मैं नियमित रूप से तथाकथित "प्रोग्रामिंग प्रतियोगिताएं" में प्रतिस्पर्धा करता हूं, जहां आप एक सीमित समय-सीमा के दौरान अपने स्वयं के कोड और समस्या सुलझाने के कौशल के साथ कठिन एल्गोरिदम समस्याओं को हल करते हैं। उन लोगों के संदर्भों के उदाहरणों के लिए जो उन्हें दिख सकते हैं, जैसे Google कोड जाम, या ACM-ICPC जैसी प्रतियोगिताओं की खोज करें।
(यदि आप जानते हैं कि प्रोग्रामिंग प्रतियोगिता क्या है, तो आप निम्नलिखित पैराग्राफ को छोड़ सकते हैं)
इन प्रतियोगिताओं में, आप या तो व्यक्तिगत रूप से या टीमों में, किसी भौतिक साइट पर या ऑनलाइन प्रतिस्पर्धा कर सकते हैं, और लक्ष्य यह है कि प्रतियोगिता समाप्त होने से पहले अधिक से अधिक समस्याओं को हल किया जा सके। प्रत्येक समस्या कुछ अड़चनों से जुड़ी होती है, जिसे आपका समाधान पूरा करना चाहिए, जैसे कि रनिंग टाइम, उपयोग की गई मेमोरी, आदि। समस्या कठिनाई "स्पष्ट रूप से हल करने के लिए" से लेकर "महान ज्ञान या क्रैकिंग के लिए भारी सरलता की मांग" तक हो सकती है। मुख्य लक्ष्य निश्चित रूप से मज़ेदार है, लेकिन सफलता कुछ मामलों में नकद पुरस्कार, सम्मान, और प्रतिभावान को भी ले सकती है, जिसमें Google जैसी शीर्ष-प्रतिष्ठित कंपनियों के नियोक्ताओं के साथ साक्षात्कार भी शामिल है।
(यदि आपने उपरोक्त पैराग्राफ को छोड़ दिया है, तो स्किप करना बंद कर दें, क्योंकि यहां मेरा प्रश्न आता है)
प्रोग्रामिंग प्रतियोगिताओं के माध्यम से मैं एल्गोरिदम, सामान्य रूप से कंप्यूटर विज्ञान के लिए एक वास्तविक रुचि विकसित करने में सक्षम रहा हूं, और जब यह मेरी समस्या को सुलझाने के कौशल को कोडिंग और विकसित करने का अर्थ है। मैं वैज्ञानिक कंप्यूटिंग में भी ऐसा करना चाहूंगा।
प्रश्न: क्या शुद्ध रूप से एल्गोरिथम प्रकार के समान शिरा में कोई प्रतिस्पर्धा मौजूद है, लेकिन संख्यात्मक विश्लेषण, अनुकूलन एट वगैरह पर ध्यान देने के साथ?
मैंने Googling की कोशिश की, लेकिन पहली नज़र में कोई नहीं मिला ...
परिशिष्ट: मुझे प्रोजेक्ट यूलर की जांच करने का सुझाव मिला, लेकिन वास्तव में वह नहीं है जिसकी मुझे तलाश थी। मैं जो चाहता हूं वह अधिक "गंदे" प्रकार के संख्यात्मक अभ्यास करने के लिए एक क्षेत्र है, जैसे कि पीडीए के लिए समाधान योजनाओं के साथ रचनात्मक हो रहा है, संख्यात्मक अनुकूलन समस्याओं को हल करना है, वगैरह। बस तुलना के लिए, कागल एक ऐसी साइट है जहां आप नियमित रूप से आयोजित विभिन्न प्रतियोगिताओं में डेटा खनन, मशीन सीखने आदि का अभ्यास कर सकते हैं। मैं ऐसा कुछ चाहता हूं, लेकिन संख्यात्मक योजनाओं और पसंद के साथ रचनात्मक रूप से लागू करने और प्राप्त करने के लिए।