답변:
Wikipedia는 좋은 정의를 제공합니다
수치 분석은 (이산 수학과 구별되는) 수학적 분석 문제에 대해 수치 적 근사법 (일반적인 기호 조작과 대조)을 사용하는 알고리즘에 대한 연구입니다.
수치 분석가는 일반적으로 오차 범위 (근사값의 오차가 얼마나 클 수 있는가), 반복 체계의 수렴 (근사값이 올바른 한계에 접근 하는가), 수렴 및 순서 (얼마나 빠른가)를 포함하여 알고리즘에 대한 수학적 결과를 증명하는 데 관심이 있습니다. 알고리즘 수렴) 및 계산 복잡성 (알고리즘에 필요한 작업 수를 제한) 컴퓨터를 사용하지 않고도 이러한 영역에서 연구를 수행 할 수 있으며 1950 년대에 디지털 컴퓨터가 개발되기 전에 중요한 결과가 나오기도합니다.
Wikipedia에는 "과학 컴퓨팅"에 대한 정의도 있습니다.
전산 과학 (과학 계산 또는 과학 계산) (SC)은 고급 컴퓨팅 기능을 사용하여 복잡한 문제를 이해하고 해결하는 급속도로 성장하는 다 분야입니다. 전산 과학은 다음과 같은 세 가지 요소를 융합합니다. [1] 과학 (예 : 생물학적, 물리적, 사회적), 공학 및 인문 문제를 해결하기 위해 개발 된 알고리즘 (숫자 및 비 숫자) 및 모델링 및 시뮬레이션 소프트웨어 계산이 까다로운 문제를 해결하는 데 필요한 고급 시스템 하드웨어, 소프트웨어, 네트워킹 및 데이터 관리 구성 요소를 최적화합니다. 과학 및 엔지니어링 문제 해결과 개발 컴퓨터 및 정보 과학을 모두 지원하는 컴퓨팅 인프라입니다.
과학 컴퓨팅은 컴퓨터에서 정확한 솔루션을 얻는 실질적인 측면에 관한 것입니다. 이것은 분명히 수치 분석 결과를 바탕으로하지만 컴퓨터 아키텍처 및 소프트웨어 엔지니어링에 크게 의존합니다. 과학 컴퓨팅에 대한 연구는 종종 자체적으로 수행되고 많은 응용 프로그램에서 사용될 하드웨어 및 소프트웨어를 개발하기 위해 수행되지만, 특정 과학 및 엔지니어링 문제를 해결해야 할 필요성으로 인해 많은 과학 컴퓨팅 연구가 있습니다. 예를 들어, 기후 변화를 연구하기위한 지구 기후 모델의 개발은 과학 컴퓨팅을 발전시켰다.
수치 해석은 수학 및 응용 수학 부서에서 가장 일반적으로 발견되는 반면, 과학 컴퓨팅은 컴퓨터 과학 부서, 수학 부서 및 다양한 공학 및 과학 분야에서 찾을 수있는 학제 간 분야입니다.
Grad 학교에서 공학에서 과학 컴퓨팅으로 이사 한 사람이 내가 여기서하고있는 일에 대한 부수적 인 필요로 내 2 센트입니다.
이것이 필드에 대한 아이디어를 제공하기를 바랍니다.
하나의 마지막 조언 (큰 소금으로 가져 가라!) : 정밀성과 세부 사항 및 논문 읽기와 같은 수학에 능숙하고 개별 지능이 중요하고 오랜 기간 지속되는 중요한 집중 노력 후에 세부 사항을 파악하면 그런 다음 수치 해석으로 이동하십시오.
다른 한편으로, 만약 당신이 일반 주의적이기를 좋아하고, 지역을 바꾸고, 열심히 일하는 천재를 보상하고, 모든 거래의 잭이되고, 모호하고 모호한 권장 사항을 기꺼이 처리하고, 팀과 협력하고 갈등을 다루는 것처럼 , 마감일, MBA 등을 처리 한 다음 Scientific Computing 담당자가 되십시오.
다시 한 번 큰 소금으로 이것을 가져 가십시오. 모든 사람의 상황은 특별합니다. 그리고 우리 대부분은 우연의 일치에서 벗어난 곳에 착륙했습니다. 그렇게 계획하지 않았기 때문입니다. :)
당신은 응용 수학자가되고 싶어요. 이것은 공학 학교의 많은 대학에서 박사 학위를 취득 할 수있는 전공입니다. 내 경험상 수학이 더 중요한 기술이지만 공식 컴퓨터 과학의 일부 기술적 배경이 도움이 될 수 있으며 다른 곳에서는 얻지 못할 수 있습니다. CS 토끼 구멍을 멀리 가지 않도록 조심하십시오. 그렇지 않으면 실제 응용 프로그램에서 벗어나는 경향이있는 CS 연구를 시작할 수 있습니다.
귀하의 특정 질문에 대답하기 위해 응용 수학자는 수치 분석 및 분석 연구를 수행하고 과학 연구자와 협력하여 여러 분야에서 과학 컴퓨팅을 수행 할 수 있습니다. 과학 컴퓨팅을 구체적으로 추구하려면 컴퓨터 화학, 생물 물리학, 기후, 생물 정보학 등과 같은 과학 연구 분야에 들어가기를 원할 수 있습니다.