Yazılımbilim - 1. Bölüm

0
malkocoglu
Teorik yazılımbilim, günümüzdeki bilgisayarların soyut temelini oluştuyor. Bu alanda isimleri tanıdık gelen Turing, Church gibi kimseler olduğu gibi, diğer alanlardan bilim adamları mevcuttur, mesela Kurt Gödel. Tarihçesi belki de ünlü matematikçi Hilbert'in 1900 yılında bir beyan ettiği "açık problemler"'den 10'cusuna kadar giden yazılımbilim, bir problemin çözülebilirliğini ispat etmek için algoritmanın ne olduğundan başlayarak, bazı algoritmaların çözülemeyeceğini bulmak ile devam etti, ve nihai olarak günümuz donanımının altyapısını hazırlayarak önemli bir alan olarak kendini ispat etti.
Yazılımbilim'in alt bölümü olan hesapsal yük teorisi (computational complexity) altında algoritmaların üzerindeki yükü, ne kadar hızlı işleyeceklerini ölçmeye ve bu bağlamda onları kategorileştirmeye uğraşmaktadır.

Ekteki yazılar, hesapsal yük teorisine devam etmek üzere yapılan bir giriştir. İlk önce Turing makinalarını tanımla başlamıştık, fakat bunun sayılar kuramına girmeden yapılmayacağını farkettik, ve ekteki yazılar çıktı. NP-tam'lığa geleceğiz! Seyretmeye devam edin.

Hesapsal Yük Teorisi

Sonsuza Giden İkili Sayıların Kümesi

Sonsuzluklar Arasındaki Farklar

Durmayan Turing Makinalar? Var mıdır?

Görüşler

0
sametc
helal olsun super makaleler yazılmıs ve cevrilmiş:)
0
malkocoglu
tesekkurler!
0
FZ
Wilde mı yoksa Shaw mu demişti hatırlamıyorum, klasik eserler için şöyle bir laf vardı: Herkesin bildiği ama hiç kimsenin okumadığı kitaplar. :) Doğruluk payı yok değil ;-)

Bu güzel bilgisayar bilimleri ve matematik makaleleri için teşekkürler. Bazı kavramlar gerçekten zordur. Sonsuzluk türleri, yakınsaklık vs. gibi kavramlar başlangıçta basit gibi görünmekle birlikte insan beynini alışılmış kalıpların dışına çıkmaya zorladıkları için garip ruh hallerine yol açabilirler. Cantor ve Gödel gibi aşırı yoğun ve derinlemesine düşünüp, genç yaşta çok acayip eserler veren adamların hayatı incelendiğinde bu durum daha iyi anlaşılabilir.

Bu makaleler bana yazımın başındaki sözü hatırlattı. Yani matematik ve bilgisayar bölümü öğrencileri bunları öğrenirler sonra bunların %99´u gider (en azından Türkiye´deki durum böyle :) programcı olur, genellikle de web programcısı (ITU kitaplığında son birkaç yıl içinde gerçekleştirilen kütüphane kitap alım istatistiklerine göre, mühendislik öğrencileri kendi dersleri ile ilgili kitaplardan ziyade deliler gibi PHP, MySQL ve Apache kitabı almaktadırlar, insanların kafasında olan net düşünce görüldüğü gibi veritabanına bağlı, bir miktar kullanıcı güncelleme izni olan ve hemen hepsi öyle ya da böyle birbirine benzeyen binlerce web sitesi yapmaktır, evet insanlarımız gerçekten de yaratıcıdır :). Ve o beyinler acayip rutin olan kod yazma ve saç ağartan bir iş olan hata ayıklama sürecinde büyük bir değirmende öğütülen buğday taneleri gibi öğütülür. Binlerce sayfalık dokümantasyon sürekli okunur, parametreler ezberlenmeye, API çağrıları netleştirilmeye çalışılır. Artık kimsenin Turing´di, Gödel´di, Cantor´du, vs. düşünecek hali yoktur. Özellikle de banka ortamında yazılım geliştiriyorsanız sizden kafayı gömmenizi ve çek, senet, hesap, SQL, ORACLE, gene SQL, Java, sınıflar, binlerce sınıf, metod, özellik, gene SQL, hadi deadline geldi, aaa kodda hata çıkmış, bu nasıl programcı, evet daha çok çalışmalıyız, sistemler daha ucuza gelmeli, her zaman beklenenden daha çabuk bitirilmeli, evet yeni versiyon çıkmış yeni dokümantasyon beyne kazınmalı... Bu delirtici döngü böyle sürer gider.

Belki de Programlamanın Tao´sunda dendiği gibi ( http://www.fazlamesai.net/modules.php?name=News&file=article&sid=976 ) C ile çekirdek kodlayan programcıların işi bu bakımdan daha kolaydır :)

Neyse, ben susayım artık :)
0
malkocoglu
Vallahi bizim de doktora planlari olmasa herhalde bu konulara pek ilgimiz olmayacakti; uzun zamandir biz de bilgi islemde Java siniflari, SQL kodlari ile ugrasmaktayiz, herhalde bir sure de ugrasmaya devam edecegiz. Aslinda, bilgi islem sektorune sahsima ilk altin bilezigi sagladigi icin mutesekkirim. Proje idaresi, teknik liderlik, vs. konularinda cok sey ogrenmemize vesile oldu. Hatalar, dokumantasyon gibi cok hammaliyesi oldugu dogru ama! Aah su yazilim muhendisligi bir matematiksel tabana oturtulsa. Hangi tasarimin daha iyi olacagini karar vermek icin Mortal Kombat yapmaya gerek kalmamali. Sektor su anda agirlikli tecrube (heuristics) temelli gitmektedir. Bu yuzden tecubelerin paylasilmasi hayati onem tasiyor. Sizin de sitenizden, bizim de yapmaya calistigimiz bu zaten...


Görüş belirtmek için giriş yapın...

İlgili Yazılar

Hackers & Painters : Bilgisayar Çağından Büyük Fikirler

FZ

Usta yazar ve yazılım geliştirme uzmanı Paul Graham'ın "Hackers & Painters" isimli kitabı nihayet Türkçe olarak piyasalarda.

Php Başlangıç Dersleri - Seri 4 - (MySQL)

Guardian

Veritabanı konusuna, özelliklede MySQL diline yeni giriş yapacak okurlar için çok güzel bir kaynak olduğuna inandığım ve bir süredir azimle üzerinde çalıştığım “Php Başlangıç Dersleri - Seri 4″ sonunda tamamlanmıştır.

Dökümana şu sayfadan ulaşabilirsiniz. Yada direk aşağıdaki bağlantıdan indirebilirsiniz.

php-dersleri-seri-4.tar.gz [ 1 MB ]

Yeni Yılın İlk Sayısıyla E-bergi Sizlerle

ilke444

ODTÜ Bilgisayar Topluluğu'nun olarak hazırladığımız aylık bilgisayar bilimi ve özgür yazılım elektronik dergisi e-bergi, yeni yılda da Ocak 2009 sayısıyla sizlerle!

Dopdolu ve Türkçe GNU/Linux Dergisi

FZ

LinuxFocus'un ilk sayısı Kasım 1997´de çıktı. LinuxFocus, İngilizce konuşulmayan ülkerdeki Linux hayranlarının elinde, Linux ile ilgili yazılı kaynakların ve onlar için desteğinin pek olmadığının anlaşılması üzere, Miguel Angel Sepulveda ve arkadaşları tarafından başlatılmıştır.

Derginin Kasım -Aralık 2003 sayısındaki konulardan birkaç örnek vermek gerekirse: GIMP: Kendi fırçalarınızı oluşturun, Blender ile 3D: Bir oda dolusu oyuncak, Çokluişlem programlama - Mesaj kuyrukları (3), Linux ile sıcaklık izleme

Web Madenciliği ile Daha İyi Bir E-öğrenme Modeli Mümkün Mü?

FZ

Web madenciliği kısaca Web sayfaları ve servislerinden otomatik olarak bilgi çekip bunlardaki kalıpları keşfetmek için veri madenciliği tekniklerinin kullanılması olarak tanımlanabilir. Acaba makina öğrenme (machine learning) ve veri madenciliği (data mining) tekniklerinin özel bir dalı olan web madenciliği yöntemleri ile daha iyi e-öğrenme sistemleri geliştirmek mümkün müdür?

Missouri-Columbia Üniversitesinden James Laffey ve Jiye Ai'nin "Web Mining as a Tool for Understanding Online Learning" başlıklı makalesi bu ve benzeri sorulara olumlu cevaplar vermenin yanısıra güzel ve pratik bir örnek de gösteriyor: Yazıda somut olarak bir Blackboard (webct) e-öğrenme sisteminin web madenciliği ile nasıl daha da faydalı ve verimli hale getirilebileceği anlatılıyor.

Araştırmacılar, makalenin başında web madenciliği tekniklerinin başlıca şu üç noktada ciddi fayda getireceğini belirtmişler: devamı burada...