5th - Applied math (meaning numerical analysis and other type of number crunching) - the smarter the better, but it's absolutely possible to complete a good PhD by dint of perseverance and hard work even without brilliant insights
4th - Pure but not very abstract fields (Partial Differential Equations / Combinatorics / etc) - depending on the topic these might involve some clever tricks but largely the use of duly adapted well-known techniques
3rd - Most mainstream pure math (Differential Geometry / Dynamical Systems / Probability / Analytical Number Theory) - nobody gets far proving fairly abstract theorems without a respectable amount of mathematical talent
2nd - Logic and especially abstract math (Algebraic and Arithmetic Geometry / Algebraic Topology / Logic): you have to be pretty damn smart to make relevant original contributions in these fields
1st - Extremely difficult fields (Langlands Program / String Theory / Derived Algebraic Geometry) - Don't come near these if you're not absolutely brilliant (and then some)
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통계는 어디쯤이냐
통계학은 수학이 아닙니다 - dc App
@ㅇㅇ(118.235) 너무하다.... 통계를 왕따시키지 마라...
끈 이론이 1st에 있는데 mirror symmetry 같은 수리물리 말하는거임? 콘체비치 같은 사람들이 주로 하는거
그냥 끈이론 말하는거 같은데. 대수기하의 분과로 취급하는 사람도 있을 정도니까 끈이론을 수학 분야로 쳐도 이상하진 않을듯.
@수갤러2(117.111) 끈 이론을 대수기하의 분과로 취급하는지는 몰랐네.. 모듈라이 공간 같은 걸 다뤄서 그런가
짤은 미친 실화인가 - dc App
분야별 진입장벽이 있긴 함. 하지만 실력자는 분야 상관없이 비슷하다고 봄. 분야별 하한은 큰차이가 있어도.