのコースCS2xxを10コースとることになる
cs202 Law for Computer Science Professionals Hansen Th 4:30-5:50 Lathrop 299
cs206 Exploring Computational Journalism Hamilton/Agraw T 1:30-3:20 JSK Fell Garage
cs208E Great Ideas in Computer Science Gregg TTh 1:30-2:50 160-319
cs221 Artificial Intelligence: Principles & Techniques Liang/Ermon MW 1:30-2:50 Nvidia Aud
cs224W Analysis of Networks Leskovec TTh 1:30-2:50 Nvidia Aud
cs229 Machine Learning Ng/Boneh MW 9:30-10:50 Nvidia Aud
cs230 Deep Learning Ng/Katanforoos M 11:30-12:50 Hewlett 102
cs238 Decision Making under Uncertainty Kochenderfer MW 1:30-2:50 GatesB01
cs241 Embedded Systems Workshop Levis/Horowitz MW 10:30-12:20 HerrinT185
cs242 Programming Languages Crichton MW 4:30-5:50 Skilling Aud
cs244B Distributed Systems Mazieres MW 3:00-4:20 Thornton 102
cs265 Randomized Algorithms and Probabilistic Analysis Valiant TTh 10:30-11:50 STLC115
cs273B Deep Learning in Genomics and Biomedicine Kundaje/Zou MW 3:00-4:20 Hewlett201
cs274 Reps and Algor for Computational Molecular Bio Altman TTh 4:30-5:50 Gates B01
cs279 Comp Biology: Struct & Org of Biomolecules & Cells Dror TTh 3:00-4:20 Shriram104
cs210B Software Project Experience with Corporate Partner Borenstein TTh 4:30-5:50 Gates 505
cs213 Creating Great VR: From Ideation to Monetization Borenstein T 6:30-8:20pm 300-30
cs224U Natural Language Understanding Potts/MacCartn MW 4:30-5:50 200-002
cs225A Experimental Robotics (none listed) TTh 3:00-4:20 Gates B12
cs227B General Game Playing Genesereth W 4:30-6:20 HerrinT175
cs231N Convolutional Neural Networks for Visual Recog Li/Johnson TTh 12:00-1:20 Nvidia Aud
cs233 Geometric and Topological Data Analysis Guibas MW 3:00-4:20 Clark S361
cs240 Advanced Topics in Operating Systems Engler TTh 4:30-5:50 Nvidia Aud
cs244 Advanced Topics in Networking
cs247 Human-Computer Interaction Design Studio
cs248 Interactive Computer Graphics
cs269O Introduction to Optimization Theory
このうち関数型言語を部分的（コースの3分の１）に学べるのが CS242
Scripting languages: Understanding the expressive power afforded by dynamic typing, reflection, metaprogramming, and runtime extensibility. When your language assumes nothing about your program, how far can you go?
Functional languages: Examining the effects of complex static type systems and functional programming idioms on structuring programs and proving statements about them. When your language knows a lot about your program, what do you gain?
Systems languages: Exploring how language constructs can help programmers manage their hardware with both safety and performance. What are the costs of the abstractions afforded by higher level languages?
>>259
> コンパイラの書き方とかは教えてることが多いけど。
スタンフォードの例でいうなら CS143 に相当するのだろうか？
Classroom Object-Oriented Language（COOL）、Bison/Flexを使っている
おそらく日本の大学では、学部レベルを超えた大学院で行うべき内容が含まれているという印象がある
>ちなみに日本の大学ではプログラミング言語そのものは大して教えてない。
スタンフォードの例で言うなら CS106 や、２桁（CSxx）の初心者コース
cs1U Practical Unix Zelenski/Sarka
cs20 Tensorflow for Deep Learning Research
cs42 Callback Me Maybe: Contemporary Javascript
cs43 Functional Programming in Clojure
cs106AJ Programming Methodology in JavaScript
cs106L Standard C++ Programming Laboratory
cs193P iOS Application Development
Clojure/C++/Swift/Javascriptも教えてはいるが、いずれもアカデミアに特化した言語ではない
日本でも、そもそも関数型言語を勉強させてるところは少ない。
日本で関数型が進んでる見方をしたとしても、Haskellなどの関数型言語の開発者はアメリカ人か外国人だ。おかしい。
量子コンピュータや量子プログラミングでも関数型言語の周辺分野は重要になりそうだが。
こっちでもアメリカ人など外国が先行するはず。
むしろ、基盤となる基礎研究はハード面でもソフト面でも日本は遅れてると思う。
http://www.kurims.kyoto-u.ac.jp/~kenkyubu/kokai-koza/H28-hasegawa.pdf
プログラム意味論は、プログラムの構造を数学的に定式化・抽象化することによってコンピュータソフトウェアに関する諸問題を解決することを目的とする、コンピュータサイエンスの一分野です。
そこでは、抽象的な現代数学の象徴とも言われる圏論が活発に応用されてきており、今や圏論抜きにプログラム意味論を語ることは困難といっても過言ではありません。
プログラミング言語の意味論とは、複雑なプログラムの背後にある数学的な構造をつきとめ、分析することによって、プログラムに関して成り立つ本質的な原理を導くことを目的とする研究分野です。
5 おわりに
プログラム意味論においてなぜ圏論が重要なのか、という問いに対する、現時点での私の答えは次のようになります:
「プログラム意味論の本質は、プログラミング言語に内在する構造を捉え、その構造を保存する変換を与え分析することにある。その目的を達成するための数学の枠組みとしては、現状では圏論がもっとも適している。」
量子プログラミングの基礎 / Mingsheng Ying 著 川辺 治之 訳
本書は量子プログラミング分野について詳細かつ体系的な解説を与えることを意図している。
量子力学と量子計算の基本的知識から始めて，さまざまな量子プログラムの構成要素や一連の量子プログラミングモデルを詳しく紹介し，さらに量子プログラムの意味論や論理，検証解析技術を体系的に論じる。
I 量子プログラミングの概要と準備
1 はじめに
1.1 量子プログラミング研究のおおまかな歴史
1.1.1 量子プログラミング言語の設計
1.1.2 量子プログラミング言語の意味論
1.1.3 量子プログラムの検証と解析
1.2 量子プログラミングへのアプローチ
1.2.1 データの重ね合わせ―古典的制御をもつ量子プログラム
1.2.2 プログラムの重ね合わせ―量子的制御をもつ量子プログラム
8 今後の展望
8.1 量子プログラムと量子機械
8.2 量子プログラミング言語の実装
8.3 関数型量子プログラミング
8.4 量子プログラムの圏論的意味論
8.5 並列量子プログラムから量子的並列性へ
8.6 量子プログラミングにおける量子もつれ
8.7 量子系のモデル検査
8.8 物理学への量子プログラミングの適用
http://www.kyoritsu-pub.co.jp/bookdetail/9784320124059
> 日本でも、そもそも関数型言語を勉強させてるところは少ない。
にも関わらず関数型言語を学ぶ学生は多く、それを薦める人間は多い
関数型言語にかまけて、貴重な学生時代にC/C++/Java/Pythonでのコーディング力を磨くことを怠るのは損失だと思うのだが
>日本で関数型が進んでる見方をしたとしても、Haskellなどの関数型言語の開発者はアメリカ人か外国人だ。おかしい。
日本人はユーザーベースとしては大きいと思うのだが、どうだろうか？
>量子コンピュータや量子プログラミングでも関数型言語の周辺分野は重要になりそうだが。
>こっちでもアメリカ人など外国が先行するはず。
関数型はパラダイムであって他の言語が関数型の要素を取り入れるなら
関数型言語や理論を、自己修養に使うべき時間を使ってまで学ぶ必要があるかとの問題意識はあった方が良いのではないか
>むしろ、基盤となる基礎研究はハード面でもソフト面でも日本は遅れてると思う。
ハードでは疑問の余地はないが、ソフトウェアでは基礎研究という言葉と学部教育を並立されるのは好ましくない。
企業からすればソフトウェアは応用やコーディングが主体であるべきで、基礎研究を先行したところで市場シェアも利益が出るとも思えない
ソフトウェアの基礎研究よりもソフトウェアを実践レベルでプログラミングできる人材育成の方が理に適うし、
国の研究が遅れる先行するといった議論の前に、学生が社会に出て即戦力として必要とされる職につける方が重要ではないか
ただ機械かパズルが好きなだけなんだよね
言いたいことは分からないでもないが、専門が特化できる大学院で教えるなら誰も問題があるとは思わないだろう
圏論、関数型を、専門分野を決めた院生にたいし薦めるなら異論はないが、大学のコース内でなくとも教員や学生が薦めるなら
構文マニアが増えるだけで、市場規模の大きいソフトウェア産業に寄与しないという危惧は当然出てくる
問題は圏論、純粋関数型を学ぶことで、GoogleやMicrosoftが必要とするようなプログラマーが生まれるとは思えないことだ
むしろ競技プログラミングのような基礎力の方がリクルートの重要な要因であり、むしろ関数型をできると自称する
人材供給は飽和し、Googleレベルの企業が要求するコーディング力のある人材は足りていない状況ではないか
未来は量子コンピューティング：無償の量子コンピューティング開発キットをリリース - News Center Japan
ブログ更新日：2017年12月11日
マイクロソフトは Quantum Development Kit の無償プレビュー版をリリースします。
プログラミング言語 Q#は、特に量子コンピューティングのために開発されたものです。
これにより、量子テレポーテーションなどの量子コンピューティングシステムに独自の要素に慣れ親しむための下地が得られます。
量子テレポーテーションとは量子もつれ（エンタングルメント）と呼ばれる量子状態で接続された量子ビットの間で安全に情報を共有するための方法です。
トポロジカル量子コンピューティング
Quantum Development Kit は、ハードウェアとフル機能のソフトウェアスタックを含む堅牢な量子コンピューティングシステムを構築するという、マイクロソフトの計画の一部です。
マイクロソフトのアプローチの中心にあるのはトポロジカル量子ビットです。
量子コンピューティングにおける大きな課題のひとつは量子ビットの扱いがきわめて難しい点です。
トポロジカル量子ビットでは、エラー訂正が量子ビットの物理法則そのものに組み込まれています。
これにより、規模を拡大しても信頼性のある結果を出すことが容易になり、他の量子コンピューターシステムよりも少ない量子ビットで、
従来型コンピューターよりもはるかに規模の大きな計算処理が可能になります。
量子力学がきわめて複雑であることは言うまでもありません。世界で最も優秀な人々ですら量子コンピューティングの理解が難しいと述べています。
マイクロソフトの量子コンピューティングの責任者であるコーポレートバイスプレジデント、トッド ホルムダールは、自社内での量子力学の研究を進めることにより、
量子力学の学位がない人でも使用できるQuantum Development Kit のようなツールを提供可能にすることがマイクロソフトの責務であると述べています。
「開発者の皆様は既に慣れ親しんだツールやサービスを使って量子コンピューティングを学べます。量子コンピューティングには難解な要素もありますが、
できるだけ使いやすいツールを提供することがマイクロソフトの務めです。
量子コンピューターによる飛躍的な性能向上が期待されます。従来型のコンピューターであれば数十億時間を要した処理を量子コンピューターであれば数時間で完了できる可能性があります」とホルムダールは述べます。
https://news.microsoft.com/ja-jp/2017/12/12/blog-171211-future-quantum/
「巡回セールスマン問題」など数々の難問を一瞬で解き性能はスーパーコンピュータの9000兆倍に──。
夢の計算機、量子コンピュータの研究が世界で急加速している。
IBMとグーグルなどの米国勢は試作機を公開。欧州連合や中国政府も研究開発に巨額を投じている。
IBMが量子コンピュータの商用化へ本気で取り組み始めた。ジニー・ロメッティCEOは「量子コンピュータなど新技術を提供し、企業の複雑なビジネス課題への取り組みを変革する」とコメントした。
IBMは2016年5月、量子ビット5個からなる量子コンピュータを操作できるクラウドサービス「IBM Quantum Experience」を無償提供して話題を呼んだ。
公開から約1年で100カ国超の4万5000人が使い、約30万回の実験をこなした。
米IT大手が続々と参入
今、IBMに続き量子ゲート方式の研究に乗り出す企業が相次いでいる。ビッグプレイヤーの一社が米グーグルだ。
人工知能（AI）の演算を高速化できるとみて開発を進める。
量子ゲート方式の権威として知られる米カリフォルニア大学サンタバーバラ校のジョン・マルティニス教授を研究グループに招き、スパコンの演算能力をはるかに超える量子コンピュータの実現を目指す。
米インテルは2015年9月にオランダの研究グループ「QuTech」に5000万ドル（約55億円）出資し、インテルの半導体微細加工技術を生かした量子コンピュータを開発する。
米マイクロソフトは「トポロジカル物質」と呼ばれる材料をプロセッサに使った量子コンピュータを開発する。
実機に先駆けて2016年3月、動作をシミュレートできるソフト「LIQUi|>（LIQUiD）」を公開した。
目指せ宇宙スケールの超越性
米IT企業が相次ぎ量子ゲート方式の開発競争に乗り出したのは、量子コンピュータでスーパーコンピュータをはるかにしのぐ演算能力を実現できる算段が立ったからだ。
マルティニス教授は2016年6月、分子の性質をシミュレーションする「量子シミュレーション」と呼ぶアルゴリズムであれば、
50量子ビットの量子コンピュータでスパコンの性能をしのぐ「量子の超越性」を実証できると学会で発表している。
スイス連邦工科大学の研究グループはスパコンを使ってシミュレーションをすると、その計算能力は45〜49量子ビットの量子コンピュータと同等だと2017年4月に発表した。
50量子ビットの量子コンピュータが完成すれば、その計算能力はスパコンを上回る。
一方、グーグルの研究チームに参加するマルティニス教授は100量子ビット超の実現を目指す。
IBM Researchの研究グループも2016年8月に100量子ビット機が近い将来に実現するとの論文を発表している。
「近い将来」を5年以内と仮定すれば、2021年までには100量子ビットを実現できる。
計算能力は単純計算でスパコンの9000兆倍。
人間の身長と比較すれば太陽系の半径にも相当し、超越性と言うにふさわしい飛躍だ。
量子の超越性を実証できるメドがたった背景には、技術上のブレークスルーがここ数年で相次いだことがある。
数十年にわたる基礎研究の積み重ねを経て、ようやく量子の超越性に手が届きそうな段階に行き着いた。
量子超越性を達成した量子コンピュータが扱う問題は「人類が初めて計算する問題であり、どんな使い道があるかが見えてくるのはこれから」（西森教授）だ。
IBMが自社の量子コンピュータをクラウドに公開したのも「研究者を増やして産業応用できるアルゴリズムの発明を促す狙いがありそうだ」（中村教授）。
アルゴリズムの発明は「前触れもなく突然に訪れる」。
そう話す東京大学の小芦雅斗教授は、2014年に新たな量子暗号通信のアルゴリズムを発表した張本人。
30年間議論もされなかった通信方法を「偶然見つけた」（小芦教授）という。
新しいアルゴリズムが見つかれば、明日にも量子コンピュータが産業利用できるかもしれない。
http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/column/17/062900267/062900001/
>>270
>マイクロソフトやグーグルで役立たないとも限らない。
確かGoogleは7万人、Microsoftは12万人の従業員だったと思うが、その人材需要の大半がC/C++/Java/Pythonだからこそ
UCバークレー/MIT/スタンフォードでは、それらの言語を課題でコードさせているはずだ（実際それらの言語ができないなら就職先は明らかに悪化するだろう）
現状、Haskellを業務で使ってはいないだろうし今後10年間に劇的に増加する根拠があるとは思えない
需要が未来に増えるならそれはそれで構わないが、来年・再来年に就職を目指す学生にとってメリットがあるようには思えない
一旦外資のトップ企業に入って転職力を磨いてから純粋関数型を学ぶのでも遅くはないと思うのだが
量子コンピューターの実験・開発にはLabView(C/C++で開発)を使うと思っていたが、
純粋関数型が使われているのだろうかという疑問はある
Q#については博士課程の学生が学ぶなら特に異論はないが、今のところは少数者の研究対象に留まり平均的なCSの学部生が貴重な時間を
浪費しても良い対象といえるのだろうか？
あとは音楽で歌う人・演奏する人と、作曲家・作詞家みたいな。
現実として即戦力の既存言語を使いこなす人材が大勢必要だろうが。プログラミング言語分野のエンドユーザー。
それ以外にも、大勢ではないにしても必要なのがあるはず。
> 理系の人って論理的に説明するのがヘタな印象がする
まずは上記の内容を論理的に説明してみよう。
印象なんていう定性の代名詞見たいな言葉つかってんだから
それだけで十分論理的だろw
>>267
日常の言語によっては厳密に論理を操れない者でも、
その分野の記号を規則通り形式的に操ることさえできれば、
極めて論理的かつ厳密に物事を処理できるのが、
数学やプログラミングの利点だといえる。
鶴亀算でウンウン論理的に考えて解くよりも、
最初の条件から方程式を立てて、あとは機械的に
式を変形処理してといた方が、楽だし間違いも少ない。
論理的思考が苦手な人間でも、ちゃんと解けてしまう。
文系で論理的な能力が高いはずの哲学者や裁判官だって、
無茶苦茶な政権批判をしたり、専門家が首をかしげるような
判決を書いたりして、ニュースになることも多い。
日頃いくら論理的に思考する人間でも完璧ではないし、
特に感情的なバイアスは排除できない。
漏れちんラブブーも好きだよ
何から始めればいいの？
Macを買ってくること
必要な作業が100％Windowsだけでやれるわけではない
人事や経理できる能力もない文系が
COBOL事務員として40-50代でいるからな
したきゃしろよｗｗｗ
なんの障害があるんだよ
昔はそれでも食えたからいいが
今は営業できてママネジメントできてナンボだからな
究極的な話プログラミングの知識なんぞいらん
そこら辺勘違いした技術オタクが35歳を境に業界から消えていく
15年昔ならそれで良かっただろうけど
今そういうの通用しないよ
気持は分かるが・・、、、、気持ち悪いからやめようねｗ
ちょっと語弊ある。
同じプログラミングでもプログラムの仕組み作るのは理系、魅力的なソフトを作るプロダクトデザインは文系。
LINEの下流担当したのは日本だが
企画から基本設計までは韓国
日本のITがクソなのはマネジメントの人材が不足してるからだよ
そりゃそうだろなんでPMや最上流に行くのにテスターから10年も掛けてブラック労働やらなきゃいけねえんだよ
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- どんぐりとかいうちーうしシステムw