Por supuesto que es esencial. Primero déjenme aclarar que encuentro la distinción entre matemática pura y matemática un poco artificial. Todas las matemáticas “aplicadas” serias se basan en las matemáticas “puras” y se desarrollaron gran parte de las matemáticas “puras” para responder a las preguntas “aplicadas”; Estoy pensando, por ejemplo, en cálculo, cálculo de variaciones, ecuaciones diferenciales, procesos estocásticos. Este beneficio de ida y vuelta entre estas partes de las matemáticas percibidas de manera diferente continúa hasta nuestros días.
El aprendizaje automático y la inteligencia artificial se basan en la teoría de la probabilidad y la optimización. Los métodos de Monte Carlo y Las Vegas se basan en resultados bastante triviales en la teoría de la probabilidad. El método de detección comprimido de Candes y Tao utiliza matemáticas bastante sofisticadas. Llegaría tan lejos y afirmaría que no se puede hacer un progreso serio en la informática teórica sin una buena comprensión del poder y la limitación de las matemáticas puras.
Lo más fundamental en ciencias de la computación, un programa informático, es una secuencia de comandos que la computadora debe ejecutar en un orden lógico. Esto es lo que los matemáticos “puros” hacen para ganarse la vida cuando escriben pruebas.
- ¿Qué utilizamos en una calculadora científica, microcontrolador o microprocesador?
- ¿Cuál es la relación del valor ap y la medida estadística de prueba?
- ¿Tengo que saber matemáticas para programar?
- ¿Qué conceptos matemáticos difíciles se pueden entender fácilmente mediante la programación?
- ¿Qué tan avanzada es la criptografía NSA en relación con la criptografía académica?
Diría que se beneficiaría inmensamente de tener unas pocas clases sólidas de matemática pura que van más allá de hacer esto y lo otro y explican de alguna manera por qué deberían hacer esto y no lo otro.
