计算机技术与计算思维论文,计算机技术与计算思维论文题目

摘要： 大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于计算机技术与计算思维论文的问题，于是小编就整理了3个相关介绍计算机技术与计算思维论文的解答，让我们一起看看吧。计算机编程算法和数...

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于计算机技术与计算思维论文的问题，于是小编就整理了3个相关介绍计算机技术与计算思维论文的解答，让我们一起看看吧。

1. 计算机编程算法和数学有什么关系？
2. 数学与计算机有什么关系？
3. 英语和数学不好的人适合学计算机专业吗？

计算机编程算法和数学有什么关系？

一般来说两者是没有联系的，只是两者都需要很强的逻辑能力。对于日常使用计算机编程算法不需要数学，只是在具体使用中由于用途中会使用数学公式或者数学方法，这时编程语言需要执行数学公式，两者就结合在一起了，比如在用程序语言进行图像处理就常常会用到傅立叶变换，或者拉普拉斯算子之类的数学方法。

另外理工科领域在大学之后的计算常常要借助计算机进行循环计算或者大批量数据处理，有时为了特定的目标需要自己编写程序，比如使用神经算法实现优化计算。常常需要编程进行统计学的计算。

编程算法强调的是逻辑，简单说就是第一步怎么做，第二步怎么做，直到结束。数学算法是利用数与数之间的关系进行比较快的运算。如果数学算法有很好的基础，对于编程是有很大的帮助的。例如判断一个数n是否为质数，一般方法判断[2,n-1]区间内的整数是否存在能整除n，不存在就是质数。如果有数学算法的底子就知道，只需要判断2到根号n之间的整数是否存在能整除n，不存在就是质数。这样做的好处就是，搜索的范围小了，求解速度快。

数学对于计算机算法编程来说非常重要。我主要从下面两个方面来说明它为何这么重要

一. 培养逻辑思维能力

数学和算法编程都需要较强的逻辑思维能力，程序代码的逻辑结构、前后联系及处理方式都需要较强的逻辑思维能力，而数学学得好，逻辑思维能力强，通常算法编程领悟也会更深。

二. 数学应用于算法编程

这一点应该是数学与算法编程比较相关的重要原因，无论是计算机的底层还是非底层，数学知识到处都有体现。例如计算机底层的二进制、机器学习和深度学习的梯度推导、SVD分解、张量分解、PCA求特征值、优化问题、密码学的大数分解、概率图模型等等都是与数学特别相关。下面我随便举两个例子，可以自己体会

例1： 给定一个数x，开平方并取倒数。

代码实现如下

这是当年的经典游戏雷神之锤3里面的代码，经测试这段代码比(float)(1.0/sqrt(x))快4倍，计算性能有质的飞跃。为此还专门有一篇论文《Fast Inverse Square Root》讲解这个代码的数学原理，感兴趣的同学可以找一下这篇文章研究一下。

例2：给定一个数n，n可能非常大，比如10的18次方这么大，求x^2+y^2=n的解。

如果不用数学知识，直接暴力搜索，时间复杂度为O(n)，效率低下，而且按目前的计算机水平也很难算出来。如果了解Brahmagupta–Fibonacci identity、Pollard-rho分解法、二次同余方程的解、欧几里德辗转相除等数学知识，那么求解这个问题的时间复杂度大大降低，保证0.2秒内出结果。

如果工作是算法岗位，数学更加特别重要，因为机器学习、数据挖掘、NLP等方向的底层原理基本都与数学脱离不开关系。

科学计算，数值计算，几何运算，线性代数，离散数学，概率论，统计论，高等数学，工程数学，向量和矩阵运算，时域变换，频域变换……这些算法中涉及的知识，都是数学。数学是一切学科的基础及演变，计算机编程算法也是基于数学之上。逻辑不是算法仅有的特征，数学更需要逻辑。

如果是从事基础算法工作，必需要有深厚的数学理论功底。数学+业务知识，是算法工作的标配。如果是从事算法的应用，那么则不需要太深入了解数学，但也要做到知而会用。

实际工作中，大部分算法岗位都算应用级别。利用现有开源库，修修改改，拆分重组。借鉴多于研创，说得好听点就是，合理充分利用***，站在巨人的肩膀上，差异化创新。

如果你想在算法领域上走得远站得高，请好好学习数学。

谢谢大家。

谢谢，这是一个比较普遍的问题，而且被问了很多次，在大学里面孩子们在选择方向的时候，如果是知道编程这个方向，基本上都会问出这个问题。我自己本身，教过中学，目前在大学里工作，虽然不是做编程的，但是主要做计算机设计与媒体方向，是和计算机相关。

回到这个问题，我觉得应该从以下几个方面去了解

第一，我觉得编程的人一般都是具有良好的逻辑思维的人，因为，如何用程序语言的方式，把一件事情，说清楚，这本身就是一个逻辑问题。因为依靠程序去实现一个目的，所使用的方式不止一种。而数学，被认为与逻辑，非常相关的一个学科。

第二，大学里软件类的编程相关专业中要学数学，比如高等数学，线性代数，离散数学，数据库等，而且都是专业课和考试课。

第三，编程和数学有关，但并不是说，不学数学，编程就没法学，其实是越往高层，对数学的要求，就会越低，比如，以前网络编程系统编程，大都是封装好的，但对于一个系统来说，整体的规划和设计更关键，这就是说前期的需求分析，逻辑结构设计，和物理结构设计比编码更重要。

最后一点，我想补充的，很多人认为学设计，就和编程没有关系，其实这也是不对的。特别是图形学理论的学习，没有线性代数基础，是根本看不懂的，还有在三维视图方面，又涉及到高等数学当中的坐标知识。很多算法，对于平面几何分析水平的要求也是很高的，比如说，如果你想搞游戏设计，动画电影，很多时候也是要编写脚本的，否则画面，是没有那么好的。

总的来说，他们之间还是有一定关系的。谢谢

数学与计算机有什么关系？

机器学习的第一个算法，线性回归。线性回归通常是人们在学习预测模型时最先选择的几个主题。在这种模型中，因变量是连续的，自变量可以是连续的或离散的，回归线的性质是线性的。

线性回归使用最佳拟合直线（也称为回归线）是建立在因变量（Y）与一个或多个自变量（X）之间的关系。

它由方程Y = a + b * X + e表示，其中a是截距，b是线的斜率，e是误差项。该方程可以用于基于给定的预测变量来预测目标变量的值。

数学与计算机有很大关系。

英语和数学不好的人适合学计算机专业吗？

这是一个被普遍关注的问题，也经常有人咨询我类似的问题，下面做一个简单的分析。

首先，数学和英语对计算机专业的学生来说确实比较重要。计算机问题说到底就是数学问题，而英语则是计算机研发人员交流的重要工具之一，尤其是跨国公司和大型互联网公司都比较看重英语交流能力，所以对于计算机专业的学生来说，数学和英语是非常重要的课程。

其次，计算机专业非常注重对学生进行数学和英语能力的培养。数学能力在一定程度上来说决定了研发人员的技术成长空间，而英语能力则能够在很大程度上决定研发人员的职场[_a***_]。对于研发级程序员来说，几乎每天都要与算法打交道，大数据、人工智能、区块链等当下热门的领域都对算法有较高的要求。而随着大型软件公司的国际化趋势越发明显，软件开发领域的国际化合作日趋成熟，这就需要研发人员能够使用英语进行交流沟通，所以英语对研发人员来说也非常重要。

但是，数学和英语成绩不好的学生，如果对计算机专业感兴趣，也是可以选择的。一方面计算机专业也有很多岗位对数学和英语的要求并不高，比如应用级程序员、运维工程师、前端工程师等岗位对数学和英语的要求并不高。这些岗位也是比较有发展前景的，也是不错的选择。

总之，如果决定选择计算机专业，还是建议要在数学和英语两个科目上下一番功夫，如果要想在技术研发的道路上走的更远，最好打下一个扎实的数学基础。

最后，如果未来要想考研的话，也需要学好数学和英语。

大数据是我的主要研究方向之一，目前我也在带大数据方向的研究生，我会陆续在头条写一些关于大数据方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我的头条号，相信一定会有所收获。

如果有大数据方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以咨询我。

谢谢！

到此，以上就是小编对于计算机技术与计算思维论文的问题就介绍到这了，希望介绍关于计算机技术与计算思维论文的3点解答对大家有用。