虽然你可能不需要每天微分学,数学是科学思维的基础上,德里克·劳说

是时候另一个尴尬的忏悔。我不擅长数学。如果你要有一个职业在《科学》杂志上,钻入你的一件事是,你必须有一个坚实的数学背景。基础,矩阵,作为学生工作通过微积分,线性代数,微分方程等,他们知道,他们将使用这些技能,如果他们找到工作在研究实验室。

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嗯…我在这里,除了药用化学家,在业务超过25年了,(深吸一口气)我似乎很少使用任何的东西。我经过长时间的工作,似乎所有的计算我需要为我的工作可以完成的算盘。这让我感到有些愧疚,因为我确实学习合理数量的数学技术。但回想起来,好像我最后一次使用它们中的大多数是当我把量子化学在研究生院。提醒你,去年我一段时间,一个晚上就足以磨后通过一个问题集,我试图入睡当我意识到我的大脑,烦人,还是积分工作,似乎并没有对它停止我越来越衷心的请求作出回应(我终于入睡,也松了一口气,醒来发现我不再做自愿particle-in-a-box计算)。

你是否使用它,学习数学的能力可能是一个好的代理科学水平

但在药物发现,至少在我结束时,数学似乎并不非常人物。试剂的比例、反应收益率(当我在乎):这些都是简单的计算。我们花更多的时间试图把握事情很难呈现方程——结构活性关系,潜在的新反应和他们可能的化合物,我们使用工具箱的技术来改善代谢稳定性或避免一些有毒副作用。我见过没有药用化学家认为这些东西就数学而言,任何超过一个顶级厨师当组装一个多变和复杂的菜单。

我承认一些当我读到爱德华最近的给一个年轻的科学家。他承认他没有特定的数学能力,而且非常不培训。他建议学生,许多科学领域不需要尽可能多的人想象。他拍了许多批评,但它只是应得的一部分。我认为他有一个真正的意思,但还有另一个效果,必须考虑。

这是事实,我们所有人在科学,必然地,有一些数学训练,现在我们的思维的一个基础部分。药物化学家(只是为了拿一个例子)随意处理各种数据的图形表示形式,心理调整日志尺度,立即寻找线性和非线性效应,把握当一个分析曲线是奇怪。我们看离群值,样本大小和误差。我们大多数人已经忘记如何外国这些技能是人真正知道任何数学。因此,即使我们可能会迷惑递给一个二阶微分方程来解决,看世界的数学方法仍然是我们的思维的一个基础部分(我怀疑,威尔逊的思考)。

所以即使从一个数学训练的技术并不是一个绝对的要求,精神家具它给你。我不希望被分级目前在一些简单的问题,要求分部积分,但是我考虑下斜坡和地区曲线的时候我在看新鲜的试验数据。我的能力肯定会受损的如果我不工作,如果我不能更是如此。这是一个更深层次的问题:你是否使用它,至少学习有用的数学水平的能力,事实上,是一个很好的代理为基础科学水平。这是我自己的猜测,如果任何人有任何好的反例,我会很感兴趣。

德里克·劳(@Dereklowe)是一种药用化学家致力于在美国临床前药物发现和博客在管道