數學系
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對於數學或理論背景的碩博士生來說，學習編程往往是一項挑戰。特別是在閱讀原始碼時，我們習慣以數學的邏輯思考——從函數定義開始，再逐漸推演具體的應用。但日本作者西尾泰和在《エンジニアの知的生産術》中提出的閱讀原始碼順序，讓我重新思考了程式閱讀的策略。
他的框架讓我體會到，工程師思考的重點是
以終為始的概念~
萬維剛老師曾說：
「天然成分被濃縮起來，就變成了藥。」
「高濃縮的東西用多了就會上癮，就變成了毒。」
這段話不禁讓我回想起自己一路追尋數學的歷程，
從熱愛到沉迷，甚至進而影響到我的學術生涯。
作為一個碩博士學生，我曾深陷數學這顆「藥」裡，
到後來，它竟變成了讓
不少數學系的學生或學者會有這樣的感慨，數學論文似乎比其他學科，尤其是STATS或CS領域的文章更難理解。這背後的原因其實涉及到學科特性、寫作訓練的差異，以及數學家思維模式的特殊性。
▌數學文章的「通靈」特性
數學文章常給人一種「通靈」般的感覺，因為它們需要讀者具備非常深厚的背景知
看到通靈特性，腦海裡直接浮現出這三個詞：
Trivial, obviously, by observation.
許多人在生活中的一大課題是「找工作」。然而，有趣的是，有些人一生中在這方面的經歷卻相對較少。正如我自己，在32歲的年紀，竟然發現自己幾乎沒有真正「找工作」的經驗。
從國中開始，我的學業道路似乎順利得不可思議，而這樣的順利也一直延續到今天。
▌屏東高中的數理資優班
最早的轉折
1. 只專注於自己的研究領域，忽略跨學科合作的重要性
很多博士生在選定研究主題後，會全心全意投入其中，像是沉浸在某個狹窄的學術領域中。然而，這樣做很容易讓他們錯過跨學科合作的機會。例如，數學與統計、物理與電機等領域之間的互通性極強，但許多學生往往沒有意識到這一點。跨學科合作不僅可以拓寬學術
很多人對於學習日文的第一反應，就是需要嚴肅地學習文法、詞彙，並大量閱讀書籍。
然而，我的經歷告訴我，其實你可以靠著追星和看綜藝，輕鬆鍛鍊日文聽力，甚至順利通過 JLPT N1。
▌N1 是什麼？
JLPT N1 是日本語能力試驗的最高等級。
想要在日本留學或工作，N2 是基本
Threads上的朋友問到數學系的人是怎麼看數學？
在我的經驗上，在數學系一二年級的時候會覺得數學是神，
在數學系三四年級的時候，因為要找工作了，才發現自己變成神的祭品。
我想數學系最有價值的能力會是「數學建模 Mathematical Modeling」，
例如工程數學的內
如果是來自比較數學與理論的學科，
尤其研究對象是人群的學科，
幾乎不可能自己重做一次實驗，
看看這些數學理論「是不是實際上好用」。
我那時候就體會到，
數學只是一種空中樓閣，
我們還需要有具體的實驗數據，
來把數學與世界接地。
而什麼領域既能有數學理論，
「直覺和生活常識非常有用，但缺乏知識的直覺會欺騙你。」
「Google對產品經理的要求是，在沒有數據之前不要輕易給出結論。」
「有些事情讓你放棄掉生活中獲得的直覺，是千難萬難。」
「有一點經驗的工程師都知道，任何產品的性能都有一個物理上無法突破的極限，
這個極限並不需要等到工
你學習任何數學，
都要問這哪個部分是微積分長出來的，
哪個部分是線性代數長出來的。
當然，你需要先把微積分與線性代數學一次，
知道裡面有哪些內容，
接下來學任何新的東西，其實都是微積分跟線性代數。