math - महत - गणित के सवाल हल करने के तरीके



एक प्रोग्रामर के रूप में उत्कृष्टता के लिए आवश्यक गणित? (10)

  1. रैखिक बीजगणित - आपको भौतिक विज्ञान, लेखांकन, वास्तव में सबसे अधिक व्यावसायिक तर्क के लिए इसकी आवश्यकता है।
  2. तर्क - जानने के कैसे सहयोगी और वितरण नियम बूलियों पर लागू होते हैं, मुझे कई बार कई बार कोड डीबग करने में मदद मिली है
  3. ट्यूपल कैलकुल्स - एसक्यूएल (डाटाबेस के साथ इंटरैक्ट करने के लिए एक भाषा) ट्यूपल कैलकुस पर आधारित है; भले ही आप केवल मूल बातें समझते हो, आप "वास्तविक दुनिया" में हर किसी के बहुत आगे हैं कि उनके सभी डेटाबेस कोड सरलीकृत दिखाई देंगे

बस। अगर मुझे पता चल गया कि ट्यूपल कैलकुल्स किसी भी प्रकार के डेटाबेस कोड लिखने या डिबग करने के लिए कितना महत्वपूर्ण होगा, तो मैं खुद को हाई स्कूल में पढ़ाने की कोशिश करता। मैंने जो सी, सी ++ या जावा पाठ्यक्रमों की तुलना में अधिक महत्वपूर्ण है

मैं सिर्फ एक प्रोग्रामर के रूप में गणित के बारे में सोच रहा था मैं गणित का एक निष्पक्ष बिट, मुख्य रूप से वेक्टर गणित और कभी-कभी त्रिकोणमिति का उपयोग करता हूं जब मैं गेम प्रोग्रामिंग करता हूं।

मेरा प्रश्न: क्या आप वहां कोई आवश्यक गणित मानते हैं कि आप प्रोग्रामर के रूप में एक सफल (और भयानक) प्रोग्रामर होने के लिए जानते हैं? मुख्य रूप से मैंने पाया है कि प्रोग्रामिंग सिर्फ तर्कसंगत है, लेकिन ऐसे कई बार हो सकते हैं जब चतुर गणित (विशेष रूप से एल्गोरिदम नहीं) आम समस्याओं के आसपास काम करने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है।


Answer #1

RGDromey द्वारा "कंप्यूटर द्वारा इसे कैसे हल करें" पुस्तक पढ़ें.यह समस्या को सुलझाने में आपकी सहायता करेगा।


Answer #2

निर्भर करता है

डेटास्ट्रक्चर, प्रदर्शन और अनुकूलन के साथ कुछ भी करना वास्तव में अच्छे परिणाम प्राप्त करने के लिए गणित की आवश्यकता है। दूसरे शब्दों में मजबूत गणित अधिकांश कोर प्रोग्रामिंग लाइब्रेरी को दबा देते हैं।

आम तौर पर हालांकि, हम में से अधिकतर एक उच्च स्तर पर काम करते हैं जहां हमें इन सभी प्रीबिल्ल्ट प्रणालियों को एकसाथ जोड़ना पड़ता है, और हमारे लिए गणित वैकल्पिक है, लेकिन आवश्यक नहीं है

फर्जी


Answer #3

बुनियादी जोड़, घटाव, गुणन और विभाजन पहली चीजें हैं जो मन में आती हैं।

मॉड्यूलर अंकगणित की समझ निश्चित रूप से सभी संबद्ध पहचान के साथ सहायक होती है, खासकर जब अभिव्यक्ति या स्थितियों से उत्पन्न हो सकती है या जो कि मूलभूत पूर्णांक प्रकारों की क्षमता से परे बढ़ती है इसका एक अच्छा उदाहरण हास्यास्पद बड़ी शक्ति के लिए उठाए गए कुछ मापों को ले रहा है (जैसे 2 ^ 345% 678 9)

आधार के बीच कन्वर्ट करने के तरीके के साथ-साथ यह समझने के लिए कि किसी आधार में एक संख्या का प्रतिनिधित्व कैसे किया जाता है त्रिकोणमितीय और लॉगरिदमिक पहचान भी कुछ समस्याओं के लिए अविश्वसनीय रूप से आसान है इसके अलावा (और मुझे यकीन नहीं है कि आप इसे गणित के रूप में भरोसा कर सकते हैं) की समझ कैसे बिट-वार ऑपरेटर्स काम करते हैं और सामान्य तौर पर बूलीयन बीजगणित के लिए उस मामले में काम करते हैं।

मुझे इस अवसर पर पाया गया है कि कम से कम एक पथरी के आधारभूत समझ में जगहों की सबसे अधिक संभावना नहीं है (बहुत अधिक एकीकरण लेकिन निश्चित रूप से व्युत्पत्ति)। इस का एक अच्छा उदाहरण भूकंप इंजन से 'जादू' उलटा वर्गमूल समारोह है जो कि न्यूटन-रफ़सन एल्गोरिथ्म का बहुत ही एक चलना है



Answer #5

मेरे अध्ययन के दौरान मेरे पास बहुत सारे गणित थे:

  • बेसिक बीजगणित
  • रैखिक बीजगणित (मैट्रिक्स)
  • कूट गणित
  • संभावना गणित
  • क्रिप्टोग्राफी
  • कोडिंग सिद्धांत
  • गणितीय तर्क

उस वक्त मुझे यह पसंद नहीं था, लेकिन अब मैं आभारी हूं क्योंकि यह वास्तव में मेरी नौकरी करने में मेरी मदद करता है।


Answer #6

महत्त्वपूर्ण, लेकिन केवल ऊपर उल्लेखित: ग्राफ़ सिद्धांत।


Answer #7

मुझे लगता है कि यह केवल स्पष्ट 'आवश्यक गणित' की तुलना में अधिक सूक्ष्म हो सकता है। मैंने एक उचित मात्रा में ग्राफिक्स कोडिंग - 2 डी और 3 डी, मुख्यतः गैर-गेमिंग, बहुत भारी फ्रैक्टल-आधारित - और गणित पर ठीक से मिला है, मुझे कॉलेज में और किसी भी चीज के आत्म-शिक्षा में पढ़ाया गया था I जरूरत (सबसे अधिक कोडक की तरह मुझे लगता है कि मैं गणित के साथ बहुत अच्छा हूँ) - इसलिए सामान्य रेखीय बीजगणित, तर्कशास्त्र, बेसिक कैलकुल्स आदि - और मुझे कभी भी जो कुछ मैं जानता था या जो खुद को सिखा सकता है, उसे विशेष रूप से बाधित महसूस नहीं किया जाता है

हालांकि एक समय पर मुझे एक युवा लड़के के साथ काम करने का मौका मिला, जो एक वायुमंडल इंजन विकसित करने के लिए सिर्फ एक संयुक्त गणित / कंप्यूटिंग डिग्री कर लेता था (जो कि मॉडल प्रकाश क्षय और अन्य वायुमंडलीय / प्रकाश संबंधी इंटरैक्शन)। क्या मुझे विशेष रूप से प्रभावित किया था वह एक 'सामान्य' सांकेतिक शब्दों में बदलने वाली गणितीय कार्यों की तुलना में काफी व्यापक श्रेणी के साथ अपनी परिचित थी - और परिणामस्वरूप जब किसी विशेष व्यवहार की आवश्यकता थी, तो वह एकदम सही गणितीय फ़ंक्शन तक पहुंचने में सक्षम था और उसमें एक समस्या को हल करने के लिए कार्यान्वित करता था हाथ। वह जो गणित का इस्तेमाल करते थे, वह वास्तव में जटिल नहीं था - मैं इसे जब दिखाया, तो ठीक समझ सकता था - परन्तु क्योंकि वह अपनी गणितीय शब्दावली को इस तरह की गहराई से जानता था और वह 'ले मोट' के लिए आसानी से पहुंचने में सक्षम था, जब भी उन्हें इसकी आवश्यकता थी हम में से ज्यादातर की तरह इसे तलाशने के लिए चारों ओर floundering की तुलना में

तो मुझे संदेह है, निश्चित रूप से कुछ समस्याएं डोमेन में, और संभवतः एक व्यापक चयन की तुलना में स्पष्ट है, सामान्य ज्ञान से गणित के साथ अधिक से अधिक परिचित बेहतर एल्गोरिदम के कार्यान्वयन के लिए प्रेरित करेगा। हमें उपकरण बॉक्स में उपकरण के मामले में केवल एक समस्या दिखाई दे सकती है और वास्तव में यह नहीं पता चलता है कि हम जो कुछ भी नहीं चाहते हैं, उसे याद नहीं है।


Answer #8

मेरे अनुभव में, बुनियादी गणित निम्नलिखित है:

0.- Floating point arithmetic
1.- Linear Algebra
2.- Vector (possibly Tensor) Analysis
3.- Linear Algebra
4.- Linear Algebra
5.- Linear Algebra

यदि आप रैखिक बीजगणित जानते हैं तो यह भी सहायक हो सकता है


Answer #9

कंक्रीट गणित में कुछ अच्छा गणितीय अवधारणाएं हैं जो कंप्यूटर साइंस पर विभिन्न तरीकों से लागू होती हैं यदि आप एक और किताब विचार चाहते हैं





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