我也是學生。
個人感覺計算機在工程實踐方面和數學關係不大，會用數學就行。
計算機演算法類的問題，應該算是應用數學的一部分。
還有一些很純很純的理論，圖靈機、範疇論的那些…應該能算純數了。
這三個方面需要的天賦不太想同的。
舉個例子，假如你沒學過矩陣的特徵值，也不太會寫**，然後某一天突然在網上看到了「矩陣的特徵值」這個概念。
過些日子後，你有次做專案的時候突然發現「特徵值」這個東西可能有用，於是你把自己當時的部落格翻了出來，然後立刻把特徵值投入到了實用之中。
你能快速把特徵值這一概念變成自己的工具，也很願意在實際應用中利用它創造價值。
這是你在計算機應用與工程上的天賦。
情況二：你快速理解了特徵值是什麼、能幹什麼，你也了解到有個東西叫numpy能算特徵值。
知道特徵值是什麼了之後，你開始好奇特徵值是怎麼計算出來的。
學會「解特徵方程」法後，你突然意識到這種方法可能對計算機並不實用。畢竟5次以上方程連求根公式都沒有，numpy是怎麼計算特徵值呢？
「能用計算機算特徵值」是不能滿足你的，你還希望徹底了解「計算機怎麼計算特徵值」這個問題，才能徹底滿足你的求知慾。
你開始學習qr等演算法，知道了「數值線性代數」這個學科。你企圖搞明白不同演算法彼此各有什麼優劣。你甚至想要看看numpy原始碼。
你能學會特徵值演算法背後的原理，並加以分析。你也渴望設計出更快、更精準的演算法。
這是你在計算機演算法/應用數學上的天賦。
情景三：
僅僅了解特徵值的定義是不能滿足你的。你開始了解特徵值的各種性質，了解特徵值的一切。
當你和「特徵值」這個概念相處時間長了，你發現這個概念非常地優美。於是你想要把它推廣到更廣闊的空間中去。然後你把特徵值的概念推廣到了譜，開始研究關於譜的理論。
譜的概念比特徵值抽象很多很多。但是你並不害怕，反而覺得這很優美。
你可以把特徵值推廣到譜，你可以思考很抽象的數學，並且很享受這種數學帶給你的樂趣。
這是你純數上的天賦。
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數學函式 abs 函式 描述abs 函式返回數字的絕對值 語法 abs x 引數x 數值表示式，可以是整數，浮點數，複數 返回值函式返回x 數字 的絕對值，如果引數是乙個複數，則返回它的大小 root localhost vi test.py usr bin python print abs 40 ...
Python數學函式
函式 返回值 描述 abs x 返回數字的絕對值，如abs 10 返回 10 ceil x 返回數字的上入整數，如math.ceil 4.1 返回 5 cmp x,y 如果 x y 返回 1,如果 x y 返回 0,如果 x y 返回 1 exp x 返回e的x次冪 ex 如math.exp 1 返...
python 數學計算
加法 減法 乘法 冪次 除法 取整，商的整數部分 取餘 位與 位或 位異或 位翻轉 x x 1 左移 右移 3 5 加法 8 10 6 減法 4 3 4 乘法 12 2 5 冪次 2的5次方 32 10 6 除法 1.6666666666666667 10 6 取整，商的整數部分 1 10 6 取餘...