Диссертации связанные с чистым программированием. Возможно ли такое? Опции

[EUrry]

ПРЕАМБУЛА
Задумался тут. Развелось в наше время так называемых программистов (как большинство из них думают), хотя на деле по большей части это "специалисты" недалеко ушедшие от машин - для реализации прикладной , скажем, технической задачи к ним нужно приставить "няньку в теме", которая разжует алгоритм, который надо тупо закодить (на форуме это не раз уже обсуждалось). Естественно, при поиске ошибок начинается муторная работа общения на разных языках "няньки" и "программиста". ИМХО, проще и эффективнее "няньке в теме" научиться программировать, чем "программисту" въехать в тему, т. к. многие из них просто на корню пресекают данный совет и искренне верят, нарекая себя громким словом - ПРОГРАММИСТ. Хотя у меня имеется по этому поводу несколько иное скромное мнение...

Так вот собственно задумчивость моя.
Сам не программист, поэтому хочу спросить у сообщества - существуют ли какие-то области программирования, в которых можно задаться НАУЧНОЙ работой именно с точки зрения, например, методов программирования. Или же все основные принципы давно сформулированы, языки созданы и всё это является ИНСТРУМЕНТОМ при решении прикладных задач, который может просто как-то модернизироваться, не имея под собой истинно научных исследований. Или же в данной области есть чем заняться и с точки зрения науки? Просто наблюдаю такую картину, что некоторые "программисты" думают, что занимаются какой-то близкой к научной работой, при всем при этом умея только практически кодить разжеванное "нянькой в теме" алгоритмизированное решение задачи и ни в какую не хотящих хотя бы на качественном уровне вникать в суть задачи, что намного бы повысило эффективность отладки программы.

[EUrry]

Во времена первых ЭВМ аналитиков не было.

Были физики и прочие, кто программировал свои задачи.

Вы очень хотите все привести к математике. Математика здесь не причем.
Аналитики не рождают алгоритмы.
Они разрабатывают стратегические планы и архитектуры на основе своих эвристических методов.
Эти методы результат научных изысканий. Основой для них служит знание методов программирования.

Отлично! Вы ушли от математики (отвергнув за ненадобностью), основываетесь на эвристике, в которую входит и так называемый "метод научного тыка", а затем говорите, что нужно знание методов программирования, которые на данный момент, как уже упоминалось, целиком и полностью основаны на математических методах. Давайте-ка разберитесь с такими доводами.

[AlexandrY]

Если вы хотите познакомиться с проблематикой смежной области то так и скажите, а не наезжайте на программистов как класс!
Могу легко привести несколько научных горячих прикладных тем в программировании скажем для микроконтроллеров с которыми лично приходилось сталкивать в недавнее время.

Например:

Проблема выравнивания износа FLASH памяти во встраиваемых файловых системах.
Математики там на самом деле кот наплакал. Никто даже не берется за создание математических моделей. Модели только имитационные.
Ну да там для анализа результатов применяют статистику из школьного курса, но не больше. Вся наука в исследовании и нахождении оптимальных структур данным и операций над ними.

Проблемы оптимального управления heap-ами. С наибольшим продлением ресурса без смертельной фрагментации. Аналогичный подход к исследованиям что и в предыдущем пункте.

Проблемы шедулеров в условиях неопределенности и максимизация пропускной способности системы при большом количестве разных потоков данных из асинхронных процессов, эффективная маршрутизация. Тоже никаких внятных формул математика преподнести не может, потому что хочет исчерпывающих исходных данных. Решается перебором и изобретением новых структур данных с проверкой на моделях.

Разработка архитектуры софта для гетерогенных мультипроцессорных систем.

И вот с такими проблемами сталкиваются "кодеры" непрерывно. Большинство конечно не берутся их решать, гораздо проще собачиться с технарями. Но кто решает тот реальный ученый.

Давайте-ка разберитесь с такими доводами.