1樓：IuSpet
工程和理論完全是兩個方面
你指的大神應該就是指理論方面的大牛，對他們的研究來說，計算機只是乙個工具，能夠借助高算力實現他們的想法。比如深度學習，首先是有數學上的理論，證明了大量計算後結果往乙個方向收斂，而計算機恰好就可以印證他們的理論。同理還有程式設計中的各種演算法，都是先有數學結論，才用計算機去實現
至於工程方面的大牛，他們更強的是邏輯和抽象能力，當然這對學數學有很大幫助，所以可能也有工程大牛數學很好，但不是必要條件
2樓：進擊者
本人報考藍橋杯，其實，所謂計算機程式設計的靈魂——演算法，本質上是數學問題！(就這麼簡單)
計算機好的人數學一定好，數學好不一定計算機好
3樓：聽天由命
計算機，顧名思義，用於計算的機器。
計算當然不能是盲目地算一些不知道是什麼的東西，而是要針對特定的問題，想出特定的演算法去計算。
至於程式設計，本質是操作計算機去計算。就像掛檔踩油門轉盤，車就會朝著目標方向行駛。
計算機是計算的工具，數學是計算的基礎。
4樓：向陽
你以為的計科人看的：
精通排序搜尋，會寫棧表數圖佇列集合，哪需要數學了～～實際上的計科大佬看的（感受一下就完事了）：
全是抽象表述。
5樓：三囧
計算機軟體部分大量的內容最早是歸類在「數學系」下面。
電腦科學本來就是用於「計算」的科學，內容和數學是高度重合的。
平時程式設計用各種邏輯判斷，是「離散數學」的內容。
各種加密演算法、通訊協議大量用到數論的內容。比如經典的RSA演算法，基於的就是大數分解難題。
影象處理裡面也大量存在數學應用，比如傅利葉變換。
資料探勘、人工智慧方向也大量使用數學，比如最基礎的貝葉斯分類器就是基於貝葉斯公式。
我大學時候，學院裡面一半老師的出身就是「數學系」。
普通的應用程式設計用到的數學知識相對較少，只用離散數學裡面的一部分，基本用不上高數內容。所以很容易給人計算機不用學數學的錯覺。
但是要成為「大神」，數學是基本繞不過的。數學有一定的功底才能成為「大神」。
6樓：Miss包紙
以前學過programming language，嗯不是乙個程式語言，而是為什麼程式語言是這麼設計的，然後發現這些設計都是可以用數學公式歸納的
理論計算機和計算數學有什麼交叉部分
劉錦鵬 從研究領域來說，優化演算法 包括連續優化與組合優化 隨機演算法，量子計算等等，這些都是需要可能用到計算數學和理論計算機的領域。 cs裡theory那塊的人我感覺更接近純數啊？type theory那些接近mathematical logic algebra，complexity theory...
為什麼很多計算機牛人起初都不是學計算機的？
例如很多是主攻數學或物理的 一般分為兩個方向的 起初是主攻數學是走軟體方向。起初是主攻物理是走硬體方向。一般我都建議起初數學不會是物理。這個看個人選擇的 很多人選擇起初計算機 都很難走過真正電腦科學方向。 我想是因為計算機屬於既需要天分，又很依賴興趣驅動的學問。前者決定了你能走多遠，後者決定了你能走...
大學非計算機專業可以參加什麼關於計算機的競賽？
秋水 數學建模和三創我覺得應該算是面向所有專業，但又和計算機專業最沾邊的競賽吧。前者偏向理論，對於訓練思維很有幫助，後者偏向商業，對於訓練商業思維很有幫助。另外，你可以借助這種比賽拉計算機專業的學生組隊，既有利於比賽本身，又可以拓展人際。 zhangxiaoyang 認清現實，玩一玩的心態可以搞AC...