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《高等數學》、《線性代數》、《概率論與數理統計》、《離散數學》這些課程,對計算機專業的學習有幫助嗎?

高數要記的概2113念比線代要記的概念要少一點,5261高數在解題的時候比4102線代要困難一些,畢竟高數出題可以1653有很多的變化,在解題的時候高數比線代更要求靈活應用,至于課程的安排順序, 其實不學高數,也能學會線代,也就是說可以隨便先學哪個都可以,對另一個都沒什么影響,可是學校開課是先學高數再學線代 這是針對學校課程來說的 高數前面的內容還是比較簡單 都是高中的內容 到了中間是求導 算是比較嚴重的應該是后面求積分了 一般學高數都只是倒在求積分這里 注意一下就可以 性代數主要是解方程組,考試不會很難都是記一下相關概念 例如以下概念 1.行列式2.矩陣3.向量組的相關性、矩陣的秩4.線性方程組5.特征值與特征向量6.相似矩陣與二次型相比來說高數對基礎的要求要高一點,要有比較靈活的數學思維,線代學起來要比高數輕松一些,高數要多做題,鍛煉解題的思維希望能幫助到你 有疑問可以繼續追問或私信,個人認為線2113性代數比高等數學容易一些。高等數學屬于5261分析學,4102研究的主要是分析運算1653:積分和微分。它的理論性很強,概念抽象,邏輯嚴密。若只是為了用結論,沒什么難的,但如果抱著學通,學懂的態度去學,要花真功夫。你看看數學分析就知道了,它和高等數學內容一致,但在深度廣度上了很高臺階。特別是它后面的重積分部分,要真懂每個結論怎么來的,是不容易的。線性代數是隸屬于代數學,主要研究的是線性空間理論和矩陣理論。同樣,如果只是記結論,會做題,也沒什么難的,但真正理解線性代數的精髓不是很容易的,其最關鍵的是弄清楚線性空間理論和矩陣理論的關系。同時,高等數學內容比線性代數多,定理證明也比線性代數復雜和精彩,題目也相對不容易點。來自:求助得到的回答,當然是線性代數難了,線性代數難,高數難吧……不過不是都要學的么?www.odisxu.buzz防采集。

作為一名IT行業的從業者,同時也是一名計算機專業的教育工作者,我來回答一下這個問題。

線代跟高數沒什么聯系。高數研究的是連續量,線代研究的是數陣,也就是離散量。具體說線代研究的是線性方程組,或者更確切的說是研究線性空間里的線性變換。

首先,高等數學等課程對于計算機專業的學生來說還是非常重要的,實際上軟件開發問題說到底就是個數學問題,所以要想在軟件開發領域走得更遠,一定要有一個扎實的數學基礎。

相容: 是指這個方程zd組的各個方程,可以同時成立。而方程組有解,那么將解帶入方程組后,各方程都會成立。所以有解的時候,方程組各方程能夠同時成立,所以是參考資料來源:百度百科—線性代數

當前大數據和人工智能是科技領域的重點研究方向,而不論是大數據領域的研發還是人工智能領域的研發,都離不開數學知識,數學是大數據和人工智能的重要基礎。從這個角度來看,要想成為計算機領域的創新型人才,一定要有一個扎實的數學基礎。

線代對應高等代數 高數對應數學分析,解析幾何,常微分方程,等 通常情況下,線代和高數只是理科(也就是數學專業)相應課程的簡單介紹和應用,不涉及或者不要求高深的理論,強調應用

大數據的核心是數據價值化,從大數據的技術體系結構來看,承擔大數據價值化的核心操作是數據分析,目前數據分析有兩種常見方式,分別是統計學方式和機器學習方式,統計學作為數學的一個重要分支自然不必過多解釋,而機器學習也同樣離不開數學知識。機器學習的步驟涉及到數據收集、算法設計、算法實現、算法訓練、算法驗證和算法應用,所以算法是機器學習的核心,而要想有較強的算法設計能力,就需要掌握高數、線性代數和概率論等相關數學知識。

高等數學在 3 維空間內研究函數極限連續、微積分、空間解析幾何等;線性代數研究矩陣理論,n 維空間。

從計算機專業的整體知識體系結構來看,本科生階段的算法設計課程、數據結構課程、數據庫原理課程、計算機網絡課程和網絡安全課程都涉及到數學相關知識,所以一個扎實的數學基礎,能夠在很大程度上促進計算機相關課程的學習。在計算機專業的研究生學習階段,涉及到機器學習、高級操作系統等課程,而這些課程同樣需要有扎實的數學基礎。

首先我把我個人感覺告訴你 一.高數比線代難 二.兩者相互聯系很小,不學高數,也能學會線代,也就是說隨便學哪個,對另一個都沒什么影響,學校開課是先學高數,但我覺得兩者沒什么共性 三.線代其實只要

最后,從近些年計算機專業研究生的研究成果來看,很多創新都以算法設計為基礎,這足以說明數學對于計算機專業學生的重要性。

我從事互聯網行業多年,目前也在帶計算機專業的研究生,主要的研究方向集中在大數據和人工智能領域,我會陸續寫一些關于互聯網技術方面的文章,感興趣的朋友可以關注我,相信一定會有所收獲。

如果有互聯網、大數據、人工智能等方面的問題,或者是考研方面的問題,都可以在評論區留言,或者私信我!

得數學者得天下,這個說法可能有點夸張,但并不無道理,因為在我們現下就業情況來看,數學好的同學確實在就業上優勢更大一些,但如果你真的不適合,就不要勉強自己,尤其計算機專業!

學計算機是修電腦的嗎?并不是,學計算機是和編程有關系,主要學習:計算機應用基礎、應用文寫作、數學、英語、電工與電子技術、計算機網絡技術、C語言、Linux服務器操作系統、CAD繪圖等等。

大學數學又是比較難的,要學學微積分和高等數學,很多人都掛死在這顆高數上,像c語言這類邏輯性要求很高,這和數學的邏輯思維要求是一樣的。雖然主要學科計算機,但是數學學科為輔助學科,通過對計算機專業信息論、科學計算、運籌學等方面的基礎知識的學習,利用數學知識建立相應的數學模型,來組建網絡架構。這個專業將數學與計算機專業完美的結合到了一起。

具體地說,計算機類專業屬于工科門類下的一個專業大類。包括14個專業,有計算機科學與技術、軟件工程、網絡工程、信息安全、物聯網工程、數字媒體技術、智能科學與技術、空間信息與數字技術、電子與計算機工程、數據科學與大數據技術、網絡空間安全、新媒體技術、電影制作、保密技術。

在這些專業中,有些專業和數學關系比較密切,如計算機科學與技術、軟件工程、網絡工程、數據科學與大數據技術。這些專業要想學好,必須有扎實的數學知識。

數學是計算機的靈魂。計算機的四大重點課程,數據庫,算法,操作系統和計算機組成原理,每一樣都需要以數學為基礎,特別是算法,數學不好你根本就搞不懂那些高深的算法。

數學成績不好,想學好計算機專業的重點課程肯定有比較大的困難。

很多大學信息與計算科學專業為理科專業,包括信息科學與計算數學兩個方面。方向一是以計算機科學方面為主,數學方面為輔;方向二是以數學方面為主,計算機科學方面為輔。

尤其是在計算機大熱的現狀下,各高校的該專業紛紛向計算機靠攏,都想把它辦成第二計算機專業,從課程設置和培養方案來看,這個專業和計算機有著密不可分的關系,幾乎一半課程和計算機相關,這也難怪就業方向和計算機差別不大,崗位也差不多。

主要課程:數學分析、高等代數、解析幾何、概率統計、數學模型、離散數學、模糊數學、實變函數、復變函數、微分方程、物理學、信息處理、信息編碼與信息安全、現代密碼學教程、計算智能、計算機科學基礎、數值計算方法、數據挖掘、最優化理論、運籌學、計算機組成原理、計算機網絡、計算機圖形學、c/c++語言、java語言、匯編語言、算法與數據結構、數據庫應用技術、軟件系統、操作系統等。

非常多的人說數學的計算機科學的靈魂,還是有一定道理的,尤其是深層次的,如果不想只做個IT民工,屌絲程序員,數學是一定要學好的,隨機過程、矩陣論、復變函數、數值分析、離散數學、數學分析,概率論是計算機理論和算法的基礎,想做一個高級點的計算機工程師,數學是必須要學好的。

數學現在這些年的重要性越來越明顯,隨著各類傳感器的發展,算法已經無處不在,將來的需求還會更多,只會編程語言肯定是不夠的。比如一個指紋識別傳感器,需要做圖像處理,需要傅立葉變換。一個加速度傳感器,需要和陀螺儀磁力做data fusion,kalman filter,安全算法在普及,非對稱加密都是基于數學,人工智能,虛擬現實的核心價值都在于算法。

未來只會編程不懂算法就相當于會計算機專業的文盲。

希望對你有幫助

我要說非常重要,你可能會說:重要什么啊!我在平時的編程中,根本就沒用到多少。

認為不重要的,那是因為,你是應用層面的軟件開發工程師,如果你認為僅僅想開發一個移動端軟件或者前端web開發,是的,對于這些來講,確實不需要太多的數學知識。因為,應用層級別的軟件開發,很多東西都是現成的,封裝好的,框架也是現成的,你會用就行。

但是,如果你不僅僅想滿足于當一個應用層的開發工程師,你想當算法工程師,研究算法,研究大數據,如果你想當架構師,如果你想研究人工智能,神經網絡,那么上述的課程你不僅應該學好,而且必須得學好,甚至你必須在數學方面進一步深入學習才行。

但是,不管你想從事哪方面,其實數學基礎學好了,對于你來講絕對是都是有好處的,沒有壞處。

所以,上述的數學和概率相關的課程,能學多好,就學多好吧!

簡直不能理解!計算機專業的學生居然會提出這樣的問題?!那你為什麼要選擇計算機專業呢?計算機,顧名思義,必定和數學緊密相關。不願意學數學,如何學計算機?所有這些課程,都是最重要,最基本的課程。不學這些課程,計算機是根本無法學下去的。不僅計算機本身需要用到較多的數學,而且計算機的應用也要用到很多的數學。正在崛起的人工智能就是建立在雄厚的數學基礎之上的。這是計算機的又一個新的應用領域。真誠地奉勸各位,選擇了計算機,就和數學結下了不解之緣。無論你喜歡與否,數學都是離不開的。沉下心來,下大力氣,學好數學,是唯一的出路。

哪個專業開設什么課程,是世界或者國家的專家設置的,無需外行人置疑。計算機專業不懂數學,只算漢字筆畫?

對人工智能方面幫助大些,對一般編程其實關系并不太大。計算機思維和計算思維并不一樣,只能說這些數學很好的人一般邏輯思維能力都強,學起來更快。另一方面,對高精尖的計算機技術研究幫助更大些。

首先《高等數學》、《線性代數》、《概率論與數理統計》、《離散數學》這些課程是大學工科專業必學的課程,可以說是工程領域的基礎、輔助工具。

對于一般的計算機工作來說不需要太多的數學,高中數學就可以了。但對于像深度學習、機器學習、計算機視覺這種需要的數學知識要多一些。比如微積分,線性代數,概率論與數理統計。

所以,本科學數學對從事計算機幫助多大要從你所從事的計算機工作的性質而定。越高級的工作,需要用到的數學越多,本科學數學的幫助越大。

我是計算機專業研究生。如果你只是想做個碼農,寫寫寫代碼完事,可以不用學。但是如果想要深入研究,必須要有基礎,這里深度研究不是說java c,而是機器人,深度學習,神經網絡。我現在學的機器人課程,深度學習,已經必不可少線性代數,概率論知識和工具了,是直接相關的。。離散更不必說。

這是理工類,包括計算機專業的基礎課和必修課吧,不僅僅是知識,還是思維的訓練。

這幾門課,是區分培訓班和科班出身的碼農的主要特征。

1、包含范圍不同:抄線性代數:高等代數內容的一重要部分,并且線性代數重點是掌握矩陣這一塊,計算居多,是非數學系的理工科生學的。高等代數:掌握的東西多一些,內容上增加多項式和雙線性函數、酉空間、辛百空間等抽象內容。2、研究方向不同:線性代數:研究對象是向量,向量空間(或稱線性空間),線性變換和有限維的線性方程組。向量空間是現代數學的一個重要課題;因而,線性代數被廣泛地應用于抽象代數和泛函分析中;高等代數:主要以證明為主,屬于數學系學生所學。高等數學有其固有的特點,這就是度高度的抽象性、嚴密的邏輯性和廣泛的應用性。抽象性和計算性是數學最基本、最顯著的特點。3、實際應用方向不同:線性代數:線性代數的理論已被泛問化為算子理論。由于科學研究中的非線性模型通常可以被近似為線性模型,使得線性代數被廣泛地應用于自然科學和社會科學中。高等代數:電子計算機的出現和普及使得數學答的應用領域更加拓寬,現代數學正成為科技發展的強大動力,同時也廣泛和深入地滲透到了社會科學領域。參考資料百度百科-高等數學百度百科-現代數學內容來自www.odisxu.buzz請勿采集。

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