不少人答案中指出的:在實踐中數學無處不在。其實是壹種無意義的事實。這些數學都不是每個計算機專業學生必備的知識。
理由是,計算機已經深入到各個領域了,而在每個領域的應用中,自然要學會,並且懂得那個領域的知識,這些知識便包括了數學(數學本來就無處不在啊)。
先說專業外的應用,我做工程模擬,那我自然要會卷積,拉普拉斯變換;而我做社交網絡分析,圖論就顯得更重要了。而這些與計算機本身是無關的,是與實踐領域相關的。PHP程序員大概就不需要這些數學,但他們也是屬於計算機專業的。
再說被分到計算機內的學科,有人說機器學習需要大量的數學。沒錯,機器學習(我碰巧想走這個方向)是需要大量數學,並且它也可以被認為是計算機學科的分支。但是,光應用走向的話,其實是不需要學measure theory,functional analysis之類的。退壹步說,即便是機器學習的科研工作者,用這些工具的,也大都是數學出身的,愛做分析性質研究的家夥。工程師學好線代和統計就差不多了,而這類工程師,其實可以被看作是做特殊應用的。更誇張地推壹步,量子計算機也算是計算機專業的壹個邊緣分支。難道可以因此說:學好量子力學對計算機專業很重要嗎?(其實有人多例子:分子計算機,DNA計算機,計算物理學,計算神經學,計算化學,計算金融學…………)
然而,學好數學是沒有壞處的。學好數學不是每個計算機專業的必須要求,但是學好數學的學生可以在更廣闊的領域內大展拳腳。希望成為研究人員的話,那數學確實是要盡可能多地學。
很多和計算機掛鉤的領域確實用到大量數學,尤其是研究向。但是如果各個領域的人都出來秀壹把虐過自己的數學,那恐怕是會嚇走不少想學計算機,但數學不是很強的人。而實際上計算機專業大部分人是用不到多少數學的。而且就業方面的信息顯示,全球範圍內計算機專業學生還是供應不足的。