Сладкие страсти-мордасти

[progenes]

У flavorchemistа есть явно волшебный рецепт, как из обычной смеси сахаров сделать яблоко раздора.

Я всех комментов не читала, но некторые меня удивили. Бросаются друг в дружку ссылками на ПабМед. Вот, дескать, фруктоза ж вообще яд, а аспартам вообще рак вызывает. Оппоненты не дремлют, в ответ в том же ПабМеде находят статьи с ровно противоположными выводами. Ага!

Нормальный читатель, если он не в теме, достоверность определяет по тому, кто наглее бросит ссылку или в лучшем сделает вывод : эти ученые сами еще нифига не знают, я лучше поостерегусь и того, и другого. Меня удивило, что сами же ученые, бросаясь ссылками, дальше абстракта не читают. Ну, максимум, посмотрят, кто профинансировал.

Например, один биохимик собирает у себя собрание доказательств "рак и аспартам". Дает ссылку на статью прошлого года из Гарварда (с пометкой - это вам не какая-то шарашкина контора): Consumption of artificial sweetener– and sugar-containing soda and risk of lymphoma and leukemia in men and women

У этой истории есть продолжение, даром, что она свежая. Причем дискуссия продолжается в научной прессе на тему: наблюдения не соответствуют выводам, а также в блогосфере на тему: пресс-релиз нешарашкиной конторы Гарварда не соответствует не только наблюдениям и сомнительным выводам статьи, а вообще испорченный телефон.

Нормальные журналисты предупреждают: “the situation is a great example of why the public often finds science confusing and frustrating" .

Но оставим в стороне аспартам. С ядовитой фруктозой еще не разобрались. Я хочу предупредить the public, что еще не вечер и science может быть и там весьма confusing and frustrating. Не ровен час, биохимики придут и расскажут, с какой стороны там цикл Кребса, инсулин и прочие глицериды. Видела уже ссылки в дискуссии: A high-fructose diet impairs basal and stress-mediated lipid metabolism in healthy male subjects.

На самом деле у биохимиков такая работа - посмотреть, что будет, если обожраться фруктозой. Для этого они берут 7 (семь) здоровых мужиков и неделю кормят их фруктозой, а потом меряют что-то. Фруктозы мужики сжирают в день по 230 грамм, что соответствует 4м литрам сладкого напитка. Разумеется, такое количество фруктозы несомненно вызовет эффект и важно посмотреть, что это за эффект, об этом и статья.

Какой правильный вывод можно сделать неспециалисту?

1. " Мне столько не выпить".
2. Если жрать по 200 гр сахарозы в день (даже если я не различаю сахарозу и фруктозу), то все-равно, 200 гр сахара это дофига и дураку ясно, что не очень полезно.
3. Но если я люблю сладкое, а жизнь у меня горькая, то заменить часть сахаров на чуток аспартама вовсе не грех.
4. Впрочем, здоровое питание - наше все.
5. Сделать 10 отжиманий на рабочем месте и запить это дело минералкой.

Comments

[anitka-rr.livejournal.com]

студентов ко всему приучают :) люди которые с чем-то уже привыкли работать, разумеется, хвалят свои рабочие инструменты :)) было бы странно, если бы оно было не так :)

[kray-zemli.livejournal.com]

Ну всё правильно, маталаб -- это типа похапэ для расчётчиков. Для серьёзных вычислений он плохо годится, но для таких вот простых инженерных инструментов -- самое оно.

[anitka-rr.livejournal.com]

OMG
а что, по-вашему "Для серьёзных вычислений"?

[kray-zemli.livejournal.com]

Я ж говорю -- узкоспециализированные программы на компилируемых языках относительно низкого уровня. Обычно идут вместе с исходным кодом -- для того, чтобы их допиливать под себя, например, вносить свои модели.

[anitka-rr.livejournal.com]

:) т.е. если задача решена на ассемблере - это серьезная работа, на фортране/Си - так себе, в матлабе - фигня и мелочь

нюню

[anitka-rr.livejournal.com]

это только программисты. Ученым на это времени не хватает - им можно на ассемблере

[kray-zemli.livejournal.com]

Обычно используют C, по мере усложнения пакета переходя C++. Некоторые старожилы не брезуют и фортраном. А матлаб -- это так, курсовые делать.

[anitka-rr.livejournal.com]

я вас умоляю, не надо переносить свой ограниченный опыт и собственные пристрастия на всю науку в целом :)

http://noc.ac.uk/using-science/crosswavelet-wavelet-coherence
вот это - только для курсовика?

или это?
http://ccmc.gsfc.nasa.gov/models/modelinfo.php?model=Tsyganenko%20Model

[kray-zemli.livejournal.com]

Вы так говорите, будто курсовики -- это что-то плохое.

Обычно так и бывает.

Приходит студент делать курсовик. Ему дают задачу. Обычно не особо сложную и весьма второстепенную. Скажем, попробовать какой-нибудь новый подход обработке эксперментальных данных. Обычно какой-нибудь новомодный (типа этих ваших вейвлетов) и толком ещё не опробованный на реальных задачах.

Студент кроме матлаба ничего в универе не изучал, поэтому естественно берёт привычный пиратский матлаб и на нём лабает. При этом находя в нём или в интернете похожие куски кода и выдирая их туда в свою программу.

Потом студент остаётся там же делать диплом. Ему дают данные, он над ними в своей матлабной приспособе чего-то колдует и делает какие-то выводы. Ему никто не мешает, но всерьёз никто его не воспринимает. Всё делают по-старинке, используя наработки студента просто как украшение статей.

Потом выясняется, что подход оказалался перспективным. Студент остаётся в аспирантуре. Ему официально покупают матлаб. Студент развивает подхож и набирается опыта. Матлаба ему пока что хватает, потому что лимитирующим фактором пока что является человек, то есть он сам.

Где-то примерно к защите PhD, метод студента из пионерского колдовства перерастает в обыденность. Студенту уже не интересно колдовать в матлабе и ждать, пока он протормозится и выдаст результат. Возникает потребность от эксперементов в матлабе перейти на новую уровень -- то есть создать серьёзный специализированный пакет. Как мы помним, направление новое, опыт студента уникален, поэтому готовых решений на рынке, скорее всего, нету.

И тут защитившийся студент, уже PhD, берёт себе в подмастерья аспиранта со знанием программирования. И ему ставится задача -- создать этот самый специализированный пакет под нужды лаборатории. На нормальном языке -- C/C++ или хотя бы фортране. Ему уже не нужно колдовать в матлабе -- он перенимает опыт старшего концентрированно. В частности, читает его PhD диссертацию и статьи.

Ну а дальше, этот вот студент второго поколения остаётся в лаборатории расчётчиком. И, может быть, под руководством своего молодого шефа, придумывает разные усовершенствования метода.

[anitka-rr.livejournal.com]

я так понимаю, "серьезность" специализированного пакета состоит только в том, что он не написан на матлабе и для его использования не надо покупать матлаб всем остальным

[kray-zemli.livejournal.com]

Сама по себе программа -- она бездушна. Какой бы громоздкой, дорогой и тормозной она ни была. Главное -- кто ей пользуется. Так что серьёзность здесь выражается в другом. В одном случае программой пользуется студент, который сегодня пришёл делать курсовик, а завтра, может быть, уйдёт торговать айфонами, и все его тут же забудут, будто никогда его и не было. В другом случае, программой пользуется состоявшийся исследователь, и она почти непрерывно вносит заметный вклад в деятельность и успех всей лаборатории.

Матлаб, как похапэ для расчётчиков, хорошо подходит для задач, не требующих большого объёма вычислений. Да и то, среди таких задач, процентов 60% нисколько не хуже решаются в экселе, который совершенно точно есть на любом компьютере в любой лаборатории.

Для тяжелых расчетов, когда на счету каждый байт и каждая операция, когда результата нужно ждать несколько дней -- матлаб не годится.

Вообще-то я вашу позицию понимаю. Вы аппелируете к правилу 20-80: 20% процентов задач в сумме требут 80% машинного времени, зато оставшиеся 80% задач -- всего 20%. В лабораториях, где тяжелых вычислений не ведётся, обычно так оно и есть.

B ведь правда, почему бы им и не воспользоваться, чтобы сладать что-то на коленке, если у университета есть корпоративная лицензия на матлаб и количество его копий никто не считает? Тем более, со стороны матлаб выглядит солиднее, чем если то же самое лабать в экселе.

[anitka-rr.livejournal.com]

всё, что я хочу сказать, я уже сказала несколько раз:
1. "серьезность" задачи НЕ ОПРЕДЕЛЯЕТСЯ тем, в какой среде она выполнена
2. для каждой задачи желательно подбирать максимально выгодную по времени/вложенным усилиям среду исполнения. Пример: если для того, чтоб посчитать вейвлет-спектры своих данных я могу использовать готовый отлаженный пакет на матлабе,то мне нафиг не сдалось писать все это самой в любой другой привычной мне среде, отлаживать все это и пр. Я беру скрипты, запускаю и получаю результат. Если мне надо к этим спектрам что-то дополнительное, то я либо изучаю, как это сделать в матлабе, либо пишу всё сама от начала до конца в любой другой привычной мне среде - в зависимости от требуемых на это времени и усилий. "Серьезность" полученных в обоих случаях результатов НИКАК не зависит от выбранного способа, да хоть и в экселе.

[kray-zemli.livejournal.com]

Всё правильно. То, что вы иногда используете матлаб для построения спектров, не делает его специализированным научным софтом. А если вы используете его часто, а тем более когда для вас становится важна производительность, то вскоре неизбежно пишу всё сама от начала до конца в любой другой привычной мне среде

[anitka-rr.livejournal.com]

блин...
ну кто говорит, что он специализированный научный софт

НО

это не делает его специализированным инженерным софтом

А если вы используете его часто, а тем более когда для вас становится важна производительность, то вскоре неизбежно пишу всё сама от начала до конца в любой другой привычной мне среде

отнюдь, только если меня это напрягает по затраченному времени/усилиям. Писать собственный софт тоже требует сил и времени

[kray-zemli.livejournal.com]

Во-первых, умение "хорошо программировать" в современных реалиях заключается в том, чтобы за максимально сжатые сроки найти на помойке несколько ржавых чугуниевых велосипедов, снять с каждого по самой красивой запчасти, и смотать их синей изолентой, получив что-нибудь "инновационное".



В этом смысле, учёные программируют плохо. У них всё по старинке -- алгоритмы совершенствуют, асимптотики улучшают, число операций считают, паттернами доступа к памяти заморачиваются.

Правда, это самое умение "хорошо программировать" очень быстро преобретается с опытом. Поэтому, даже плохие программисты в большинстве предпочитают не онанировать на сухие формулы в НИИ, а валят в коммерческий сектор, где с фальшивым оптимизмом на лице успешно проедают кредиты инноватора-мечтателя, которого причудливыми вибрациями очередного IT-пузыря забросило в управленцы.

Во-вторых, наука -- это не программирование. Чтобы быть хорошим исследователем, и даже чтобы разрабатывать новые численные методы и математические модели, программистом быть совсем не обязательно. Почти все крупные лаборатории держат у себя своих программистов и электронщиков, но обычно буквально нескольких человек.

[kray-zemli.livejournal.com]

в науке и гос. структурах с программированием дело обстоит не просто плохо, а ужасающе

Эти конторы специализируются не на программировании. Но приходится им программировать. Как могут. Не кормить же дармоедов извне. А то они пока ТЗ составят, пока сами в него въедут, пока по откатам сторгуются... А потом выясняется, что у них недостаточно интеллекта, чтобы понять, почему их программа неправильно работает. То ли им неправильную модель дали, то ли они её неправильно запрограммировали. Это ж не биллинг какой-нибудь, где только четыре действия арифметики и дебит-кредит. Да и то, на грабли с хранением денежных сумм в виде float и последующими проблемами с балансом, наступает чуть ли не половина всех создателей биллингов.

И получается, что из 6+ ядер используется лишь половинка одного - зато аж на все 100%. А уж как память-то экономится - есть чем гордиться, из доступных 8+ гигабайт использовано 20 мегабайт! Это стоило лишних месяцев разработки. А что, за казеный-то счет куда торопиться?

Ну и что? Иногда это имеет смысл. Если программа достаточно эффективна, можно параллельно считать сразу 12 задач. Тем более, расчёты -- они почти всегда сериями проводятся. Вы, как имеющий отношение к программированию, должны знать, что: a) не все задачи хорошо поддаются распараллеливанию, б) бывают задачи, упирающиеся в быстродействие памяти при случайном доступе.

Лет 10-15 работы в команде над разными проектами - и умение приобретется.

Умение преобретается за год-два. А из ваших 10-15 лет, первые 7-12 теряют актуальность.

юный ученый, кое-как изучавший программирование в институте, примерно так же жалок, как программист

Я с этим не согласен. Для занятия наукой учиться необходимо лет 20 (11 школа + 6 университет + 3 аспирантура). Для занятия программированием достаточно 9 классов школы и двух-трёх лет опыта.

[kray-zemli.livejournal.com]

Мосэнерго

Мосэнерго -- это открытое акционерное общество. Можно считать, что частная компания, хоть и с госучастием.

Зачем 12 разных задач параллельно, когда можно одну, но в 12 раз быстрее?

Бывает, что нельзя (http://ru.wikipedia.org/wiki/Закон_Густавсона_—_Барсиса).

написать задачу, распределяемую по кластеру

Это уже задача не для программистов, а для computer science. Нередко задачу распределяют по кластеру практически вручную. Фишка тут в том, что человек, формулирующий задачу, часто заранее догадывается, каким примерно будет результат вычислений, и использует эту информацию. Машина таким даром предвидения не обладает. Алгоритмы автоматического распараллеливания существуют и даже постоянно совершенствуются, но несовершенны и не годятся на роль holy grail.

С технической стороны, библиотеки MPI обычно вполне хватает обеспечить распараллеливание без каких-либо плясок с бубном. С распараллеливанием по ядрам во многих случаях можно вообще положиться на OpenMP.

Да, ещё бывают линейные задачи, где ничего не параллелится, просто подзадачи разбрасываются по кластеру, и потом результаты сводятся воедино. Но такие задачи обычно на кластерах не приветствуются.

Год-два - это уровень новичка-стажера, которому не доверят ничего серьезного.

Да ладно! Как будто это ваше IT занимается только серьёзными вещами. Примерно половина IT-контор целенаправленно использует политику высокой текучки кадров, набирая по дешёвке стажеров вообще без опыта и меняя их на новых через пару лет. Хотя, казалось бы, серьёзными вещами занимаются -- интернет-банкинг там, и т.п.

сыпать научными терминами такой деятель может, делать что-то свое - вряд ли

У программистов обычно с точностью наоборот. Качать код с интернет-депозиториев и из него клепать что-то, выглядещее как настоящее, они обычно выучиваются раньше, чем заканчивают школу. Опыт работы нужен им только для того, чтобы научиться ездить по мозгам начальству и заказчикам. Ну и освоить офисную жизнь, с этими её интригами и привлечением админресурса.

[anitka-rr.livejournal.com]

Я лишь хочу, чтобы вы осознали, что юный ученый, кое-как изучавший программирование в институте, примерно так же жалок, как программист, занявшийся наукой, опираясь на школьный курс физики и химии.

о! один такой программист уверял меня, что при наличии финансов он бы набрал паток программистов и просчитал был "правильную" модель изменения климата и заткнул бы за пояс все современные модели климата :))

[kray-zemli.livejournal.com]

То есть "правильная" модель у него уже есть?

[anitka-rr.livejournal.com]

в смысле? идея, почему и в чем все атмосферные физики врут у него, естественно, есть