Вообще-то для технаря это must have. Кто не знаком с ДУЧП - это уже даже недо-технарь, имхо.
Ну тут речь, по-моему, о чём-то существенно более раннем, чем ДУЧП.
(Оффтоп)
Знакомство с ДУЧП, в частности, подразумевает понимание, например, бредовости такой фразы
УМФ - это, действительно, PDE, причём даже у́же, в основном скалярные линейные PDE второго порядка. Могут иметь место небольшие отступления в сторону по любой из координат. В такой формулировке, математикам там вообще уже
делать нечего, основные результаты были получены в начале 20 века, и пожелания физиков удовлетворены.
но это тема для другой темы, если вообще стоит обсуждать.
Update: по-видимому, во фразе имеет место неудачная формулировка, и мои слова про "бредовость" относились именно к неудачной части. После пояснения
Munin беру их назад. Про "пожелания физиков удовлетворены" я по-прежнему не согласен, но это тема для другой дискуссии и уж точно не относящаяся к бредовости.
Ответ гораздо проще, большинство заумных математических методов абсолютно не нужны для решения задач стоящих на практике.
Ну я не знаю, до чего мы докатились, если диагонализацию матриц называют заумным математическим методом. По-моему, если кто-то в какой-то области занимается чем-то математизированным, то уж на уровне первого курса математикой он должен владеть по умолчанию.
статистические методы обработки данных
Гауссовский случайный вектор? Матрица ковариаций? Никогда не возникало желания диагонализовать?
Ну а еще, в вашей науке колебания не изучают? А связанные колебательные контуры? Что происходит при выделении нормальных мод?
У меня хорошее образование, оно было хорошее даже на выходе из института, ибо я читал научные статьи и книги в своей области и понимал их содержание. Оно позволило мне практически сходу написать и защитить две диссертации.
Эту фразу можно воспринять двояко: как характеристику образования и как характеристику состояния области.
----------------------------------------------------------------
Кстати, нашел тут tensor toolbox для MATLAB,
http://www.sandia.gov/~tgkolda/TensorTo ... x-2.5.html