编程必备数学

⑴ 学编程需要精通数学中的哪些知识

我来说两句，第一，程序其实就是一道一道的数学题，当然，如果你搞的是普通的WEB开发什么的，这些东西都不重要，但是做大型软件和搞科学研究的话，算法对一个程序来说至关重要，举个粒子，对20万个数据进行排序，不同的排序算法的运行时间是不一样的，用最垃圾的算法可能要跑上好几天才能算出来，用好的算法可能几分钟就能搞定，而算法的研究是要有着深厚的数学基础的。
第二，讲一讲应该学哪些数学知识，我是大学生，所以就从大学的角度来讲吧，首先大学里的基础课程高等数学是必须的，这可能对于你写算法来说没有什么太直接的关系，但是，你要记住，高等数学是最基本的东西，里面的很多概念性的东西都是编写程序相关的，是你学其他几门数学课程的基础。第二，线性代数，这们课在工科专业一般都开，很重要，尤其讲到的举矩阵、集合等等，是你以后在程序开发中能直接用到的，而且，线性代数里一些问题的解决方式能很大程度地活跃你的思维。第三，离散数学，离散数学是计算机和软件工程专业必学的课程，和计算机程序直接相关，举例来说，你在设计一条数据库的SQL语句进行联表查询， 你可以直接写上一大串来实现你的查询，但如果你能用离散数学里学到的逻辑推理和范式对你的SQL语句进行简化，那么你的SQL语句查询速度可能会有上百倍的提升。
第四，有兴趣可以学一学组合数学，我也正在看这方面的书，这是研究生的课程之一，但提前学一学还是很有好处的，里面很多结论、推理都会让你受益非浅，学好了这门数学，你的程序质量将上升到另外一个高度。
就说这些吧，总之，学软件开发的人必须要学数学，不但要学，还要学很多。
很多人都在说中国程序员30以后就干不了了，为什么，不是干不了，是干不动了，因为太多的新东西要学，而且学着很费力，为什么，因为基础不好，所以学什么都不行，我想提高自己的数学素质一定会改变这一现状。
不说了，接分！

⑵ 要自学电脑编程要学哪些高等数学

高等数学
线性代数
概率论与数理统计
离散数学
是基础。。一般编程这些就够了，主要注重
数学分析（逻辑）
。可能很多还用不上，因为现在软件工业已经很规范了，我猜你到这步就可以了吧
如果要深入到算法，那还有图论
组合之类的尽量多学，有了足够的数学知识，就能想到很多好的问题解决方法，提高效率，像Google的引擎，Adobe的图形软件等等
大型专业软件
都是以相当优秀的算法为基础的
编程实质不过是实现你的想法（即算法），很基础的一环

⑶ C语言的学习需要牵扯的数学知识有哪些

C语言用到的数学知识是很广泛的。我记得我们的老师说过：“如果一个学数学的跟一个学编程的去应聘，受聘的一定是那个学数学的。”所以学好编程的基础是学好数学，作为ACMer，这里我简单地说几个：
1.微积分。这是最基础的，一定要学好。
2.离散数学，离散数学中有很多东西都需要，当然我在这里不能举例说明应该学习哪些，因为都很重要。
3.线性代数，线性代数中的矩阵，线性运算等等。
4.几何计算，不要以为编程只是代数的编程，我们经常也会遇见很多的几何问题，比如空间运动，求三维立体图形的体积等等。
当然，有更多的数学知识是不在书本上的：比如：约瑟夫问题，背包问题，pick定理等等。

如果你想学编程的话，建议你去北大OJ平台，或者其他的平台做些题，这样对你的编程能力有很大的提高的。这是北大OJ平台的网址：
http://poj.org/problemlist

⑷ 学编程需要什么基础知识

学编程要具备一定的基础，总结之有以下几方面：
（1）数学基础 从计算机发展和应用的历史来看计算机的数学模型和体系结构等都是有数学家提出的，最早的计算机也是为数值计算而设计的。因此，要学好计算机就要有一定的数学基础，出学者有高中水平就差不多了。
（2）逻辑思维能力的培养 学程序设计要有一定的逻辑思维能力，“逻思力”的培养要长时间的实践锻炼。要想成为一名优秀的程序员，最重要的是掌握编程思想。要做到这一点必须在反复的实践、观察、分析、比较、总结中逐渐地积累。因此在学习编程过程中，我们不必等到什么都完全明白了才去动手实践，只要明白了大概，就要敢于自己动手去体验。谁都有第一次。有些问题只有通过实践后才能明白，也只有实践才能把老师和书上的知识变成自己的，高手都是这样成材的。
（3）选择一种合适的入门语言 面对各种各样的语言，应按什么样的顺序学呢？程序设计工具不外乎如下几类： 1）本地开发 应用软件开发的工具有：Visual Basic 、Delphi 、VC++ ( C++ Builder ) 等；数据库开发工具有：Visual Foxpro 、Oracle Developer 、Power Builder 等。 2）跨平台开发 开发工具如 Java 等。 3）网络开发 对客户端开发工具如：Java Script 等；对服务器开发工具如：PHP 、ASP 、JSP 、ISAPI 、NSAPI 、CGI 等。 以上不同的环境下几种开发工具中 VB 法简单并容易理解，界面设计是可设化的，易学、易用。选 VB 作为入门的方向对出学者是较为适合的。
希望对您有帮助。

⑸ 程序员必备的一些数学基础知识

作为一个标准的程序员，应该有一些基本的数学素养，尤其现在很多人在学习人工智能相关知识，想抓住一波人工智能的机会。很多程序员可能连这样一些基础的数学问题都回答不上来。

作为一个傲娇的程序员，应该要掌握这些数学基础知识，才更有可能码出一个伟大的产品。

向量 向量（vector）是由一组实数组成的有序数组，同时具有大小和方向。一个n维向量a是由n个有序实数组成，表示为 a = [a1, a2, · · · , an]

矩阵

线性映射 矩阵通常表示一个n维线性空间v到m维线性空间w的一个映射f: v -> w

注：为了书写方便， X.T ，表示向量X的转置。 这里： X(x1,x2,...,xn).T，y(y1,y2,...ym).T ，都是列向量。分别表示v,w两个线性空间中的两个向量。A(m,n)是一个 m*n 的矩阵，描述了从v到w的一个线性映射。

转置 将矩阵行列互换。

加法 如果A和B 都为m × n的矩阵，则A和B 的加也是m × n的矩阵，其每个元素是A和B相应元素相加。 [A + B]ij = aij + bij .

乘法 如A是k × m矩阵和B 是m × n矩阵，则乘积AB 是一个k × n的矩阵。

对角矩阵 对角矩阵是一个主对角线之外的元素皆为0的矩阵。对角线上的元素可以为0或其他值。一个n × n的对角矩阵A满足： [A]ij = 0 if i ̸= j ∀i, j ∈ {1, · · · , n}

特征值与特征矢量 如果一个标量λ和一个非零向量v满足 Av = λv, 则λ和v分别称为矩阵A的特征值和特征向量。

矩阵分解 一个矩阵通常可以用一些比较“简单”的矩阵来表示，称为矩阵分解。

奇异值分解 一个m×n的矩阵A的奇异值分解

其中U 和V 分别为m × m和n×n 的正交矩阵，Σ为m × n的对角矩阵，其对角 线上的元素称为奇异值（singular value）。

特征分解 一个n × n的方块矩阵A的特征分解（Eigendecomposition）定义为

其中Q为n × n的方块矩阵，其每一列都为A的特征向量，^为对角阵，其每一 个对角元素为A的特征值。 如果A为对称矩阵，则A可以被分解为

其中Q为正交阵。

导数 对于定义域和值域都是实数域的函数 f : R → R ，若f(x)在点x0 的某个邻域∆x内，极限

存在，则称函数f(x)在点x0 处可导， f'(x0) 称为其导数，或导函数。 若函数f(x)在其定义域包含的某区间内每一个点都可导，那么也可以说函数f(x)在这个区间内可导。连续函数不一定可导，可导函数一定连续。例如函数|x|为连续函数，但在点x = 0处不可导。

加法法则
y = f(x),z = g(x) 则

乘法法则

链式法则 求复合函数导数的一个法则，是在微积分中计算导数的一种常用方法。若 x ∈ R，y = g(x) ∈ R，z = f(y) ∈ R ，则

Logistic函数是一种常用的S形函数，是比利时数学家 Pierre François Verhulst在 1844-1845 年研究种群数量的增长模型时提出命名的，最初作为一种生 态学模型。 Logistic函数定义为：

当参数为 (k = 1, x0 = 0, L = 1) 时，logistic函数称为标准logistic函数，记 为 σ(x) 。

标准logistic函数在机器学习中使用得非常广泛，经常用来将一个实数空间的数映射到(0, 1)区间。标准 logistic 函数的导数为：

softmax函数是将多个标量映射为一个概率分布。对于 K 个标量 x1, · · · , xK ， softmax 函数定义为

这样，我们可以将 K 个变量 x1, · · · , xK 转换为一个分布： z1, · · · , zK ，满足

当softmax 函数的输入为K 维向量x时，

其中，1K = [1, · · · , 1]K×1 是K 维的全1向量。其导数为

离散优化和连续优化 :根据输入变量x的值域是否为实数域，数学优化问题可以分为离散优化问题和连续优化问题。

无约束优化和约束优化 :在连续优化问题中，根据是否有变量的约束条件，可以将优化问题分为无约束优化问题和约束优化问题。 ### 优化算法

全局最优和局部最优

海赛矩阵

《运筹学里面有讲》，前面一篇文章计算梯度步长的时候也用到了： 梯度下降算法

梯度的本意是一个向量（矢量），表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数在该点处沿着该方向（此梯度的方向）变化最快，变化率最大（为该梯度的模）。

梯度下降法
梯度下降法（Gradient Descent Method），也叫最速下降法（Steepest Descend Method），经常用来求解无约束优化的极小值问题。

梯度下降法的过程如图所示。曲线是等高线（水平集），即函数f为不同常数的集合构成的曲线。红色的箭头指向该点梯度的反方向（梯度方向与通过该点的等高线垂直）。沿着梯度下降方向，将最终到达函数f 值的局部最优解。

梯度上升法
如果我们要求解一个最大值问题，就需要向梯度正方向迭代进行搜索，逐渐接近函数的局部极大值点，这个过程则被称为梯度上升法。

概率论主要研究大量随机现象中的数量规律，其应用十分广泛，几乎遍及各个领域。

离散随机变量

如果随机变量X 所可能取的值为有限可列举的，有n个有限取值 {x1, · · · , xn}, 则称X 为离散随机变量。要了解X 的统计规律，就必须知道它取每种可能值xi 的概率，即

称为离散型随机变量X 的概率分布或分布，并且满足

常见的离散随机概率分布有：

伯努利分布

二项分布

连续随机变量
与离散随机变量不同，一些随机变量X 的取值是不可列举的，由全部实数 或者由一部分区间组成，比如

则称X 为连续随机变量。

概率密度函数
连续随机变量X 的概率分布一般用概率密度函数 p(x) 来描述。 p(x) 为可积函数，并满足：

均匀分布 若a, b为有限数，[a, b]上的均匀分布的概率密度函数定义为

正态分布 又名高斯分布，是自然界最常见的一种分布，并且具有很多良好的性质，在很多领域都有非常重要的影响力，其概率密度函数为

其中， σ > 0，µ 和 σ 均为常数。若随机变量X 服从一个参数为 µ 和 σ 的概率分布，简记为

累积分布函数
对于一个随机变量X，其累积分布函数是随机变量X 的取值小于等于x的概率。

以连续随机变量X 为例，累积分布函数定义为：

其中p(x)为概率密度函数，标准正态分布的累计分布函数:

随机向量
随机向量是指一组随机变量构成的向量。如果 X1, X2, · · · , Xn 为n个随机变量, 那么称 [X1, X2, · · · , Xn] 为一个 n 维随机向量。一维随机向量称为随机变量。随机向量也分为离散随机向量和连续随机向量。 条件概率分布 对于离散随机向量 (X, Y) ，已知X = x的条件下，随机变量 Y = y 的条件概率为：

对于二维连续随机向量(X, Y )，已知X = x的条件下，随机变量Y = y 的条件概率密度函数为

期望 对于离散变量X，其概率分布为 p(x1), · · · , p(xn) ，X 的期望（expectation）或均值定义为

对于连续随机变量X，概率密度函数为p(x)，其期望定义为

方差 随机变量X 的方差（variance）用来定义它的概率分布的离散程度，定义为

标准差 随机变量 X 的方差也称为它的二阶矩。X 的根方差或标准差。

协方差 两个连续随机变量X 和Y 的协方差（covariance）用来衡量两个随机变量的分布之间的总体变化性，定义为

协方差经常也用来衡量两个随机变量之间的线性相关性。如果两个随机变量的协方差为0，那么称这两个随机变量是线性不相关。两个随机变量之间没有线性相关性，并非表示它们之间独立的，可能存在某种非线性的函数关系。反之，如果X 与Y 是统计独立的，那么它们之间的协方差一定为0。

随机过程（stochastic process）是一组随机变量Xt 的集合，其中t属于一个索引（index）集合T 。索引集合T 可以定义在时间域或者空间域，但一般为时间域，以实数或正数表示。当t为实数时，随机过程为连续随机过程；当t为整数时，为离散随机过程。日常生活中的很多例子包括股票的波动、语音信号、身高的变化等都可以看作是随机过程。常见的和时间相关的随机过程模型包括贝努力过程、随机游走、马尔可夫过程等。

马尔可夫过程 指一个随机过程在给定现在状态及所有过去状态情况下，其未来状态的条件概率分布仅依赖于当前状态。

其中X0:t 表示变量集合X0, X1, · · · , Xt，x0:t 为在状态空间中的状态序列。

马尔可夫链 离散时间的马尔可夫过程也称为马尔可夫链（Markov chain）。如果一个马尔可夫链的条件概率

马尔可夫的使用可以看前面一篇写的有意思的文章： 女朋友的心思你能猜得到吗？——马尔可夫链告诉你 随机过程还有高斯过程，比较复杂，这里就不详细说明了。

信息论（information theory）是数学、物理、统计、计算机科学等多个学科的交叉领域。信息论是由 Claude Shannon最早提出的，主要研究信息的量化、存储和通信等方法。在机器学习相关领域，信息论也有着大量的应用。比如特征抽取、统计推断、自然语言处理等。

在信息论中，熵用来衡量一个随机事件的不确定性。假设对一个随机变量X（取值集合为C概率分布为 p(x), x ∈ C ）进行编码，自信息I(x)是变量X = x时的信息量或编码长度，定义为 I(x) = − log(p(x)), 那么随机变量X 的平均编码长度，即熵定义为

其中当p(x) = 0时，我们定义0log0 = 0 熵是一个随机变量的平均编码长度，即自信息的数学期望。熵越高，则随机变量的信息越多；熵越低，则信息越少。如果变量X 当且仅当在x时 p(x) = 1 ，则熵为0。也就是说，对于一个确定的信息，其熵为0，信息量也为0。如果其概率分布为一个均匀分布，则熵最大。假设一个随机变量X 有三种可能值x1, x2, x3，不同概率分布对应的熵如下：

联合熵和条件熵 对于两个离散随机变量X 和Y ，假设X 取值集合为X；Y 取值集合为Y，其联合概率分布满足为 p(x, y) ，则X 和Y 的联合熵（Joint Entropy）为

X 和Y 的条件熵为

互信息 互信息（mutual information）是衡量已知一个变量时，另一个变量不确定性的减少程度。两个离散随机变量X 和Y 的互信息定义为

交叉熵和散度 交叉熵 对应分布为p(x)的随机变量，熵H(p)表示其最优编码长度。交叉熵是按照概率分布q 的最优编码对真实分布为p的信息进行编码的长度，定义为

在给定p的情况下，如果q 和p越接近，交叉熵越小；如果q 和p越远，交叉熵就越大。

⑹ 学习编程需要会哪些数学知识

个人观点：编程，无论是用低级的汇编、C语言还是现在的OOP语言，与《数字电路》和《离散数学》关系不是太大。这两门号称计算机学科的基础，实际上是用于研究计算机的组成原理、架构之类的“深层次”科目。而编程的话，你只要了解语言的基本语句结构、能将问题分解成模块关用语言描述之就可以了。要说与逻辑的关系吧，也有，编程的时候经常用到逻辑判断以发展程序走向，这是与数学运算不相同的。

⑺ 要成为一名出色的程序员要什么数学知乎

学编程需要用到微积分，离散数学，数学电路，还有函数，以及各种数学思想，对抽象思维和形象思想要求都比较高。
学编程要具备一定的基础，总结之有以下几方面：
1、数学基础 从计算机发展和应用的历史来看计算机的数学模型和体系结构等都是有数学家提出的，最早的计算机也是为数值计算而设计的。因此，要学好计算机就要有一定的数学基础，出学者有高中水平就差不多了。
2、逻辑思维能力的培养学程序设计要有一定的逻辑思维能力，“逻思力”的培养要长时间的实践锻炼。要想成为一名优秀的程序员，最重要的是掌握编程思想。要做到这一点必须在反复的实践、观察、分析、比较、总结中逐渐地积累。因此在学习编程过程中，不必等到什么都完全明白了才去动手实践，只要明白了大概，就要敢于自己动手去体验。谁都有第一次。有些问题只有通过实践后才能明白，也只有实践才能把老师和书上的知识变成自己的，高手都是这样成材的。

⑻ 学习编程需要的数学知识

需要的数学知识：初中的数学水平足够应付C++的入门学习了！ C++的基础入门是不需要太深奥的数学知识，主要是语法的理解和句法的应用，重在熟悉他的思维方式和编程思想。类 的实现和 函数 的应用是重点。 当然，如果涉及到具体的数学问题或竞赛，如ACM，那么，需要的数学知识，也就是算法的设计，就复杂多了。例如数学软件 matrix laboratory（MATLAB）就是用 C++ 编程的，这需要的都是数学知识。

遇到数学问题可以自学吗：可以。所有大的数学问题都可以拆分为好几个小问题来解决。当然，如果涉及到你没学过的东西，自学是完全没有问题的。

我的建议是，如果你正在读中学，那么，在学习C++时侧重于学习它的编程思想和语法结构及 堆栈 类 block 的实现和运行，不必要沉入一些解题当中。同时，可以学习Visual Basic 和 C，重点在了解和知道。高中时会有VB的数学课程。这对你有帮助。如果你对电子或电脑感兴趣，C#语言和汇编语言都是重点。

其实，别看编程语言那么多，他们都是融会贯通的。

希望对你有所帮助