Comment puis-je utiliser ma théorie du calcul et mes pouvoirs d'analyse pour le plus grand bien?

En dehors du monde universitaire, à quoi servent mes «pouvoirs»? Que puis-je faire d'autre que l'enseignement et la publication d'articles? Où puis-je appliquer mes pouvoirs?

Pour les besoins de l'argument: veuillez supposer que j'ai un doctorat en algorithmes / TCS et que j'ai appris beaucoup de `` trucs '' et que j'ai trouvé des limites révolutionnaires sur les algorithmes existants, etc., et j'ai également une solide assise en analyse algorithmique , algorithmes d'approximation / randomisation, programmation mathématique etc.,

Justification de la question: curieux de connaître les options de carrière non académique pour les gens dans ce domaine et de motiver éventuellement certains étudiants que ce n'est "tout simplement pas de la théorie" et qu'il existe essentiellement des utilisations potentielles dans le monde extérieur .

PS: Veuillez ne pas répondre en disant qu'il y a beaucoup à apprendre et vous voudrez peut-être essayer le sujet XXX . Je suis curieux du point de vue carrière / développement professionnel. La recherche opérationnelle (RO) semble être le seul bon choix, l'OMI. Quelles autres options existent?

Veuillez lire la réponse de William Thurston à la question Que doit faire un mathématicien? sur mathoverflow. Juste pour vous convaincre que c'est une lecture incontournable, permettez-moi de le citer.

Le produit des mathématiques est la clarté et la compréhension. Pas des théorèmes, par eux-mêmes. Y a-t-il, par exemple, une raison réelle que même des résultats aussi célèbres que le dernier théorème de Fermat ou la conjecture de Poincaré importent vraiment? Leur véritable importance n'est pas dans leurs déclarations spécifiques, mais leur rôle dans la remise en question de notre compréhension, présentant des défis qui ont conduit à des développements mathématiques qui ont augmenté notre compréhension.

Le monde ne souffre pas d'un excès de clarté et de compréhension (pour le moins). Il est généralement impossible de déterminer comment et si des mathématiques spécifiques pourraient améliorer le monde (quoi que cela signifie), mais les mathématiques collectivement sont extrêmement importantes.

J'ai une grande sympathie pour votre question. J'ai fait un doctorat en logique appliquée à l'informatique et j'ai connu une crise d'utilité à la fin. Il semblait que les compétences les plus solides et les connaissances les plus approfondies que j'avais, tout ce pour quoi je m'étais formé n'étaient absolument pas pertinentes pour obtenir un emploi non universitaire. Lorsque Matt Welsh, professeur titulaire à Havard, a posté son départ pour Google, il y a eu une discussion dans laquelle David Patterson de UC Berkeley a fait le commentaire suivant:

Je ne pense pas que la plupart des gens des systèmes vont à l'industrie pour l'argent, ni ceux qui vont au monde universitaire pour qu'on puisse les appeler professeur. Nous avons la chance d'avoir choisi un domaine où il y a d'excellents emplois dans l'industrie ainsi que dans le milieu universitaire.

J'ai senti, en lisant ceci, que faire un doctorat en informatique théorique était l'antithèse de sa déclaration. Maintenant, j'ai postulé pour des emplois d'ingénierie (et non de recherche) dans l'industrie et j'ai découvert qu'il y avait de la place pour nous là-bas.

1. Les algorithmes sont importants et pertinents dans l'industrie. Plusieurs problèmes dans l'industrie nécessitent de bons algorithmes. Vous avez également besoin d'une ingénierie et d'une infrastructure solides pour faire fonctionner les choses. Le nombre de goulots d'étranglement en matière de performances pour résoudre efficacement des problèmes réels est sans fin. Si vous êtes capable d'analyser la consommation de temps et de mémoire d'un vrai système et de l'améliorer, il y a beaucoup de travail pour vous.
2. La clarté dans la résolution de problèmes est une compétence inestimable. Vous avez reçu une formation pour comprendre l'essence mathématique d'un problème et ignorer les bagages gênants. Vous pouvez également être en mesure d'implémenter une bonne solution, ou d'implémenter une réduction à un formulaire qui peut être résolu efficacement.
3. L'esthétique a de la valeur. Ce commentaire est basé sur une exposition limitée, mais après avoir regardé le code qui a été open source par des endroits comme Google et Facebook, je constate que des efforts ont été faits pour exercer une hygiène logique. Si vous vous souciez de l'esthétique mathématique, je m'attends à ce que vous ayez une discipline similaire lorsque vous programmez et j'ai l'impression qu'une telle discipline est appréciée.
4. La randomisation est à son meilleur dans un vrai système. Il y a tellement de situations allant de la conception de protocoles à l'utilisation de filtres Bloom et à la conception intelligente de mécanismes de mise en cache qui reposent sur la randomisation à l'échelle. Pour moi, voir la randomisation en action est aussi fascinant que de le voir dans un théorème et encore plus satisfaisant.

Il y a beaucoup de gens avec des pouvoirs qui viennent avec une formation théorique en informatique qui ont poursuivi une carrière industrielle réussie. Je ne conclus pas que ce sont ces connaissances spécifiques qui ont fait leur succès, mais cela ne les a certainement pas gênés.

1. Au milieu des années 1970, un étudiant de premier cycle à l'université Havard et un professeur adjoint ont écrit un article intitulé Bounds for sorting by prefix reversal . Lorsque Christos Papadimitriou a appelé l'élève pour l'informer que le document avait été accepté en mathématiques discrètes, William H Gates était déjà parti à Albuquerque pour créer une entreprise.
2. Ashok K. Chandra , co-auteur de la conférence de 1979 et, plus tard, du journal 1981 Alternation est dans l'industrie.
3. Le groupe Algorithmes et théorie de Google compte de nombreux théoriciens formidables qui, pour autant que je sache, travaillent également sur des problèmes appliqués.

Ceci est juste une liste aléatoire et minuscule. Mon objectif n'est pas d'être exhaustif mais de souligner qu'il y a des théoriciens partout. J'espère que vous apprécierez le codage, car c'est une compétence indispensable, et je crois que c'est l'un des rares dénominateurs communs parmi les informaticiens. Bien sûr, vous n'utiliserez pas tout ce que vous savez au quotidien. Mais je ne m'attends pas à ce que ce soit le cas même si vous restez dans le monde universitaire, à moins que vous continuiez à travailler exactement sur le même ensemble de problèmes pendant des années. Si vous pensiez le contraire, essayez le Guide illustré du doctorat de Matthew Might .