home *** CD-ROM | disk | FTP | other *** search
/ NetNews Usenet Archive 1992 #30 / NN_1992_30.iso / spool / sci / math / 17078 < prev    next >
Encoding:
Internet Message Format  |  1992-12-17  |  9.6 KB

  1. Path: sparky!uunet!zaphod.mps.ohio-state.edu!uwm.edu!ogicse!das-news.harvard.edu!husc-news.harvard.edu!boucher!kubo
  2. From: kubo@boucher.harvard.edu (Tal Kubo)
  3. Newsgroups: sci.math
  4. Subject: Re: Alleged shortage of mathematicians (was Re: M
  5. Message-ID: <1992Dec17.001527.18598@husc3.harvard.edu>
  6. Date: 17 Dec 92 05:15:24 GMT
  7. Article-I.D.: husc3.1992Dec17.001527.18598
  8. References: <1401@kepler1.rentec.com> <1992Dec11.213755.18417@husc3.harvard.edu> <1413@kepler1.rentec.com>
  9. Organization: Dept. of Math, Harvard Univ.
  10. Lines: 180
  11. Nntp-Posting-Host: boucher.harvard.edu
  12.  
  13. In article <1413@kepler1.rentec.com>
  14. andrew@rentec.com (Andrew Mullhaupt) writes: 
  15.  
  16. >>Just because there is some distance between a theory and the intended
  17. >>application, doesn't mean that interpolating between them is necessarily
  18. >>mathematical research.  The problem might be difficult and interesting,
  19. >>and far from solved (as in the problem of a moon landing, circa 1960), but
  20. >>the nature of the difficulty need not lie in the theory.
  21. >
  22. >Nope. That ain't research all right. However if it's not in the literature
  23. >then even though you may suspect that other people have solved it and not
  24. >published it, it's research.
  25.  
  26. Huh? The issue of duplicating published work is a red herring. It's
  27. not necessary that all the details needed to solve your problem be
  28. published or even known. There are lots of problems which are not yet
  29. solved, in the literature or elsewhere, whose solution might involve lots
  30. of work and ingenuity and yet fail to generate any really new ideas in the
  31. relevant theory.
  32.  
  33. >... [students] may not have been well served by their professors. In
  34. >particular, we have heard more than one instance where academics have
  35. >tried to keep the existence of talented students from industrial
  36. >colleagues. We have also heard about academics who feel indignant that the
  37. >industrial people want the best available talent.
  38. >
  39. >I think it's unethical to overproduce students who are not made aware of
  40. >the likely employment outlook in the field they study. It's unethical to
  41. >prevent industrial people from advertising opportunities to students who
  42. >might very well be interested in them. 
  43.  
  44. Certainly it's deplorable to cut off students from available
  45. opportunities, or to sell them false hopes.  However, when claims are
  46. made such as that conditions "are not a specific fault of the
  47. mathematical job market" or "like it or not, some PhD's will be getting
  48. applied experience ... and the bright ones will make the most of it"
  49. that just sounds like Wall Street types getting on the high horse.
  50.  
  51. >> ... [there exist exceptions] but most positions in industry
  52. >>are related to mathematics in the same way chemical engineering is
  53. >>related to chemistry (yes, mathematical engineering would be an 
  54. >>appropriate term here).
  55. >
  56. >Umm, I have doubts about your understanding of the relationship between
  57. >chemistry and chemical engineering. Chemical engineering is not all that
  58. >much about chemistry. In fact large amounts of chemical engineering are
  59. >mathematical engineering.
  60.  
  61. I should have said, chemistry done in industry, rather than chemical
  62. engineering (which as you point out is sufficiently different to vitiate
  63. the original analogy).  Although industry may be ahead in certain parts of
  64. that field, the situation is in general that new ideas are developed in
  65. academia and optimized in industry. (At least that's the consensus among
  66. chemists to whom I've spoken.)
  67.  
  68. >But that's besides the point. You seem willing to claim that all the
  69. >stuff I need is already done mathematics. I have a list I would be
  70. >totally happy if you'd look up for me.... Really, nothing would make
  71. >me happier than to find my unanswered questions in the literature
  72. >tomorrow.
  73.  
  74. Again, I think this misses the point.  Just because the problem hasn't
  75. been done before doesn't necessarily render it an interesting line of
  76. research. Consider, for example, extending certain results from algebras to
  77. superalgebras.  There are lots of cases where even though it's not clear
  78. how to do the proofs, nobody bothers trying because it would amount to an
  79. unrewarding, if difficult, exercise.  One would know more after making the
  80. effort, but would not necessarily be any wiser.
  81.  
  82. >> 1. Less choice of what problems to work on
  83. >
  84. >There isn't necessarily much of this in academics. I can name at least
  85. >one instutition where you aren't getting tenure without an NSF grant,
  86. >and you aren't going to get one of those for just any old problem. 
  87.  
  88. There's still plenty of room to choose.  On the other hand, if your
  89. employer wants a particular problem solved during the 67% of your time
  90. under his control, I doubt he would take kindly to a refusal.
  91.  
  92. >in my present employment, I am _explicitly_ licensed to spend on
  93. >the order of 25% to 33% of my time on [...] whatever I choose,
  94.  
  95. The 1/3 discretionary time allotment, the Veblen prize winner down the
  96. hall, the offices located on a university campus, and the density of
  97. ex-professors among the staff, suggest to me that your job is hardly a
  98. typical example of what one can expect in industry, even with a doctorate
  99. in mathematics.  The exception proves the rule...
  100.  
  101. >> 2. More emphasis on programming and implementation of algorithms
  102. >
  103. >I don't think so. When I go over to the local SUNY math lab I see grad
  104. >students hogging the terminals just like when I was a grad student. 
  105.  
  106. Does this mean anything at all?  The banal caveats on the 
  107. interpretation of statistical samples, etc, apply here. 
  108.  
  109. >There are a lot of mathematical fields where numerical experiments are 
  110. >as much a time sink as theorem proving. I remember number theory being
  111. >very much a computationally involved field, and this is less and less an
  112. >exception every day that goes by.
  113.  
  114. Even in computationally intensive fields (e.g. complex dynamics, popular
  115. at some of those same SUNY math labs), a researcher will typically spend
  116. less time on computation than would likely be the case in industry,
  117. precisely because there is also a substantial theorem proving component 
  118. to the work.  Yes, I know there are exceptions, on both sides.
  119.  
  120. >> 3. Mathematical work is viewed as a means to an end
  121. >
  122. >True. But I contend that this is somewhat observed in the 
  123. >breach in academia, especially in terms of grant proposals.
  124.  
  125. Fair enough.
  126.  
  127. >> 4. More work in teams
  128. >
  129. >Not really. I think that where I have been, the collaborations 
  130. >are roughly the same as in industry and academics.... average
  131. >collaboration size is something between 1.5 and 2.5.
  132.  
  133. My rough impression is that if you look at things published by
  134. people working outside academia, the average length of the author
  135. list is substantially higher than in "pure" publications.  It 
  136. would be interesting to see if any data has been compiled on this. 
  137.  
  138. >> 7. Less exposure to mathematical literature outside the field.
  139. >
  140. >I get a bigger exposure than before because I now have access to the
  141. >Math Reviews on CD since we moved our offices onto the local State
  142. >University Campus. That didn't exist when I was a professor. I will
  143. >admit that I don't spend as much time reading the journals, but I don't
  144. >spend any time writing grant proposals, either.
  145.  
  146. I take the above remarks as conclusive proof of my point.  If even in
  147. your exceptional circumstances, with an office on (!) the university
  148. campus to boot, you don't read as much as before, then I wonder how a
  149. garden-variety industrial math job would affect one's "literacy". 
  150.  
  151. >Publishing is a credential which is good for academic employment. Once
  152. >you consider the possibility of other employment, it isn't the only
  153. >thing any more. I like the quote in the front of Billingsley's book to
  154. >the effect that "... I would rather a man be knockt on the head than he write
  155. >something in mathematics that is not new..." There's publishing to advance
  156. >the field and then there's that other thing.
  157.  
  158. If you don't intend to pursue a professorship, or to build a public
  159. reputation for other purposes, then clearly ability to publish is
  160. unimportant.  But anonymity can be a drawback in more subtle ways, 
  161. since you might diminish your chances for recognition in the form
  162. of conference invitations, outside consulting work, and so on.
  163.  
  164. Publications aside, I see this as part of a more general problem with
  165. private employment, where you miss out on a lot of opportunities to meet
  166. people outside your own backyard.  The mechanisms for doing so are much
  167. better developed in academia (visiting scholars, colloquia, sabbatical
  168. leave, conferences, travel grants, etc).  Employers are gradually becoming
  169. more enlightened in this respect, though.
  170.  
  171. >Remember that I don't teach any courses, and I don't sit on committees,
  172. >and I don't have office hours. When you tot it all up it really isn't
  173. >clear to me that I don't have as much time for research as I did in
  174. >academics. 
  175.  
  176. It isn't clear to me, either.  Teaching, grant writing and the like 
  177. take up a lot of time, but so do corporate chores like briefings, 
  178. committee meetings, solving in-house technical problems, miscellaneous
  179. firefighting, writing reports to the bosses and clients, and other
  180. mundanities.  Now, your own job might not be fraught with too many of
  181. these distractions, but if anything what I have described is a lot more
  182. representative than the rather peculiar conditions of your employment.
  183.  
  184. Also, most people simply don't have the capacity to be productive in a
  185. research sense during all of their working hours; how much their other
  186. work duties would impinge on this capacity depends very much on how those
  187. hours are spent. I'm inclined to think that teaching and doing other
  188. research (on the employer's problems, for example) would both be among the
  189. most draining activities.  From what I've heard the best work environments
  190. are not in business or academia, but in independent institutes such as IDA.
  191.  
  192. -Tal  kubo@math.harvard.edu
  193.