“Bibles” in Applied Math

Awhile ago, I and other VNQF members posted some of the most famous books in Quantitative Finance and related fields (including Partial Differential Equations, Numerical Methods, Optimization, Parallel Computing). Recently, I’ve posted a few classic books in Applied Math, based on the request of a member in the VEF’s VietnamBookDrive project. Even more recently, anh Ngo Quang Hung (and “đồng bọn”) have created a list of great textbooks in Computer Science.Here, I merely recompose the list of some bible books in Applied Math that I already did, but maybe more in depth and not limited to the scope of VEF. By Applied Math, I mean a wide spectrum from extremely mathematical topics (they’re essentially subsets of “Pure Math”) such as Partial Differential Equations to Computations (Numerical Analysis, Multiscale Modeling,…) to Probabilistic/Statistical Sciences to Computer Science and to a wide range of Applications (Physics, Chemistry, Biology, Engineering, Finance, Economics, Business, Medicines, etc.). Due to the breath and depth of this giant discipline, the list is by no mean complete and will be updated here continuously (possibly until I die).
Update: I’ll update this list on my blog so please check out that page instead.

VN Quantitative Finance Society

First of all, this non-math post doesn’t reflect the nature of GVietMath in general, so any comment should be directed to me instead of the blog site itself.

We are excited to announce the opening of the VN Society for Quantitative Finance (http://www.vnqf.org).

Quantitative Finance/Financial Engineering is a disciplinary and fast growing field in the world. In Vietnam, there are more and more people interested in Finance and Investments due to many reasons. Therefore, the demand of applying Quantitative Analysis in Finance also increases significantly. When the financial market becomes mature in the near future, Quantitative Analysis will be an obviously important part, like in any developed countries.

For the past few years, we also have observed an increase in number of Vietnamese students and scholars in this exciting field. Thus, this society is founded with the following missions:

  1. Build a network of people who are interested in Quantitative Finance (QF) and create an environment for networking/discussions among these fellows.
  2. Promote Quantitative Finance in Vietnam
  3. Build a bridge between Academics and Financial Companies
  4. Help new students on career paths and on studying Quantitative Finance (or related fields such as Applied Math, Computer Science, Physics, Economics, Finance, etc.) in developed countries.

If you’re interested disciplined approach to Finance, we’d like to invite you to this society (http://www.vnqf.org/forums/register.php). We hope this will give us chance to know each other on professional level, and if possible, on personal level as well. Due to the interdisciplinary nature of QF, we also hope that this society will foster collaborations among researchers with different expertises, which is a current research trend nowadays. For more information, please visit http://www.vnqf.org/forums/general/690-vnqf_overview.html

Now as the society opens, we are in grave need of some great initiatives. We hope that you will share with us your visions and expectations.

Sincerely yours,
VNQF Core Team

——————-

An overview of supporters:

As you may know, Khoa proposed the idea of forming a society for Quantitative Finance in VN 2 months ago on some mailing lists abroad. Since then, he
has received many replies supporting the idea. The good news is that the feedbacks came from people of various background (which was expected). Some of the key supporters are:
– 3 Applied Mathematicians (applied Partial Differential Equations, Numerical Methods, Optimal Control, etc.). Of these, one is a faculty at the Utah State University; one is working on his PhD; and one has finished her master but is considering an MBA track.
– 3 Computer Scientists: 2 are PhD candidates at University of Illinois at Urbana Champaign and 1 is an Associate Professor at SUNY Buffalo
– 1 Finance Academic: he has obtained his PhD degree in Finance at Stern Business School (New York University) and is now in the faculty of the University of North Carolina.
– 4 Economists: all have obtained their PhD in Economics and are working in industry.
– 1 PhD candidate in Computational Biomedical Engineering at UC Berkeley.
– A few quants in London and in New York
– A number of practitioners including some commanders in the Vietnam market such as Mr. Andy Ho (the managing director of VinaCapital), Mr. Robbie Davis (the head of Proprietary Trading of VinaCapital), Ms. Min Kupfer (the chairperson of Vietnam Holding), and Mr. Hoang Nguyen (the managing director of IDG Ventures Vietnam).

Bùi Xuân Phái vẽ tranh … và làm toán

Bùi Xuân Phái (1920-1988) là một danh họa của Việt Nam ở thế kỷ trước. Cuốn nhật ký “Viết dưới ánh đèn dầu” của ông ghi lại những suy tưởng của người nghệ sĩ về cuộc sống và nghệ thuật. Trong những ghi chép đó, có những điều rất cụ thể về “nghề vẽ” của người họa sĩ. Ngày xưa đọc cuốn nhật ký này, tôi rất thích vì vẽ tranh có quá nhiều điểm giống với làm toán 🙂 . Sau đây là vài trích dẫn:

2. Khi vẽ xong một bức tranh thì tôi thấy nó “cũ” mất rồi. Hình như tôi muốn phải vẽ “hay” hơn thế bằng một lối tự do hơn hoặc kém tự do hơn miễn là hay hơn.

8. Người xem tranh đáng tiếc là không phân biệt rõ giữa vẽ nghiên cứu, vẽ máy móc, vẽ theo ảnh với vẽ sáng tạo nghệ thuật. Đúng nghĩa của nghệ thuật là sáng tạo – tạo ra một cái gì Mới – Đẹp.

18. Vượt lên trên những cái làm hỏng nghệ thuật. Nghĩ đến một sự nghiệp lớn lao của cả một đời nghệ thuật. Đừng để chính bản thân mình phải ân hận đã làm những bức tranh không ra gì, không đáng kể. Chính những bức tranh tồi, tranh dở tranh xoàng sẽ làm hại uy tín của mình đó.

32. Đừng thừa. Cứ lải nhải vẽ mãi thì nhất định là sẽ có nhiều cái thừa. Nên tránh đi thì hơn. Vẽ lâu cũng được nhưng cốt để đi sâu vào cái đẹp, cái cần, chứ không phải để thấy cần cù nhiều quá của bàn tay. Càng ngắn càng khó (tất nhiên là ngắn hay). Càng ít nét, càng giản dị, càng khó. Cái tinh chất mới thực là cái đáng quý.

58. Nhà văn không ngày nào không viết thì trong ngành họa cũng vậy thôi. Phải vẽ hàng ngày. Hình như không vẽ luôn tay nó “cứng” ra. Vẽ nhiều, vẽ cho thuần tay để lúc nào cũng thành điêu luyện và thoải mái, ông Henri Matisse vẽ như chơi là vì ông vẽ rất nhiều. Nên hiểu vẽ với tâm hồn nghệ thuật, chứ không phải vẽ nhiều để kiếm tiền nhiều !

71. Cái khó là trong hoàn cảnh nào cũng đều vẽ được cả. Thiếu sơn ? Thì Ông bạn đừng vẽ sơn dầu nữa. Thiếu bột màu ? Thì ông bạn đừng vẽ bột màu nữa. Giấy và bút chì, bút mực thì chắc ít khi thiếu. Đừng nên đổ tại thiếu thứ này thiếu thứ nọ để không vẽ ! Tất cả tùy thuộc vào người nghệ sĩ. Cái nguy nhất là : Không thiết vẽ.

102. Con đường nghệ thuật là một con đường gian khổ. Thật đúng vậy nếu bạn muốn làm một nghệ sĩ chân chính. …

136. Được lắm, anh cứ làm việc, cứ vẽ, cứ nghiên cứu rồi anh sẽ vẽ ra lắm điều mới mẻ, rồi anh sẽ hiểu người, hiểu mình. Không hiểu mình thì dễ nhầm lẫn cái đẹp cái xấu.

Và nhiều điều khác nữa. Người xem có thể đọc toàn bộ cuốn nhật ký của Bùi Xuân Phái và so sánh thêm.

H. T. Luân

Ghi: Các trích dẫn lấy từ trang http://www.buithanhphuong.com/BXP/vdadd_VN.html

Computational Science vs. Computer Science

Nhân tiện vừa comment về “định nghĩa Computer Science” trên blog Khoa Học Máy Tính, tôi post luôn một bài luyên thuyên về “Computational Science vs. Computer Science” (tất nhiên không phải là viết về Toán).

Khoa Học Tính Toán (Computational Science) và Khoa Học Máy Tính (Computer Science) khác nhau như thế nào?

Nếu bạn đặt câu hỏi “Computational Science là gì?” đối với Computer Science majors (undergrad students) thì có lẽ một nửa sẽ trả lời “I don’t know what the hell it’s about” và nửa còn lại sẽ cho rằng “chẳng qua chỉ là cách gọi khác của Computer Science mà thôi”. Còn nếu bạn đặt câu hỏi “Computer Science là gì?” thì một nửa sẽ gãi đầu lí nhí rằng “hmm, hồi trước giờ mình học ngành Computer Science nhưng chưa bao giờ định nghĩa CS là gì”; còn nửa còn lại thì sẽ ba hoa từ “thiết kế phần mềm” đến “trí tuệ nhân tạo” rồi đưa ra một định nghĩa dài dòng … nhưng sai toét.

Cũng dễ hiểu thôi, vì thực ra chưa có một định nghĩa thật sữ rõ ràng về Computer Science. Như khá nhiều người định nghĩa rằng Computational Science là khoa học dùng computers để thực hiện một số lượng rất lớn các computations còn Computer Science là khoa học nghiên cứu các vấn đề nội tại của Computers. Nếu như vậy thì Artificial Intelligence (AI), Machine Learning, Computational Biology, Cryptography… đều thuộc phạm vi Computational Science và Computer Science chỉ bao gồm Architecture, System, Networking, Programming Languages, Software Design… Mà có lẽ cũng đúng: hầu hết các giải Turing (được ví như giải Nobel dành cho dân Computer Science) đều trao cho những người nghiên cứu về các vấn đề nội tại của máy tính.

Tuy nhiên, những người học về AI, Machine Learning,… lại luôn cho rằng họ thuộc giáo phái Computer Science. Và tương tự, đa số các tông đồ chính thống của Computational Science không cho rằng họ thuộc giáo phái của mình.

Tại sao lại như vậy? Rõ ràng có gì đó không phải với định nghĩa ở trên mặc dù nghe rất hợp lý. Thực ra Computational Science và Computer Science đều có gốc từ Toán (cụ thể là Toán ứng dụng) nhưng lại xuất phát ở 2 nền văn hóa Toán Học khác nhau: văn hóa liên tục (nghiên cứu những bài Toán mang tính liên tục như động học chất lỏng, dự báo thời tiết, giải phương trình sóng…) và văn hóa rời rạc (tìm đường đi ngắn nhất giữa các thành phố, thiết kế ngôn ngữ lập trình…). Hai nền văn hóa này đã đẻ ra 2 giáo phái mà cái tên không phản ánh được chính xác bản chất của 2 giáo phái này.