Lại nói về viết paper
Ngô Quang Hưng | 09 tháng 01, 2008 | 
Bản để in
Một trách nhiệm xã hội của nghề nghiệp tôi là làm phê bình (referee, reviewer) cho các bài báo nộp vào các tạp chí và hội nghị chuyên ngành. Tôi mong gì ở một bài báo mà mình làm “trọng tài”? Đã viết về đề tài này, hôm nay xin lập lại theo một góc nhìn khác:
- Tôi muốn học được một cái gì đó mới từ bài báo!
- Tôi muốn ý tưởng chính của cái mới này được thể hiện một cách rõ ràng mà không bị chìm trong đống ký hiệu, định nghĩa, thuật toán, chứng minh, v.v. Nhất là khi các ký hiệu, định nghĩa này là do bài báo tự đặt ra để giải quyết một vấn đề cụ thể mà không phải là ký hiệu, định nghĩa có giá trị phổ quát từ một nhánh nghiên cứu trưởng thành.
Phải đến 80% số bài báo tôi đọc trong ngành networking không thể hiện được 1 hoặc 2 hoặc cả hai. Cực kỳ frustrating (mệt mỏi và thất vọng). Cực kỳ tốn thời gian.
Dưới đây là vài ví dụ.
1. Cách đây hai hôm, vừa nộp phê bình một bài báo có nội dung như sau: (1) bài toán là tìm cách thiết kế multicast routing algorithm trên mạng mobile ad hoc networks để tối ưu life-time của mạng do nguồn năng lượng của các mobile nodes là hữu hạn, (2) bài báo formulate bài toán này theo dạng mixed integer linear program (MILP). Cái formulation tốn mất 5 trang bài báo. Chấm hết.
Trời đất!
Nội dung bài báo tương đương với “giải pháp” sau đây cho bài toán giết gà: dùng dao mổ trâu, nhắm cổ gà chặt thật mạnh.
MILP là một công cụ cực kỳ hùng mạnh. Việc ta có thể formulate một bài toán optimization dùng MILP thì không gọi là nghiên cứu., mà gọi là bài tập về nhà loại dễ của lớp combinatorial optimization. Quan trọng hơn, giải một MILP thường là khó hơn bài toán optimization đang xét!!!
Có một số hướng để justify việc dùng MILP formulation cho một bài toán nào đó:
- Có thể giải cái MILP này một cách hiệu quả cho một typical instance của bài toán optmization. Nghĩa là mặc dù MILP khó nói chung, nhưng không “khó” đối với các instance thông thường của bài toán đang xét. Có thể chứng minh điều này bằng analysis hoặc experiment/simulation
- Cái MILP cho ta một framework để thiết kế một thuật toán xấp xỉ cho bài toán đang xét.
- Cái MILP cho ta một framework để thiết kế một distributed protocol cho bài toán đang xét.
2. Năm ngoái review một bài báo giải quyết vấn đề intrusion prevention bằng cách nối hai gateways với nhau: một gateway nối với local network, một gateway nối ra ngoài Internet. Hai gateway giao tiếp bằng một crytographic protocol.
Tôi đề nghị ta viết một C-compiler bằng cách viết chương trình dịch C program sang Fortran, sau đó viết chương trình dịch Fortran sang Java, sau đó dùng Java Virtual Machine để chạy.
3. Hôm qua và hôm nay đọc một bài báo routing trên Delay Tolerant Network. Sau khi đưa ra một đống giả thiết, bài báo tốn 5 trang định nghĩa và ví dụ, xong rồi 2 trang thuật toán được mô tả rất formal, với cấu trúc dữ liệu cẩn thận. Tóm lại là dùng thuật toán Dijkstra 
Chet that ! The thi sau nay ai doc thesis cua em cung chui mat thoi. Em cung mat den hon 5 trang giay ma tom lai chi co 1 y thoi: transfinite induction, trong do co hon 1 trang chi de dinh nghia order relation va CM cai set do \iso \omega^\omega de cai induction no work.
Hình như người sáng lập ra Lý thuyết nhóm cũng nhận được lời chê lên chê xuống cho đề xuất của mình, Fourier cũng vậy. Đến mức cả hai ông đều bỏ Toán để quan tâm đến Chính trị
Hì hì
Tôi cũng đồng quan điểm với anh. Song, không rõ bài báo trong Delay Tolerant Network mà anh nói như thế nào nhưng cũng có trường hợp giá trị nằm ở chỗ giả thiết chứ không phải thuật toán. Thuật toán cũng chỉ là để giải quyết một bài toán thực tế. Cũng giống như khi muốn giải bài toán về Global Warming thì ta cần phải xây dựng giải thiết Global Warming bắt nguồn từ đâu và tương tác với những thành phần gì. Một số tác giả thì cho rằng chỉ có năng lượng. Một số khác lại tin rằng khảo sát Global Warming phải gắn liền với khảo sát Energy và cả Economy hay Sociality. Sau khi xây dựng giả thiết (có thể gọi là mô tả thế giới thực) chúng ta mới đi tìm phương pháp giải quyết. Lúc đó mới cần đến giải thuật. Cũng có khi sử dụng nhiều giải thuật đơn giản để giải quyết bài toán. Bởi vậy mới có những thuật ngữ như ontology và epistemology.
Vài ý kiến chia sẻ.