전체 글 썸네일형 리스트형 하루에 너무 많이 일하도 되지 않는다는 증거들 나에게 하루에 8시간 이상 일하는 날은 굉장히 예외적인 날이다. 매일 6시간씩은 일하려고 하는데 요즘엔 그것도 잘 안된다. 사실 6시간 넘어가면서부터는 장기적으로 이게 좋은지 조차 의문이 든다. 하루에 연구를 위해 쓸 수 있는 에너지는 정해져 있다는 생각도 든다. 비슷한 맥락의 다른 글들 모음. 내 마음을 편하게 하기 위해서. https://www.quantamagazine.org/june-huh-high-school-dropout-wins-the-fields-medal-20220705/ June Huh, High School Dropout, Wins the Fields Medal | Quanta Magazine June Huh wasn’t interested in mathematics until a c.. 더보기 NLopt 이모저모 포트란 기준으로 적었다. - Inequality Constraint를 무시하는 알고리즘들 (포트란 기준) Neldermead, bobyqa, lbfgs - Nlopt는 need.gradient를 doulbe precision integer로 지정하는 순간 인식하지 못한다. 더보기 연구일기: 올바른 마음가짐 - 코딩시 하루에 앉아서 뚝딱 결과를 내는 것이 아니라, 장기간 하나의 완성품을 만들어내는 과정이다. 버그를 하나씩 줄여가면서 성의 벽돌을 하나 하나 올려가는 느낌으로 해야한다. - 자세 항상 배우는 자세와 배우는 마음으로, 어떤 상황에서든 이것이 기본이 되어야한다. 더보기 경제학 툴 모음 Optimization Chapter (16-19) Simon and Blume Chapter (2-9) A First Course in Optimization Theory by Rangarajam K. Sundaram https://business.illinois.edu/nmiller/documents/notes/yktay.pdf 더보기 유용한 포트란 (Fortran) 링크모음 1. 포트란 general (1) 필요한 패키지를 찾을 때 가장 먼저 이용하게 되는 포트란 위키 http://fortranwiki.org/fortran/show/HomePage (2) 옵티마이제이션 국룰에 가까운 nlopt https://nlopt.readthedocs.io/en/latest/NLopt_Fortran_Reference/ (3) 개인적으로 나에겐 신..에 가까우신 Burkardt님의 각종 패키지 아카이브 https://people.sc.fsu.edu/~jburkardt/ (4) C 사용자를 위한 포트란 https://github.com/llvm/llvm-project/blob/master/flang/documentation/FortranForCProgrammers.md (5) 멋지지만 생각.. 더보기 최고의 대학보다는 집 가까운 대학에 가는 미국 학생들 최고의 대학보다는 (조금 덜 좋아도) 집 가까운 대학에 가는 미국 학생들 연구 주제로 하려다가 접은 아이디어가 몇 개 있는데 그 중 하나는 미국 학생들이 본인이 갈 수 있는 최고의 대학에 가지 않고 그냥 집 가까운 대학에 가는 것에 대해 연구하는 것. 미국에서 이 "집에서 가까운 것"이 진학 선택에서 랭킹을 뒤집는게 어느 정도면, 우리나라로 치면 집에서 가깝다는 이유로 소위 말하는 "스카이"를 안가고 지방거점 국립대에 진학하는 정도. 아마 우리 나라에서 이런 선택을 하는 학생들은 잘 없는 것으로 알고 있다. 여러가지 이유가 있겠지만, (1) 경제적 비용 (렌트 코스트, 보통 집 가까운 주립대가 더 싸다, etc) (2) 가족 친구와 가까움 (3) 조금 덜 좋은 대학 가서 잘해도 충분히 성공할 수 있음 (.. 더보기 글은 생각날때만 쓰자 글이나 음악이나 연구나, 주기적인 생산을 목적으로 하고 쥐어짜내면 안쓰느니만 못한 것 같아요. 생각 날 때 아이디어가 있을 때는 글을 써서 남기면 저에게도 재미있고, 보시는 분들에게도 좋을 것 같지만, 아이디어 없는데 굳이 쥐어짜내는건 모두에게 안좋은 것 같습니다. 초기에는 좋았다가 소재 고갈로 흑화되는 칼럼니스트들을 보며.. 요약 : 정기적으로는 못쓰지만 생각날때는 의미있는 걸 쓰도록 하겠다. 더보기 인과분석에 대한 다양한 접근들 사회과학과 통계학 (최근에는 컴퓨터공학도 가세)에서 인과를 다루는 방법은 여러가지가 있다. 경제학의 한 분야인 Econometrics, 통계학의 Causal Inference 등. 내 제한적 관찰에 의하면 이 두 분야만큼 크지는 않지만 Structural Equation Modeling (SEM)이나 Causal Diagram (컴퓨터과학자 Judea Pearl이 밀고 있는) 등도 있다. 대학원 2학년 말쯤에 통계학에서도 Causal Inference를 계량경제학과 좀 다른 관점에서 다룬다는 것을 알게 되었는데, 최근에 갑자기 더 그 차이가 궁금해져서 이것 저것 찾아보았다. 역시 이미 내가 고등학교를 막 졸업했을 때에 이 동네에서는 신나게 이것을 두고 논쟁을 했었었다. 다시 나의 제한적 관찰에 의한 인상.. 더보기 이전 1 다음