1樓：匿名使用者
數學轉計算機有幾個方面的意思： 一：如果你在讀大學學的是數學你發現很枯燥 很難 很理論（就是沒有什麼實戰的機會）想學其他專業 你就向你的學院（數學學院）申請轉到其他專業去 如果數學學院批准了 你就是其他學院的學生 畢業證書上就不會寫以數學專業畢業的（而是以你轉後的專業為準） 二：
就是通常所說的數學轉計算機 它相對與考研、數學專業畢業之後找工作等情況 對考研來說：你發現考數學很難 你也不想再像大學那樣專門學數學理論 想學點實用的 就業前景很好的專業 所以你就不考數學專業的研究生 你就去考其他專業的研究生（但是記住 你考其他專業的研究生時 考題大綱是以你所考專業為準的 這時候和你考數學就不同了） 其實也就是大學所講的跨科考 另外一個就是你大學畢業 學的數學 工作很不好找 （我就是數學專業畢業的 找過 好一點的工作很難 除非你能學精） 所以想去從事其他方面的工作比如計算機 所以你就去自學或者接受一些培訓機構的培訓 這個是本人理解的數學轉計算機 希望對你有幫助 以前計算機是掛扣於數學專業的 因為計算機功能太強大了 所以就分出來 成為一門獨立的學科 （應用型） 所以相對來說如果你學的是數學 轉計算機就好一點
2樓：匿名使用者
是不是報考的專業？是數學教育專業轉為計算機工程的專業。
數學專業轉計算機的問題
3樓：米湯小獅子
樓主，我當初學的是應用數學，後來申請雙學位又攻讀計算機（也是軟體方向），雖然最後計算機的學位沒有拿到。但是我確實學到了，至少進入了計算機這個領域了。我相信我現在的水平比一般計算機專業的本科生要強。
我個人的經驗是：業餘和專業沒有絕對的區分的，你能說存在絕對的自學者或者全靠老師去學的人嗎？當然還是有一定區分的。
專業的學生在開始時有老師指導在打基礎時會少走彎路，自學者在也有創造力，有非常厲害的高手。
所以我的建議是：最好是剛開始時有人指導，打好基礎之後自學。我現在是自學模式，但是我當初申請計算機專業的學位之後，是跟計算機專業的學生一起上課的。
所以接受了兩年多的專業訓練和課程的。雖然我現在很享受自學的創造性和快樂，但是之前兩年的專業訓練是其實對我後來的學習影響非常大的。
4樓：匿名使用者
我跟你情況差不多，自學的話，實際操作能力會好點，但是基礎不牢，對一些基本概念，思想掌握不好
5樓：胖子趙三
作為一名程式設計師，很高興你加入，哈哈
1。你已經有了數學的邏輯思維，這對計算機很重要。
2.建議平常看點程式設計類的書，多上手自己實現。
3.慢慢的你就走上了這條路。
6樓：匿名使用者
自學程式設計也一樣的，畢業時我們計算機專業起碼一半人不會寫helloworld呢。。。
你把計算機專業的課程書籍拿來學就是啊，教學計劃那本書上應該有所有專業的課程吧
計算機到底和數學有什麼關係
7樓：河傳楊穎
數學是基礎學科，有豐富的數學基礎可以對理解程式設計中的邏輯有幫助。
程式設計對不同的人有不同的意義：
對於一般的程式設計師就是**的產出和可執行程式（數學在這裡面並不是特別重要，更重要的是對各種框架的理解、熟練掌握、設計模式等）。
對於演算法工程師來說，數學就很重要了（例如機器學習，密碼學，計算機圖形學等，當然這個對題主來說還太遙遠）。
題主說的函式實際上就是為了實現目的的一種封裝形式，而遞迴只是在函式中呼叫自身（當然需要終止條件）。
擴充套件資料
計算機的三大主要特點
1、運算速度快：計算機內部電路組成，可以高速準確地完成各種算術運算。當今計算機系統的運算速度已達到每秒萬億次，微機也可達每秒億次以上，使大量複雜的科學計算問題得以解決。
例如：衛星軌道的計算、大型水壩的計算、24小時天氣算需要幾年甚至幾十年，而在現代社會裡，用計算機只需幾分鐘就可完成。
2、計算精確度高：科學技術的發展特別是尖端科學技術的發展，需要高度精確的計算。計算機控制的導彈之所以能準確地擊中預定的目標，是與計算機的精確計算分不開的。
一般計算機可以有十幾位甚至幾十位（二進位制）有效數字，計算精度可由千分之幾到百萬分之幾，是任何計算工具所望塵莫及的。
3、邏輯運算能力強：計算機不僅能進行精確計算，還具有邏輯運算功能，能對資訊進行比較和判斷。計算機能把參加運算的資料、程式以及中間結果和最後結果儲存起來，並能根據判斷的結果自動執行下一條指令以供使用者隨時呼叫。
8樓：匿名使用者
電腦科學和數學的關係有點奇怪。二三十年以前，電腦科學基本上還是數學的一個分
支。而現在，電腦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 underpi
nning of computer science(電腦科學的數學基礎)，-- 也就是理論電腦科學。
現代電腦科學和數學的另一個交叉是計算數學/數值分析/科學計算，傳統上不包含在理
論電腦科學以內。所以本文對計算數學全部予以忽略。
最常和理論電腦科學放在一起的一個詞是什麼？答：離散數學。這兩者的關係是如此密
切，以至於它們在不少場合下成為同義詞。
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，實變，泛函等等。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。
隨著電腦科學的出現，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
些分支處理的數學物件與傳統的分析有明顯的區別：分析研究的物件是連續的，因而微分
，積分成為基本的運算；而這些分支研究的物件是離散的，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，也是電腦科學的基礎。
2) 圖論，演算法圖論；組合數學，組合演算法。電腦科學，尤其是理論電腦科學的核心是
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。在電腦科學中，人們驚訝
地發現代數竟然有如此之多的應用。
但是，理論電腦科學僅僅就是在數學的上面加上「離散」的帽子這麼簡單嗎？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這個詞在這裡有兩層含義：
第一，針對abstract而言。knuth認為，傳統數學研究的物件過於抽象，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。為了直接面嚮應用的需要，他要提倡「具體」的數學。在這裡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，關係，對映都是什麼樣的，數學家覺得並不重要。然而，在電腦科學中應用的，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。
第二，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！
前面主要是從數學角度來看的。從計算機角度來看，理論電腦科學目前主要的研究領域
包括：可計算性理論，演算法設計與複雜性分析，密碼學與資訊保安，分散式計算理論，並
行計算理論，網路理論，生物資訊計算，計算幾何學，程式語言理論等等。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。
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式把資料打亂。這就大錯特錯了。
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式，簽名協議等。
第三，密碼學的高階問題。例如，零知識證明的長度，祕密分享的方法。
第四，密碼學的新應用。例如，數字現金，叛徒追蹤等。
9樓：匿名使用者
計算機都是用二進位制數字來運算的。
10樓：匿名使用者
數學只要是演算法思想.. 程式設計核心就是演算法思想。
計算機與數學關係 是什麼？
11樓：一老夫
電腦科學和數學的關係有點奇怪。二三十年以前，電腦科學基本上還是數學的一個分
支。而現在，電腦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 underpi
nning of computer science(電腦科學的數學基礎)，-- 也就是理論電腦科學。
現代電腦科學和數學的另一個交叉是計算數學/數值分析/科學計算，傳統上不包含在理
論電腦科學以內。所以本文對計算數學全部予以忽略。
最常和理論電腦科學放在一起的一個詞是什麼？答：離散數學。這兩者的關係是如此密
切，以至於它們在不少場合下成為同義詞。
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，實變，泛函等等。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。
隨著電腦科學的出現，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
些分支處理的數學物件與傳統的分析有明顯的區別：分析研究的物件是連續的，因而微分
，積分成為基本的運算；而這些分支研究的物件是離散的，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，也是電腦科學的基礎。
2) 圖論，演算法圖論；組合數學，組合演算法。電腦科學，尤其是理論電腦科學的核心是
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。在電腦科學中，人們驚訝
地發現代數竟然有如此之多的應用。
但是，理論電腦科學僅僅就是在數學的上面加上「離散」的帽子這麼簡單嗎？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這個詞在這裡有兩層含義：
第一，針對abstract而言。knuth認為，傳統數學研究的物件過於抽象，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。為了直接面嚮應用的需要，他要提倡「具體」的數學。在這裡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，關係，對映都是什麼樣的，數學家覺得並不重要。然而，在電腦科學中應用的，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。
第二，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！
前面主要是從數學角度來看的。從計算機角度來看，理論電腦科學目前主要的研究領域
包括：可計算性理論，演算法設計與複雜性分析，密碼學與資訊保安，分散式計算理論，並
行計算理論，網路理論，生物資訊計算，計算幾何學，程式語言理論等等。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。
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式把資料打亂。這就大錯特錯了。
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式，簽名協議等。
第三，密碼學的高階問題。例如，零知識證明的長度，祕密分享的方法。
第四，密碼學的新應用。例如，數字現金，叛徒追蹤等。
計算機的核心是計算，其本質是數學。計算機的生命是靠程式延續，演算法是程式的靈魂
摘自網路
計算機數學，大學計算機專業要學數學嗎
計算機和數學是密切相關的.計算機有很多分支,程式設計 網路技術 資訊科技 硬體技術 資料庫設計 資訊保安等。基本上以上的都需要有一定的數學功底。而程式設計 網路技術 資料庫對數學功底的要求還要高些。其實，老實說，個人認為數學學不好的，學計算機是相當相當難。主要需要的不是高深的數學理論知識，高等數學的...
大學計算機專業要學數學嗎，大學裡計算機應用專業都是學什麼啊
計算du機專業需要學數學。zhi計算機專業dao課程設定如下 計算機應用版基礎 應用文寫作 數學 英語權 德育 電工與電子技術 計算機網路技術 c語言 計算機組裝與維修 企業網安全高階技術 企業網綜合管理。以及windows server 2008作業系統 區域網組建 linux伺服器作業系統 網路...
計算機ps dw是什麼意思不懂，計算機ps dw是什麼意思 不懂
2003年，adobe photoshop 8被更名為adobe photoshop cs。2013年7月，adobe公司推出了新版本的photoshop cc，自此，photoshop cs6作為adobe cs系列的最後一個版本被新的cc系列取代。擴充套件資料 ps的功能 1 專業測評 phot...