Додам ще, що на Qiskit можна працювати: qiskit.org
+ Amazon теж вже надає quantum computing services: aws.amazon.com/braket

В корні ТК та ООП звісно просто лежить композиція-декомпозиція. Як і у вирішенні будь яких задач.

"

людина, яка розуміє, напрклад, теоркат зробить, скажімо, декомпозицію предметної області на класи ООП або епіки / сторі набагато краще

"
Але це твердження дуже сумнівне. Які підстави так говорити? Треба приклади.
Я поки що жодного не бачив. От наприклад, кому практично Profunctor Optics допомогла?

Ось, мій знайомий має крутий вступ. Дуже раджу!
bartoszmilewski.com/...​-programmers-the-preface

Lawvere — крутий! Його Conceptual Mathematics — це певно перша книга, яка мені гарно пояснила базово про ТК та топоси.

Я займався популяризацією дотичної теми — теорії категорій для програмування. Й справді, твердження про те, що коли ми пишемо код — ми займаємося математикою доводиться теоремою Каррі-Говарда. Але чи це знання якось допомагає при написанні коду?

За років 5 власних роздумів та досвіду все ж таки думаю, що це реально не потрібно для 99% програмістів. Це прикольно, красиво і круто, але застосувати то все нормально можна лише на складних проектах (типу компіляторів, фреймворків чи чогось наукового).
Розуміння функторів та монад в рез-ті просто зводиться до інтуїтивного сприйняття колекцій та контекстів. І при веб-розробці особливої погоди не зробить.

Значно крутіше математика виконує свою роль при вивченні світу в рамках фізики. Ось там реально крута область застосування — розшарування, Ріманнові многовиди і т.п. Звісно і в програмуванні є цікаві штуки, але вони наразі більше про науку, аніж щоденну інженерну роботу: залежні типи (тут і гомотопії, і розшарування, і можливість програмувати диференціальний аналіз прямо в IDE), алгебраїчні типи та матаналіз побудований на них (звідси, такі структури як Zipper випливають).

Звучить, як безпідставне твердження. Emperor’s New Mind одна з кращих книг, які я читав. А таких викладок доступних про ту ж Машину Тюрінга я ніде більше не зустрічав.

Не вистачило більш чіткої структури в статті. Дуже хотілося б бачити чітке summary чи список основних думок\висновків і від того вже йти до деталей.

Як на мене, то формули в статтях про мотивацію не мають жодної цінності. Тим паче з такими примарними величинами, які не можна виміряти.

Каніовська там зараз за двох, наскільки я чув. А Парамонова у нас в останніх читала (2008-2014).

На тот, на тот. Для современной физики нужна очень хорошая мат. подготовка — на ИПСА она одна из лучших в Украине. Хотя, СП, конечно, не та кафедра: более с уклоном на программирование. ММСА же в математическом плане получше будет.

ИМХО, лучше Подколзина :)