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很郁闷，美国高校的计算机图形学老师似乎都属于计算机系，
是不是招数学系学生的比例特别小？
可我觉得这个学科更适合数学系学生……
我现在学数学，希望本科结束就去美国，
在统计和计算机图形学之间徘徊，
求建议（纯考虑学科的建议）……
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数学系底下也会有人做啊，比如
不过计算机下面做的人肯定更多。但如果想申好学校的CS系，在国内或者美国／香港／新加坡读个硕士发些文章会更稳妥。不过如果你相关研究经历比较丰富当然也能直接申请，可以先尝试套辞试试。
相比计算机，数学本科申统计可能更容易些。但统计的竞争也非常激烈，拿到好学校很不容易。但说到底还是看你自己的兴趣和规划了，，
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上面那个老师是adjunct professor。一般好的applied math program都会邀请CS系的老师加入的，看学校了，所以也并非一定要进CS系才能跟到做图形学的老师
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哦买嘎得 发表于
上面那个老师是adjunct professor。一般好的applied math program都会邀请CS系的老师加入的，看学校了，所以 ...
嗯，谢谢，不过这种情况下数学系没有列出邀请的教授啊，刚才那个我就没找到。。
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Harley1492 发表于
嗯，谢谢，不过这种情况下数学系没有列出邀请的教授啊，刚才那个我就没找到。。
那个prof好像不是应数系的。。恩，他是differential geometry组的。一般你可以去数学系的geometry和topology方向的faculty个人主页上去看，做CG的mathematician出自这些方向的可能性比较大。。
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跟着mathematician做CG的肯定算小众啦，真想紧跟业界潮流那还是得去跟CS的人。前面说的意思是有可能申请应数甚至纯数的项目也能跟到CS的prof。自己多做信息检索吧，加油～
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对啊。我会多做检索的。thx~
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计算机图形学需要用到那些数学(经典)
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你可能喜欢“学习计算机图形学需要多少的数学？” 这是初学者最经常问的问题。狭义的计算机图形学指的是传统的三维建模，绘制，动画等，而广义的计算机图形学还包括计算机图像处理，视频处理，计算机视觉和机器学习等领域。
答案取决于你想在计算机图形学领域钻研多深：
1、如果仅仅使用周围唾手可得的图形软件，如 Photoshop, 3D Studio Max, Maya, AutoCAD 等，你不需要知道多少数学知识；通过掌握简单的概念和阅读使用教程你就能使用这些软件的基本功能；但是如果你想精通这些软件，你还是需要学习计算机图形学的一些入门知识的；
2、如果想学习计算机图形学的入门知识，你至少需要掌握代数，三角学和线性代数的一些基本知识；这也是要成为图形软件高手所必需掌握的；
3、如果想成为一名计算机图形学的研究工作者，那么对数学的学习将是 “活到老，学到老”。重要的是，从以前看似枯燥的数学到看到它的实际应用的过程中，你会更容易享受数学的美妙。在你不断进行计算机图形学的研究的过程中，你会感觉到你的数学知识越来越不够用，从而真正理解 “数学不是没有用，而是不够用！”。
如果你并不特别喜欢数学，是否仍有在计算机图形学领域工作的机会？是的，计算机图形学的确有一些方面不需要考虑太多的数学问题。你不应该因为数学成绩不好而放弃它，如果你对计算机图形学具有强烈兴趣和好奇心的话，而且你还特别喜欢和擅长计算机编程的话。不过，如果学习了更多的数学知识，那么你将在研究课题上有更多的选择余地。如果你要做很好的计算机图形学的研究工作，则建议你还是多学习些数学。
对于在计算机图形学中哪些数学才是重要的？这个问题是没有明确的答案的。这领域里不同的方面要求掌握不同的数学知识，也许兴趣将会决定了你的方向。那些基本的数学知识和分析能力是最重要的，而其他的数学则是根据你所从事的方向相关。
下面将介绍我们认为对于计算机图形学有用的数学。别以为想成为一名计算机图形学的研究者就必须精通各门数学！在大学里，你所学的那些数学看起来都很抽象，枯燥无味，这是因为你并不知道它们的用处，甚至连讲课的老师也不知道，而你们的目的只是记住那些定理和公式，考个好分数。与大学学习数学不一样的是，你在计算机图形学的学习和研究过程中会感受到数学的用处和美妙，这时你学习数学的目的将更加明确，兴趣将更加浓厚，学习方法将更加有效。因为你是在使用数学的过程中在学习数学！想想看你是如何学会中文说话的？为了对用于计算机图形学的数学有一个全面的看法，这里特地列出了很多方面。注意，不是这里提到的每个方面你都必须熟悉，许多研究工作者从不需要考虑下面提到的某些数学知识，成功的研究者总是将某一方面的数学知识和数学工具用到极致！
最后，虽然读了这篇文章后，你应该会对数学在计算机图形学中的应用有所了解，不过这也是一家之言。也许你应该阅读更多的此类文章，或者至少从其他从事计算机图形学工作的人那里了解不同的学习重点。
初等代数和三角学
对于计算机图形学的初学者来说，高中的代数和三角学可能是最重要的数学。日复一日，我从简单的方程解出一个或更多的根。我时常还要解决类似求一些几何图形边长的简单三角学问题。代数和三角学是计算机图形学的最基础的知识。
那么高中的几何学怎么样呢？可能让人惊讶，不过在多数计算机图形学里，高中的几何学并不经常被用到。原因是许多学校教的几何学实际上是如何建立数学证明的课程。虽然证明题对提高智力显然是有效的，但对于计算机图形学来说，那些与几何课有关的定理和证明并不常被用到。如果你毕业于数学相关领域（包括计算机图形学），就会发现虽然你在证明定理，不过这对开始学习图形学不是必要的。
如果精通代数和三角学，就可以开始读一本计算机图形学的入门书了。下一个重要的用于计算机图形学的数学——线性代数，多数此类书籍至少包含了一个对线性代数的简要介绍。
推荐的参考书:
Computer Graphics:
Principles and Practice
James Foley, Andries
van Dam, Steven Feiner, John Hughes
Addison-Wesley
线性代数的思想贯穿于计算机图形学。事实上，只要牵涉到几何数值表示法，就常常抽象出例如 x,y,z 坐标之类的数值，我们称之为矢量。计算机图形学自始至终离不开矢量和矩阵。用矢量和矩阵来描述旋转，平移，或者缩放是再好不过了。高中和大学都有线性代数的课程。只要想在计算机图形学领域工作，就应该打下坚实的线性代数基础。我刚才提到，许多图形学的书都有关于线性代数的简要介绍——足够教给你图形学的第一门课。
数学分析（微积分学）
微积分学是高级计算机图形学的重要成分。如果打算学习研究图形学，我强烈建议你应该对微积分学有初步认识。理由不仅仅是微积分学是一种很有用的工具，还有许多研究者用微积分学的术语来描述他们的问题和解决办法。另外，在许多重要的数学领域，微积分学被作为进一步学习的前提。学习了基本代数之后，微积分学又是一种能为你打开多数计算机图形学与后继的数学学习之门的课程。
微分几何学研究描述和控制光滑曲线，曲面的方程。如果你要计算出经过某个远离曲面的点并垂直于曲面的矢量（法向矢量）就会用到微分几何学。让一辆汽车以特定速度在曲线上行驶也牵涉到微分几何学。有一种通用的绘制光滑曲面的图形学技术，叫做 “凹凸帖图”，这个技术用到了微分几何学。另外，要研究曲面的一些几何性质，如曲率、可展性、测地性质等，需要较多的微分几何知识。如果要着手于用曲线和曲面来创造形体（在图形学里称之为建模），你至少应该学习微分几何学的基础。
数值方法（计算方法）
几乎任何时候，我们在计算机里用近似值代替精确值来表示和操作数值，所以计算过程总是会有误差。而且对于给定的数值问题，常常有多种解决的方法，一些方法会更块，更精确或者对内存的需求更少。数值方法研究的对象包括 “计算方法” 和 “科学计算” 等等。这是一个很广阔的领域，而且我将提及的其他几门数学其实是数值方法的一些分支。这些分支包括抽样法理论，矩阵方程组，数值微分方程组和最优化。
推荐的参考书:
Numerical Recipes in
C++: The Art of Scientific Computing
William Press, Saul
Teukolsky, William Vetterling and Brian Flannery
Cambridge University
抽样法理论和信号处理
在计算机图形学里我们反复使用储存在正规二维数组里的数字集合来表示一些对象，例如图片和曲面。这时，我们就要用抽样法来表示这些对象。如果要控制这些对象的品质，抽样法理论就变得尤为重要。抽样法应用于图形学的常见例子是当物体被绘制在屏幕上时，它的轮廓呈现锯齿状的边缘。这锯齿状的边缘（被认为是 “混淆” 现象）是非常让人分散注意力的，用抽样法中著名的技术例如回旋，傅立叶变换，空间和频率的函数表示就能把这个现象减少到最小。这些思想在图像和音频处理领域是同样重要的。
推荐的参考书:
The Fourier Transform
and Its Applications
McGraw Hill
计算机图形学的许多问题要用到矩阵方程组的数值解法。一些涉及矩阵的问题包括：找出最好的位置与方向以使对象们互相匹配（最小二乘法），创建一个覆盖所给点集的曲面，并使皱折程度最小（薄板样条算法），还有材质模拟，例如水和衣服等。在图形学里矩阵表述相当流行，因此在用于图形学的数学中我对矩阵方程组的评价是很高的。
推荐的参考书:
Computations
Gene Golub and Charles
Johns Hopkins
University Press
物理学（物理模拟）
物理学显然不是数学的分支，它是自成一家的学科。但是在计算机图形学的某些领域，物理学和数学是紧密联系的。在图形学里，牵涉物理学的问题包括光与物体的表面是怎样互相影响的，人与动物的移动方式，水与空气的流动。为了模拟这些自然现象，物理学的知识是必不可少的。这和解微分方程紧密联系，我将会在下一节提到微分方程。
微分方程的数值解法（有限元方法）
我相信对于计算机图形学来说，解微分方程的技巧是非常重要的。像我们刚才讨论的，计算机图形学致力于模拟源于真实世界的物理系统。波浪是怎样在水里形成的，动物是怎样在地面上行走的，这就是两个模拟物理系统的例子。模拟物理系统的问题经常就是怎样解微分方程的数值解。请注意，微分方程的数值解法与微分方程的符号解法是有很大差异的。符号解法求出没有误差的解，而且时常只用于一些非常简单的方程。有时大学课程里的 “微分方程” 只教符号解法，不过这并不会对多数计算机图形学的问题有帮助。
在对物理系统的模拟中，我们把世界细分为许多表示成矢量的小元素。然后这些元素之间的关系就可以用矩阵来描述。虽然要处理的矩阵方程组往往没有很精确的解，但是取而代之的是执行了一系列的计算，这些计算产生一个表示成数列的近似解。这就是微分方程的数值解法。请注意，矩阵方程的解法与微分方程数值解法的关系是很密切的。
在计算机图形学里，我们常常为了期望的目标寻求一种合适的描述对象或者对象集的方法。例如安排灯的位置使得房间的照明看起来有种特殊的 “感觉”，动画里的人物要怎样活动四肢才能实现一个特殊的动作，怎样排版才不会使页面混乱。以上这些例子可以归结为最优化问题。十年前的计算机图形学几乎没有最优化技术的文献，不过最近这个领域越来越重视最优化理论。我认为在计算机图形学里，最优化的重要性将会日益增加。
概率论与统计学
计算机图形学的许多领域都要用到概率论与统计学。当研究者涉足人类学科时，他们当然需要统计学来分析数据。图形学相关领域涉及人类学科，例如虚拟现实和人机交互 (HCI)。另外，许多用计算机描绘真实世界的问题牵涉到各种未知事件的概率。两个例子：一棵成长期的树, 它的树枝分杈的概率；虚拟的动物如何决定它的行走路线。最后，一些解高难度方程组的技巧用了随机数来估计方程组的解。重要的例子：蒙特卡罗方法经常用于光如何传播的问题。以上仅是一部分在计算机图形学里使用概率论和统计学的方法。
另外，在机器学习和统计学习中，需要非常多和深入的统计学知识。
用一句话来形容拓扑学，它研究油炸圈饼与咖啡杯为什么在本质上是相同的。答案是他们都是只有一个洞的曲面。对于计算机图形学来说，拓扑学的形式（符号表示法）是表达思想的简便方法，常用于分析一些曲面的性质，在形状分析、形状匹配和搜索中得到应用。
黎曼几何是研究流形曲面上的微积分与微分几何。不同与三维欧氏空间，它研究的曲面是在流形曲面上，其中用到不同的度量。这部分数学知识有点抽象，但是同样有效地被用到计算机图形学中。如共形几何理论就被发展起来在计算机图形学中得到广泛的应用。
抽象代数就是研究群论，环论和域的代数学。相对于线性代数，内容也比较抽象。在计算机图形学上也时有用到。
计算几何学研究如何用计算机高效地表示与操作几何体。典型问题如，碰撞检测，把多边形分解为三角形，找出最靠近某个位置的点，这个学科包括了运算法则，数据结构和数学。图形学的研究者，只要涉足创建形体（建模），就要大量用到计算几何学。
推荐的参考书:
Computational Geometry in C
Joseph O’Rourke
Cambridge University Press
Computational Geometry:
An Introduction
Franco Preparata
and Michael Shamos
Springer-Verlag
其他几何学
一些其他的几何学，如《仿射几何》、《射影几何》在计算机图形学的某些问题上用得比较多，对工程具有较大的促进应用。
总结：数学应用和数学理论
对于图形学来说，以上提到的许多数学学科都有个共同点：比起这些数学的理论价值，我们更倾向于发掘它们的应用价值。不要惊讶。计算机图形学的许多问题和物理学者与工程师们研究的问题是紧密联系的，并且物理学者与工程师们使用的数学工具正是计算机图形学研究者们使用的。多数研究纯数学理论的学科从不被用于计算机图形学。不过这不是绝对的。请注意这些特例：分子生物学正利用节理论来研究 DNA 分子动力学，亚原子物理学用到了抽象群论。也许有一天，纯数学理论也能推动计算机图形学的发展，谁知道呢？
事实上，文章中所提到一些数学分支，按照我国的教育体制，在数学系本科的学生（或者硕士研究生阶段的理工科学生）基本都能接触到。但是大学所学习的数学比较偏重于证明以构建完备的数学理论框架，而不太注重实际的使用，现在的大学教师授课的方式也是这样。
我认为，学习数学最好的方式就是使用它，使用它越多，你就觉得它越有用，越有趣，学得就越好，也越快，越扎实。当然，很少有人能精通全部的知识，对于计算机图形学的学习和实践，应当采取掌握较为宽广的数学知识基础，在需要的时候，对相关的数学知识再进行深入的学习和挖掘；不要因为自身数学知识的匮乏而沮丧，更不能因此而敌视数学，保持对计算机图形学强烈的兴趣和乐观上进的学习态度是学习计算机图形学的关键。
还有一点需要指出的是，在学习计算机图形学的过程中，你会发现各个方面的数学知识都会被用到，因此你掌握的数学知识会比较全面，也知道如何在实际中应用。这可能是应用数学在所有学科得到最好的体现。相反，一些做纯理论的数学工作者，掌握的数学知识就是他们所研究的一块，而对其他的数学知识掌握得就不够好，他们做得比较深入。当然，做应用数学和理论数学都有值得敬仰的地方，一个侧重在实际应用，而另一个侧重在理论深度，但要做好都不是很容易。数学说到底还是要学老用的。相对来讲，做计算机图形学能看到学到的数学在实际中所用了，“所用即所学”。试想一下，当你能看到自己做的美妙的东西被别人看到且被敬仰的时候，你的成就感一定会很大！
最后说一点的就是，学习计算机图形学和从事计算机图形学的研究，除了数学基础外，还需要较强的计算机编程能力，你务必要掌握和熟练一门编程语言，一般建议 C/C++，因为你要实现出你的想法，你必须编程去实现出来，做出漂亮的结果。编程也是很有趣的，只要你有兴趣，提高是非常快的！当然，这里我不阐述如何提高编程的能力和水平的方法。“数学” 和 “编程”，两手都要抓，两手都要硬！提醒大家一点的是，如果你对编程兴趣不大，或者就不愿编程，那你就不适合选择计算机图形学，可能更适合选择其他方向，比如统计学或理论数学。
参考知识库
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我要去他国
求助:深度计算和计算机图形学哪个好?
本人本科物理专业,不太喜欢现在的凝聚态~~研究生想读应用数学与计算科学,我对上面$ W5 [8 G- G2 `* ]2 v6 I
这些方面不太了解,以上哪个好一些啊?
! ?&&x* s2 @% F6 E+ M0 ?
和材料科学与工程相比的话,有没有必要转过去?
当然我知道兴趣是最好的老师,可是现在兴趣很不明显~~还请各位内行人从国外的角度
给点建议,大哥大姐~~前辈~~谢谢啦~
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1. &1.深度计算,并行计算,高性能计算
2. &2.计算机图形学,科学可视化,几何建模
您所在的用户组没有投票权限
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我也在犹豫。本科通信工程。想转CS，做图像视频处理还是本科专业内容，但想做系统，觉得自己计算机的基础不够，毕竟本科不是CS。怎么办呢？
还有高性能计算和图形图像那个就业形势好呢？在美国和中国都可以谈谈。
HPC。。I LOVE IT。。呵呵～～% K7 f0 R6 v, ]0 C
不过现在用GPU做HPC挺火的哦～
可能因为个人兴趣吧
我更喜欢图形一块的。。
个人非常看好图形学的前途。计算机飞速普及发展，关键点就是图形学。同样机器人这一块要突破，计算机图形学肯定也要有很大的飞跃。
high performance computing
原帖由 wudi850620 于
21:13 发表 &&g( D; Q5 i" H
个人非常看好图形学的前途。计算机飞速普及发展，关键点就是图形学。同样机器人这一块要突破，计算机图形学肯定也要有很大的飞跃。 3 \0 J&&N; f8 \8 O&&R: [
. q2 K* T& I8 ?. s7 m
: P0 ~7 S) u* C- @. c4 F
计算机飞速普及发展，关键点就是图形学?是这样的吗?
可能了解HPC的人并不会非常多。。
毕竟做COMPUTER ARCHITECTURE研究没有做图形那么普及。。
其实做HPC现在是一个很好的机遇。。CMP的时代才刚刚开始。。处在一个纷乱的时代里。。对做研究来说是最好的。。
做图形学相关研究的人多些
原帖由 luyeallen 于
20:49 发表 - }&&Y% h$ c3 R3 ]! I# y0 ^
HPC。。I LOVE IT。。呵呵～～' e6 ~8 R; ^; Z$ R
不过现在用GPU做HPC挺火的哦～
是的，现在Nvidia的CUDA技术有专门是给大型并行计算用的部分。GPU强大计算能力组成的系统比起传统CPU组的系统毫不逊色，而且还有很多优势。现在挺流行的。
[ 本帖最后由 wudi850620 于
19:22 编辑 ]
而且很多高性能计算系统，最后都是给图形渲染方面服务的。
个人觉得计算这方面比较好，有发展前景，图形这边现在想搞点什么新东西太难了
听说高性能计算现在都是大忽悠....,是不是这样啊？图形学有发展吗？容易发论文吗？
高性能计算(High Perfermance Computing)机群，简称HPC机群。这类机群主要解决大规模科学问题的计算和海量数据的处理，如科学研究、气象预报、计算模拟、军事研究、CFD/CAE、生物制药、基因测序、图像处理等等。" K! @+ R&&a; G) |# e& g! K/ L
　　信息服务机群的应用范围很广，包括如数据中心、电子政务、电子图书馆、大中型网站、网络游戏、金融电信服务、城域网/校园网、大型邮件系统、VOD、管理信息系统等等。就其实现方式上分，还可以分为负载均衡机群、高可用机群等。* S: t# u! z&&P/ j2 l- J& m
　　简单的说，高性能计算（High Performance Computing）是计算机科学的一个分支，研究并行算法和开发相关软件，致力于开发高性能计算机（High Performance Computer）。
萝卜白菜各有所爱
我总感觉图形学会用到很多数学知识，有点怕怕的说。。。
HPC 吧，个人比较喜欢 back-end 的东西& h6 z$ {, Q; ?
不过很多时候 HPC 和 CG 可以用在一起的……
个人更感兴趣图形学，但是觉得HPC比较不容易走偏。
都是菜鸟！
图形学的应用领域更广，HPC的深度更好，如果想找工作当然是图形学，如果是做研究，HPC好用户等级：版主
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北京高考版主
<em id="authorposton16-8-10 15:40
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　　经常听人说要学好计算机必须学好数学，在编程中有用到数学了吗？　　不少人答案中指出的：在实践中数学无处不在。其实这些数学都不是每个计算机专业学生必备的知识。　　理由是，计算机已经深入到各个领域了，而在每个领域的应用中，自然要学会，并且懂得那个领域的知识，这些知识便包括了数学。　　先说专业外的应用，我做工程模拟，那我自然要会卷积，拉普拉斯变换；而我做社交网络分析，图论就显得更重要了。而这些与计算机本身是无关的，是与实践领域相关的。PHP程序员大概就不需要这些数学，但他们也是属于计算机专业的。
& && && &软件工程专业涉及到的数学，特点是具体、直观、离散、实用。 Knuth 的《具体数学》定位就非常好。除非是理论计算机方向，一般程序员需要的「数学」其实是指具体的算法和技巧，基本算是「应用数学」而已。
　　再说被分到计算机内的学科，有人说机器学习需要大量的数学。即便是机器学习的科研工作者，用这些工具的，也大都是数学出身的，爱做分析性质研究的家伙。工程师学好线代和统计就差不多了，而这类工程师，其实可以被看作是做特殊应用的。更夸张地推一步，量子计算机也算是计算机专业的一个边缘分支。难道可以因此说：学好量子力学对计算机专业很重要吗？　　然而，学好数学是没有坏处的。学好数学不是每个计算机专业的必须要求，但是学好数学的学生可以在更广阔的领域内大展拳脚。希望成为研究人员的话，那数学确实是要尽可能多地学。　　很多和计算机挂钩的领域确实用到大量数学，尤其是研究方向。但是如果各个领域的人都出来秀一把虐过自己的数学，那恐怕是会吓走不少想学计算机，但数学不是很强的人。而实际上计算机专业大部分人是用不到多少数学的。而且就业方面的信息显示，全球范围内计算机专业学生还是供应不足的。
千人Q群: 北京高中家长高考志愿填报、南科大信息交流的圈子
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<em id="authorposton16-8-10 16:00
zhaoyg2000 发表于
中低端码农不需要。作产品，运维，项目管理也不需要
在理，需要用到数学的，基本得到底层和算法级别，而目前的工具大多已将此封装得很好
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<em id="authorposton16-8-11 22:54
本帖最后由 无底深渊 于
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最爱暴雪 发表于
微积分的知识本身不常用，一些思想是有借鉴意义的，而实用性确实离散数学图论集合论等更实用
国内一说加强数学基础，基本上就是强调学工科或数学系的数学分析，甚至俄国的数学分析。
找个或许不恰当的比喻，步兵是否要练引体、格斗、和武术？我以为不必要，现在步兵是超视距攻击了，那些折腾士兵的冷兵器引体一样的基础科目，未来战争未必用得到，基础的微积分恐怕也是如此。俄罗斯数学分析比美帝牛，训练扎实，但计算机发展并未如何。美帝计算机专业数学基础课也不比天朝难，人家发展挺好。可见基础的数学分析是否强大与计算机应用涉及的数学是否强大两者不一定有关系。练了很多属于冷兵器的微积分，未来it战争中可能还会输。鼓吹强基础，训练数分而期待最终各领域获胜的专家，很大程度上同清末的军机处大臣类似，他们并未看清当时的战争已经进入新时代，他们认为重要的基础，比如刀枪不入的武术，可能并不重要，士兵累到吐血，最后还是会输！现今天朝这样的学校还有，实在误人子弟。厚基础，应当是加强训练与计算机专业相关的数学基础，犹如训练士兵的超视距攻击能力，而不是像训练引体一样的微积分。应加强与本专业（比如计算机专业）相关的数学和it相关专业基础训练，而不是一些学校所强化的俄罗斯数学分析。
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<em id="authorposton16-8-10 15:47
& && &&&学好数学其实对工科所有学科都有用。数学不好计算机图形学都学不下去，记得毕业设计时因为做3D动画编程，大量用到数学真力不从心。
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<em id="authorposton16-8-10 15:47
中低端码农不需要。作产品，运维，项目管理也不需要
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<em id="authorposton16-8-10 21:10
翠绿 发表于
　　经常听人说要学好计算机必须学好数学，在编程中有用到数学了吗？　　不少人答案中指出的：在实践中数学计算机用的最多的数学是离散数学.从数理逻辑到集合论到图论,都是计算机应用的基础,无处不在.仿佛空气,你看不到它,却无时无刻不使用它.
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<em id="authorposton16-8-11 11:50
数学不好，计算机专业肯定学不好。有人会反驳，用电脑做PS，不懂数学也没问题呀！不错，不过你不明白的是PS中的各种特效和滤镜就是数字图形的处理，百分百的数学。所以计算机高手数学不好的几乎没有。
再说个例子，计算机所有的加密算法都是数学，高级编程甚至是初级编程都离不开数学。大家都知道高考数学选择中有一道计算机的流程图，所以你说数学不好，计算机能不能学好。
每个专业都有本专业联系最紧密的知识，所以不用去否定，如果你真对计算机感兴趣，学好数学是必需的，如果你只想利用计算机做些皮毛工作，数学不好没多少影响。
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<em id="authorposton16-8-11 12:26
所有的理工科专业，哪个离得开数学作为基础？
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<em id="authorposton16-8-10 16:44
实用好贴，比那些天天攀比那个学校好的帖子强万倍
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<em id="authorposton16-8-10 21:11
翠绿 发表于
　　经常听人说要学好计算机必须学好数学，在编程中有用到数学了吗？　　不少人答案中指出的：在实践中数学至于微积分等知识确实不常用.
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<em id="authorposton16-8-11 06:41
上班以后，大学里学的那些知识又有多少用的上呢？
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无底深渊 发表于
至于微积分等知识确实不常用.
微积分的知识本身不常用，一些思想是有借鉴意义的，而实用性确实离散数学图论集合论等更实用
找个或许不恰当的比喻，步兵是否要练引体、格斗、和武术？我以为不必要，现在步兵也是超视距攻击了，搞那些折腾士兵的冷兵器基础科目，未来战争未必用得到。个人认为基础的微积分恐怕也是如此。
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<em id="authorposton16-8-11 13:47
kongzhu257 发表于
上班以后，大学里学的那些知识又有多少用的上呢？
这就是我之前详细分析过的，交换价值和内禀价值分不清而导致的疑惑。要说具体知识的实用性，蓝翔完爆清北是吧，然后呢？蓝翔的毕业生就没有多少然后了吧，出来当个熟练工，潜力相对不大，而清北的则可能性更大，即使有出来卖猪肉被嘲笑，人家的公司也已上市。即使同样卖猪肉，长远看北大学子未必卖得比屠夫的儿子差
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<em id="authorposton16-8-11 13:59
即使不是理工科专业，逻辑能力也是个非常重要的能力，逻辑能力也属于数学范畴吧？
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<em id="authorposton16-8-11 14:10
即使不是理工科专业，逻辑能力也是个非常重要的能力，逻辑能力也属于数学范畴吧？说的有道理啊
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