Мотивации работы в науке

[vpb]

Cuprum2020 в сообщении #1515745 писал(а):

Возможно ли что снижение количества связано с ростом качества? А защита усложняется ввиду роста уровня диссертаций?

Увы, увы, с течением времени все эти барьеры-отметки (вступительный экзамен (привет, ЕГЭ!), контрольная, текущий экзамен, курсовая, диплом, потом кандидацкая, потом дохтурьская) только снижаются... Так что никак не возможно !

[Rasool]

Еще одной мотивацией работы в науке может стать желание "подняться повыше по своеобразной пирамиде Маслоу". В том смысле, если, например, ученый-математик зарабатывает меньше, чем программист, то он может заниматься наукой потому, что это интереснее ежедневной инженерной работы по написанию программ. Более творческая работа.

[Markus228]

По словам Панчина, чтобы успешно работать в науке, надо присосаться к респектабельной научгруппе, которая выбивает гранты. А если у вас нет связей то и будете каким-то м.н.с. со смешной зарплатой.

-- 22.08.2021, 20:32 --

Rasool в сообщении #1529231 писал(а):

Еще одной мотивацией работы в науке может стать желание "подняться повыше по своеобразной пирамиде Маслоу".

Пирамида Маслоу как раз о противоположном, потребности более высокого уровня могут быть удовлетворены только при достаточном удовлетворении более низкого. Так устроены развитые страны общества потребления, а не соц.концлагеря.

Rasool в сообщении #1529231 писал(а):

В том смысле, если, например, ученый-математик зарабатывает меньше, чем программист, то он может заниматься наукой потому, что это интереснее ежедневной инженерной работы по написанию программ. Более творческая работа.

Мнение математика

[Flood]

Markus228

Да там же тролль стопроцентный.

[lel0lel]

Бывает так, что человек мечтал работать в науке и поэтому его устраивает должность н.с. и небольшой доход. Ну а проработав 10 лет, его мечта так сказать осуществилась, и можно уходить на более рыбное место.

[ozheredov]

Markus228 в сообщении #1529289 писал(а):

Пирамида Маслоу как раз о противоположном, потребности более высокого уровня могут быть удовлетворены только при достаточном удовлетворении более низкого. Так устроены развитые страны общества потребления, а не соц.концлагеря.

Предлагаю построить соответствующую модель -- это очень просто. Возьмите популяцию, скажем, 10 000 юнитов. Правила игры:
0. Составьте таблицу соответствия возможных действий юнитов и имеющихся у них ресурсов: "Если я имею A, то могу делать B".
1. У каждого юнита на шаге $n$ есть определенный набор ресурсов, перечисленных в пирамиде Маслоу.
2. Каждый юнит может делать одно или несколько действий, предусмотренных вышеупомянутой таблицей соответствия.
3. Начальные условия на шаге $n=0$: у 20% (ну или у 100%, как захотите) популяции есть ресурсы самого нижнего уровня пирамиды.

Сумеет ли Ваша популяция подняться с четверенек? То-то и оно. А человечество как бе цивилизацию построило.

[Rasool]

Markus228 в сообщении #1529289 писал(а):

Rasool в сообщении #1529231 писал(а):

Еще одной мотивацией работы в науке может стать желание "подняться повыше по своеобразной пирамиде Маслоу".

Пирамида Маслоу как раз о противоположном, потребности более высокого уровня могут быть удовлетворены только при достаточном удовлетворении более низкого. Так устроены развитые страны общества потребления, а не соц.концлагеря.

Нет, ну понятно, что прожиточный минимум должен быть обеспечен, кто голодает, тот не сумеет доказывать теоремы.
У меня был один знакомый, он в 1993-м году окончил "Программное обеспечение" с красным дипломом, поступил в аспирантуру, чтобы заниматься искусственным интеллектом. Разумеется, у него ничего не вышло, он женился и уехал работать программистом в Кремниевую Долину. Сейчас работает небольшим начальником (уже в США закончил MBA), у него домик, трое детей и у него неплохая зарплата. Для сравнения: мог ли он зарабатывать столько, если бы работал там в США, скажем, математиком? Для справки:

Цитата:

The American Association of University Professors tracks academic salaries in the United States. Based on their 2016/2017 report, the average salary for a full professor is $102,402 USD. Associate professors earn an average of $79,654 and assistant professors average $69,206.

(Google)

-- Пн авг 23, 2021 02:18:30 --

lel0lel в сообщении #1529292 писал(а):

Бывает так, что человек мечтал работать в науке и поэтому его устраивает должность н.с. и небольшой доход. Ну а проработав 10 лет, его мечта так сказать осуществилась, и можно уходить на более рыбное место.

Есть яркий пример: Джеймс Саймонс:

Цитата:

Получил степень бакалавра математики в Массачусетском технологическом институте (MIT) в 1958 году и PhD, тоже по математике, в Калифорнийском университете в Беркли в 1962 году в возрасте 24 лет. С 1961 по 1964 год он преподавал математику в MIT и Гарварде. В 1964—1968 годах занимал исследовательскую должность в Отделении исследований коммуникаций Института анализа обороны (англ.). В 1968 году стал заведующим математическим отделением в университете Стоуни-Брук. При нём университет вошёл в десятку лучших в США.

В 1976 году Саймонс получил премию Освальда Веблена по геометрии Американского математического общества за работу по многомерным поверхностям, минимизирующим площадь, и характеристическим формам. Он доказал теорему Бернштейна в размерности 8 (максимальной размерности, в которой она верна), а также улучшил свойства регулярности результата Вендела Флеминга по обобщённой проблеме Плато.

В 1978 году он покинул академическую науку с тем, чтобы основать инвестиционный фонд, занимающийся трейдингом на рынках товарных фьючерсов и также торгующий другие финансовые инструменты на дискретной основе.

В 1982 году Саймонс основал инвестиционную компанию Renaissance Technologies. С приблизительно 8,5-миллиардным состоянием Саймонс, по версии журнала Forbes, в 2010 году занимал 80-е место в мире и 57 место в Америке. Financial Times назвал его в 2006 году «самым умным из миллиардеров».

(c) Википедия

[Rasool]

Есть еще мотивация, по крайней мере, для публикаций в инженерных областях - это способствование карьере инженера. Например, некоторые мои однокурсники делали изобретения, получали авторские свидетельства с целью вписать его в строчку в резюме. Потом шли работать инженерами.

[Rasool]

Если рассматривать мотивацию "Удовлетворять свой научный интерес, любовь к познанию", то мне лично, например, было бы интересно заниматься основаниями математики или чем-то подобным, поскольку математика - это "царица наук", а основой математики являются способы вывода формул и доказательства теорем, то есть мат. логика и смежные области. В этом смысле я очень завидовал, например, Р. В. Михайлову, который занимался общей алгеброй и теорией категорий.

[мат-ламер]

Rasool в сообщении #1577356 писал(а):

В этом смысле я очень завидовал, например, Р. В. Михайлову
, который занимался

А вы не в курсе, почему он бросил заниматься? Потерял мотивацию или вследствие напряжённой работы здоровье ухудшилось? Или глобальные цели, которые он хотел достичь, оказались трудноватыми? А на мелкие не хотел размениваться? Тем не менее, признание в математическом мире он получил.

Rasool в сообщении #1577356 писал(а):

то мне лично, например, было бы интересно заниматься основаниями математики

Мне кажется, что во-первых, эти разделы сами по себе трудны. А, во-вторых, они находят применение (вне оснований) в основном для решения очень трудных математических задач. Например, чтобы показать, что задача в принципе неразрешима. Не слишком ли трудные задачи вы ставите перед собой?

[Rasool]

мат-ламер в сообщении #1577390 писал(а):

Rasool в сообщении #1577356 писал(а):

В этом смысле я очень завидовал, например, Р. В. Михайлову
, который занимался

А вы не в курсе, почему он бросил заниматься? Потерял мотивацию или вследствие напряжённой работы здоровье ухудшилось? Или глобальные цели, которые он хотел достичь, оказались трудноватыми? А на мелкие не хотел размениваться? Тем не менее, признание в математическом мире он получил.

Rasool в сообщении #1577356 писал(а):

то мне лично, например, было бы интересно заниматься основаниями математики

Мне кажется, что во-первых, эти разделы сами по себе трудны. А, во-вторых, они находят применение (вне оснований) в основном для решения очень трудных математических задач. Например, чтобы показать, что задача в принципе неразрешима. Не слишком ли трудные задачи вы ставите перед собой?

Что касается меня, то мне уже поздновато начинать заниматься сложными задачами в математике. Все таки 49 лет. Начинать надо было, как и Роман Валерьевич, с олимпиадных задач в школе, потом поступать на мехмат МГУ (кстати, в начале 90-х, когда я окончил школу, в Москве еще была материальная проблема выживания для иногородних студентов, на тогдашнюю стипендию трудновато было прожить. Интересно, как решил в свое время эту проблему Роман Валерьевич?).

[мат-ламер]

Rasool в сообщении #1577406 писал(а):

Что касается меня, то мне уже поздновато начинать заниматься сложными задачами в математике.

Так может лучше сконцентрировать свой интерес на прикладной тематике? Например, на применении искусственного интеллекта, стохастического анализа, теории игр в финансовой математике? Это к примеру. Тематику я взял первую, попавшуюся на ум. Вы не пробовали думать в эту сторону?

[Rasool]

мат-ламер в сообщении #1577658 писал(а):

Rasool в сообщении #1577406 писал(а):

Что касается меня, то мне уже поздновато начинать заниматься сложными задачами в математике.

Так может лучше сконцентрировать свой интерес на прикладной тематике? Например, на применении искусственного интеллекта, стохастического анализа, теории игр в финансовой математике? Это к примеру. Тематику я взял первую, попавшуюся на ум. Вы не пробовали думать в эту сторону?

Да, спасибо, я уже думаю в эту сторону. Посмотрим, что получится.

[Rasool]

мат-ламер в сообщении #1577658 писал(а):

Так может лучше сконцентрировать свой интерес на прикладной тематике? Например, на применении искусственного интеллекта, стохастического анализа, теории игр в финансовой математике? Это к примеру. Тематику я взял первую, попавшуюся на ум. Вы не пробовали думать в эту сторону?

(Оффтоп)

Для работы в финансовой математике, наверное, нужно изучить теорию вероятностей, функциональный анализ и что-нибудь вроде Shreve S.E. "Stochastic calculus for finance?"
И еще я узнавал мнение одного кандидата наук, занимающегося статистикой:

Цитата:

В эконометрических исследованиях важным является объяснимость моделей, нейронные сети этого не дают. Для временных рядов можно использовать нейронные сети, но только с особой архитектурой, например, LSTM. Для задач макроэкономического прогнозирования, как правило, нейронные сети не используют. Используют ARIMA/SARIMA, VAR, ECM.

[Rasool]

мат-ламер в сообщении #1577658 писал(а):

Rasool в сообщении #1577406 писал(а):

Что касается меня, то мне уже поздновато начинать заниматься сложными задачами в математике.

Так может лучше сконцентрировать свой интерес на прикладной тематике? Например, на применении искусственного интеллекта, стохастического анализа, теории игр в финансовой математике? Это к примеру. Тематику я взял первую, попавшуюся на ум. Вы не пробовали думать в эту сторону?

(Оффтоп)

Если речь идет о прикладных аспектах ИИ, то видимо его лучше применять в области работы с данными, типа Big Data, Data Science?