程序员必备的一些数学基础知识

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作为一个标准的程序员，应该有一些基本的数学素养，尤其现在很多人在学习人工智能相关知识，想抓住一波人工智能的机会。很多程序员可能连这样一些基础的数学问题都回答不上来。

作为一个傲娇的程序员，应该要掌握这些数学基础知识，才更有可能码出一个伟大的产品。

向量 向量（vector）是由一组实数组成的有序数组，同时具有大小和方向。一个n维向量a是由n个有序实数组成，表示为 a = [a1, a2, · · · , an]

矩阵

线性映射 矩阵通常表示一个n维线性空间v到m维线性空间w的一个映射f: v -> w

注：为了书写方便， X.T ，表示向量X的转置。 这里： X(x1,x2,...,xn).T，y(y1,y2,...ym).T ，都是列向量。分别表示v,w两个线性空间中的两个向量。A(m,n)是一个 m*n 的矩阵，描述了从v到w的一个线性映射。

转置 将矩阵行列互换。

加法 如果A和B 都为m × n的矩阵，则A和B 的加也是m × n的矩阵，其每个元素是A和B相应元素相加。 [A + B]ij = aij + bij .

乘法 如A是k × m矩阵和B 是m × n矩阵，则乘积AB 是一个k × n的矩阵。

对角矩阵 对角矩阵是一个主对角线之外的元素皆为0的矩阵。对角线上的元素可以为0或其他值。一个n × n的对角矩阵A满足： [A]ij = 0 if i ̸= j ∀i, j ∈ {1, · · · , n}

特征值与特征矢量 如果一个标量λ和一个非零向量v满足 Av = λv, 则λ和v分别称为矩阵A的特征值和特征向量。

矩阵分解 一个矩阵通常可以用一些比较“简单”的矩阵来表示，称为矩阵分解。

奇异值分解 一个m×n的矩阵A的奇异值分解

其中U 和V 分别为m × m和n×n 的正交矩阵，Σ为m × n的对角矩阵，其对角 线上的元素称为奇异值（singular value）。

特征分解 一个n × n的方块矩阵A的特征分解（Eigendecomposition）定义为

其中Q为n × n的方块矩阵，其每一列都为A的特征向量，^为对角阵，其每一 个对角元素为A的特征值。 如果A为对称矩阵，则A可以被分解为

其中Q为正交阵。

导数 对于定义域和值域都是实数域的函数 f : R → R ，若f(x)在点x0 的某个邻域∆x内，极限

存在，则称函数f(x)在点x0 处可导， f'(x0) 称为其导数，或导函数。 若函数f(x)在其定义域包含的某区间内每一个点都可导，那么也可以说函数f(x)在这个区间内可导。连续函数不一定可导，可导函数一定连续。例如函数|x|为连续函数，但在点x = 0处不可导。

加法法则
y = f(x),z = g(x) 则

乘法法则

链式法则 求复合函数导数的一个法则，是在微积分中计算导数的一种常用方法。若 x ∈ R，y = g(x) ∈ R，z = f(y) ∈ R ，则

Logistic函数是一种常用的S形函数，是比利时数学家 Pierre François Verhulst在 1844-1845 年研究种群数量的增长模型时提出命名的，最初作为一种生 态学模型。 Logistic函数定义为：

当参数为 (k = 1, x0 = 0, L = 1) 时，logistic函数称为标准logistic函数，记 为 σ(x) 。

标准logistic函数在机器学习中使用得非常广泛，经常用来将一个实数空间的数映射到(0, 1)区间。标准 logistic 函数的导数为：

softmax函数是将多个标量映射为一个概率分布。对于 K 个标量 x1, · · · , xK ， softmax 函数定义为

这样，我们可以将 K 个变量 x1, · · · , xK 转换为一个分布： z1, · · · , zK ，满足

当softmax 函数的输入为K 维向量x时，

其中，1K = [1, · · · , 1]K×1 是K 维的全1向量。其导数为

离散优化和连续优化 :根据输入变量x的值域是否为实数域，数学优化问题可以分为离散优化问题和连续优化问题。

无约束优化和约束优化 :在连续优化问题中，根据是否有变量的约束条件，可以将优化问题分为无约束优化问题和约束优化问题。 ### 优化算法

全局最优和局部最优

海赛矩阵

《运筹学里面有讲》，前面一篇文章计算梯度步长的时候也用到了： 梯度下降算法

梯度的本意是一个向量（矢量），表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数在该点处沿着该方向（此梯度的方向）变化最快，变化率最大（为该梯度的模）。

梯度下降法
梯度下降法（Gradient Descent Method），也叫最速下降法（Steepest Descend Method），经常用来求解无约束优化的极小值问题。

梯度下降法的过程如图所示。曲线是等高线（水平集），即函数f为不同常数的集合构成的曲线。红色的箭头指向该点梯度的反方向（梯度方向与通过该点的等高线垂直）。沿着梯度下降方向，将最终到达函数f 值的局部最优解。

梯度上升法
如果我们要求解一个最大值问题，就需要向梯度正方向迭代进行搜索，逐渐接近函数的局部极大值点，这个过程则被称为梯度上升法。

概率论主要研究大量随机现象中的数量规律，其应用十分广泛，几乎遍及各个领域。

离散随机变量

如果随机变量X 所可能取的值为有限可列举的，有n个有限取值 {x1, · · · , xn}, 则称X 为离散随机变量。要了解X 的统计规律，就必须知道它取每种可能值xi 的概率，即

称为离散型随机变量X 的概率分布或分布，并且满足

常见的离散随机概率分布有：

伯努利分布

二项分布

连续随机变量
与离散随机变量不同，一些随机变量X 的取值是不可列举的，由全部实数 或者由一部分区间组成，比如

则称X 为连续随机变量。

概率密度函数
连续随机变量X 的概率分布一般用概率密度函数 p(x) 来描述。 p(x) 为可积函数，并满足：

均匀分布 若a, b为有限数，[a, b]上的均匀分布的概率密度函数定义为

正态分布 又名高斯分布，是自然界最常见的一种分布，并且具有很多良好的性质，在很多领域都有非常重要的影响力，其概率密度函数为

其中， σ > 0，µ 和 σ 均为常数。若随机变量X 服从一个参数为 µ 和 σ 的概率分布，简记为

累积分布函数
对于一个随机变量X，其累积分布函数是随机变量X 的取值小于等于x的概率。

以连续随机变量X 为例，累积分布函数定义为：

其中p(x)为概率密度函数，标准正态分布的累计分布函数:

随机向量
随机向量是指一组随机变量构成的向量。如果 X1, X2, · · · , Xn 为n个随机变量, 那么称 [X1, X2, · · · , Xn] 为一个 n 维随机向量。一维随机向量称为随机变量。随机向量也分为离散随机向量和连续随机向量。 条件概率分布 对于离散随机向量 (X, Y) ，已知X = x的条件下，随机变量 Y = y 的条件概率为：

对于二维连续随机向量(X, Y )，已知X = x的条件下，随机变量Y = y 的条件概率密度函数为

期望 对于离散变量X，其概率分布为 p(x1), · · · , p(xn) ，X 的期望（expectation）或均值定义为

对于连续随机变量X，概率密度函数为p(x)，其期望定义为

方差 随机变量X 的方差（variance）用来定义它的概率分布的离散程度，定义为

标准差 随机变量 X 的方差也称为它的二阶矩。X 的根方差或标准差。

协方差 两个连续随机变量X 和Y 的协方差（covariance）用来衡量两个随机变量的分布之间的总体变化性，定义为

协方差经常也用来衡量两个随机变量之间的线性相关性。如果两个随机变量的协方差为0，那么称这两个随机变量是线性不相关。两个随机变量之间没有线性相关性，并非表示它们之间独立的，可能存在某种非线性的函数关系。反之，如果X 与Y 是统计独立的，那么它们之间的协方差一定为0。

随机过程（stochastic process）是一组随机变量Xt 的集合，其中t属于一个索引（index）集合T 。索引集合T 可以定义在时间域或者空间域，但一般为时间域，以实数或正数表示。当t为实数时，随机过程为连续随机过程；当t为整数时，为离散随机过程。日常生活中的很多例子包括股票的波动、语音信号、身高的变化等都可以看作是随机过程。常见的和时间相关的随机过程模型包括贝努力过程、随机游走、马尔可夫过程等。

马尔可夫过程 指一个随机过程在给定现在状态及所有过去状态情况下，其未来状态的条件概率分布仅依赖于当前状态。

其中X0:t 表示变量集合X0, X1, · · · , Xt，x0:t 为在状态空间中的状态序列。

马尔可夫链 离散时间的马尔可夫过程也称为马尔可夫链（Markov chain）。如果一个马尔可夫链的条件概率

马尔可夫的使用可以看前面一篇写的有意思的文章： 女朋友的心思你能猜得到吗？——马尔可夫链告诉你 随机过程还有高斯过程，比较复杂，这里就不详细说明了。

信息论（information theory）是数学、物理、统计、计算机科学等多个学科的交叉领域。信息论是由 Claude Shannon最早提出的，主要研究信息的量化、存储和通信等方法。在机器学习相关领域，信息论也有着大量的应用。比如特征抽取、统计推断、自然语言处理等。

在信息论中，熵用来衡量一个随机事件的不确定性。假设对一个随机变量X（取值集合为C概率分布为 p(x), x ∈ C ）进行编码，自信息I(x)是变量X = x时的信息量或编码长度，定义为 I(x) = − log(p(x)), 那么随机变量X 的平均编码长度，即熵定义为

其中当p(x) = 0时，我们定义0log0 = 0 熵是一个随机变量的平均编码长度，即自信息的数学期望。熵越高，则随机变量的信息越多；熵越低，则信息越少。如果变量X 当且仅当在x时 p(x) = 1 ，则熵为0。也就是说，对于一个确定的信息，其熵为0，信息量也为0。如果其概率分布为一个均匀分布，则熵最大。假设一个随机变量X 有三种可能值x1, x2, x3，不同概率分布对应的熵如下：

联合熵和条件熵 对于两个离散随机变量X 和Y ，假设X 取值集合为X；Y 取值集合为Y，其联合概率分布满足为 p(x, y) ，则X 和Y 的联合熵（Joint Entropy）为

X 和Y 的条件熵为

互信息 互信息（mutual information）是衡量已知一个变量时，另一个变量不确定性的减少程度。两个离散随机变量X 和Y 的互信息定义为

交叉熵和散度 交叉熵 对应分布为p(x)的随机变量，熵H(p)表示其最优编码长度。交叉熵是按照概率分布q 的最优编码对真实分布为p的信息进行编码的长度，定义为

在给定p的情况下，如果q 和p越接近，交叉熵越小；如果q 和p越远，交叉熵就越大。

程序员必备的一些数学基础知识有以下几种：

• 线性代数：主要涉及向量、矩阵、线性方程组、特征值、特征向量、奇异值分解等概念，可以用来处理多维数据和矩阵运算，在机器学习、图像处理、计算机图形学等领域有广泛应用。

• 微积分：主要涉及导数、积分、极限、泰勒展开等概念，可以用来分析函数的变化率和曲线的形状，在优化算法、神经网络、信号处理等领域有广泛应用。

• 概率论和统计学：主要涉及随机变量、概率分布、条件概率、贝叶斯理论、期望值、方差、协方差、假设检验等概念，可以用来分析数据的规律和不确定性，在数据挖掘、机器学习、自然语言处理等领域有广泛应用。

• 离散数学：主要涉及集合、逻辑、关系、函数、图论、树、递归、数论等概念，可以用来描述离散结构和离散对象之间的关系，在算法设计、加密解密、编码理论等领域有广泛应用。

当然，这些只是一些常见的数学基础知识，并不一定涵盖了所有程序员需要掌握的数学内容。不同的领域和方向可能还需要其他的数学知识，比如信息论、复变函数、傅里叶分析等。😊

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泸定县15764208514： 学编程需要精通数学中的哪些知识 - ？
贾倩欧来： 我来说两句,第一,程序其实就是一道一道的数学题,当然,如果你搞的是普通的WEB开发什么的,这些东西都不重要,但是做大型软件和搞科学研究的话,算法对一个程序来说至关重要,举个粒子,对20万个数据进行排序,不同的排序算法...

泸定县15764208514： 学习编程要掌握哪些数学知识? - ？
贾倩欧来： 数学知识的话,基础的就行……初中水平. 关键不是在于数学知识,而是在于逻辑思维.能够知道怎么求自己想要的就可以了.

泸定县15764208514： 软件开发的程序员需要掌握多的数学知识? - ？
贾倩欧来： 需要数学,但是这个数学不是说你现在学的数学这点知识,而是你是逻辑思维,如果你仅仅是想成为一个程序员,只是一个写代码的人,那你数学不需要太好,但是,如果你真想好好从事计算机这方面,尤其是想软件开发,你必须得学好数学,...

泸定县15764208514： 一个高级程序员所需要掌握的数学知识是多少? - ？
贾倩欧来： 高级程序员最需要的数学知识:算术:二进制、十进制、十六进制之间熟练转换 逻辑知识:与、或、非、空等各种运算 概率与统计:各种报表的编制开发,数据使用挖掘等等都需要

泸定县15764208514： 程序员应具备怎样得数学基础????????? - ？
贾倩欧来： 看你要做什么样的程序员.如果就是一般的做计算机软件的程序员,几乎不需要什么数学基础,当然,如果你有一些离散数学的基础是最好不过了.但如果你要做计算机特殊领域的程序员,比如,人工智能,模式识别,数据加密,数据压缩,数字图像等等,那就需要相关的数学基础了,包括微积分、线性代数、概率论、统计学、数论等等.盖茨曾经说过,不要过分夸大数学对软件的重要性.

泸定县15764208514： 学习编程需要的数学知识 - ？
贾倩欧来： 需要的数学知识:初中的数学水平足够应付C++的入门学习了! C++的基础入门是不需要太深奥的数学知识,主要是语法的理解和句法的应用,重在熟悉他的思维方式和编程思想.类 的实现和 函数 的应用是重点. 当然,如果涉及到具体的数学...

泸定县15764208514： 我要成为超牛得程序员,都需要哪些数学知识? - ？
贾倩欧来： 看你干什么,程序员不是什么都干的也不是超人,每人都有自己的领域,不同领域需要不同的知识,一般＂程序员＂就是个写代码的,为啥这样写更本不用知道,人家也不屑告诉你 程序员没啥好当的,劝你早点改行,钱少 卖青春卖健康,卖自己的业余时间,当当爱好就行了

泸定县15764208514： 学软件开发需要具备怎样的数学基础呀??? - ？
贾倩欧来： 软件开发需要数学基础,不是是有数学基础就能学懂软件开发的课程.因为软件开发是需要有很强的逻辑思维.如果仅仅是想成为一个程序员,只是一个写代码的人,那数学不需要太好.如果想精通计算机这方面操作,尤其是软件开发,则必须...

泸定县15764208514： 要做程序员需要学会什么?？
贾倩欧来： 程序员需要学习:1、掌握数据及其转换、数据的机内表示、算术和逻辑运算,以及相关的应用数学基础知识;2、理解计算机的组成以及各主要部件的性能指标;3、掌握操作系统、程序设计语言的基础知识;4、熟练掌握计算机常用办公软件的基本操作方法;5、熟练掌握基本数据结构和常用算法;6、熟练掌握C程序设计语言,以及C++、Java、Visual Basic中的一种程序设计语言;7、熟悉数据库、网络和多媒体的基础知识;8、掌握软件工程的基础知识,了解软件过程基本知识、软件开发项目管理的常识;9、了解常用信息技术标准、安全性,以及有关法律、法规的基本知识;10、了解信息化、计算机应用的基础知识;11、正确阅读和理解计算机领域的简单英文资料.

泸定县15764208514： 学编程要具备那些知识基础 - ？
贾倩欧来： 上午好?1、一些常用数据结构,算法以及你编程要用到的程序语言,如果你的编程还需要涉及接口和比较底层的内容的话,还要学计算机体系结构,汇编语言和明确学习编程的目的.2、打好基础:(1)数学基础 从计算机发展和应用的历史来看...