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/ NetNews Usenet Archive 1992 #30 / NN_1992_30.iso / spool / sci / math / 17021 < prev    next >
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Internet Message Format  |  1992-12-16  |  7.6 KB

  1. Path: sparky!uunet!psinntp!kepler1!andrew
  2. From: andrew@rentec.com (Andrew Mullhaupt)
  3. Newsgroups: sci.math
  4. Subject: Re: Alleged shortage of mathematicians (was Re: M
  5. Message-ID: <1413@kepler1.rentec.com>
  6. Date: 16 Dec 92 00:04:42 GMT
  7. References: <1992Dec7.093923.18235@husc3.harvard.edu> <1401@kepler1.rentec.com> <1992Dec11.213755.18417@husc3.harvard.edu>
  8. Organization: Renaissance Technologies Corp., Setauket, NY.
  9. Lines: 149
  10.  
  11. In article <1992Dec11.213755.18417@husc3.harvard.edu> kubo@zariski.harvard.edu (Tal Kubo) writes:
  12.  
  13. >Just because there is some distance between a theory and the intended
  14. >application, doesn't mean that interpolating between them is necessarily
  15. >mathematical research.  The problem might be difficult and interesting,
  16. >and far from solved (as in the problem of a moon landing, circa 1960), but
  17. >the nature of the difficulty need not lie in the theory.
  18.  
  19. Nope. That ain't research all right. However if it's not in the literature
  20. then even though you may suspect that other people have solved it and not
  21. published it, it's research.
  22.  
  23. >  Robert Frey and yourself have
  24. >suggested, in effect, that such complaints come from crybabies who are
  25. >too narrow minded to avail themselves of the job opportunities available
  26. >in industry (particularly on Wall Street). 
  27.  
  28. Actually, I think the complaints come from students who may not have been
  29. well served by their professors. In particular, we have heard more than
  30. one instance where academics have tried to keep the existence of talented
  31. students from industrial colleagues. We have also heard about academics
  32. who feel indignant that the industrial people want the best available
  33. talent.
  34.  
  35. I think it's unethical to overproduce students who are not made aware of
  36. the likely employment outlook in the field they study. It's unethical to
  37. prevent industrial people from advertising opportunities to students who
  38. might very well be interested in them. 
  39.  
  40. >>Do you seriously believe that nobody in the relevant
  41. >>industries does effectively the same kind of work as [in academia]?
  42.  
  43. >In essence, yes.  There are some limited exceptions, such as the
  44. >research arms of certain big companies, but most positions in industry
  45. >are related to mathematics in the same way chemical engineering is
  46. >related to chemistry (yes, mathematical engineering would be an 
  47. >appropriate term here). 
  48.  
  49. Umm, I have doubts about your understanding of the relationship between
  50. chemistry and chemical engineering. Chemical engineering is not all that
  51. much about chemistry. In fact large amounts of chemical engineering are
  52. mathematical engineering.
  53.  
  54. But that's besides the point. You seem willing to claim that all the
  55. stuff I need is already done mathematics. I have a list I would be
  56. totally happy if you'd look up for me.... Really, nothing would make
  57. me happier than to find my unanswered questions in the literature
  58. tomorrow.
  59.  
  60. >Some relevant differences are:
  61.  
  62. > 1. Less choice of what problems to work on
  63.  
  64. There isn't necessarily much of this in academics. I can name at least
  65. one instutition where you aren't getting tenure without an NSF grant,
  66. and you aren't going to get one of those for just any old problem. Note
  67. that in my present employment, I am _explicitly_ licensed to spend on
  68. the order of 25% to 33% of my time on 'bootleg' research - i.e. whatever
  69. I choose, although recently I haven't spent this much at all. I am also
  70. encouraged to collaborate with people in universities, but unlike Frey,
  71. I spend somewhat less of my time on this important subject.
  72.  
  73. Keep in mind that 25%-33% of my time for free investigation is a bit more
  74. than it seems since I don't teach courses or sit on lots of committees.
  75.  
  76. And for the rest? Sure I work on problems that have come out of my colleagues
  77. work, but that doesn't mean I wouldn't choose to work on it. I have some
  78. amount of say about what is important here too.
  79.  
  80. > 2. More emphasis on programming and implementation of algorithms
  81.  
  82. I don't think so. When I go over to the local SUNY math lab I see grad
  83. students hogging the terminals just like when I was a grad student. There
  84. are a lot of mathematical fields where numerical experiments are as much
  85. a time sink as theorem proving. I remember number theory being very much
  86. a computationally involved field, and this is less and less an exception
  87. every day that goes by.
  88.  
  89. So yes, there's lots of emphasis here, but there isn't necessarily any less
  90. in some academic fields.
  91.  
  92. > 3. Mathematical work is viewed as a means to an end
  93.  
  94. True. But I contend that this is somewhat observed in the breach in academia,
  95. especially in terms of grant proposals.
  96.  
  97. > 4. More work in teams
  98.  
  99. Not really. I think that where I have been, the collaborations are roughly
  100. the same as in industry and academics. The real team players are the
  101. combinatorialists, but most industrial guys are analysts, (like most
  102. mathematicians unless things have changed a lot) and the average
  103. collaboration size is something between 1.5 and 2.5.
  104.  
  105. > 5. Contact with mathematics is biased toward certain fields (e.g.
  106. >    analysis, combinatorics, statistics).
  107.  
  108. Definitely. But don't be surprised when we use anything we find lying
  109. around.
  110.  
  111. > 6. Less opportunity to learn unrelated branches of mathematics.
  112. >    Imagine the look on your boss' face when you explain your interest
  113. >    in reading set theory, categories and nonstandard analysis on
  114. >    company time.
  115.  
  116. In my job I am expected to find out whatever it takes to get it done.
  117. My boss happens to be a famous differential geometer (Veblen prize), and the
  118. other guys more senior to me are from Differential Topology and Several
  119. Complex Variables. It was kind of funny because at lunch once I was
  120. explaining how Birkhoff's theorem on equational presentations can be proved 
  121. entirely from category theory, and they were somewhat amused that as a
  122. nominally 'applied' guy I was more interested in category theory than they
  123. were. But if push came to shove in pure mathematics (outside of stuff
  124. I am interested in like some parts of analytic number theory) I'd _ask_
  125. my 'boss' about it first. 
  126.  
  127. > 7. Less exposure to mathematical literature outside the field.
  128.  
  129. I get a bigger exposure than before because I now have access to the
  130. Math Reviews on CD since we moved our offices onto the local State
  131. University Campus. That didn't exist when I was a professor. I will
  132. admit that I don't spend as much time reading the journals, but I don't
  133. spend any time writing grant proposals, either.
  134.  
  135. >I repeat, there are some exceptions, and of course some people might see
  136. >some of the above as features not bugs.  But in general I would expect that
  137. >such drawbacks, combined with limitations on publishing the work, would
  138. >indeed depreciate one's research credentials as suggested earlier.
  139.  
  140. Publishing is a credential which is good for academic employment. Once
  141. you consider the possibility of other employment, it isn't the only
  142. thing any more. I like the quote in the front of Billingsley's book to
  143. the effect that "... I would rather a man be knockt on the head than he write
  144. something in mathematics that is not new..." There's publishing to advance
  145. the field and then there's that other thing.
  146.  
  147. >Nobody says that industrial mathematics is nonmathematics, but it's
  148. >rather disingenuous to claim that it is identical to the product 
  149. >produced in universities.  There are clear differences in the working 
  150. >conditions, the style of work, the scope of the work, and the later
  151. >ramifications within mathematics.
  152.  
  153. Not clear to me, although I kind of miss teaching... Remember that I don't
  154. teach any courses, and I don't sit on committees, and I don't have office
  155. hours. When you tot it all up it really isn't clear to me that I don't
  156. have as much time for research as I did in academics.
  157.  
  158. Later,
  159. Andrew Mullhaupt
  160.