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/ NetNews Usenet Archive 1992 #19 / NN_1992_19.iso / spool / comp / edu / 1472 < prev    next >
Encoding:
Internet Message Format  |  1992-09-01  |  2.4 KB
  1. Path: sparky!uunet!cs.utexas.edu!rutgers!cbmvax!jesup
  2. From: jesup@cbmvax.commodore.com (Randell Jesup)
  3. Newsgroups: comp.edu
  4. Subject: Re: Scientists as Programmers
  5. Message-ID: <34798@cbmvax.commodore.com>
  6. Date: 2 Sep 92 00:09:14 GMT
  7. References: <1992Aug25.154501.8654@colorado.edu> <1992Aug26.192410.6523@ultb.isc.rit.edu> <1992Aug27.154823.583@alchemy.chem.utoronto.ca> <BtpAIn.EE5@mentor.cc.purdue.edu> <34742@cbmvax.commodore.com> <1992Aug31.133811.3626@crd.ge.com> <1992Aug31.144045.1
  8. Organization: Commodore, West Chester, PA
  9. Lines: 40
  10.  
  11. 1416@hubcap. <134918@lll-winken.LLNL.GOV>
  12. Sender: 
  13. Reply-To: jesup@cbmvax.commodore.com (Randell Jesup)
  14. Followup-To: 
  15. Distribution: 
  16. Organization: Commodore, West Chester, PA
  17. Keywords: 
  18.  
  19. miller@diego.llnl.gov (Patrick Miller) writes:
  20. >Both writers have a point.  Computer science types can produce better,
  21. >more elegant code because they understand the nature of _computing_,
  22. >while physicists, chemists, etc... can write better codes because only
  23. >they understand the nature of the _science_.
  24.  
  25.     Quite right.  The trick is to find a good way for them to work
  26. together, and/or create physicist (or whatever)/programmer positions.
  27. Physicists know what sort of data is likely, but not how to code cleanly;
  28. and programmers know how to code cleanly, but don't know what characteristics
  29. to expect from the data.  One thing that will certainly help is specifying
  30. the parameters of the data better, and another may be expert systems to help
  31. select the correct algorithms from packages (such as the old IMSL stuff).
  32.  
  33.     The other thing you have to watch out for is a program written for
  34. certain types of data being reused for other data that doesn't meet the
  35. original criteria of the algorithms used.  When writing scientific programs,
  36. it might be good to try to put in checks to see if the data appears to be
  37. "reasonable", and warn if there seems to be a discrepency.
  38.  
  39.     I suspect that with parallel programming becoming more important, new
  40. languages will have to be designed to give non-computer-specialists more
  41. support in developing parallel programs.  The scientists are going to have
  42. to new ways of thinking about programs and numeric problem-solving.
  43.  
  44. -- 
  45. "Rev on the redline, you're on your own; seems like a lifetime, but soon it's
  46.  gone..."  Foreigner
  47. -
  48. Randell Jesup, Jack-of-quite-a-few-trades, Commodore Engineering.
  49. {uunet|rutgers}!cbmvax!jesup, jesup@cbmvax.cbm.commodore.com  BIX: rjesup  
  50. Disclaimer: Nothing I say is anything other than my personal opinion.
  51.