學好數學對計算機專業重要嗎？

　　學好數學對計算機專業重要嗎?對非理論向(P=NP之類，combinatorics壓根就是數學)的計算機專業本身而言，《具體數學》+一些圖論就很足夠了，足以支撐本科基礎階段的知識體系(而且也不需要深究，比如圖論不需要像數學系那樣會做證明)。我是指，用來理解計算機架構，緩存優化，算法，數據結構這些基礎的純粹的計算機知識。

　　不少人答案中指出的：在實踐中數學無處不在。其實是一種無意義的事實。這些數學都不是每個計算機專業學生必備的知識。

　　理由是，計算機已經深入到各個領域了，而在每個領域的應用中，自然要學會，并且懂得那個領域的知識，這些知識便包括了數學。

　　先說專業外的應用，我做工程模擬，那我自然要會卷積，拉普拉斯變換;而我做社交網絡分析，圖論就顯得更重要了。而這些與計算機本身是無關的，是與實踐領域相關的。PHP程序員大概就不需要這些數學，但他們也是屬于計算機專業的。

　　再說被分到計算機內的學科，有人說機器學習需要大量的數學。沒錯，機器學習是需要大量數學，并且它也可以被認為是計算機學科的分支。但是，光應用走向的話，其實是不需要學measure theory，functional analysis之類的。退一步說，即便是機器學習的科研工作者，用這些工具的，也大都是數學出身的，愛做分析性質研究的家伙。工程師學好線代和統計就差不多了，而這類工程師，其實可以被看作是做特殊應用的。更夸張地推一步，量子計算機也算是計算機專業的一個邊緣分支。難道可以因此說：學好量子力學對計算機專業很重要嗎?(其實有很多例子：分子計算機，DNA計算機，計算物理學，計算神經學，計算化學，計算金融學…………)

　　然而，學好數學是沒有壞處的。學好數學不是每個計算機專業的必須要求，但是學好數學的學生可以在更廣闊的領域內大展拳腳。希望成為研究人員的話，那數學確實是要盡可能多地學。

　　很多和計算機掛鉤的領域確實用到大量數學，尤其是研究向。但是如果各個領域的人都出來秀一把虐過自己的數學，那恐怕是會嚇走不少想學計算機，但數學不是很強的人。而實際上計算機專業大部分人是用不到多少數學的。而且就業方面的信息顯示，全球范圍內計算機專業學生還是供應不足的。