He leído varias respuestas sobre este tema , pero todavía tengo preguntas..
Hay un montón de cursos de matemáticas, y no sé cual elegir primero.
Que clases de matemáticas debe a que cada equipo científico de tomar? Y lo que debe ser la clase de primero y por qué?

InformationsquelleAutor LoLzMan | 2013-02-14

3 Comentarios

  1. 86

    Muy bueno y la pregunta importante! Un buen conocimiento de las matemáticas es esencial para cada equipo científico, y los requisitos de matemáticas está empezando a ser más diversa.

    • La Matemática Discreta es el más importante y básico de la clase de ciencias de la computación, y por esta razón es que normalmente se ofrecen en el CS de departamentos en lugar de matemáticas departamentos. Esta clase será la base de su introducción a los algoritmos de clase y que te enseñe a probar cosas matemáticamente y le dará los fundamentos para el análisis de algoritmos y estructuras de datos.
    • Cálculo, mientras que no se utilizan directamente en la introducción de computación a nivel de las clases de ciencia, es generalmente una secuencia de cursos ofrecidos por la universidad a mejorar sus habilidades matemáticas. Como empiezas a meterte en cosas como la programación numéricas y de aprendizaje de la máquina, sin embargo, resultará enormemente útil. Es también un requisito para la avanzada de probabilidad/estadística de los cursos.
    • Probabilidad es generalmente cubierto en alguna medida, en su discreto de la clase de matemáticas, pero usted querrá tomar una clase en la continua de las distribuciones de probabilidad y la inferencia estadística, probablemente en el de matemáticas y el departamento de estadística. Esto le dará una mejor comprensión de cómo hacer de la computación numérica y de simulación, y es fundamentalmente necesario para la máquina de aprendizaje, una de las más importantes aplicaciones de la informática.
    • Álgebra Lineal es una clase que usted encontrará útil sobre todo para el aprendizaje de máquina y (avanzado) algoritmos de clases, pero su importancia en la visión por ordenador, gráficos por computadora, aprendizaje de máquina, y otra cuantitativa sub-disciplinas es de suma importancia.

    Que dijo, si una introducción a la máquina de aprendizaje de la clase está disponible, es probable que la cubierta de álgebra lineal y otras cosas que usted puede obtener con una probabilidad de base de la clase. Sin embargo, para estudios de posgrado en ciencias de la computación, una buena comprensión de todas las áreas de matemáticas anteriores es esencial.

    Más allá de la licenciatura de matemáticas, de nivel superior, los cursos de matemáticas son útiles para ciertos teóricos de las áreas de ciencias de la computación (por ejemplo, algoritmos de la teoría del juego, que se cruza con la economía) y, especialmente, en ir más allá de ser una máquina de aprendizaje profesional para el desarrollo de nuevos algoritmos. Estos cursos incluyen:

    • Análisis Real, incluyendo teoría de la medida donde usted encontrará que si usted estudio de la probabilidad y el cálculo de tiempo suficiente, en el que confluyen de nuevo. Análisis general, es una cosa útil para saber cuando empezar a trabajar con algoritmos que involucran números.

    • Optimización, incluyendo optimización lineal, optimización convexa, gradiente de la pendiente, y así sucesivamente. En muchos casos, el «aprendizaje» de una máquina de aprendizaje modelo básicamente se reduce a la optimización de una función objetivo, y las propiedades de esta función, tales como si es convexo tiene un gran impacto en lo fácil que es para optimizar.

    • Métodos numéricos: algunos no consideran que esto es una clase de matemáticas de por sí, pero en la traducción de los algoritmos y de la teoría en la representación imperfecta de matemáticas de punto flotante, hay muchos problemas prácticos a resolver. Por ejemplo, el registro-suma-exp truco.

    • Para aquellos que estarán en la «ciencia de datos» y otros campos relacionados, estadísticas avanzadas y, especialmente, la inferencia causal son muy importantes. Hay un montón de cosas que hay que saber, sobre todo porque tener acceso a una gran cantidad de datos tienta este problema para los no iniciados.

    • Debo tomar estas clases en el orden que usted ha mencionado?
    • Es típico que en una universidad de cuatro años, vamos a empezar con el cálculo de clases en su primer año, luego tomar la matemática discreta, tan pronto como usted cumplir con algunos requisitos básicos en su CS plan de estudios. Entonces usted puede tomar una forma más avanzada de probabilidad/estadística curso y álgebra lineal si te metes en la más cuantitativa de las subáreas de ciencias de la computación.
    • En mi uni, se inicia con el álgebra lineal, la matemática discreta y de cálculo en el primer semestre. @AndrewMao yo estaría interesado en la última parte de su pregunta.
    • He sido seriamente la programación de 35 años. Cuando puedo publicar en Dados tengo varias 6 figura ofrece a los pocos días. Te puedo decir por experiencia que las Matemáticas tienen CASI NADA que ver con la programación seria. ¿Hay excepciones? Por supuesto, pero me gustaría ir tan lejos como para decir que una persona que se destaca en matemáticas probablemente será un mal programador.
    • la programación no es sino un pequeño subconjunto de ciencias de la computación 🙂
    • Su toda la razón. La programación ha casi nada que ver con las matemáticas. Pero el punto es que la programación no es ciencia de la computación. Ciencia de la computación es sobre modelado, diseño del sistema y la arquitectura, desarrollo de algoritmos, resolución de problemas, etc. De hecho, la programación es sólo una parte de la aplicación, que es la última fase.

  2. 9

    La combinatoria, análisis numérico, matemáticas discretas, estadística matemática, la teoría de la probabilidad, la teoría de la información, álgebra lineal, cálculo lambda, la lógica matemática, categoría de la teoría de la, proceso de cálculo etc.

    • Nada de esto tiene nada que ver con el 99% de la programación. Si la matemática es tan importante, ¿dónde están las clases de Matemáticas?
    • He estado aplicando: la Combinatoria, la matemática discreta, probabilidad, matemáticas, lógica y álgebra lineal directamente a la programación, todos ellos tienen relaciones con los algoritmos.
    • Creo ciencias de la computación y la programación son muchas veces igualado, pero son distintas disciplinas. Uno puede aprender a programar sin una CS grado, con sólo matemática fundamental, de hecho, como la mayoría de los conceptos complejos a menudo son encapsulados en el lenguaje de programación o de las bibliotecas. Los fundamentos de los conceptos, sin embargo, están arraigados en el CS, y requieren un poco decente el conocimiento de las matemáticas para entender, sobre todo con el algoritmo de diseño / optimización.
  3. 6

    Ya que especificar «computer scientist», vamos a tomar la ruta más dura:

    1. Análisis de Algoritmos se basa en el cálculo, ecuaciones diferenciales, y la matemática discreta. (Muchas de vista de análisis de algoritmos como el principal diferenciador entre ciencias de la computación e ingeniería de software y programas).
    2. Gráficos por ordenador/visualización científica requiere de un análisis de ingeniería a una especie de fondo: métodos numéricos, álgebra lineal, etc.
    3. Geometría computacional
    4. Aproximación de funciones
    5. La teoría de conjuntos, lógica de primer orden cálculo
    6. Probabilidad /Estadística
    7. la lista continúa 🙂

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