数学和算法

Ⅰ 算术与算法，算术与数学的区别和联系

定义数学期望：1）离散型随机变量的一切可能的取值xi与对应的概率Pi(=xi)之积的和称为该离散型随机变量的数学期望[1] （设级数绝对收敛），记为E（x）。数学期望是最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小。又称期望或均值。如果随机变量只取得有限个值，称之为离散型随机变量的数学期望。它是简单算术平均的一种推广，类似加权平均。2）设连续性随机变量X的概率密度函数为f(x)，若积分绝对收敛，则称积分的值为随机变量的数学期望，记为E(X)。2.关系算术平均是来自样本的。是近似的。数学期望是母体的。是精确的。如果在期望值的计算中，如果用古典概率论，每个数据对应的概率是1/N,N是数据个数。那么期望值就等于算术平均数。

Ⅱ 算法是不是只和数学有关

当然不是。。。
“算法是一系列解决问题的清晰指令，也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。
算法常常含有重复的步骤和一些比较或逻辑判断。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。
算法的时间复杂度是指算法需要消耗的时间资源。一般来说，计算机算法是问题规模n 的函数f(n)，算法执行的时间的增长率与f(n) 的增长率正相关，称作渐进时间复杂度（Asymptotic Time Complexity）。时间复杂度用“O（数量级）”来表示，称为“阶”。常见的时间复杂度有： O（1）常数阶；O（log2n）对数阶；O（n）线性阶；O（n2）平方阶。
算法的空间复杂度是指算法需要消耗的空间资源。其计算和表示方法与时间复杂度类似，一般都用复杂度的渐近性来表示。同时间复杂度相比，空间复杂度的分析要简单得多。”

Ⅲ 算法是数学和计算领域的概念,指完成特定计算的一组什么操作

咨询记录 · 回答于2021-12-06

Ⅳ 数学与计算机算法有什么关系

数学是基础学科，有丰富的数学基础可以对理解编程中的逻辑有帮助。

编程对不同的人有不同的意义：

对于一般的程序员就是代码的产出和可运行程序（数学在这里面并不是特别重要，更重要的是对各种框架的理解、熟练掌握、设计模式等）。

对于算法工程师来说，数学就很重要了（例如机器学习，密码学，计算机图形学等，当然这个对题主来说还太遥远）。

题主说的函数实际上就是为了实现目的的一种封装形式，而递归只是在函数中调用自身（当然需要终止条件）。

(4)数学和算法扩展阅读：

计算机的三个主要特征

1、运算速度快：计算机内部电路能高速准确地完成各种算术运算。当今计算机系统的计算速度已达到每秒数万亿次运算，微机也可达到每秒一亿次运算，使大量复杂的科学计算问题得以解决。例如，计算卫星轨道、大型水坝和24小时的天气可能需要数年甚至数十年，而在现代，用电脑几分钟就可以完成。

2、计算精度高：科学技术的发展，特别是尖端科学技术的发展，对计算精度要求很高。计算机控制的导弹之所以能够准确命中预定目标，与计算机的精确计算是分不开的。一般的计算机可以有十几位甚至几十位数字（二进制）有效数字，其计算精度可以从千分之几到百万分之一，是任何计算工具都无法比拟的。

3、逻辑操作能力强：计算机不仅可以进行精确计算，还具有逻辑操作功能，可以对信息进行比较和判断。计算机可参与操作数据、程序、中间结果和最终结果保存，并可根据判断结果自动执行下一条指令，供用户随时调用。

Ⅳ 算法和数学哪个难

数学难。数学研究的对象是数量和空间的关系，数学是一种用来表达人类对自然的认识， 并互相交流这种认识的语言，而算法，就是一种机械地解决问题的方法，根据算法解决问题时不需要任何智慧，只要照着做就可以了，所以，数学比较难。

Ⅵ 算法题和数学题有什么区别

两者都是数学题，数学题是一个大范畴，算法题是数学题的一种类型。

Ⅶ 算术与算法,算术与数学的区别和联系

“算术”是一个学科的名称.“算法”顾名思义是一种计算方法而已.
“数学”是一个大的学科分类,里面包括“高等数学”“初级数学”“代数”几何“”算术“等等、等等.
”算术“只是数学里的一个小的分类.一般是指小学里的课程.
现在,一般笼统地都叫数学：小学数学、中学数学、大学数学.没有多少人再说”算术“了.
其实,我认为这样不好.还是小学叫算术,中学叫代数、几何.,大学冠以”高等“.这样比较好.

Ⅷ 数学的各种算法

算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。
算法中的指令描述的是一个计算，当其运行时能从一个初始状态和（可能为空的）初始输入开始，经过一系列有限而清晰定义的状态，最终产生输出并停止于一个终态。一个状态到另一个状态的转移不一定是确定的。随机化算法在内的一些算法，包含了一些随机输入。
形式化算法的概念部分源自尝试解决希尔伯特提出的判定问题，并在其后尝试定义有效计算性或者有效方法中成形。这些尝试包括库尔特·哥德尔、Jacques Herbrand和斯蒂芬·科尔·克莱尼分别于1930年、1934年和1935年提出的递归函数，阿隆佐·邱奇于1936年提出的λ演算，1936年Emil Leon Post的Formulation 1和艾伦·图灵1937年提出的图灵机。即使在当前，依然常有直觉想法难以定义为形式化算法的情况。
一个算法应该具有以下五个重要的特征：
有穷性
（Finiteness）
算法的有穷性是指算法必须能在执行有限个步骤之后终止；
确切性
(Definiteness)
算法的每一步骤必须有确切的定义；
输入项
(Input)
一个算法有0个或多个输入，以刻画运算对象的初始情况，所谓0个输入是指算法本身定出了初始条件；
输出项
(Output)
一个算法有一个或多个输出，以反映对输入数据加工后的结果。没有输出的算法是毫无意义的；
可行性
(Effectiveness)
算法中执行的任何计算步骤都是可以被分解为基本的可执行的操作步，即每个计算步都可以在有限时间内完成（也称之为有效性）。
一、数据对象的运算和操作：计算机可以执行的基本操作是以指令的形式描述的。一个计算机系统能执行的所有指令的集合，成为该计算机系统的指令系统。一个计算机的基本运算和操作有如下四类：[1]
1.算术运算：加减乘除等运算
2.逻辑运算：或、且、非等运算
3.关系运算：大于、小于、等于、不等于等运算
4.数据传输：输入、输出、赋值等运算[1]
二、算法的控制结构：一个算法的功能结构不仅取决于所选用的操作，而且还与各操作之间的执行顺序有关。
算法可大致分为基本算法、数据结构的算法、数论与代数算法、计算几何的算法、图论的算法、动态规划以及数值分析、加密算法、排序算法、检索算法、随机化算法、并行算法，厄米变形模型，随机森林算法。
算法可以宏泛地分为三类：
一、有限的，确定性算法 这类算法在有限的一段时间内终止。他们可能要花很长时间来执行指定的任务，但仍将在一定的时间内终止。这类算法得出的结果常取决于输入值。
二、有限的，非确定算法 这类算法在有限的时间内终止。然而，对于一个（或一些）给定的数值，算法的结果并不是唯一的或确定的。
三、无限的算法 是那些由于没有定义终止定义条件，或定义的条件无法由输入的数据满足而不终止运行的算法。通常，无限算法的产生是由于未能确定的定义终止条件。
希望我能帮助你解疑释惑。

Ⅸ 数学算法是什么

算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。算法中的指令描述的是一个计算，当其运行时能从一个初始状态和（可能为空的）初始输入开始，经过一系列有限而清晰定义的状态，最终产生输出并停止于一个终态。一个状态到另一个状态的转移不一定是确定的。随机化算法在内的一些算法，包含了一些随机输入。形式化算法的概念部分源自尝试解决希尔伯特提出的判定问题，并在其后尝试定义有效计算性或者有效方法中成形。这些尝试包括库尔特·哥德尔、Jacques Herbrand和斯蒂芬·科尔·克莱尼分别于1930年、1934年和1935年提出的递归函数，阿隆佐·邱奇于1936年提出的λ演算，1936年Emil Leon Post的Formulation 1和艾伦·图灵1937年提出的图灵机。即使在当前，依然常有直觉想法难以定义为形式化算法的情况。一个算法应该具有以下五个重要的特征：
有穷性（Finiteness）
算法的有穷性是指算法必须能在执行有限个步骤之后终止；
确切性(Definiteness)
算法的每一步骤必须有确切的定义；
输入项(Input)
一个算法有0个或多个输入，以刻画运算对象的初始情况，所谓0个输入是指算法本身定出了初始条件；
输出项(Output)
一个算法有一个或多个输出，以反映对输入数据加工后的结果。没有输出的算法是毫无意义的；
可行性(Effectiveness)
算法中执行的任何计算步骤都是可以被分解为基本的可执行的操作步，即每个计算步都可以在有限时间内完成（也称之为有效性）。