Engineering Notes

Mabodo kimdir Abstract Algebra bo'yicha kurs izlayotgan bo'lsa Harvard University tomonidan 2003-yilda yozib olingan mana bu materiallarni tavsiya qilaman (o'zim hozir shu kursdan foydalanayapman):
https://www.youtube.com/playlist?list=PLelIK3uylPMGzHBuR3hLMHrYfMqWWsmx5

P.S. Kimgadir foydasi tegar deb share qildim, baribir dasturlashga kerak emas deb hate qilmanglar ))

Haqiqat achchiq bo'ladi deb shuni aytishsa kerak 😂

Yana bir savol. Graph theoryga oid.

Berilgan n ta komputerni bir-biriga qandaydir konfiguratsiyada ulab simli tarmoq hosil qilish kerak.
— Sim bidirectional, ya'ni ikkala tomonga ham ma'lumot jo'natish mumkin.
— A komputerdan B gacha masofa A dan B gacha bo'lgan eng qisqa path uzunligi.

Shartlar:
— Ixtiyoriy ikki komputer orasida ma'lumot almashish mumkin bo'lishi kerak.
— Tarmoq effektiv bo'lishi kerak. Effektivlik bali (tarmoqdagi jami simlar soni) * (ikki komputer orasidagi maksimal masofa) orqali hisoblanadi. Natija qanchalik kichkina bo'lsa tarmoq shuncha effektiv degani.

Eng oddiy yechim: hamma komputerni bir-biri bilan ulash. Jami simlar soni O(n^2), maksimal masofa O(1). Effektivlik: O(n^2).

Yana bitta yechim: komputerlarni halqa shaklida ulash. Simlar soni O(n), maksimal masofa O(n). Effektivlik: O(n^2).

Effektivlik bali O(n^2) dan kichikroq bo'lgan tarmoq dizaynini ishlab chiqa olasizmi?

Formal: Shunday G = (V, E), |V| = n bo'lgan graph topingki, |E| * max(dist(A, B: A, B in V)) < O(n^2) bo'lsin.

Qiziq matematik masala. Sizga bir o'yin qoidalarini aytaman:
—Ikkalamiz navbatma-navbat 1 dan 9 gacha bo'lgan son tanlaymiz. Avval men, keyin siz, yana men va hokazo.
— Bitta son ikki marta tanlanishi mumkin emas.
— Birinchi bo'lib kimning tanlagan sonlaridan ixtiyoriy 3 tasining yig'indisi 15 ga teng bo'lsa shu o'yinchi yutadi.

Shu o'yinda yutish uchun (yoki yutqizmaslik uchun) algoritm o'ylab topa olasizmi? Aynan kod ko'rinishida emas, shunchaki odam tushinadigan qoidalar to'plami.

Savol: Savol tug'ilganda AIdan osongina qisqa va lo'nda javob olish odamlarning saviyasini yanada pasaytirmaydimi?

Subyektiv javobim:

Assalamu alaykum, AI bo'yicha mutaxassis emasman, lekin menimcha bu xuddi siz aytgandek shundoq ham yomon vaziyatni battar qiladi.

Menimcha, bunga asosiy sabablardan biri ma'lumot olish va o'rganish orasidagi farq bo'lsa kerak (o'qish vs uqish). Ya'ni o'rganish uchun olgan ma'lumotni analiz qilib, biz shu vaqtgacha biladigan narsalarga bog'lash va "yetmay qolgan" joylarini savol so'rash orqali to'ldirish kerak bo'ladi (odatda miyadagi bilimni graph ko'rinishida abstrakt tasvirlashadi). Shundagini u uzoq vaqtli xotirada qoladi va biz "bilim" deb ataydigan narsaga aylanadi.

Qisqasi, ma'lumotni katta tezlikda va vizual ko'rinishda olishning asosiy kamchiligi, u yerda o'ylash uchun sabab va vaqt kam bo'ladi: shundoq ham vizual bo'lgani uchun tasavvur qilish shart emas va bunga vaqt ham yo'q – yana yangi ma'lumotlar kelayapti. Shunda ma'lumot qisqa vaqt xotirada saqlanib turadi, lekin ma'nosini to'liq tushunmaymiz. (Tavsiya: Video materiallardan o'rganayotganda tez-tez to'xtatib aytilgan qismni analiz qilish va videodagi har bir qism uchun batafsilroq reference materiallardan foydalanish. Ya'ni videodan asosan o'rganish uchun emas, nimani o'rganish kerakligini topish uchun foydalanish.)

Undan tashqari bu usul odatda "open edge" qoldirmaydi, ya'ni biror narsani o'rgangandan keyin davom etishga va ko'proq o'rganishga motivatsiya bo'ladigan savollar tug'ilmaydi. Sabab yana o'sha - savol tug'ilishi uchun analiz qilish kerak, analiz qilishga esa vaqt yo'q. (Aytgancha, hali fokus va dissipliniyaga ta'siri haqida aytmadim)

Lekin bu usullar mashhur bo'lib ketayotgani ham bekor emas. Odatda bizga hozir ko'rinib turgan natija kelajakdagi "side-effect"lardan ko'ra muhimroq. Va yana biz aynan bilim olishga kelganida vaqt tejashga juda ustamiz (entertainment boshqa masala). 1 hafta kitob o'qish yo yarim soat video ko'rish bo'lsa qaysi birini tanlaysiz?. Biznesga esa faqat shu, biz hozir nimani tanlashimiz qiziq. Ma'lumot olishning yanada kompakt formalari chiqaveradi ommaning katta qismi doim shu kompaktroq formani tanlaydi.

P.S. Bu javob orqali video ko'rmang yo ChatGPT ishlatmang demoqchi emasman. Shunchaki ulardan to'g'ri foydalana olish muhimligini eslatmoqchiman.

Oramizda UzGeeksga o'xshagan communitylarning organizatorlari bormi? Masalan, software design, programming paradigmsga o'xshash mavzulardagi talklarga qiziqish qanday bo'ladi?

Dasturlash sohasini o'rgatayotganda o'quvchisini test yozishga majburlaydigan (shunchaki test nimaligini aytib o'tib ketadigan emas) ustozlar mening qahramonim.

Yuqorida ko'rib turganingiz Lambda calculus, to'liqligicha matematik funksiyalarga asoslangan hisoblash modeli (computational model). Alonzo Church tomonidan ishlab chiqilgan va Turing Machinega to'liq alternativ bo'la olishi matematik tomondan isbotlangan.

E'tibor bergan bo'lsangiz, bu modelda hamma narsa matematik funksiya sifatida emplement qilinadi. Hatto valuelar ham abstrakt obyekt emas, funksiya. Hatto control flow (ya'ni if-else, loop, rekursiya va hokazolar) ham funksiyalar yordamida ishlab chiqilgan. Lambda calculus biz biladigan zamonaviy functional programmingning asosi hisoblanadi.

P.S. Kod sifatida e'tibor bermaymiz, Pythonda bu narsani boricha ko'rsatish juda qiyin (aniqrog'i, men o'xshatolmadim).

E'tibor bergan bo'lsangiz, bu yerda Alan Kay "object"dan ko'ra "messaging"ga ko'proq urg'u qaratayapti. Sababi, original OOP kelib chiqishiga sabab distributed computing uchun yaxshiroq model yaratish bo'lgan. Distributed computing bilan bog'liq o'sha vaqtdagi (va hozir ham) asosiy muammo computational unitning ichki strukturasi emas, balki ular bir-biri bilan qanday kommunikatsiya qilishi bo'lgan.

Men paradigm sifatida OOPni hurmat qilaman FP OOPdan ko'ra yaxshiroq (yoki teskarisi) degan gapga qo'shilmayman. Tepadagi maqolada men e'tibor qaratmoqchi bo'lgan jihat OOP yomon paradigm emas, balki OOP qanday kod yozishni tartiblashning o'rniga vaqt o'tishi bilan o'zi kodga, tillarga moslashib o'zgarib borayotgani.

Men e'tibor qaratmoqchi bo'lgan jihat vaqt o'tishi bilan OOPning bir-birini ignore qiladigan bir qancha "versiya"lari chiqib ketayotganida. Aslida paradigmlardan maqsad software design qoidalarining maqsadga yo'nalgan aniq to'plamlarini ishlab chiqish bo'lgan. Shuning uchun ham paradigm dasturlash tilidan ko'ra yuqoriroq darajadagi tushuncha. Tepada aytilgan "versiyalar" kelib chiqishiga asosiy sabab tillar (ya'ni OOPning har xil tillardagi har xil implementatsiyasi) ekanini hisobga olsak, zamonaviy OOP language-dependent bo'lib qolayapti.