学数学学出失落感来了

[bsns]

以前沉迷于数据结构，算法，编译原理啥的，也跟着朋友刷刷 ACM 啥的，觉得计算机还可以，比较有意思。
现在也算是更深入的研究了，比如机器学习方向，难免要看数学。
发现不仅是大学的高数概率论都要拾起来，还有一堆不认识的数学，看着看着就跑到什么泛函分析，数论的上面了。
萌生一种想法：觉得计算机要做的就是把几百 /十年前的数学搬到计算机上来。
另外那数学专业的转行做计算机是不是非常轻松？

[lx0319]

学数学转计算机的不少吧。
不少都比较牛的。

[golmic]

我本科是读数学的，现在在做数据相关的工作。

[anuan]

有些实在看不懂的 当黑盒用就行了
开车的 能修就行 不用非得会造车

[p2pCoder]

数学远比代码有意思，可是我能力不行
深度学习的话，很多还缺少数学支撑
花书 看了 一部分，里面的舒服 讲的都不怎么 能让人信服

[bsns]

@anuan 就是楼上说的感觉，数学很有意思，看着也想想计算机一样都搞懂，可是太困难了，但是全部黑盒又不太好，就是这种学到什么程度不好把握

[yanza]

老早就想学深度学习了，不过就因为数学，被卡住了

[jtsai]

应用数学还好，数学分析就难

[hack]

毕业几年后，自己买了本高数上看……没买高数下，买了今年也看不到

[em84]

@jtsai 数学分析不是应用数学的主课程嘛

[lzhCoooder]

楼主是做哪方面的，从来没在 CS 领域碰到过泛函问题。可能是自己接触的东西不够的原因，我以前是做控制理论的，感觉 CS 方面用到的数学比自动化浅多了，或者说整体上比 EE 浅...

[likuku]

数学似乎一直都是很超前的吧...比如矩阵乘法什么的，发明初根本不知道能干嘛，只能当高级智力游戏，多年后发觉简直就是给量子力学量身定制。

[likuku]

统计相关的，这几年随人工智能，深度学习，大数据分析，在金融及相关领域实在太热火朝天...工作真是随便选，薪水只有令人嫉妒。

[wuyuchenshishabi]

想开个数学辅导班了

[jtsai]

@em84 不知道专业课怎么编排，在数学框架里，数学分析是最底层的，应用是上层

[matolv]

@likuku 数学不是科学，准确说是一门语言，和计算机代码一样。数学理论就是为了解决问题而开发的程序
比如，牛顿：计算恒定速度位移 v*t 乘法就行了，计算变速度的位移咋办？那就∫vtd(t)，遂发明了积分
比如，抓阄 抛硬币等问题，发明了古典概率。后来心理学家发明了量表，就拿回归分析这个工具来验证量表准确性
比如，球面上的三角形内角和是多少？ 180 度吗？所以发明了非欧几何（球面几何）
如果需要联系计算机代码和数学和实际应用的例子
比如，去除录音中噪音问题，录音是一段频率和能量跟随时间而变化的时域数据，擦掉某一部分数据就没法收听到信息了，那就在计算机中通过某些软件，将时域数据再通过傅里叶变换转化为频域数据，可以去除某一固定频率的噪音，再转回来，杂音就消除了。
所以数学和计算机本质上是为了诠释这个世界所用的语言，未解的东西还很多，比如人工智能等，数学领域也有。但最终是为应用服务的，否则都没有价值，这就是为什么 c 和 c++用了少了，java 用了多。不要说我功利，事实就是如此，有需求供给才有意义，这就是为什么理论数学工资不如应用数学，就业市场也不如应用数学。一句话“你说这个谁懂啊？”

[bsns]

@lzhCoooder 想起来以前信号与系统的老师经常嘲讽我们 cs 的水平不如通信的😄

[mathzhaoliang]

我的博客 https://neozhaoliang.github.io/ ，侧重于讲述研究生水平的数学 ... 的有趣应用。后面打算写关于数据分析，机器学习的内容。可能你读起来有困难，但是至少可以让你知道这些知识可以干啥用。

[mathzhaoliang]

我是数学专业出身的，转计算机并不轻松。理解那些算法确实没什么障碍，但是编译原理，数字电路，计算机体系结构，网络编程都是要花很多时间才能掌握的，而工作以后最缺的就是个人自修的时间。

[likuku]

@mathzhaoliang “但是编译原理，数字电路，计算机体系结构，网络编程” 这些优化机器 /底层的脏活还是交给搞计算机的人去干吧。你们数学家，节省脑力，去利用机器的能力去探索解决实际 /理论上的课题就足够了。嗯，我们学计算机的就是给你们搞数学(物理化学生物天文)的铺路打工的。

[anuan]

@mathzhaoliang 博客里全是反斜杠...