推 maxisam:我也這麼認為 所以我放棄了微積分 Orz 68.89.156.33 01/05
※ 引述《Morneau (Justin Morneau)》之銘言：
: 一個做CS的人 應該在數學領域上 有多深的學習??
: 修習拓撲、高微的會不會與資訊領域毫無關係?
: 還是這些數學的東西仍有與CS有結合發展的空間呢?
應該很少有無法應用到電腦科學的數學理論吧。只是領域差別而已。
數學基礎愈深，對於電腦科學的學習，就愈能得心應手，當然還是有
值不值得的時間成本問題。
如果不是 Shannon 的這一篇劃時代的經典論文
http://cm.bell-labs.com/cm/ms/what/shannonday/paper.html
或許電腦科學仍然只是應用數學的一支，而不能號稱「科學」了，但
你可以看看這一篇論文中，就用了多少數學。
特別是電腦科學中最為核心的一些研究，幾乎都是在處理各種的形式
變換問題，可能是型別、範疇、函數、結構（計算結構、軟體結構、
網路結構、系統結構等）、模式等等不一而足，又或是複雜性問題、
系統組成動態問題，都跟數學有著千絲萬縷的關係，或者說根本就是
數學問題。
像你提到的拓樸和高微，在系統層次的研究，都是相當重要的基礎，
我在這方面的不足就相當吃虧。
當然，要從數學的角度切入電腦科學，可能一開頭就要撞進這領域中
最精深或最前沿的研究，也不是那麼容易的。所以數學要學得多深，
可能就要看你的目標有多遠大了。
至於一般寫程式，那就很少用得到了。一年前我還在跟人筆戰，宣稱
高等數學對於程式設計工作的作用，可說微乎其微呢。
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