¿Son las matemáticas importantes para los estudiantes de informática?

Para estudiantes de pregrado en informática. Personalmente, creo que para las carreras de informática no orientadas teóricamente (como P = NP, la combinatoria está incluida en las matemáticas), algo de teoría de grafos en "Matemáticas Concretas" es suficiente para respaldar el sistema de conocimiento en la etapa básica de los estudios de pregrado (y no requiere Es necesario ser más profundo, por ejemplo, la teoría de grafos no requiere pruebas como el departamento de matemáticas). Es decir, conocimientos informáticos puros para comprender los conceptos básicos de arquitectura informática, optimización de caché, algoritmos, estructuras de datos, etc.

Muchas personas señalaron en sus respuestas: Las matemáticas están en todas partes en la práctica. En realidad, este es un hecho sin sentido. Ninguno de estos conocimientos matemáticos es necesario para todas las especialidades en informática.

La razón es que las computadoras se han extendido a varios campos, y en cada campo de aplicación, es natural aprender y comprender el conocimiento en ese campo, incluidas las matemáticas (las matemáticas están en todas partes).

Primero, hablemos de aplicaciones fuera de mi especialización. Hago simulaciones de ingeniería, por lo que, naturalmente, necesito comprender las convoluciones y las transformadas de Laplace; hago análisis de redes sociales, por lo que la teoría de grafos es más importante. Es posible que los programadores de PHP no necesiten estos conocimientos matemáticos, pero también forman parte de la profesión de la informática.

Además, debido a la división de disciplinas dentro de la informática, algunas personas dicen que el aprendizaje automático requiere muchas matemáticas. Sí, el aprendizaje automático (que también es la dirección en la que quiero ir) requiere muchas matemáticas y puede considerarse una rama de la disciplina informática. Sin embargo, solo para aplicarlo al aprendizaje automático, no es necesario aprender teoría métrica, análisis funcional, etc. Para dar un paso atrás, incluso para los investigadores del aprendizaje automático, la mayoría de las personas que utilizan estas herramientas son entusiastas de las matemáticas a quienes les gusta realizar investigaciones analíticas. Los ingenieros que son buenos en generación lineal y estadística también son similares. En realidad, se puede considerar que este tipo de ingeniero realiza aplicaciones especiales. Además, las computadoras cuánticas son una rama marginal de la informática. Por lo tanto, ¿es seguro decir: aprender mecánica cuántica es importante para los estudiantes de informática? (De hecho, hay muchos ejemplos: ordenadores moleculares, ordenadores de ADN, física computacional, neurología computacional, química computacional, finanzas computacionales...)

Sin embargo, aprender bien matemáticas no está de más. Ser bueno en matemáticas no es un requisito difícil para todos los estudiantes de informática, pero los estudiantes que son buenos en matemáticas pueden marcar la diferencia en una gama más amplia de campos. Si uno espera convertirse en investigador, realmente es necesario estudiar matemáticas tanto como sea posible.

Muchos campos relacionados con la informática requieren muchas matemáticas, especialmente los campos de investigación. Pero si todos en todos los campos salen a mostrar sus habilidades matemáticas, me temo que ahuyentará a muchas personas que quieren aprender informática pero no tienen altas habilidades matemáticas. De hecho, la mayoría de la gente en informática no usa mucho las matemáticas. La información sobre empleo muestra que las carreras de ciencias de la computación siguen siendo escasas a nivel mundial.