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具體數學是什麼專業學的

發布時間:2022-10-01 03:42:48

⑴ 物理系的需要學數學分析嗎

不需要的。

物理學專業培養掌握物理學的基本理論與方法,具有良好的數學基礎和實驗技能,能在物理學或相關的科學技術領域中從事科研、教學、技術和相關的管理工作的高級專門人才。

主幹課程為高等數學、力學、熱學、光學、電磁學、原子物理學、數學物理方法、理論力學、熱力學與統計物理、電動力學、量子力學、固體物理學、結構和物性、計算物理學入門等。

(1)具體數學是什麼專業學的擴展閱讀:

數學分析要求規定:

1、由微積分開始,並擴展到函數的連續性、可微分及可積分等各種特性。這些特性,有助我們應用在對物理世界的研究,研究及發現自然界的規律。

2、以微積分學和無窮級數一般理論為主要內容,並包括它們的理論基礎(實數、函數和極限的基本理論)的一個較為完整的數學學科。

⑵ 數學專業指哪些專業

數學類專業包括數學與應用數學、信息與計算科學、數理基礎科學3個專業。數學源自於古希臘語,是研究數量、結構、變化以及空間模型等概念的一門學科。



1數學與應用數學專業介紹
數學與應用數學專業培養掌握數學科學的基本理論與基本方法,具備運用數學知識、使用計算機解決實際問題的能力,受到科學研究的初步訓練,能在科技、教育和經濟部門從事研究、教學工作或在生產經營及管理部門從事實際應用、開發研究和管理工作的高級專門人才。

2信息與計算科學專業介紹
信息與計算科學專業(原名:計算數學,1987年更名為計算數學及其應用軟體,1998年教育部將其更名為信息與計算科學),是以信息領域為背景。數學與信息,計算機管理相結合的計算機科學與技術類專業。信息與計算科學專業培養的學生具有良好的數學基礎,能熟練地使用計算機,初步具備在信息與計算機科學領域的某個方向上從事科學研究,解決實際問題,設計開發有關計算機軟體的能力。

3數理基礎科學專業介紹
數理基礎科學專業主要培養能從事數學、物理等基礎科學教學和科研的有發展潛力的優秀人才,尤其是在數學、物理上具有創新的能力的人才,同時也為對數理基礎要求高的其它學科培養有良好的數理基礎的新型人才。

數理基礎科學專業的畢業生在畢業以後,可以在物理學、數學領域、信息與計算科學、計算機信息處理、經濟、金融等部門從事研究、教學、應用軟體開發或者是管理部門從事一些實際應用、技術開發、研究或者管理工作。

⑶ 數學教育專業是文科還是理科

想報考數學教育專業的同學都很想知道,這個專業是文科還是理科。數學教育專業屬於專科專業,屬於教育類,一般各高校該專業招文科生。

數學教育專業是文是理?

理論上講,數學教育專業是 文科專業 。然而,也不排除部分專科院校開設此理科專業,因為有些專業一般情況下是只招文科或者理科,但是不排除特殊情況存在,或許某一年某所學校就比較反常, 文科專業 招理科生,亦或是 理科專業 招文科生。

具體數學教育專業招文科生還是理科生,考生及家長要以當年個大學 招生計劃 為准,最好是以 志願填報 時獲得的一手材料為依據,這樣最准確無誤。

數學教育專業相近專業

數學教育專業介紹

該專業培養掌握數學教育的基本理論、基本知識和基本技能,懂得教育教學的基本規律,了解教育的基本理論與方針政策,具有較豐富的數學知識和組織教學活動的能力,具有初步數學教學研究能力的中小學數學教師。

主幹課程:數學分析、高等代數、解析幾何、概率論與數理統計、數學思想方法、初等數論、數學教學法等。

⑷ 大學數學(計算機專業)

計算機科學與技術學習反思錄
計算機理論的一個核心問題--從數學談起:
記得當年大一入學,每周六課時高等數學,天天作業不斷(那時是六日工作制)。頗有些同學驚呼走錯了門:咱們這到底念的是什麼系?不錯,你沒走錯門,這就是計算機科學與技術系。我國計算機科學系裡的傳統是培養做學術研究,尤其是理論研究的人(方向不見得有問題,但是做得不是那麼盡如人意)。而計算機的理論研究,說到底了,如網路安全,圖形圖像學,視頻音頻處理,哪個方向都與數學有著很大的關系,雖然也許是正統數學家眼裡非主流的數學。這里我還想闡明我的一個觀點:我們都知道,數學是從實際生活當中抽象出來的理論,人們之所以要將實際抽象成理論,目的就在於想用抽象出來的理論去更好的指導實踐,有些數學研究工作者喜歡用一些現存的理論知識去推導若干條推論,殊不知其一:問題考慮不全很可能是個錯誤的推論,其二:他的推論在現實生活中找不到原型,不能指導實踐。嚴格的說,我並不是一個理想主義者,政治課上學的理論聯系實際一直是指導我學習科學文化知識的航標(至少我認為搞計算機科學與技術的應當本著這個方向)。
其實我們計算機系學數學光學高等數學是不夠的(典型的工科院校一般都開的是高等數學),我們應該像數學系一樣學一下數學分析(清華計算機系開的好像就是數學分析),數學分析這門科學,咱們學計算機的人對它有很復雜的感情。在於它是偏向於證明型的數學課程,這對我們培養良好的分析能力極有幫助。我的軟體工程學導師北工大數理學院的王儀華先生就曾經教導過我們,數學系的學生到軟體企業中大多作軟體設計與分析工作,而計算機系的學生做程序員的居多,原因就在於數學系的學生分析推理能力,從所受訓練的角度上要遠遠在我們之上。當年出現的怪現象是:計算機系學生的高中數學基礎在全校數一數二(希望沒有冒犯其它系的同學),教學課時數也僅次於數學系,但學完之後的效果卻不盡如人意。難道都是學生不努力嗎,我看未見得,方向錯了也說不一定,其中原因何在,發人深思。
我個人的淺見是:計算機系的學生,對數學的要求固然跟數學系不同,跟物理類差別則更大。通常非數學專業的所謂「高等數學」,無非是把數學分析中較困難的理論部分刪去,強調套用公式計算而已。而對計算機系來說,數學分析里用處最大的恰恰是被刪去的理論部分。說得難聽一點,對計算機系學生而言,追求算來算去的所謂「工程數學」已經徹底地走進了誤區。記上一堆曲面積分的公式,難道就能算懂了數學?那倒不如現用現查,何必費事記呢?再不然直接用Mathematics或是Matalab好了。
我在系裡最愛做的事情就是給學弟學妹們推薦參考書。中文的數學分析書,一般都認為以北大張築生老師的「數學分析新講」為最好。萬一你的數學實在太好,那就去看菲赫金哥爾茨的「微積分學教程」好了--但我認為沒什麼必要,畢竟你不想轉到數學系去。吉米多維奇的「數學分析習題集」也基本上是計算型的東東。書的名氣很大,倒不見得適合我們,還是那句話,重要的是數學思想的建立,生活在信息社會里我們求的是高效,計算這玩意還是留給計算機吧。不過現在多用的似乎是復旦大學的《數學分析》也是很好的教材。
中國的所謂高等代數,就等於線性代數加上一點多項式理論。我以為這有好的一面,因為可以讓學生較早感覺到代數是一種結構,而非一堆矩陣翻來覆去。這里不得不提南京大學林成森,盛松柏兩位老師編的「高等代數」,感覺相當舒服。此書相當全面地包含了關於多項式和線性代數的基本初等結果,同時還提供了一些有用的又比較深刻的內容,如Sturm序列,Shermon-Morrison公式,廣義逆矩陣等等。可以說,作為本科生如能吃透此書,就可以算高手。國內較好的高等代數教材還有清華計算機系用的那本,清華出版社出版,書店裡多多,一看就知道。從抽象代數的觀點來看,高等代數里的結果不過是代數系統性質的一些例子而已。莫宗堅先生的《代數學》里,對此進行了深刻的討論。然而莫先生的書實在深得很,作為本科生恐怕難以接受,不妨等到自己以後成熟了一些再讀。
正如上面所論述的,計算機系的學生學習高等數學:知其然更要知其所以然。你學習的目的應該是:將抽象的理論再應用於實踐,不但要掌握題目的解題方法,更要掌握解題思想,對於定理的學習:不是簡單的應用,而是掌握證明過程即掌握定理的由來,訓練自己的推理能力。只有這樣才達到了學習這門科學的目的,同時也縮小了我們與數學系的同學之間思維上的差距。
概率論與數理統計這門課很重要,可惜大多數院校講授這門課都會少些東西。少了的東西現在看至少有隨機過程。到畢業還沒有聽說過Markov過程,此乃計算機系學生的恥辱。沒有隨機過程,你怎麼分析網路和分布式系統?怎麼設計隨機化演算法和協議?據說清華計算機系開有「隨機數學」,早就是必修課。另外,離散概率論對計算機系學生來說有特殊的重要性。而我們國家工程數學講的都是連續概率。現在,美國已經有些學校開設了單純的「離散概率論」課程,乾脆把連續概率刪去,把離散概率講深些。我們不一定要這么做,但應該更加強調離散概率是沒有疑問的。這個工作我看還是盡早的做為好。
計算方法學(有些學校也稱為數學分析學)是最後一門由數理學院給我們開的課。一般學生對這門課的重視程度有限,以為沒什麼用。不就是照套公式嘛!其實,做圖形圖像可離不開它,密碼學搞深了也離不開它。而且,在很多科學工程中的應用計算,都以數值的為主。這門課有兩個極端的講法:一個是古典的「數值分析」,完全講數學原理和演算法;另一個是現在日趨流行的「科學與工程計算」,乾脆教學生用軟體包編程。我個人認為,計算機系的學生一定要認識清楚我們計算機系的學生為什麼要學這門課,我是很偏向於學好理論後用計算機實現的,最好使用C語言或C++編程實現。向這個方向努力的書籍還是挺多的,這里推薦大家高等教育出版社(CHEP)和施普林格出版社(Springer)聯合出版的《計算方法(Computational Methods)》,華中理工大學數學系寫的(現華中科技大學),這方面華科大做的工作在國內應算是比較多的,而個人認為以這本最好,至少程序設計方面涉及了:任意數學函數的求值,方程求根,線性方程組求解,插值方法,數值積分,場微分方程數值求解。李慶揚的那本則理論性過強,與實際應用結合得不太緊。
每個學校本系裡都會開一門離散數學,涉及集合論,圖論,和抽象代數,數理邏輯。不過,這么多內容擠在離散數學一門課里,是否時間太緊了點?另外,計算機系學生不懂組合和數論,也是巨大的缺陷。要做理論,不懂組合或者數論吃虧可就太大了。從理想的狀態來看,最好分開六門課:集合,邏輯,圖論,組合,代數,數論。這個當然不現實,因為沒那麼多課時。也許將來可以開三門課:集合與邏輯,圖論與組合,代數與數論。(這方面我們學校已經著手開始做了)不管課怎麼開,學生總一樣要學。下面分別談談上面的三組內容。
古典集合論,北師大出過一本《基礎集合論》不錯。
數理邏輯,中科院軟體所陸鍾萬教授的《面向計算機科學的數理邏輯》就不錯。現在可以找到陸鍾萬教授的講課錄像,http://www.cas.ac.cn/html/Dir/2001/11/06/3391.htm自己去看看吧。總的來說,學集合/邏輯起手不難,普通高中生都能看懂。但越往後越感覺深不可測。
學完以上各書之後,如果你還有精力興趣進一步深究,那麼可以試一下GTM系列中的《Introction to Axiomatic Set Theory》和《A Course of Mathematical Logic》。這兩本都有世界圖書出版社的引進版。你如果能搞定這兩本,可以說在邏輯方面真正入了門,也就不用再浪費時間聽我瞎侃了。
據說全中國最多隻有三十個人懂圖論。此言不虛。圖論這東東,技巧性太強,幾乎每個問題都有一個獨特的方法,讓人頭痛。不過這也正是它魅力所在:只要你有創造性,它就能給你成就感。我的導師說,圖論裡面隨便揪一塊東西就可以寫篇論文。大家可以體會裡面內容之深廣了吧!國內的圖論書中,王樹禾老師的「圖論及其演算法」非常成功。一方面,其內容在國內教材里算非常全面的。另一方面,其對演算法的強調非常適合計算機系(本來就是科大計算機系教材)。有了這本書為主,再參考幾本翻譯的,如Bondy & Murty的《圖論及其應用》,人民郵電出版社翻譯的《圖論和電路網路》等等,就馬馬虎虎,對本科生足夠了。再進一步,世界圖書引進有GTM系列的"Modern Graph Theory"。此書確實經典!國內好象還有一家出版了個翻譯版。不過,學到這個層次,還是讀原版好。搞定這本書,也標志著圖論入了門。 外版的書好就好在這里,最新的科技成果裡面都有論述,別的先不說,至少是「緊跟時代的理論知識」。
組合感覺沒有太適合的國產書。還是讀Graham和Knuth等人合著的經典「具體數學」吧,西安電子科技大學出版社有翻譯版。
抽象代數,國內經典為莫宗堅先生的「代數學」。此書是北大數學系教材,深得好評。然而對本科生來說,此書未免太深。可以先學習一些其它的教材,然後再回頭來看「代數學」。國際上的經典可就多了,GTM系列裡就有一大堆。推薦一本談不上經典,但卻最簡單的,最容易學的:http://www.math.miami.e/~ec/book/這本「Introction to Linear and Abstract Algebra"非常通俗易懂,而且把抽象代數和線性代數結合起來,對初學者來說非常理想,我校比較牛的同學都有收藏。
數論方面,國內有經典而且以困難著稱的」初等數論「(潘氏兄弟著,北大版)。再追溯一點,還有更加經典(可以算世界級)並且更加困難的」數論導引「(華羅庚先生的名著,科學版,九章書店重印,繁體的看起來可能比較困難)。把基礎的幾章搞定一個大概,對本科生來講足夠了。但這只是初等數論。本科畢業後要學計算數論,你必須看英文的書,如Bach的"Introction to Algorithmic Number Theory"。
計算機科學理論的根本,在於演算法。現在很多系裡給本科生開設演算法設計與分析,確實非常正確。環顧西方世界,大約沒有一個三流以上計算機系不把演算法作為必修的。演算法教材目前公認以Corman等著的"Introction to Algorithms"為最優。對入門而言,這一本已經足夠,不需要再參考其它書。
再說說形式語言與自動機。我看過北郵的教材,應該說寫的還清楚。但是,有一點要強調:形式語言和自動機的作用主要在作為計算模型,而不是用來做編譯。事實上,編譯前端已經是死領域,沒有任何open problems,北科大的班曉娟博士也曾經說過,編譯的技術已相當成熟。如果為了這個,我們完全沒必要去學形式語言--用用yacc什麼的就完了。北郵的那本在國內還算比較好,但是在深度上,在跟可計算性的聯繫上都有較大的局限,現代感也不足。所以建議有興趣的同學去讀英文書,不過國內似乎沒引進這方面的教材。可以去互動出版網上看一看。入門以後,把形式語言與自動機中定義的模型,和數理邏輯中用遞歸函數定義的模型比較一番,可以說非常有趣。現在才知道,什麼叫「宮室之美,百官之富」!
計算機科學和數學的關系有點奇怪。二三十年以前,計算機科學基本上還是數學的一個分支。而現在,計算機科學擁有廣泛的研究領域和眾多的研究人員,在很多方面反過來推動數學發展,從某種意義上可以說是孩子長得比媽媽還高了。但不管怎麼樣,這個孩子身上始終流著母親的血液。這血液是the mathematical underpinning of computer science(計算機科學的數學基礎),也就是理論計算機科學。原來在東方大學城圖書館中曾經看過一本七十年代的譯本(書皮都沒了,可我就愛關注這種書),大概就叫《計算機數學》。那本書若是放在當時來講決是一本好書,但現在看來,涵蓋的范圍還算廣,深度則差了許多,不過推薦大一的學生倒可以看一看,至少可以使你的計算數學入入門。
最常和理論計算機科學放在一起的一個詞是什麼?答:離散數學。這兩者的關系是如此密切,以至於它們在不少場合下成為同義詞。(這一點在前面的那本書中也有體現)傳統上,數學是以分析為中心的。數學系的同學要學習三四個學期的數學分析,然後是復變函數,實變函數,泛函數等等。實變和泛函被很多人認為是現代數學的入門。在物理,化學,工程上應用的,也以分析為主。
隨著計算機科學的出現,一些以前不太受到重視的數學分支突然重要起來。人們發現,這些分支處理的數學對象與傳統的分析有明顯的區別:分析研究的問題解決方案是連續的,因而微分,積分成為基本的運算;而這些分支研究的對象是離散的,因而很少有機會進行此類的計算。人們從而稱這些分支為「離散數學」。「離散數學」的名字越來越響亮,最後導致以分析為中心的傳統數學分支被相對稱為「連續數學」。
離散數學經過幾十年發展,基本上穩定下來。一般認為,離散數學包含以下學科 :
1) 集合論,數理邏輯與元數學。這是整個數學的基礎,也是計算機科學的基礎。
2) 圖論,演算法圖論;組合數學,組合演算法。計算機科學,尤其是理論計算機科學的核心是
演算法,而大量的演算法建立在圖和組合的基礎上。
3) 抽象代數。代數是無所不在的,本來在數學中就非常重要。在計算機科學中,人們驚訝地發現代數竟然有如此之多的應用。
但是,理論計算機科學僅僅就是在數學的上面加上「離散」的帽子這么簡單嗎?一直到大約十幾年前,終於有一位大師告訴我們:不是。D.E.Knuth(他有多偉大,我想不用我廢話了)在Stanford開設了一門全新的課程Concrete Mathematics。 Concrete這個詞在這里有兩層含義:
首先:對abstract而言。Knuth認為,傳統數學研究的對象過於抽象,導致對具體的問題關心不夠。他抱怨說,在研究中他需要的數學往往並不存在,所以他只能自己去創造一些數學。為了直接面向應用的需要,他要提倡「具體」的數學。在這里我做一點簡單的解釋。例如在集合論中,數學家關心的都是最根本的問題--公理系統的各種性質之類。而一些具體集合的性質,各種常見集合,關系,映射都是什麼樣的,數學家覺得並不重要。然而,在計算機科學中應用的,恰恰就是這些具體的東西。Knuth能夠首先看到這一點,不愧為當世計算機第一人。其次,Concrete是Continuous(連續)加上discrete(離散)。不管連續數學還是離散數學,都是有用的數學!
理論與實際的結合--計算機科學研究的范疇
前面主要是從數學角度來看的。從計算機角度來看,理論計算機科學目前主要的研究領域包括:可計算性理論,演算法設計與復雜性分析,密碼學與信息安全,分布式計算理論,並行計算理論,網路理論,生物信息計算,計算幾何學,程序語言理論等等。這些領域互相交叉,而且新的課題在不斷提出,所以很難理出一個頭緒來。想搞搞這方面的工作,推薦看中國計算機學會的一系列書籍,至少代表了我國的權威。下面隨便舉一些例子。
由於應用需求的推動,密碼學現在成為研究的熱點。密碼學建立在數論(尤其是計算數論),代數,資訊理論,概率論和隨機過程的基礎上,有時也用到圖論和組合學等。很多人以為密碼學就是加密解密,而加密就是用一個函數把數據打亂。這樣的理解太淺顯了。

現代密碼學至少包含以下層次的內容:

第一,密碼學的基礎。例如,分解一個大數真的很困難嗎?能否有一般的工具證明協議正確?

第二,密碼學的基本課題。例如,比以前更好的單向函數,簽名協議等。

第三,密碼學的高級問題。例如,零知識證明的長度,秘密分享的方法。

第四,密碼學的新應用。例如,數字現金,叛徒追蹤等。

在分布式系統中,也有很多重要的理論問題。例如,進程之間的同步,互斥協議。一個經典的結果是:在通信信道不可靠時,沒有確定型演算法能實現進程間協同。所以,改進TCP三次握手幾乎沒有意義。例如時序問題。常用的一種序是因果序,但因果序直到不久前才有一個理論上的結果....例如,死鎖沒有實用的方法能完美地對付。例如,......操作系統研究過就自己去舉吧!

如果計算機只有理論,那麼它不過是數學的一個分支,而不成為一門獨立的科學。事實上,在理論之外,計算機科學還有更廣闊的天空。

我一直認為,4年根本不夠學習計算機的基礎知識,因為面太寬了,8年,應該差不多了......

這方面我想先說說我們系在各校普遍開設的《計算機基礎》。在高等學校開設《計算機基礎課程》是我國高教司明文規定的各專業必修課程要求。主要內容是使學生初步掌握計算機的發展歷史,學會簡單的使用操作系統,文字處理,表格處理功能和初步的網路應用功能。但是在計算機科學系教授此門課程的目標決不能與此一致。在計算機系課程中目標應是:讓學生較為全面的了解計算機學科的發展,清晰的把握計算機學科研究的方向,發展的前沿即每一個課程在整個學科體系中所處的地位。搞清各學科的學習目的,學習內容,應用領域。使學生在學科學習初期就對整個學科有一個整體的認識,以做到在今後的學習中清楚要學什麼,怎麼學。計算機基本應用技能的位置應當放在第二位或更靠後,因為這一點對於本系的學生應當有這個摸索能力。這一點很重要。推薦給大家一本書:機械工業出版社的《計算機文化》(New Perspective of Computer Science),看了這本書我才深刻的體會到自己還是個計算機科學初學者,才比較透徹的了解了什麼是計算機科學。

一個一流計算機系的優秀學生決不該僅僅是一個編程高手,但他一定首先是一個編程高手。我上大學的時候,第一門專業課是C語言程序設計,念計算機的人從某種角度講相當一部分人是靠寫程序吃飯的。關於第一程序設計語言該用哪一種。我個人認為,用哪種語言屬於末節,關鍵在養成良好的編程習慣。當年老師對我們說,打好基礎後學一門新語言只要一個星期。現在我覺得根本不用一個星期,前提是先把基礎打好。不要再猶豫了,學了再說,等你抉擇好了,別人已經會了幾門語言了。

匯編語言和微機原理是兩門特煩人的課。你的數學/理論基礎再好,也占不到什麼便宜。這兩門課之間的次序也好比先有雞還是先有蛋,無論你先學哪門,都會牽扯另一門課里的東西。所以,只能靜下來慢慢琢磨。這就是典型的工程課,不需要太多的聰明和頓悟,卻需要水滴石穿的漸悟。有關這兩門課的書,計算機書店裡不難找到。弄幾本最新的,對照著看吧。組成原理推薦《計算機組成與結構》清華大學王愛英教授寫的。匯編語言大家拿8086/8088入個門,之後一定要學80x86匯編語言。實用價值大,不落後,結構又好,寫寫高效病毒,高級語言里嵌一點匯編,進行底層開發,總也離不開他,推薦清華大學沈美明的《IBM-PC匯編語言程序設計》。有些人說不想了解計算機體系結構,也不想製造計算機,所以諸如計算機原理,匯編語言,介面之類的課覺得沒必要學,這樣合理嗎?顯然不合理,這些東西遲早得掌握,肯定得接觸,而且,這是計算機專業與其他專業學生相比的少有的幾項優勢。做項目的時候,了解這些是非常重要的,不可能說,僅僅為了技術而技術,只懂技術的人最多做一個編碼工人,而永遠不可能全面地了解整個系統的設計,而編碼工人是越老越不值錢。關於組成原理還有個講授的問題,在我學這門課程時老師講授時把CPU工作原理譽微程序設計這一塊略掉了,理由是我們國家搞CPU技術不如別的國家,搞了這么長時間好不容易出了個龍芯比Intel的還差個十萬八千里,所以建議我們不要學了。我看這在各校也未見得不是個問題吧!若真是如他所說,那中國的計算機科學哪個方向都可以停了,軟硬體,應用,有幾項搞得過美國,搞不過別人就不搞了,那我們坐在這里干什麼?教學的觀念需要轉變的。

模擬電路這東東,如今不僅計算機系學生搞不定,電子系學生也多半害怕。如果你真想軟硬體通吃,那麼建議你先看看邱關源的「電路原理」,也許此後再看模擬電路底氣會足些。教材:康華光的「電子技術基礎」(高等教育出版社)還是不錯的(我校電子系在用)。有興趣也可以參考童詩白的書。

數字電路比模擬電路要好懂得多。清華大學閻石的書算一本好教材,遺憾的一點是集成電路講少了些。真有興趣,看一看大規模數字系統設計吧(北航那本用的還比較多)。

計算機系統結構該怎麼教,國際上還在爭論。國內能找到的較好教材為Stallings的"Computer Organization and Architecture:Designing for Performance"(清華影印
本)。國際上最流行的則是「Computer architecture: aquantitative approach", by Patterson & Hennessy。

操作系統可以隨便選用《操作系統的內核設計與實現》和《現代操作系統》兩書之一。這兩部都可以算經典,唯一缺點就是理論上不夠嚴格。不過這領域屬於Hardcore System,所以在理論上馬虎一點也情有可原。想看理論方面的就推薦清華大學出版社《操作系統》吧,高教司司長張堯學寫的,我們教材用的是那本。 另外推薦一本《Windows操作系統原理》機械工業出版社的,這本書是我國操作系統專家在微軟零距離考察半年,寫作歷時一年多寫成的,教操作系統的專家除了清華大學的張堯學(現高教司司長)幾乎所有人都參加了。Bill Gates親自寫序。裡面不但結合windows2000,xp詳述操作系統的內核,而且後面講了一些windows編程基礎,有外版書的味道,而且上面一些內容可以說在國內外只有那本書才有對windows內核細致入微的介紹,

如果先把形式語言學好了,則編譯原理中的前端我看只要學四個演算法:最容易實現的遞歸下降;最好的自頂向下演算法LL(k);最好的自底向上演算法LR(k);LR(1)的簡化SLR(也許還有另一簡化LALR)。後端完全屬於工程性質,自然又是another story。

推薦教材:Kenneth C.Louden寫的「Compiler Construction Principles and Practice」即是《編譯原理及實踐》(機械工業出版社的譯本)

學資料庫要提醒大家的是,會用VFP,VB, Power builder不等於懂資料庫。(這世界上自以為懂資料庫的人太多了!)資料庫設計既是科學又是藝術,資料庫實現則是典型的工程。所以從某種意義上講,資料庫是最典型的一門計算機課程--理工結合,互相滲透。另外推薦大家學完軟體工程學後再翻過來看看資料庫技術,又會是一番新感覺。推薦教材:Abraham Silberschatz等著的 "Database System Concepts".作為知識的完整性,還推薦大家看一看機械工業出版社的《數據倉庫》譯本。

計算機網路的標准教材還是來自Tanenbaum的《Computer Networks》(清華大學有譯本)。還有就是推薦謝希仁的《計算機網路教程》(人民郵電出版社)問題講得比較清楚,參考文獻也比較權威。不過,網路也屬於Hardcore System,所以光看書是不夠的。建議多讀RFC,http://www.ietf.org/rfc.htm里可以按編號下載RFC文檔。從IP的讀起。等到能掌握10種左右常用協議,就沒有幾個人敢小看你了。再做的工作我看放在網路設計上就比較好了。

數據結構的重要性就不言而喻了,學完數據結構你會對你的編程思想進行一番革命性的洗禮,會對如何建立一個合理高效的演算法有一個清楚的認識。對於演算法的建立我想大家應當注意以下幾點:

當遇到一個演算法問題時,首先要知道自己以前有沒有處理過這種問題.如果見過,那麼你一般會順利地做出來;如果沒見過,那麼考慮以下問題:

1. 問題是否是建立在某種已知的熟悉的數據結構(例如,二叉樹)上?如果不是,則要自己設計數據結構。

2. 問題所要求編寫的演算法屬於以下哪種類型?(建立數據結構,修改數據結構,遍歷,查找,排序...)

3. 分析問題所要求編寫的演算法的數學性質.是否具備遞歸特徵?(對於遞歸程序設計,只要設計出合理的參數表以及遞歸結束的條件,則基本上大功告成.)

4. 繼續分析問題的數學本質.根據你以前的編程經驗,設想一種可能是可行的解決辦法,並證明這種解決辦法的正確性.如果題目對演算法有時空方面的要求,證明你的設想滿足其要求.一般的,時間效率和空間效率難以兼得.有時必須通過建立輔助存儲的方法來節省時間.

5. 通過一段時間的分析,你對解決這個問題已經有了自己的一些思路.或者說,你已經可以用自然語言把你的演算法簡單描述出來.繼續驗證其正確性,努力發現其中的錯誤並找出解決辦法.在必要的時候(發現了無法解決的矛盾),推翻自己的思路,從頭開始構思.

6. 確認你的思路可行以後,開始編寫程序.在編寫代碼的過程中,盡可能把各種問題考慮得詳細,周密.程序應該具有良好的結構,並且在關鍵的地方配有注釋.

7. 舉一個例子,然後在紙上用筆執行你的程序,進一步驗證其正確性.當遇到與你的設想不符的情況時,分析問題產生的原因是編程方面的問題還是演算法思想本身有問題.

8. 如果程序通過了上述正確性驗證,那麼在將其進一步優化或簡化。

9. 撰寫思路分析,注釋.

對於具體的演算法思路,只能靠你自己通過自己的知識和經驗來加以獲得,沒有什麼特定的規律(否則程序員全部可以下崗了,用機器自動生成代碼就可以了).要有豐富的想像力,就是說當一條路走不通時,不要鑽牛角尖,要敢於推翻自己的想法.我也只不過是初學者,說出上面的一些經驗,僅供大家參考和討論。

關於人工智慧,我覺得的也是非常值得大家仔細研究的,雖然不能算是剛剛興起的學科了,但是絕對是非常有發展前途的一門學科。我國人工智慧創始人之一,北京科技大學塗序彥教授(這老先生是我的導師李小堅博士的導師)對人工智慧這樣定義:人工智慧是模

⑸ 數學專業的主幹課程有那些

1.具有良好的、穩定的思想品德、社會公德、職業道德,能為人師表。
2.有扎實的數學基礎,初步地掌握數學科學的基礎理論和基本思想方法.

3.有良好的使用計算機的能力.

4.具有良好的教師職業素養和從事數學教學的基本能力,熟悉教育法規,掌握並初步運用教育學、心理學基本理論以及數學教學理論,有較強的語言表達能力和班級管理能力。
5.掌握強身健體的科學方法,養成良好的體育鍛煉和衛生習慣,達到國家規定的關於大學生身體素質、心理素質和審美能力的要求。

⑹ 具體數學的作者簡介

ronald l. graham(葛立恆):著名數學家,美國加州大學聖迭戈分校計算機與信息科學專業教席(jacobs endowed chair),at&t實驗室研究中心榮譽首席科學家,美國數學學會前任主席。donald e. knuth(高德納):著名計算機科學家,演算法與程序設計技術的先驅者、斯坦福大學計算機系榮休教授、計算機排版系統tex和metafont字體系統的發明人,因諸多成就以及大量富於創造力和具有深遠影響的著作(19部書,160篇論文)而譽滿全球。oren patashnik:著名計算機科學家,bibtex的創始人之一,是位於拉荷亞的通信研究中心的研究員。他1976年畢業於耶魯大學,後來在斯坦福大學師從knuth,1980年就職於貝爾實驗室。1985年與leslie lamport合作創建了bibtex(latex的一種工具,用於管理文獻、產生文獻目錄)。

⑺ 數學類專業有哪些

數學類專業包括數學與應用數學、信息與計算科學、數理基礎科學3個專業。

數學與應用數學專業培養掌握數學科學的基本理論與基本方法,具備運用數學知識、使用計算機解決實際問題的能力,受到科學研究的初步訓練,能在科技、教育和經濟部門從事研究、教學工作或在生產經營及管理部門從事實際應用、開發研究和管理工作的高級專門人才。

信息與計算科學專業(原名:計算數學,1987年更名為計算數學及其應用軟體,1998年教育部將其更名為信息與計算科學),是以信息領域為背景。

數學與信息,計算機管理相結合的計算機科學與技術類專業。信息與計算科學專業培養的學生具有良好的數學基礎,能熟練地使用計算機,初步具備在信息與計算機科學領域的某個方向上從事科學研究,解決實際問題,設計開發有關計算機軟體的能力。

數理基礎科學專業介紹

數理基礎科學專業主要培養能從事數學、物理等基礎科學教學和科研的有發展潛力的優秀人才,尤其是在數學、物理上具有創新的能力的人才,同時也為對數理基礎要求高的其它學科培養有良好的數理基礎的新型人才。

數理基礎科學專業的畢業生在畢業以後,可以在物理學、數學領域、信息與計算科學、計算機信息處理、經濟、金融等部門從事研究、教學、應用軟體開發或者是管理部門從事一些實際應用、技術開發、研究或者管理工作。

⑻ 數學專業有哪些專業課程

數學專業的專業課程有:

一、數學分析

又稱高級微積分,分析學中最古老、最基本的分支。一般指以微積分學和無窮級數一般理論為主要內容,並包括它們的理論基礎(實數、函數和極限的基本理論)的一個較為完整的數學學科。它也是大學數學專業的一門基礎課程。

數學中的分析分支是專門研究實數與復數及其函數的數學分支。它的發展由微積分開始,並擴展到函數的連續性、可微分及可積分等各種特性。這些特性,有助我們應用在對物理世界的研究,研究及發現自然界的規律。

二、高等代數

初等代數從最簡單的一元一次方程開始,初等代數一方面進而討論二元及三元的一次方程組,另一方面研究二次以上及可以轉化為二次的方程組。沿著這兩個方向繼續發展,代數在討論任意多個未知數的一次方程組,也叫線性方程組的同時還研究次數更高的一元方程組。

發展到這個階段,就叫做高等代數。高等代數是代數學發展到高級階段的總稱,它包括許多分支。現在大學里開設的高等代數,一般包括兩部分:線性代數、多項式代數。

三、復變函數論

復變函數論是數學中一個基本的分支學科,它的研究對象是復變數的函數。復變函數論歷史悠久,內容豐富,理論十分完美。它在數學許多分支、力學以及工程技術科學中有著廣泛的應用。 復數起源於求代數方程的根。

復數的概念起源於求方程的根,在二次、三次代數方程的求根中就出現了負數開平方的情況。在很長時間里,人們對這類數不能理解。但隨著數學的發展,這類數的重要性就日益顯現出來。復數的一般形式是:a+bi,其中i是虛數單位。

四、抽象代數

抽象代數(Abstract algebra)又稱近世代數(Modern algebra),它產生於十九世紀。伽羅瓦〔1811-1832〕在1832年運用「群」的概念徹底解決了用根式求解代數方程的可能性問題。

他是第一個提出「群」的概念的數學家,一般稱他為近世代數創始人。他使代數學由作為解方程的科學轉變為研究代數運算結構的科學,即把代數學由初等代數時期推向抽象代數。

五、近世代數

近世代數即抽象代數。 代數是數學的其中一門分支,當中可大致分為初等代數學和抽象代數學兩部分。初等代數學是指19世紀上半葉以前發展的代數方程理論,主要研究某一代數方程(組)是否可解,如何求出代數方程所有的根〔包括近似根〕,以及代數方程的根有何性質等問題。

法國數學家伽羅瓦在1832年運用「群」的思想徹底解決了用根式求解多項式方程的可能性問題。他是第一個提出「群」的思想的數學家,一般稱他為近世代數創始人。他使代數學由作為解代數方程的科學轉變為研究代數運算結構的科學,即把代數學由初等代數時期推向抽象代數即近世代數時期。

參考資料來源:

網路—數學分析

網路—高等代數

網路—復變函數論

網路—抽象代數

網路—近世代數

⑼ 具體數學的內容簡介

《具體數學:計算機科學基礎:第2版》是一本在大學中廣泛使用的經典數學教科書.書中講解了許多計算機科學中用到的數學知識及技巧,教你如何把一個實際問題一步步演化為數學模型,然後通過計算機解決它,特別著墨於演算法分析方面.其主要內容涉及和式、整值函數、數論、二項式系數、特殊的數、生成函數、離散概率、漸近式等,都是編程所必備的知識.另外,本書包括了六大類500 多道習題,並給出了所有習題的解答,有助讀者加深書中內容的理解.《具體數學:計算機科學基礎:第2版》面向從事計算機科學、計算數學、計算技術諸方面工作的人員,以及高等院校相關專業的師生.
原書英文簡介
This book introces the mathematics that supports advanced computer Programming and the analysis of algorithms. The primary aim of its well-known authors is to provide a solid and relevant base of mathematical skills--the skills needed to solve complex problems, to evaluate horrendous sums, and to discover subtle Patterns in data. It is an indispensable text and reference not only for computer scientists--the authors themselves rely heavily on it! but for serious users Of mathematics in virtually every discipline. Concrete mathematics is a blending of continuous and disCRETE mathematics: More concretely, the authors explain, it is the controlled manipulation of mathematical formulas,using a collection of techniques for solving problems. The subject mater is primarily an expansion of the Mathematical Preliminaries section in Knuth's c1assic Art of Computer Programming, but the style of presentation is more leisurely, and indivial topics are covered more deeply. Several new topics have been added, and the most significant ideas have been traced to their historical roots. The book includes more than 500 exercises, divided into six categories. Complete answers are provided for all exercises, except research problems, making the book particularly valuable for self-study.

⑽ 計算機專業應該怎樣學數學

計算機專業應該怎樣學數學?想了解更多的信息嗎,和我一起看看吧!以下是我分享給大家的計算機專業學數學的方法,希望可以幫到你!

計算機專業學數學的方法
學習計算機,你需要有一定的數學及英語基礎,在硬體方面最好有一些電路電子基礎。

掌握幾門開發語言是必須的,一般從C語言學起,然後學一門面向對象的語言,一般是C++或者Java。

演算法與數據結構也是必須學的。數據結構的鏈表、隊列、棧、樹、圖等都是重要內容,還有演算法中的排序、查找、搜索等。

資料庫也是必學的,SQL語句、資料庫範式等等,學的較多的是SQL Sever和MySQL。

計算機組成原理以及計算機系統結構等關於計算機硬體組成的課。

計算機操作系統也是必學科目。現在的課本大都以Linux為例講解操作系統,包括進程管理、文件操作等內容。

計算機網路當然也不能少。網路分層來講解,包括物理層、數據鏈路層、網路層、傳輸層等。
數學對計算機專業的重要性
經常聽人說要學好計算機必須學好數學,在編程中有用到數學了嗎?

不少人答案中指出的:在實踐中數學無處不在。其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。

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;而我做社交網路分析,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。

軟體工程專業涉及到的數學,特點是具體、直觀、離散、實用。 Knuth 的《具體數學》定位就非常好。除非是理論計算機方向,一般程序員需要的「數學」其實是指具體的演算法和技巧,基本算是「應用數學」而已。

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。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傢伙。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。更誇張地推一步,量子計算機也算是計算機專業的一個邊緣分支。難道可以因此說:學好量子力學對計算機專業很重要嗎?

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,尤其是研究方向。但是如果各個領域的人都出來秀一把虐過自己的數學,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,全球范圍內計算機專業學生還是供應不足的。
計算機專業考研方向
1、計算機應用技術

研究方向:計算機網路、實時計算機應用、CIMS、計算機圖形學、並行計算、網路信息安全、資料庫、情感計算、數據挖掘、分布式計算、知識工程、計算機視覺、自動推理、機器學習、草圖理解、網路性能分析與協議設計、網路管理與安全、計算機圖形學、信息可視化、基於GPU的高性能計算、復雜系統(應急、物流、海洋)領域工程、基於SOA的空間信息共享與業務協同、語義搜索引擎、自然語言處理、機器翻譯、搜索引擎、空中交通信息系統與控制、民航信息與決策支持系統、智能交通系統理論與技術等。

專業特點:計算機應用技術是針對社會與各種企事業單位的信息化需求,通過對計算機軟硬體與網路技術的選擇、應用和集成,對信息系統進行需求分析、規劃和設計,提供與實施技術與解決方案,創建優化的信息系統,並對其運行實行有效的技術維護和管理的學科。

培養這方面人才所涉及的知識麵包括:數學與信息技術基礎、程序設計基礎、系統平台技術、計算機網路、信息管理與安全、人機交互、集成程序開發、系統架構與集成、Web與數字媒體技術、工程實施、職業操守等。培養目標是為企事業單位和政府機構提供首席信息官及承擔信息化建設核心任務的人才,並提供為IT企業提供系統分析人才。

科研狀況:本專業是天津市第一個計算機類博士點,主要從事計算機技術在其它領域應用中核心技術問題研究及相關信息系統開發。近年來在計算機集成製造(CIMS)、計算機輔助教學、虛擬現實技術應用、計算機工業控制、電子商務等方向承擔國家863項目及重大項目、國家自然科學基金十餘項。承擔省部級及橫向科研課題近百項。為國家和天津市的信息化建設做出了重要貢獻。

近幾年報考簡況:本專業從80年代初開始招生,至今已為國家培養出碩士學位研究生300多名。近年來,報考人數和錄取名額逐年同步增加。

碩士期間主要課程及論文要求:主要課程:高等計算機網路、計算理論、排隊論及在計算機中的應用、應用組合數學、軟體體系結構、面向對象方法學、分布式計算機系統、並行計算、高級計算機圖形學、高級人工智慧、模式識別與理解、機器學習、密碼學與信息安全、統一建模語言。

論文要求:論文選題涉及計算機在各領域應用的理論研究、尖端技術開發、以及在國民經濟各個領域的應用研究。論文應能全面反映本學科發展動態、具有科學性、先進性和一定的創新性。對於理論研究課題,要求達到較高的理論水平和創新;對於系統設計、系統開發及系統應用課題,要求指導理論正確,實現技術先進,設計新穎,所設計的系統應能付諸實現、具有實際應用價值並能夠帶來明顯的社會經濟效益。

就業方向:本專業培養的研究生具有堅實的計算機科學與技術的理論基礎,全面掌握計算機應用領域的理論和工程方法,能很好地勝任高等院校、科研院所、大型企事業單位、高新技術產業等的教學、科研、系統設計、產品開發、應用系統集成等工作。

2、計算機軟體與理論

研究方向:計算理論、演算法理論; 軟體工程、中間件、智能軟體、計算環境;並行計算、網格計算、普及計算;密碼學、信息安全、數據理論;圖形圖象演算法、可視化方法;人工智慧應用基礎;理論計算機科學其他方向

專業特點:計算機軟體與理論專業涉及計算機科學與技術的基本理論和方法,強調計算、演算法、軟體、設計等概念,主要的領域包括計算理論、演算法與復雜性、程序設計語言、軟體設計與理論、資料庫系統、人工智慧、操作系統與編譯理論、信息安全理論與方法、圖形學與可視化計算、以網路為中心的計算等。

科研狀況:計算機軟體與理論專業是我院重點發展,進步較快的專業。近年來承擔國家863、自然科學基金、,以及省部級項目多項。在網路信息安全、中間件技術、並行計算、網格計算、計算機圖形學等方面取得了多項前沿性成果。

近幾年報考簡況:本專業從96年代初開始招生,至今已為國家培養出碩士學位研究生50多名。近年來,報考人數和錄取名額逐年同步增加。

碩士期間主要課程及論文要求:主要課程:計算理論、應用組合數學、軟體體系結構、面向對象方法學、分布式計算機系統、並行計算、高級計算機圖形學、高級人工智慧、模式識別與理解、機器學習、密碼學與信息安全、統一建模語言。

論文要求:論文選題涉及計算機軟體的理論研究、尖端技術開發、以及在國民經濟各個領域的應用研究。論文應能全面反映本學科發展動態、具有科學性、先進性和一定的創新性。對於理論研究課題,要求達到較高的理論水平和創新;對於系統設計、系統開發及系統應用課題,要求指導理論正確,實現技術先進,設計新穎,所設計的系統應能付諸實現、具有實際應用價值並能夠帶來明顯的社會經濟效益。

就業方向:本專業培養的研究生具有堅實的計算機科學與技術的理論基礎,全面掌握計算機軟體的理論方法,以及軟體工程、信息系統、並行計算、普及計算等等的軟體系統開發技術,能很好地勝任高等院校、科研院所、大型企事業單位、高新技術產業等的教學、科研、系統設計、產品開發、應用系統集成等工作。

3、計算機系統結構

研究方向:分布式計算機系統、計算機網路系統與全球個人計算系統、真實感圖形生成與虛擬現實技術

專業特點:計算機系統結構(原名計算機組織與系統結構)專業全面研究各種類型的計算機系統(從單機到網路)的構成、硬體與軟體的聯系與功能匹配、計算機系統性能評價與改進等。該專業的研究課題涉及高性能處理機系統結構、多機系統、並行計算與分布式計算系統、計算機系統性能評價、VLSL設計、容錯計算技術、計算機介面技術、計算機網路系統與通信系統、移動計算、全球個人計算系統等。

科研狀況:本專業近年來承擔多項國家科委、國家教委、國家計委及天津市自然科學基金項目,並有多項科研獲獎。其中G.T9112計算機解密系統獲北京市公安局科技進步二等獎,表面高度復雜實體的CAM獲國家科委科技進步二等獎。目前承擔國家自然科學基金項目“面向ASIC的真實感圖形演算法和系統結構的研究”、國家高科技863項目“用於建築環境模擬設計的分布式多用戶虛擬現實系統”、天津自然科學基金項目“分布式多用戶VR開發系統平台的研究”和一大批為企事業單位開發的橫向科研項目。

近幾年報考簡況:本專業從80年代初開始招生,至今已為國家培養出碩士學位研究生50多名。近年來,報考人數和錄取名額逐年同步增加。

碩士期間主要課程及論文要求:主要課程:應用數學、外語、高等計算機網路、排隊論及在計算機中的應用、計算理論、現代計算機體系結構、計算機綜合實驗、計算機控制及應用、計算機網路研究熱點問題、計算機系統模擬、量子計算、密碼學與信息安全、面向對象方法學、嵌入式系統設計、統一建模語言、圖象/模式識別與理解、機器學習、軟體體系結構。

論文要求:論文選題涉及計算機系統結構的理論研究、尖端技術開發、以及在國民經濟各個領域的應用研究。論文應能全面反映本學科發展動態、具有科學性、先進性和一定的創新性。對於理論研究課題,要求達到較高的理論水平和創新;對於系統設計、系統開發及系統應用課題,要求指導理論正確,實現技術先進,設計新穎,所設計的系統應能付諸實現、具有實際應用價值並能夠帶來明顯的社會經濟效益。

就業方向:本專業培養的研究生具有堅實的計算機科學與技術的理論基礎,全面掌握計算機系統結構、計算機工程、網路工程、嵌入式系統等的應用開發技術、能很好地勝任高等院校、科研院所、大型企事業單位、高新技術產業等的教學、科研、系統設計、產品開發、應用系統集成等工作。

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