計算機與數學計算機到底和數學有什麼關係

2021-03-07 05:57:19 字數 5844 閱讀 9173

1樓:不要一直頹廢

數學分析

《拓撲》、

逼近論導引、

平行計算方法、

遞迴函式論、

非線性科學叢書、

計算組合原理、

離散數學、

組合數學、

數學建模、

隨機數學、

應用數學

現代數學基礎

高等數學分析

泛函分析

2樓:橙子恩

我們在使用計算機的時候,因為微軟windows系統的緣故,我們會發現其實使用計算機並不是很難的,只要花上個幾天就能將一個軟體什麼的搞個清楚,但是事實上並不是這樣的,其實計算機是牽涉到很多數學公式的。

我們都知道,其實不管是做什麼專業的,都是有必要學數學的,學計算機軟體方面的人,比如學習程式設計的人更是需要學習數學,其實學習數學並不是需要將數學學的很好,很精通,而是要培養我們的邏輯思考能力,這樣才有利於我們編寫程式,但是如果你只是學計算機硬體的,學不學數學也沒多大問題啦。

3樓:匿名使用者

你這問題問得很廣,要看你學哪方面的計算機了,如果只學維修方面,小學數學也夠用啦。如果學程式設計方面,要有很強的邏輯思惟,要學大專或大學所用的高等數學。

4樓:

一般的數學都可以。計算機有自己的特點,重要的是自己的邏輯思維與語言組織能力

5樓:匿名使用者

2、8、10、16進位制,最簡單的。

計算機到底和數學有什麼關係

6樓:河傳楊穎

數學是基礎學科,有豐富的數學基礎可以對理解程式設計中的邏輯有幫助。

程式設計對不同的人有不同的意義:

對於一般的程式設計師就是**的產出和可執行程式(數學在這裡面並不是特別重要,更重要的是對各種框架的理解、熟練掌握、設計模式等)。

對於演算法工程師來說,數學就很重要了(例如機器學習,密碼學,計算機圖形學等,當然這個對題主來說還太遙遠)。

題主說的函式實際上就是為了實現目的的一種封裝形式,而遞迴只是在函式中呼叫自身(當然需要終止條件)。

擴充套件資料

計算機的三大主要特點

1、運算速度快:計算機內部電路組成,可以高速準確地完成各種算術運算。當今計算機系統的運算速度已達到每秒萬億次,微機也可達每秒億次以上,使大量複雜的科學計算問題得以解決。

例如:衛星軌道的計算、大型水壩的計算、24小時天氣算需要幾年甚至幾十年,而在現代社會裡,用計算機只需幾分鐘就可完成。

2、計算精確度高:科學技術的發展特別是尖端科學技術的發展,需要高度精確的計算。計算機控制的導彈之所以能準確地擊中預定的目標,是與計算機的精確計算分不開的。

一般計算機可以有十幾位甚至幾十位(二進位制)有效數字,計算精度可由千分之幾到百萬分之幾,是任何計算工具所望塵莫及的。

3、邏輯運算能力強:計算機不僅能進行精確計算,還具有邏輯運算功能,能對資訊進行比較和判斷。計算機能把參加運算的資料、程式以及中間結果和最後結果儲存起來,並能根據判斷的結果自動執行下一條指令以供使用者隨時呼叫。

7樓:匿名使用者

電腦科學和數學的關係有點奇怪。二三十年以前,電腦科學基本上還是數學的一個分

支。而現在,電腦科學擁有廣泛的研究領域和眾多的研究人員,在很多方面反過來推動

數學發展,從某種意義上可以說是孩子長得比媽媽還高了。

但不管怎麼樣,這個孩子身上始終流著母親的血液。這血液是the mathematical underpi

nning of ***puter science(電腦科學的數學基礎),-- 也就是理論電腦科學。

現代電腦科學和數學的另一個交叉是計算數學/數值分析/科學計算,傳統上不包含在理

論電腦科學以內。所以本文對計算數學全部予以忽略。

最常和理論電腦科學放在一起的一個詞是什麼?答:離散數學。這兩者的關係是如此密

切,以至於它們在不少場合下成為同義詞。

傳統上,數學是以分析為中心的。數學系的同學要學習三四個學期的數學分析,然後是復

變,實變,泛函等等。實變和泛函被很多人認為是現代數學的入門。在物理,化學,工程

上應用的,也以分析為主。

隨著電腦科學的出現,一些以前不太受到重視的數學分支突然重要起來。人們發現,這

些分支處理的數學物件與傳統的分析有明顯的區別:分析研究的物件是連續的,因而微分

,積分成為基本的運算;而這些分支研究的物件是離散的,因而很少有機會進行此類的計

算。人們從而稱這些分支為「離散數學」。「離散數學」的名字越來越響亮,最後導致以

分析為中心的傳統數學分支被相對稱為「連續數學」。

離散數學經過幾十年發展,基本上穩定下來。一般認為,離散數學包含以下學科:

1) 集合論,數理邏輯與元數學。這是整個數學的基礎,也是電腦科學的基礎。

2) 圖論,演算法圖論;組合數學,組合演算法。電腦科學,尤其是理論電腦科學的核心是

演算法,而大量的演算法建立在圖和組合的基礎上。

3) 抽象代數。代數是無所不在的,本來在數學中就非常重要。在電腦科學中,人們驚訝

地發現代數竟然有如此之多的應用。

但是,理論電腦科學僅僅就是在數學的上面加上「離散」的帽子這麼簡單嗎?一直到大

約十幾年前,終於有一位大師告訴我們:不是。d.

e.knuth(他有多偉大,我想不用我廢話了)在stanford開設了一門全新的課程concrete mathematics。 concrete這個詞在這裡有兩層含義:

第一,針對abstract而言。knuth認為,傳統數學研究的物件過於抽象,導致對具體的問題

關心不夠。他抱怨說,在研究中他需要的數學往往並不存在,所以他只能自己去創造一些

數學。為了直接面嚮應用的需要,他要提倡「具體」的數學。在這裡我做一點簡單的解釋。

例如在集合論中,數學家關心的都是最根本的問題--公理系統的各種性質之類。而一些具體集合的性質,各種常見集合,關係,對映都是什麼樣的,數學家覺得並不重要。然而,在電腦科學中應用的,恰恰就是這些具體的東西。

knuth能夠首先看到這一點,不愧為當世計算機第一人。

第二,concrete是continuous(連續)加上discrete(離散)。不管連續數學還是離散數學,

都是有用的數學!

前面主要是從數學角度來看的。從計算機角度來看,理論電腦科學目前主要的研究領域

包括:可計算性理論,演算法設計與複雜性分析,密碼學與資訊保安,分散式計算理論,並

行計算理論,網路理論,生物資訊計算,計算幾何學,程式語言理論等等。這些領域互相

交叉,而且新的課題在不斷提出,所以很難理出一個頭緒來。

下面隨便舉一些例子。

由於應用需求的推動,密碼學現在成為研究的熱點。密碼學建立在數論(尤其是計算數論)

,代數,資訊理論,概率論和隨機過程的基礎上,有時也用到圖論和組合學等。

很多人以為密碼學就是加密解密,而加密就是用一個函式把資料打亂。這就大錯特錯了。

現代密碼學至少包含以下層次的內容:

第一,密碼學的基礎。例如,分解一個大數真的很困難嗎?能否有一般的工具證明協議正

確?第二,密碼學的基本課題。例如,比以前更好的單向函式,簽名協議等。

第三,密碼學的高階問題。例如,零知識證明的長度,祕密分享的方法。

第四,密碼學的新應用。例如,數字現金,叛徒追蹤等。

8樓:匿名使用者

計算機都是用二進位制數字來運算的。

9樓:匿名使用者

數學只要是演算法思想.. 程式設計核心就是演算法思想。

計算機與數學的關係是什麼?

10樓:奔跑的窩牛的家

電腦科學和數學的關係有點奇怪。二三十年以前,電腦科學基本上還是數學的一個分

支。而現在,電腦科學擁有廣泛的研究領域和眾多的研究人員,在很多方面反過來推動

數學發展,從某種意義上可以說是孩子長得比媽媽還高了。

但不管怎麼樣,這個孩子身上始終流著母親的血液。這血液是the mathematical underpi

nning of ***puter science(電腦科學的數學基礎),-- 也就是理論電腦科學。

現代電腦科學和數學的另一個交叉是計算數學/數值分析/科學計算,傳統上不包含在理

論電腦科學以內。所以本文對計算數學全部予以忽略。

最常和理論電腦科學放在一起的一個詞是什麼?答:離散數學。這兩者的關係是如此密

切,以至於它們在不少場合下成為同義詞。

傳統上,數學是以分析為中心的。數學系的同學要學習三四個學期的數學分析,然後是復

變,實變,泛函等等。實變和泛函被很多人認為是現代數學的入門。在物理,化學,工程

上應用的,也以分析為主。

隨著電腦科學的出現,一些以前不太受到重視的數學分支突然重要起來。人們發現,這

些分支處理的數學物件與傳統的分析有明顯的區別:分析研究的物件是連續的,因而微分

,積分成為基本的運算;而這些分支研究的物件是離散的,因而很少有機會進行此類的計

算。人們從而稱這些分支為「離散數學」。「離散數學」的名字越來越響亮,最後導致以

分析為中心的傳統數學分支被相對稱為「連續數學」。

離散數學經過幾十年發展,基本上穩定下來。一般認為,離散數學包含以下學科:

1) 集合論,數理邏輯與元數學。這是整個數學的基礎,也是電腦科學的基礎。

2) 圖論,演算法圖論;組合數學,組合演算法。電腦科學,尤其是理論電腦科學的核心是

演算法,而大量的演算法建立在圖和組合的基礎上。

3) 抽象代數。代數是無所不在的,本來在數學中就非常重要。在電腦科學中,人們驚訝

地發現代數竟然有如此之多的應用。

但是,理論電腦科學僅僅就是在數學的上面加上「離散」的帽子這麼簡單嗎?一直到大

約十幾年前,終於有一位大師告訴我們:不是。d.

e.knuth(他有多偉大,我想不用我廢話了)在stanford開設了一門全新的課程concrete mathematics。 concrete這個詞在這裡有兩層含義:

第一,針對abstract而言。knuth認為,傳統數學研究的物件過於抽象,導致對具體的問題

關心不夠。他抱怨說,在研究中他需要的數學往往並不存在,所以他只能自己去創造一些

數學。為了直接面嚮應用的需要,他要提倡「具體」的數學。在這裡我做一點簡單的解釋。

例如在集合論中,數學家關心的都是最根本的問題--公理系統的各種性質之類。而一些具體集合的性質,各種常見集合,關係,對映都是什麼樣的,數學家覺得並不重要。然而,在電腦科學中應用的,恰恰就是這些具體的東西。

knuth能夠首先看到這一點,不愧為當世計算機第一人。

第二,concrete是continuous(連續)加上discrete(離散)。不管連續數學還是離散數學,

都是有用的數學!

前面主要是從數學角度來看的。從計算機角度來看,理論電腦科學目前主要的研究領域

包括:可計算性理論,演算法設計與複雜性分析,密碼學與資訊保安,分散式計算理論,並

行計算理論,網路理論,生物資訊計算,計算幾何學,程式語言理論等等。這些領域互相

交叉,而且新的課題在不斷提出,所以很難理出一個頭緒來。

下面隨便舉一些例子。

由於應用需求的推動,密碼學現在成為研究的熱點。密碼學建立在數論(尤其是計算數論)

,代數,資訊理論,概率論和隨機過程的基礎上,有時也用到圖論和組合學等。

很多人以為密碼學就是加密解密,而加密就是用一個函式把資料打亂。這就大錯特錯了。

現代密碼學至少包含以下層次的內容:

第一,密碼學的基礎。例如,分解一個大數真的很困難嗎?能否有一般的工具證明協議正

確?第二,密碼學的基本課題。例如,比以前更好的單向函式,簽名協議等。

第三,密碼學的高階問題。例如,零知識證明的長度,祕密分享的方法。

第四,密碼學的新應用。例如,數字現金,叛徒追蹤等。

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