学习数学的长期进攻计划?[关闭]


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我是一名网络开发人员,希望将自己的技能扩展到与编程相关的数学上。

作为第二职业,我在上大学时会遇到一些工作要求。

我原本希望我的教育会教给我应用数学所需的技能,但是我很快发现它过于容易测试的基于广度的方法在投入的时间上效率很低。

例如,在我的微积分2课程中,我获得的唯一对远程有用的思维扩展经验就是曲线下的体积和面积。剩下的只是单调的荣耀代数,虽然对我来说很容易,但是可以通过Wolfram alpha这样的软件在几秒钟内完成。这不是我学习数学的想法。

所以在这里,我是一个沮丧的学生,正在寻找一种方法,以专注于应用,理解和最大程度地消除不必要的乏味来提高我对数学的理解。

但是,考虑到这种方法,我找不到一个好的长期学习策略。

因此,对于那些志趣相投的人,您将如何去学习必要的数学运算法则,而又不必过多地担心计算机可以做得更好呢?

Answers:


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阅读Steve Yegge的“程序员数学”一文。

在他的见解中:

  1. 在您知道如何编程之后,数学就会变得容易得多。实际上,如果您是一位中庸的程序员,那么您会发现这几乎是个好主意。

  2. 他们在学校教数学都错了。方式,方式错误。如果您以正确的方式自学数学,您将学得更快,记住的时间更长,并且对于作为程序员的您来说将具有更大的价值。

  3. 即使只知道一些正确的数学运算,也可以使您编写一些非常有趣的程序,否则这些程序将非常困难。换句话说,只要有空闲时间,您就可以一次学习一点数学。

  4. 没有人知道所有的数学知识,甚至连最优秀的数学家也不知道。随着人们发明新的形式主义来解决自己的问题,该领域正在不断扩大。对于任何给定的数学问题,就像在编程中一样,有多种方法可以实现。您可以选择最喜欢的一个。

  5. 如果您采用正确的方法,数学实际上会很有趣。


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+1是,这就是我会给出的确切答案。
Bob Cross

哇,那是一篇很棒的文章!
梅森惠勒2012年

他所说的话,然后khanacademy.org
FilipDupanović2012年

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您正在意识到数学他们在学校教给您的数学之间的区别。

保罗·洛克哈特(Paul Lockhart)的《数学家的哀叹》对此进行了很好的描述。康拉德·沃尔夫拉姆(Conrad Wolfram)在他的TED演讲“ 用计算机教孩子们真正的数学”中也表达了类似的观点。

您在“生活”中需要的大多数数学都是在小学教的(例如如何计算脑袋小费)。如果您要进入需要微积分或其他高级数学的领域,则可能会由大学教授您在工作中使用的数学-但是大多数程序员并不是每天都在使用微积分(因为大多数程序员最终都会编写业务应用程序,而不是某种工程或科学领域)。

无论如何,您学到的许多数学都不适用于您。而且,您在学习计算时会做很多事情。会修复吗?那是由您决定的,这是您的后代(以及所有后代)要决定的。


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我在类似的船上,到目前为止,我在享受www.projecteuler.net

欧拉计划的存在是为了鼓励,挑战和发展对迷人的数学世界感兴趣的任何人的技能和乐趣。

它们是您通过编程解决的问题,但是大多数问题旨在教您(或必须学习)一些特定的数学来解决它。帮助您学习可用于编程的数学精髓。

另一个很棒的资源是http://www.khanacademy.org/#calculus

KhanAcademy不仅仅是出色的视频,他还拥有整套的锻炼系统来测试您。参见http://www.khanacademy.org/about


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您不会提及自己正在从事或对哪种编程感兴趣。如果您对计算科学感兴趣,则需要微积分背景,所有三个学期,线性代数,微分方程,数值分析等一些。另外,您将需要科学,物理,生物学,化学的所有要求。通信系统理论中还有应用数学的另一个分支。在这里,您将学习数字理论,代数编码理论,密码学,系统理论的数学方面,应用傅立叶分析,并且可能还有其他方面。

如果您对像我这样的数据库感兴趣,那么我正在研究数据库专业人员的应用数学。完成这些工作后,我将解决我喜欢的任何套件,可能是CJ Date提出的问题,以及集合和小组理论。

要回答有关如何制定学习计划的问题,请研究各种大学,并查看它们在计算机科学或应用数学领域提供的服务。大学发布该学位的要求。您可能可以在线找到所有课程,通常带有视频,习题集,还可以通过Amazon找到这本书。麻省理工学院有开放式课件,哈佛和伯克利也有在线课程。同时结帐OpenStudy,可能有一个针对您想参加的班级的学习小组。

当您需要知识并且不想背负硕士学位时,自学是一个不错的选择。


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如果您想做一般的算法,那么有限数学和抽象代数课程应该会有所帮助(或者,您可以选择算法课程...)。有限的数学也将有助于编码,加密和其他各种计算算法领域。您应该尝试看看Knuth的《计算机编程艺术》,即使只是作为一种对您可能有用的数学的指针。

如果您想进行数字运算(这种运算将使用微积分和线性代数),请查阅最新版的《数字食谱》。我还建议将Golub&van Loan的矩阵计算作为关于计算线性代数的数学上更正确的文本。

通常,如果您对某个应用程序领域感兴趣,则应该访问该库并浏览一些有关该主题的书籍,以找到他们所需的数学形式。可能没有关于该主题的特定课程,但是您不应该阻止该课程。主动追踪和学习知识的能力是可以获取的最有价值的技能之一:如果这是您在学校中学到的唯一东西,那么您的时间和金钱仍将被花费。

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