计算机科学中的数学

❶ 请问计算机考研考数学几啊

计算机专业考研考数学（一）。

计算机科学与技术学科采用全国统考方式，初试科目调整后为4门，即政治理论、外国语、数学（一）和计算机学科专业基础综合，卷面满分值分别为100分、100分、150分和150分。

计算机统考只有两种题型——单选和综合应用题，其中单项选择题占80分(共40题，每小题2分)，综合应用题占70分(共7题，各题分值不等)。在综合应用题中，数据结构、组成原理和操作系统各2道，网络出1道题。

(1)计算机科学中的数学扩展阅读：

一、须使用数学一的招生专业

1、工学门类中的力学、机械工程、光学工程、仪器科学与技术、冶金工程、动力工程及工程热物理、电气工程、电子科学与技术、信息与通信工程、控制科学与工程、网络工程、电子信息工程；

计算机科学与技术、土木工程、测绘科学与技术、交通运输工程、船舶与海洋工程、航空宇航科学与技术、兵器科学与技术、核科学与技术、生物医学工程等20个一级学科中所有的二级学科、专业。

2、授工学学位的管理科学与工程一级学科。

二、须使用数学二的招生专业

工学门类中的纺织科学与工程、轻工技术与工程、农业工程、林业工程、食品科学与工程等5个一级学科中所有的二级学科、专业。

三、须选用数学一或数学二的招生专业（由招生单位自定）

工学门类中的材料科学与工程、化学工程与技术、地质资源与地质工程、矿业工程、石油与天然气工程、环境科学与工程等一级学科中对数学要求较高的二级学科、专业选用数学一，对数学要求较低的选用数学二。

四、须使用数学三的招生专业

1、经济学门类的各一级学科。

2、管理学门类中的工商管理、农林经济管理一级学科。

3、授管理学学位的管理科学与工程一级学科。

❷ 计算机科学明明就是数学的一个分支，为什么还是和数学平等的一级学科呢

因为计算机科学只能算作数学体系的成果分支之一，就像子女和父母一样，就算关系再亲近，他们也是完全不同的两个人，毕竟孩子是会长大的。
二三十年以前，计算机科学基本上还是数学的一个分
支。
而现在，计算机科学拥有广泛的研究领域和众多的研究人员，在很多方面反过来推动
数学发展，从某种意义上可以说是孩子长得比妈妈还高了。
但不管怎么样，这个孩子身上始终流着母亲的血液。这血液是the mathematical underpi
nning of computer science(计算机科学的数学基础)，-- 也就是理论计算机科学。
现代计算机科学和数学的另一个交叉是计算数学/数值分析/科学计算，传统上不包含在理
论计算机科学以内。所以本文对计算数学全部予以忽略。
最常和理论计算机科学放在一起的一个词是什么？答：离散数学。这两者的关系是如此密
切，以至于它们在不少场合下成为同义词。
传统上，数学是以分析为中心的。数学系的同学要学习三四个学期的数学分析，然后是复
变，实变，泛函等等。实变和泛函被很多人认为是现代数学的入门。在物理，化学，工程
上应用的，也以分析为主。
随着计算机科学的出现，一些以前不太受到重视的数学分支突然重要起来。人们发现，这
些分支处理的数学对象与传统的分析有明显的区别：分析研究的对象是连续的，因而微分
，积分成为基本的运算；而这些分支研究的对象是离散的，因而很少有机会进行此类的计
算。人们从而称这些分支为“离散数学”。“离散数学”的名字越来越响亮，最后导致以
分析为中心的传统数学分支被相对称为“连续数学”。
离散数学经过几十年发展，基本上稳定下来。一般认为，离散数学包含以下学科：
1) 集合论，数理逻辑与元数学。这是整个数学的基础，也是计算机科学的基础。
2) 图论，算法图论；组合数学，组合算法。计算机科学，尤其是理论计算机科学的核心是
算法，而大量的算法建立在图和组合的基础上。
3) 抽象代数。代数是无所不在的，本来在数学中就非常重要。在计算机科学中，人们惊讶
地发现代数竟然有如此之多的应用。
但是，理论计算机科学仅仅就是在数学的上面加上“离散”的帽子这么简单吗？一直到大
约十几年前，终于有一位大师告诉我们：不是。D.E.Knuth(他有多伟大，我想不用我废话了)在Stanford开设了一门全新的课程Concrete Mathematics。 Concrete这个词在这里有两层含义：
第一，针对abstract而言。Knuth认为，传统数学研究的对象过于抽象，导致对具体的问题
关心不够。他抱怨说，在研究中他需要的数学往往并不存在，所以他只能自己去创造一些
数学。为了直接面向应用的需要，他要提倡“具体”的数学。在这里我做一点简单的解释。例如在集合论中，数学家关心的都是最根本的问题--公理系统的各种性质之类。而一些具体集合的性质，各种常见集合，关系，映射都是什么样的，数学家觉得并不重要。然而，在计算机科学中应用的，恰恰就是这些具体的东西。Knuth能够首先看到这一点，不愧为当世计算机第一人。
第二，Concrete是Continuous(连续)加上discrete(离散)。不管连续数学还是离散数学，
都是有用的数学！
前面主要是从数学角度来看的。从计算机角度来看，理论计算机科学目前主要的研究领域
包括：可计算性理论，算法设计与复杂性分析，密码学与信息安全，分布式计算理论，并
行计算理论，网络理论，生物信息计算，计算几何学，程序语言理论等等。这些领域互相
交叉，而且新的课题在不断提出，所以很难理出一个头绪来。
下面随便举一些例子。
由于应用需求的推动，密码学现在成为研究的热点。密码学建立在数论(尤其是计算数论)
，代数，信息论，概率论和随机过程的基础上，有时也用到图论和组合学等。
很多人以为密码学就是加密解密，而加密就是用一个函数把数据打乱。这就大错特错了。
现代密码学至少包含以下层次的内容：
第一，密码学的基础。例如，分解一个大数真的很困难吗？能否有一般的工具证明协议正
确？
第二，密码学的基本课题。例如，比以前更好的单向函数，签名协议等。
第三，密码学的高级问题。例如，零知识证明的长度，秘密分享的方法。
第四，密码学的新应用。例如，数字现金，叛徒追踪等。

❸ 数学和计算机科学有哪些关系

“计算机科学是研究信息处理的科学。
计算机科学分为理论计算机科学和实验计算机科学两个部分。
在数学文献中所说的计算机科学,一般是指理论计算机科学。
实验计算机科学还包括有关开辟计算机新的应用领域的研究
计算数学也叫做数值计算方法或数值分析。
主要内容包括代数方程、线性代数方程组、微分方程的数值...”

❹ 计算机是不是包括了所有数学

计算机科学和数学的关系有点奇怪。二三十年以前，计算机科学基本上还是数学的一个分
支。而现在，计算机科学拥有广泛的研究领域和众多的研究人员，在很多方面反过来推动
数学发展，从某种意义上可以说是孩子长得比妈妈还高了。
但不管怎么样，这个孩子身上始终流着母亲的血液。这血液是the mathematical underpi
nning of computer science(计算机科学的数学基础)，-- 也就是理论计算机科学。
现代计算机科学和数学的另一个交叉是计算数学/数值分析/科学计算，传统上不包含在理
论计算机科学以内，所以计算运用数学是所有的，因此最常和理论计算机科学放在一起的一个词是什么？答：离散数学。这两者的关系是如此密
切，以至于它们在不少场合下成为同义词。
传统上，数学是以分析为中心的。数学系的同学要学习三四个学期的数学分析，然后是复
变，实变，泛函等等。实变和泛函被很多人认为是现代数学的入门。在物理，化学，工程
上应用的，也以分析为主。
随着计算机科学的出现，一些以前不太受到重视的数学分支突然重要起来。人们发现，这
些分支处理的数学对象与传统的分析有明显的区别：分析研究的对象是连续的，因而微分
，积分成为基本的运算；而这些分支研究的对象是离散的，因而很少有机会进行此类的计
算。人们从而称这些分支为“离散数学”。“离散数学”的名字越来越响亮，最后导致以
分析为中心的传统数学分支被相对称为“连续数学”。
离散数学经过几十年发展，基本上稳定下来。一般认为，离散数学包含以下学科：
1) 集合论，数理逻辑与元数学。这是整个数学的基础，也是计算机科学的基础。
2) 图论，算法图论；组合数学，组合算法。计算机科学，尤其是理论计算机科学的核心是
算法，而大量的算法建立在图和组合的基础上。
3) 抽象代数。代数是无所不在的，本来在数学中就非常重要。在计算机科学中，人们惊讶
地发现代数竟然有如此之多的应用。
但是，理论计算机科学仅仅就是在数学的上面加上“离散”的帽子这么简单吗？一直到大
约十几年前，终于有一位大师告诉我们：不是。D.E.Knuth(他有多伟大，我想不用我废话了)在Stanford开设了一门全新的课程Concrete Mathematics。 Concrete这个词在这里有两层含义：
第一，针对abstract而言。Knuth认为，传统数学研究的对象过于抽象，导致对具体的问题
关心不够。他抱怨说，在研究中他需要的数学往往并不存在，所以他只能自己去创造一些
数学。为了直接面向应用的需要，他要提倡“具体”的数学。在这里我做一点简单的解释。例如在集合论中，数学家关心的都是最根本的问题--公理系统的各种性质之类。而一些具体集合的性质，各种常见集合，关系，映射都是什么样的，数学家觉得并不重要。然而，在计算机科学中应用的，恰恰就是这些具体的东西。Knuth能够首先看到这一点，不愧为当世计算机第一人。
第二，Concrete是Continuous(连续)加上discrete(离散)。不管连续数学还是离散数学，
都是有用的数学！
前面主要是从数学角度来看的。从计算机角度来看，理论计算机科学目前主要的研究领域
包括：可计算性理论，算法设计与复杂性分析，密码学与信息安全，分布式计算理论，并
行计算理论，网络理论，生物信息计算，计算几何学，程序语言理论等等。这些领域互相
交叉，而且新的课题在不断提出，所以很难理出一个头绪来。
下面随便举一些例子。
由于应用需求的推动，密码学现在成为研究的热点。密码学建立在数论(尤其是计算数论)
，代数，信息论，概率论和随机过程的基础上，有时也用到图论和组合学等。
很多人以为密码学就是加密解密，而加密就是用一个函数把数据打乱。这就大错特错了。
现代密码学至少包含以下层次的内容：
第一，密码学的基础。例如，分解一个大数真的很困难吗？能否有一般的工具证明协议正
确？
第二，密码学的基本课题。例如，比以前更好的单向函数，签名协议等。
第三，密码学的高级问题。例如，零知识证明的长度，秘密分享的方法。
第四，密码学的新应用。例如，数字现金，叛徒追踪等。

❺ 计算机与数学的关系是什么

计算机科学和数学的关系有点奇怪。二三十年以前，计算机科学基本上还是数学的一个分
支。而现在，计算机科学拥有广泛的研究领域和众多的研究人员，在很多方面反过来推动
数学发展，从某种意义上可以说是孩子长得比妈妈还高了。
但不管怎么样，这个孩子身上始终流着母亲的血液。这血液是the mathematical underpi
nning of computer science(计算机科学的数学基础)，-- 也就是理论计算机科学。
现代计算机科学和数学的另一个交叉是计算数学/数值分析/科学计算，传统上不包含在理
论计算机科学以内。所以本文对计算数学全部予以忽略。
最常和理论计算机科学放在一起的一个词是什么？答：离散数学。这两者的关系是如此密
切，以至于它们在不少场合下成为同义词。
传统上，数学是以分析为中心的。数学系的同学要学习三四个学期的数学分析，然后是复
变，实变，泛函等等。实变和泛函被很多人认为是现代数学的入门。在物理，化学，工程
上应用的，也以分析为主。
随着计算机科学的出现，一些以前不太受到重视的数学分支突然重要起来。人们发现，这
些分支处理的数学对象与传统的分析有明显的区别：分析研究的对象是连续的，因而微分
，积分成为基本的运算；而这些分支研究的对象是离散的，因而很少有机会进行此类的计
算。人们从而称这些分支为“离散数学”。“离散数学”的名字越来越响亮，最后导致以
分析为中心的传统数学分支被相对称为“连续数学”。
离散数学经过几十年发展，基本上稳定下来。一般认为，离散数学包含以下学科：
1) 集合论，数理逻辑与元数学。这是整个数学的基础，也是计算机科学的基础。
2) 图论，算法图论；组合数学，组合算法。计算机科学，尤其是理论计算机科学的核心是
算法，而大量的算法建立在图和组合的基础上。
3) 抽象代数。代数是无所不在的，本来在数学中就非常重要。在计算机科学中，人们惊讶
地发现代数竟然有如此之多的应用。
但是，理论计算机科学仅仅就是在数学的上面加上“离散”的帽子这么简单吗？一直到大
约十几年前，终于有一位大师告诉我们：不是。D.E.Knuth(他有多伟大，我想不用我废话了)在Stanford开设了一门全新的课程Concrete Mathematics。 Concrete这个词在这里有两层含义：
第一，针对abstract而言。Knuth认为，传统数学研究的对象过于抽象，导致对具体的问题
关心不够。他抱怨说，在研究中他需要的数学往往并不存在，所以他只能自己去创造一些
数学。为了直接面向应用的需要，他要提倡“具体”的数学。在这里我做一点简单的解释。例如在集合论中，数学家关心的都是最根本的问题--公理系统的各种性质之类。而一些具体集合的性质，各种常见集合，关系，映射都是什么样的，数学家觉得并不重要。然而，在计算机科学中应用的，恰恰就是这些具体的东西。Knuth能够首先看到这一点，不愧为当世计算机第一人。
第二，Concrete是Continuous(连续)加上discrete(离散)。不管连续数学还是离散数学，
都是有用的数学！
前面主要是从数学角度来看的。从计算机角度来看，理论计算机科学目前主要的研究领域
包括：可计算性理论，算法设计与复杂性分析，密码学与信息安全，分布式计算理论，并
行计算理论，网络理论，生物信息计算，计算几何学，程序语言理论等等。这些领域互相
交叉，而且新的课题在不断提出，所以很难理出一个头绪来。
下面随便举一些例子。
由于应用需求的推动，密码学现在成为研究的热点。密码学建立在数论(尤其是计算数论)
，代数，信息论，概率论和随机过程的基础上，有时也用到图论和组合学等。
很多人以为密码学就是加密解密，而加密就是用一个函数把数据打乱。这就大错特错了。
现代密码学至少包含以下层次的内容：
第一，密码学的基础。例如，分解一个大数真的很困难吗？能否有一般的工具证明协议正
确？
第二，密码学的基本课题。例如，比以前更好的单向函数，签名协议等。
第三，密码学的高级问题。例如，零知识证明的长度，秘密分享的方法。
第四，密码学的新应用。例如，数字现金，叛徒追踪等。

❻ 计算机专业有数学吗

有的。计算机专业是要学数学的，就是我们所说的高数。数学是很多高深科学的基础，计算机专业也与数学有密切的关系，所以学好数学对计算机专业也是至关重要的。

❼ 计算机科学与技术要学数学吗

要是你只是冲着这个专业“表面上”很热门去的话，我建议你别填。
计算机科学与技术是需要学数学的，可以说在大学里面，很多理科工科都需要学大学数学，我本身也就是一个数学专业毕业的学生。大学数学课可不是你所认识的高中初中数学那么简单的，超级难学。我高中数学随随便便120，这个算是不错的了，但是在大学里面我数学烂的实在不行。
现在真正热门的应该是土木，任何一个只要拿到毕业证的学生，基本上都抢着要。计算机很多毕业生不一定找得到工作，这个我也不多去说了，因为真正在计算机上面吃香的是程序员和维修员。

❽ 学计算机科学与技术需要对数学好吗

我在的系里有这个专业,一个同学也学的这个.对数学的要求比非数学类专业要高回,别的专业只有高等数学答,你要学高等代数,解析几何,数学分析的基础课,其中高等代数和数学分析课时多,比较重要,还有一些关于数学的必修课,比如运筹学,微积分等,也有数学的专业选修课,不过选修相对容易对付,只是不要求运用数学软件SPSS等;同时对计算机也要有一定掌握,在这方面自己可以多学一点,学校教的不会太多.
我个人感觉,以前学的基础不是太重要,大学里学习方法有很多不同,当然逻辑能力好学起来更好理解,更能学好了.

❾ 计算机专业与数学课程

计算机专业与数学课程中线性代数，概率论和离散数学有密切的关系，务必学好这些。要知道，凡是能称之为“科学”的专业，就必须有一定的数学功底，否则难以称作“科学”。这三门课是本科时期最重要的三门数学课，比高等数学重要。如果想在计算机科学的道路上走远点，那这三门可是必修的。
就计算机科学与技术专业而言，以下这些是必修的：
1、计算机组成原理（包括先修课程“数字逻辑与数字系统”，简称“数电”）：这是一门硬件基础课，学完后你能清楚的知道如何从用最简单的数字元件，像搭积木一样构成整个计算机系统，那就算及格了。
2、线性代数，概率论和离散数学：要知道，凡是能称之为“科学”的专业，就必须有一定的数学功底，否则难以称作“科学”。这三门课是本科时期最重要的三门数学课，比高等数学重要。如果想在计算机科学的道路上走远点，那这三门可是必修的。
3、MIT开设的《Introction To algorithm》，中文版叫《算法导论》：应该学习它而不是国内习惯开设的《数据结构》。数据结构仅仅是算法的一部分，国内的数据结构课程回避了很多本质的东西，仅仅是对一些常见的数据结构的罗列，学起来总有些不痛不痒的感觉。《Introction To algorithm》虽然有些章节夹杂着很多很让人讨厌的“数学”，但却能从本质上带你领略这门十分必要而且有趣儿的课。
4、操作系统与编译原理：操作系统可以说是《算法导论》的实验课，最好能在学习期间自己实现一个小型的操作系统，或者操作系统各分系统的Demo。编译原理可能是普遍本科生觉得难的一门课，但是作为软件科学家，这是基础中的基础，学完之后所有的语言在你看来应该没有太大的区别，这么课应该是离散数学+算法导论的实验课。最好能在学习期间自己实现一个小型的编译器，语言最好是自创。
5、掌握一门常用的编程语言和编程技术：能了解用过的所有的程序内部大致是怎样的，能用自己熟悉的语言编写大部分的程序，至少不能是对任何一个程序满头雾水。