Thư viện bài, chủ đề ‘Công nghệ phần mềm’

Symbolic computation

Ngô Quang Hưng | 18 tháng 11, 2007 | Bản để in Bản để in

Lâu rồi không dùng một phần mềm cho symbolic computation như Mathematica hay Maple. Hồi xưa còn làm về q-series nhiều tôi chọc ngoáy Mathematica hàng ngày. Mấy hôm nay tôi cần chúng cho một bài toán đang giải, dùng lại Maple thấy quả thật là hùng mạnh. Dưới đây là ví dụ về output của Maple. Dĩ nhiên, tôi có GUI output cẩn thận chứ không phải output kiểu text cổ điển như thế này.

> x := 2/5;
                                      2
                                      -
                                      5
> y := 1/3;
                                      1
                                      -
                                      3
> C := [2*x*a+2*y*b+(1/2)*c >= 2, max(2*y, 1-x)*b+(1-x)*c >= 2, (1-y)*c >= 2];
              [     4     2     1         2     3         2  ]
              [2 <= - a + - b + - c, 2 <= - b + - c, 2 <= - c]
              [     5     3     2         3     5         3  ]
> P := a+b+c;
                                  a + b + c
> with(Optimization);
> LPSolve(P, C, assume = nonnegative);
[3.67500000000000,
  [a = 0.374999999999999834, b = 0.300000000000001098, c = 2.99999999999999868]
]
> with(simplex);
> minimize(P, C, NONNEGATIVE);
                           /    3       3       \
                          { b = –, a = -, c = 3 }
                           \    10      8       /

Các phần mềm tính toán như Matlab, Mathematica, Maple đều rất đắt tiền (cỡ 500USD chứ không ít). May mà trường tôi có deal gì đó với Mathematica và Maple nên tôi mua chúng chỉ mất 10USD. Sinh viên thì còn mua thêm được phiên bản sinh viên của Matlab, 50USD. Nếu dùng máy trong khoa thì tôi có thể dùng Matlab thoải mái vì có license tập thể. Tôi không biết có open-source symbolic hay scientific computation softwares nào dùng được không?

Muốn viết các phần mềm cho scientific computation hay symbolic computation cần phải rất giỏi cả KHMT lẫn Toán. Tính hữu dụng của chúng trong nghiên cứu khoa học thì phải nói là vô hạn.

Chủ đề: Công nghệ phần mềm & Thuật Toán | Bình luận (3) »

Maskin đồng ý với Stallman

Ngô Quang Hưng | 19 tháng 10, 2007 | Bản để in Bản để in

Eric Maskin, một trong ba người đoạt giải Nobel Kinh Tế năm nay, đồng ý với Richard Stallman rằng software patents cản trở sáng tạo (dù họ có các lý do khác nhau). Trích một bài báo hồi 99 của Bessen và Maskin:

The standard economic rationale for patents is to protect potential innovators from imitation and thereby give them the incentive to incur the cost of innovation. Conventional wisdom holds that, unless would-be competitors are constrained from imitating an invention, the inventor may not reap enough profit to cover that cost. Thus, even if the social benefit of invention exceeds the cost, the potential innovator without patent protection may decide against innovating altogether.

Yet, interestingly, some of the most innovative industries today—software, computers, and semiconductors—have historically had weak patent protection and have experienced rapid imitation of their products. Defenders of patents may counter that, had stronger intellectual property protection been available, these industries would have been even more dynamic. But we will argue that the evidence suggests otherwise.

In fact, the software industry in the United States was subjected to a revealing natural experiment in the 1980’s. Through a sequence of court decisions, patent protection for computer programs was significantly strengthened. We will show that, far from unleashing a flurry of new innovative activity, these stronger property rights ushered in a period of stagnant, if not declining, R&D among those industries and firms that patented most. We maintain, furthermore, that there was nothing paradoxical about this outcome. For industries like software or computers, there is actually good reason to believe that imitation promotes innovation and that strong patents (long patents of broad scope) inhibit it. Society might be well served if such industries had only limited intellectual property protection. Moreover, many firms might genuinely welcome competition and the prospect of being imitated.

Chủ đề: Công nghệ phần mềm | Bình luận (1) »

Vài tài liệu về dự tính giá phần mềm

Ngô Quang Hưng | 20 tháng 03, 2006 | Bản để in Bản để in

Chủ đề: Công nghệ phần mềm | Bình luận »

Phân tích hiệu suất chương trình

Ngô Quang Hưng | 20 tháng 02, 2006 | Bản để in Bản để in

  • Trang web này có thông tin tốt về performance analysis tools cho C và Fortran.
  • Trang này cho Java
  • TAU dùng cho các chương trình song song viết bằng C/C++, Java, Fortran, Python.
  • Wikipedia cũng có một trang về đề tài này.

Chủ đề: Công nghệ phần mềm & Trang web hay | Bình luận »

Thất bại lớn nhất trong lịch sử phần mềm

Ngô Quang Hưng | 07 tháng 09, 2005 | Bản để in Bản để in

IEEE Spectrum tháng 9 đăng bài điều tra về thất bại của dự án 170 triệu USD của FBI: dự án Virtual Case File. Có nhiều bài học bổ ích về quản lý dự án phần mềm, từ thi công, thiết kế, đến khách hàng.

Chủ đề: Công nghệ phần mềm & Nhân vật và sự kiện | Bình luận »