¿Qué temas matemáticos debo saber para ser un buen solucionador de problemas y científico de la computación?

  • La teoría de grafos, la combinatoria y la teoría de conjuntos son importantes para los algoritmos y las estructuras de datos. Cada estructura de datos debe considerarse como una implementación concreta de conjuntos y algunas de sus operaciones. Las funciones y las relaciones son nociones teóricas de conjuntos y cuanto más fácil sea para usted pensar en términos de estas nociones, más fácil será obtener una comprensión precisa de las áreas centrales de la informática.
  • El álgebra lineal aparece en muchos lugares diferentes en el estudio de algoritmos.
  • La lógica proposicional y predicativa es extremadamente importante, tanto en sus versiones semi-informales usadas en la declaración y prueba de teoremas como en las versiones formales usadas en, digamos, semántica axiomática y en programación lógica.

Lo anterior es necesario para dominar a los estudiantes principiantes de ciencias de la computación.

En general, afirmaría que todas las áreas de las matemáticas son útiles para la informática. El álgebra abstracta generalmente no se enseña en los programas de licenciatura en ciencias de la computación, y tampoco lo es el análisis real (en la tradición rigurosa que utiliza espacios métricos y nociones de la topología). Sin embargo, eso no significa que no sean de valor para el sujeto.

Principalmente, antecedentes básicos en temas que los estudiantes de ciencias de la computación generalmente se enseñan en las universidades.
Aquí hay una lista (en orden de importancia):

  • Las matemáticas discretas lo ayudarán a estimar la complejidad de sus algoritmos y con algunos algoritmos o estructuras de datos. Algunos antecedentes de cálculo también son útiles para estimar complejidades.
  • Se necesitan conceptos básicos de la teoría de gráficos para comprender los algoritmos de gráficos, que tienen muchas aplicaciones.
  • Álgebra lineal elemental: para saber cómo algunas cosas se pueden expresar como operaciones matriciales.
  • Probabilidad: para lidiar con algoritmos aleatorios y su tiempo de ejecución esperado.

Por encima de esto, necesitas una habilidad muy básica: la capacidad de aprender. Si se necesita algo más, podrá obtener el conocimiento necesario.

Espero que ayude.

Honestamente, puedes ser un gran científico de la computación sin mucha matemática avanzada. Un par de años de álgebra, álgebra matricial y probabilidad le brindarán las herramientas para crear cualquier cosa, excepto programas científicos complejos (que de todos modos necesitarían conocimientos especializados en ese campo en particular).

Realmente depende de lo que hagas en CS. Para cosas generales no se requieren muchas matemáticas avanzadas. Para resolver un problema específico, las matemáticas pueden ser desde teoría de grafos hasta teoría de probabilidad, álgebra lineal y cálculo, así que realmente cualquier cosa …

Quizás lo ideal sería saber un poco de todo para que reconozca en qué rama de las matemáticas desea profundizar cuando se enfrenta a un problema.

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