¿Por qué es tan difícil implementar un algoritmo o enfoque de un artículo científico?

Answer 1

Los algoritmos y el enfoque dado por un artículo científico están escritos de forma muy concisa y de manera muy compacta. Por lo tanto, los estudiantes enfrentan muchas dificultades para entender el algoritmo.

A veces pensamos que hemos entendido el algoritmo o enfoque y luego intentamos implementarlos escribiendo código y aquí es donde nos quedamos con la sensación de que es casi imposible hacer tales cosas.

Pero este no es el caso. Quiero decir que podemos implementar fácilmente el algoritmo. Obtenemos estos sentimientos solo por el posible hecho de que el algoritmo o enfoque aún no está claro para nosotros y debemos enfocarnos más en comprenderlo. Una vez que podamos entender completamente el algoritmo, podemos implementarlos fácilmente.

Implementar un algoritmo mencionado en un trabajo de investigación no siempre es fácil, especialmente para los estudiantes que son nuevos en esa área de investigación. En ese caso, puede considerar obtener ayuda de sus facultades con la misma área de interés, o personas de la tercera edad que hayan trabajado en proyectos similares o siempre hay personas como yo en Internet (ejemplo: Quora) que lo ayudarían de todas las maneras posibles. 🙂

No te rindas Dale un poco más de tiempo. Lea el periódico algunas veces más. Cree una imagen clara en su mente con respecto a cómo implementaría ese algoritmo y luego intente hacerlo.

Espero que encuentre útil la respuesta.
Todo lo mejor. 🙂

Answer 2

Porque lo que es matemáticamente válido en el papel puede no ser algo que las computadoras puedan hacer tan sucintamente o bien con sus recursos limitados. Por ejemplo, contraste exponencial ingenuo frente a su enfoque de programación dinámica: el segundo requiere más refactorización, pero es más eficiente en el rendimiento. Las matemáticas puras no consideran el tiempo o el espacio, son simplemente modelos (que, antes de que alguien me crucifique, proporcionan una excelente representación de la realidad // sin embargo, la realidad en última instancia funciona en números enteros a escalas realmente pequeñas).

Answer 3

En realidad yo mismo estoy teniendo este problema. La respuesta a esto es que los algoritmos proporcionados en los trabajos orientados a la investigación son altamente abstractos. El problema con la academia es que nadie quiere colaborar abiertamente con la investigación al mundo. La única carrera que está sucediendo en el mundo académico es crear una gran cantidad de artículos de investigación para que los médicos puedan ganar reputación en sus respectivos campos, les importa menos los demás que usarán su trabajo o intentarán mejorar su trabajo. Estoy muy a favor de proporcionar el código fuente al final de cada trabajo de investigación. El autor debe publicarlo en fuentes en línea como github y sourceforge y si alguien va a usar su código, lo único que tiene que hacer es citar su código. El algoritmo de lectura de un trabajo de investigación es solo una pérdida de tiempo porque hay tantos detalles ocultos que no podrá interpretarlo todo.