Matematyka dla informatyki [zamknięta]
Przeczytałem kilka odpowiedzi na ten temat, ale wciąż mam pytania.. Jest mnóstwo kursów z matematyki, i nie wiem, który z nich wziąć pierwszy. Jakie zajęcia z matematyki powinien wziąć każdy informatyk? A jaka klasa powinna być pierwsza i dlaczego?
3 answers
Bardzo dobre i ważne pytanie! Dobre zrozumienie matematyki jest niezbędne dla każdego Informatyka, a wymagania matematyczne zaczynają być coraz bardziej zróżnicowane.
- Matematyka dyskretna jest najważniejszą i podstawową klasą informatyki i z tego powodu jest zwykle oferowana w działach CS zamiast działów matematyki. Ta klasa będzie podstawą wstępu do algorytmów do klasy i nauczy Cię, jak udowodnić rzeczy matematycznie i daje podstawy analizy struktur danych i algorytmów.
- rachunek matematyczny , choć nie jest używany bezpośrednio na zajęciach z informatyki na poziomie wstępnym, jest zazwyczaj sekwencją kursów oferowanych przez Twoją uczelnię w celu wzmocnienia twoich umiejętności matematycznych. Jednak gdy zaczniesz zajmować się takimi rzeczami, jak programowanie numeryczne i uczenie maszynowe, okaże się to niezwykle przydatne. Jest to również wymóg dla zaawansowanych kursów prawdopodobieństwa / statystyki.
- prawdopodobieństwo jest zwykle pokryte w niektórych zakres w klasie matematyki dyskretnej, ale będziesz chciał wziąć zajęcia z ciągłych rozkładów prawdopodobieństwa i wnioskowania statystycznego , prawdopodobnie w dziale matematyki i statystyki. Daje to lepsze zrozumienie sposobu wykonywania obliczeń numerycznych i symulacji i jest zasadniczo niezbędne dla uczenia maszynowego, jednego z najważniejszych zastosowań informatyki.
- Algebra liniowa {[5] } jest klasą, którą znajdziesz przede wszystkim dla klasy uczenia maszynowego i (zaawansowanych) algorytmów, ale jego znaczenie w wizji komputerowej, grafice komputerowej, uczeniu maszynowym i innych subdyscyplinach ilościowych jest najważniejsze.
To powiedziawszy, jeśli wstęp do klasy uczenia maszynowego jest dostępny, prawdopodobnie obejmą wystarczająco dużo algebry liniowej i innych rzeczy, które można uzyskać za pomocą podstawowej klasy prawdopodobieństwa. Jednak w przypadku studiów podyplomowych z informatyki, dobre zrozumienie wszystkich dziedzin matematyki powyżej jest niezbędne.
Poza maturą licencjacką, kursy matematyczne wyższego poziomu są przydatne w niektórych teoretycznych obszarach informatyki (np. algorytmiczna teoria gier, która krzyżuje się z ekonomią), a zwłaszcza w wychodzeniu poza uczenie maszynowe do opracowywania nowych algorytmów. Kursy te obejmują:
Prawdziwa analiza , w tym teoria miary gdzie przekonasz się, że jeśli badasz prawdopodobieństwo i rachunek wystarczająco długo, zbiegają się one jeszcze raz. Analiza jest na ogół przydatną rzeczą, o której warto wiedzieć, gdy zaczyna się pracę z algorytmami wykorzystującymi liczby.
Optymalizacja , w tym optymalizacja liniowa, optymalizacja wypukła, opadanie gradientu i tak dalej. W wielu przypadkach "uczenie się" modelu uczenia maszynowego sprowadza się zasadniczo do optymalizacji funkcji celu, a właściwości tej funkcji, takie jak to, czy jest wypukła, mają duży wpływ na to, jak łatwo jest / align = "left" /
Metody numeryczne : niektórzy nie uznaliby tego za klasę matematyki per se , ale w tłumaczeniu algorytmów i teorii na niedoskonałą reprezentację matematyki zmiennoprzecinkowej, istnieje wiele praktycznych problemów do rozwiązania. Na przykład, log-sum-EXP trick.
Dla tych, którzy będą w "data science" i pokrewnych dziedzinach, zaawansowane statystyki, a zwłaszcza wnioskowanie przyczynowe są bardzo ważne. Istnieje wiele warto wiedzieć, głównie dlatego, że dostęp do dużej ilości danych kusi ten problem dla niewtajemniczonych.
Warning: date(): Invalid date.timezone value 'Europe/Kyiv', we selected the timezone 'UTC' for now. in /var/www/agent_stack/data/www/doraprojects.net/template/agent.layouts/content.php on line 54
2017-05-23 12:18:26
Kombinatoryka, Analiza numeryczna, Matematyka dyskretna, Statystyka matematyczna, teoria prawdopodobieństwa, teoria informacji, algebra liniowa, rachunek lambda, Logika matematyczna, teoria kategorii, rachunek procesów itd.
Warning: date(): Invalid date.timezone value 'Europe/Kyiv', we selected the timezone 'UTC' for now. in /var/www/agent_stack/data/www/doraprojects.net/template/agent.layouts/content.php on line 54
2013-02-14 05:52:21
Skoro określisz "informatyk", wybierzemy trudną drogę:
-
Analiza algorytmów opiera się na rachunku różniczkowym, równaniach różniczkowych i matematyce dyskretnej. (Wielu postrzega analizę algorytmów jako główny czynnik różnicujący między programami informatycznymi i inżynierskimi).
- Grafika komputerowa / wizualizacja naukowa wymaga analizy inżynierskiej typu tła: metody numeryczne, algebra liniowa itp.
- Computational geometria
- przybliżenie funkcji
- teoria zbiorów, logika / rachunek pierwszego rzędu
- Prawdopodobieństwo / Statystyka
- lista trwa:)
Warning: date(): Invalid date.timezone value 'Europe/Kyiv', we selected the timezone 'UTC' for now. in /var/www/agent_stack/data/www/doraprojects.net/template/agent.layouts/content.php on line 54
2013-02-14 05:54:49