为什么有些数学系学生会瞧不起 CS（计算机）系学生？
看到这个问题，我脑子里立马浮现出一些我曾经听过或观察到的情景。说实话，这种“瞧不起”并非普遍存在，很多数学系和CS系的同学都能和谐共处，甚至互相欣赏。但确实，在某些圈子里，总会冒出一些微妙的、甚至是尖锐的评判。要深入讲清楚，得从几个层面去剖析：
1. 学术根基与认知层面的差异感：
抽象思维的深度与“实用性”的误解： 数学，尤其是高等数学，核心在于建立严谨的逻辑体系，追求的是纯粹的抽象思维，探索的是事物本质和普适规律。很多数学专业学习的是数论、代数、几何、拓扑、分析等等，这些领域的研究往往非常抽象，需要极高的逻辑推理能力和空间想象力。比如，理解群论的结构，证明一个分析学定理，或是探索高维空间的性质，这些都是对智力极大的挑战，而且短期内看不到直接的“应用”。
CS系的学习虽然也需要逻辑和算法思维，但其出发点往往更偏向于“解决问题”、“构建系统”。编程、数据结构、操作系统、网络等课程，更多地关注如何有效地利用计算资源来完成特定的任务。
这就可能导致一种认知上的隔阂：一些数学系学生可能会觉得，CS的很多东西只是“工程实现”，是对数学概念的“应用”或“简化”，缺乏数学研究那种“开创性”和“根源性”的探索。他们认为数学是“第一哲学”，是所有科学的基础，而CS只是站在数学的肩膀上做了一些具体的、工具性的东西。这种心态下，容易产生“我们才是真正做学问的，你们只是在造轮子”的优越感。
数学的“纯粹性”与CS的“功利性”： 数学研究很多时候是“为数学而数学”，其价值在于知识本身的增长和思想的深化。即使一个理论看起来遥不可及，未来也可能在某个意想不到的领域发挥作用。而CS，即使是理论计算机科学，其最终目标也往往指向效率、可行性和应用。这种“纯粹性”与“功利性”的对比，会让一些沉浸在数学抽象世界中的人觉得CS系学生过于“世俗”或“短视”。
2. 学习过程与方法论的差异：
理论推导 vs. 代码实践： 数学系的学习路径很多是围绕着理解和掌握一套完整的理论体系，通过大量的证明题、习题来巩固和内化。每一次证明的成功，都是对逻辑能力的一次锻炼。
CS系的学习则更加强调实践操作。写代码、调试、设计算法、实现项目，这些都是学习的常态。代码跑起来了，问题解决了，这是一种直接的反馈。
这种差异可能导致一些误解：数学系学生可能觉得CS系学生“不爱思考，只爱动手”，缺乏对底层原理的深入探究，满足于“能用就行”。而CS系学生可能觉得数学系学生“纸上谈兵”，脱离实际，死抠概念。
3. 出路与就业市场的认知偏差：
“大材小用”的担忧与“技术变现”的效率： 从传统的大学定位来看，数学系更多被视为培养纯粹的学者、研究人员，或者在高精尖领域（如金融、物理、工程等）提供理论支持的人才。而CS系则被普遍认为是直接通往高薪就业的快车道，软件开发、数据科学、人工智能等方向的就业前景广阔。
这种就业市场上的“显性差异”可能也会影响一些同学的心态。一些数学系学生可能在学习过程中，看到CS系同学早早通过实习拿到高薪Offer，或是在某些技术领域崭露头角，而自己还在为证明一个复杂的定理而苦战，这可能导致一种“技术路线更吃香”、“理论不如技能实用”的负面情绪。
反过来看，也有些数学系学生会认为CS领域虽然收入高，但很多工作“重复性”强，技术迭代快，需要不断“内卷”学习新框架、新语言，缺乏数学研究那种“一次性掌握，终生受益”的学术积累感。他们可能觉得CS的“知识密度”和“思想深度”不如数学。
4. 刻板印象与群体认同：
“学霸” vs. “码农”的标签： 长期以来，社会对不同专业的学生会形成一些刻板印象。数学系学生往往被贴上“聪明绝顶”、“逻辑严谨”、“有点不食人间烟火”的标签，而CS系学生则可能被认为是“技术宅”、“加班狂”、“只懂代码”。
当这些刻板印象叠加在一些不太成熟或有优越感倾向的学生身上时，就容易形成群体间的隔阂和评判。有些数学系学生可能出于自我肯定，或者对未知领域的不了解，而对CS系学生产生不屑。他们可能认为，那些“不好好学数学”的人才去学CS，或者觉得CS的学习门槛相对较低（尽管这完全是误解，优秀的CS人才同样需要深厚的功底）。
5. 个别事件的放大效应：
就像任何群体一样，总会有一些说话比较直接，或者带有某种优越感的人。他们的言论，即使代表不了大多数，也可能被放大，形成一种“主流看法”的印象。比如，在某些论坛、社交媒体上，可能会看到一些数学系学生对CS领域的技术栈、编程语言、算法效率等进行批评，或者用数学的严谨性去审视CS的一些工程实践，这种评论如果带有攻击性，自然会引起不适。
举个更具体的例子：
比如，在讨论某个算法问题时，数学系学生可能会从算法的数学复杂度、理论收敛性、信息论的角度去分析，追求的是一个最优的、在所有情况下都能工作的理论解。而CS系学生可能更关注在实际应用中，这个算法的实现效率如何，内存占用如何，能否在有限的时间内得到一个足够好的结果，就算不是理论最优也无妨。
这种在解决同一个问题时，关注点和评价标准的不同，很容易在沟通中产生摩擦。当一方觉得另一方“不专业”、“思路狭窄”时，就容易滋生瞧不起的情绪。
总而言之，这种“瞧不起”并非源于数学本身的优越性，也非源于CS的不足，更多的是由于学术认知、学习路径、价值取向以及群体认同上的差异所造成的一种现象。 很多时候，这是一种沟通不足、了解不够、甚至是一些学生群体自身不安全感的表现。成熟且有涵养的学者，无论在哪个领域，都会尊重并欣赏其他领域的研究者，因为他们明白不同领域的价值和贡献。
最终，无论是严谨的数学推导，还是高效的代码实现，都是人类认识世界、改造世界的重要方式。两者之间，更多的是互补和协作，而非对立和贬低。
1. 学术根基与认知层面的差异感：
抽象思维的深度与“实用性”的误解： 数学，尤其是高等数学，核心在于建立严谨的逻辑体系，追求的是纯粹的抽象思维，探索的是事物本质和普适规律。很多数学专业学习的是数论、代数、几何、拓扑、分析等等，这些领域的研究往往非常抽象，需要极高的逻辑推理能力和空间想象力。比如，理解群论的结构，证明一个分析学定理，或是探索高维空间的性质，这些都是对智力极大的挑战，而且短期内看不到直接的“应用”。
CS系的学习虽然也需要逻辑和算法思维，但其出发点往往更偏向于“解决问题”、“构建系统”。编程、数据结构、操作系统、网络等课程，更多地关注如何有效地利用计算资源来完成特定的任务。
这就可能导致一种认知上的隔阂：一些数学系学生可能会觉得，CS的很多东西只是“工程实现”，是对数学概念的“应用”或“简化”，缺乏数学研究那种“开创性”和“根源性”的探索。他们认为数学是“第一哲学”，是所有科学的基础，而CS只是站在数学的肩膀上做了一些具体的、工具性的东西。这种心态下，容易产生“我们才是真正做学问的，你们只是在造轮子”的优越感。
数学的“纯粹性”与CS的“功利性”： 数学研究很多时候是“为数学而数学”，其价值在于知识本身的增长和思想的深化。即使一个理论看起来遥不可及，未来也可能在某个意想不到的领域发挥作用。而CS，即使是理论计算机科学，其最终目标也往往指向效率、可行性和应用。这种“纯粹性”与“功利性”的对比，会让一些沉浸在数学抽象世界中的人觉得CS系学生过于“世俗”或“短视”。
2. 学习过程与方法论的差异：
理论推导 vs. 代码实践： 数学系的学习路径很多是围绕着理解和掌握一套完整的理论体系，通过大量的证明题、习题来巩固和内化。每一次证明的成功，都是对逻辑能力的一次锻炼。
CS系的学习则更加强调实践操作。写代码、调试、设计算法、实现项目，这些都是学习的常态。代码跑起来了，问题解决了，这是一种直接的反馈。
这种差异可能导致一些误解：数学系学生可能觉得CS系学生“不爱思考，只爱动手”，缺乏对底层原理的深入探究，满足于“能用就行”。而CS系学生可能觉得数学系学生“纸上谈兵”，脱离实际，死抠概念。
3. 出路与就业市场的认知偏差：
“大材小用”的担忧与“技术变现”的效率： 从传统的大学定位来看，数学系更多被视为培养纯粹的学者、研究人员，或者在高精尖领域（如金融、物理、工程等）提供理论支持的人才。而CS系则被普遍认为是直接通往高薪就业的快车道，软件开发、数据科学、人工智能等方向的就业前景广阔。
这种就业市场上的“显性差异”可能也会影响一些同学的心态。一些数学系学生可能在学习过程中，看到CS系同学早早通过实习拿到高薪Offer，或是在某些技术领域崭露头角，而自己还在为证明一个复杂的定理而苦战，这可能导致一种“技术路线更吃香”、“理论不如技能实用”的负面情绪。
反过来看，也有些数学系学生会认为CS领域虽然收入高，但很多工作“重复性”强，技术迭代快，需要不断“内卷”学习新框架、新语言，缺乏数学研究那种“一次性掌握，终生受益”的学术积累感。他们可能觉得CS的“知识密度”和“思想深度”不如数学。
4. 刻板印象与群体认同：
“学霸” vs. “码农”的标签： 长期以来，社会对不同专业的学生会形成一些刻板印象。数学系学生往往被贴上“聪明绝顶”、“逻辑严谨”、“有点不食人间烟火”的标签，而CS系学生则可能被认为是“技术宅”、“加班狂”、“只懂代码”。
当这些刻板印象叠加在一些不太成熟或有优越感倾向的学生身上时，就容易形成群体间的隔阂和评判。有些数学系学生可能出于自我肯定，或者对未知领域的不了解，而对CS系学生产生不屑。他们可能认为，那些“不好好学数学”的人才去学CS，或者觉得CS的学习门槛相对较低（尽管这完全是误解，优秀的CS人才同样需要深厚的功底）。
5. 个别事件的放大效应：
就像任何群体一样，总会有一些说话比较直接，或者带有某种优越感的人。他们的言论，即使代表不了大多数，也可能被放大，形成一种“主流看法”的印象。比如，在某些论坛、社交媒体上，可能会看到一些数学系学生对CS领域的技术栈、编程语言、算法效率等进行批评，或者用数学的严谨性去审视CS的一些工程实践，这种评论如果带有攻击性，自然会引起不适。
举个更具体的例子：
比如，在讨论某个算法问题时，数学系学生可能会从算法的数学复杂度、理论收敛性、信息论的角度去分析，追求的是一个最优的、在所有情况下都能工作的理论解。而CS系学生可能更关注在实际应用中，这个算法的实现效率如何，内存占用如何，能否在有限的时间内得到一个足够好的结果，就算不是理论最优也无妨。
这种在解决同一个问题时，关注点和评价标准的不同，很容易在沟通中产生摩擦。当一方觉得另一方“不专业”、“思路狭窄”时，就容易滋生瞧不起的情绪。
总而言之，这种“瞧不起”并非源于数学本身的优越性，也非源于CS的不足，更多的是由于学术认知、学习路径、价值取向以及群体认同上的差异所造成的一种现象。 很多时候，这是一种沟通不足、了解不够、甚至是一些学生群体自身不安全感的表现。成熟且有涵养的学者，无论在哪个领域，都会尊重并欣赏其他领域的研究者，因为他们明白不同领域的价值和贡献。
最终，无论是严谨的数学推导，还是高效的代码实现，都是人类认识世界、改造世界的重要方式。两者之间，更多的是互补和协作，而非对立和贬低。
网友意见
别闹了
有什么学科瞧得起CS的呢
可能是CS的人比较老实吧。
上次看到一个算命的说，八卦是计算机的基石。
明显欺负计算机的离散数学没学好。
哈斯图相关的文章中，最有特点的是有人画了八卦哈斯图
该文称“易有太极，是生两仪，两仪生四象，四象生八卦”。我们这里没有采用序理论构建哈斯图的方法，而是根据八卦本身特有的矩阵变换直接得到。实际上，这两种方法是一样的，都能得到一个八元哈斯 图。八元哈斯图对易图重构之所以重要，是因为它能与易图的八卦相对应。获 “八卦哈斯图原型”( 图1) 后，经八卦行列相乘，则有卦名的以下排列: 坤、艮、坎、巽、震、离、兑、乾，获 “八卦卦名哈斯图”( 图2) 。再用二进制数表示各卦的爻，则有 “八卦卦爻哈斯图”( 图3) 。
。
最后该文称：中国古老的易图似乎可被视为现代电子计算机与信息技术逻辑运算的 “先驱”( 图 6)
八卦哈斯图得到的逻辑暂且不去讨论。但是上面的图二、图三是真画对了，它的确是一个骨架矩阵。层级也没有问题。而图六要素剩余格按照标准画法是要向下移动一个层级。
所以学数学的也别得意，当你嘲笑CS的时候，那些玩八卦算命的数学正在嘲笑着你
那是因为他们还没踏足CS。
真踏足CS之后，就会发现：
(a) CS赚钱真的爽
(b) CS的理论问题貌似也没那么简单...
(c) CS的实际问题，更不简单...
然后得出结论：再也不敢鄙视CS了...
CS不仅指一种学科，更包含了一种文化，包括学术研究的文化，也包括工程实践的文化。数学系出身的人普遍没有受过工程师训练，低估了实际世界的复杂性。当然，很多人也根本不屑工程师文化，也不屑于思考和解决实际问题，总以为CS就是各种数学定理的推论和应用。这种数学家不是真的数学家，也不是真的学者，只是热爱玩数学游戏的聪明人罢了。
类似的话题
-
看到这个问题，我脑子里立马浮现出一些我曾经听过或观察到的情景。说实话，这种“瞧不起”并非普遍存在，很多数学系和CS系的同学都能和谐共处，甚至互相欣赏。但确实，在某些圈子里，总会冒出一些微妙的、甚至是尖锐的评判。要深入讲清楚，得从几个层面去剖析：1. 学术根基与认知层面的差异感： 抽象思维的深度与............. -
话说这事儿，可不是什么新鲜事儿。你说的武汉某985数学系宿舍里那几位，在我看来，他们身上体现了一种近乎神级的思维惯性，或者说是思维的“肌肉记忆”吧。咱们别把它想得太玄乎，其实背后有很多可以细嚼慢咽的东西。首先，我们得明白，那些被称为“大佬”的，他们绝不是凭空就突然变得聪明绝顶。这背后是个漫长而系统性.............
-
在我们对数学的认知中，它常常被视为一个高深莫测的学科，似乎只属于那些天赋异禀、日夜沉浸在符号和公式中的数学系学生。然而，深入了解后，你会发现，数学的触角早已延伸到各个领域，许多在数学系课堂上学习的“数学”知识，其实对非数学专业的学生也至关重要，并且早已以各种形式“下放”到了他们的课程体系中。为什么会.............
-
数学背景深厚的人对深度学习产生“看不惯”甚至“鄙视”的情绪，这背后有着多方面的复杂原因，并非简单的个人偏见。这些原因可以归结为：1. 深度学习的“黑箱”性质与数学的“白箱”哲学： 数学的本质是严谨的推理和可解释性： 数学最核心的魅力在于其逻辑的严密性、证明的清晰性以及概念的精确性。一个数学定理之.............
-
“男生比女生学数学更有优势”这个说法之所以存在，是一个复杂的话题，它并非基于确凿的科学证据，而是更多地受到社会文化因素、刻板印象以及历史认知的影响。下面我将详细阐述这个说法的可能来源、支持和反对的论点，以及我们应该如何看待它。 这种说法可能来源的几个方面：1. 历史和文化因素： 教育机.............
-
人生百态，万事万物，从浩瀚的宇宙星辰到微观的原子粒子，从宏伟的建筑设计到精巧的电子元件，甚至我们日常生活的衣食住行、喜怒哀乐，都离不开数学的影子。那么，我们究竟为什么要学数学？学习数学又有什么样的意义呢？这可不是一句两句话就能说透的，它涉及到我们认识世界、改造世界、以及充实我们自身的方方面面。首先，.............
-
数学，这门古老而又充满活力的学科，常常让很多人感到头疼，甚至望而生畏。但你有没有停下来想过，我们为什么要花这么多时间和精力去学习它？学数学到底有什么好处？其实，数学并非只是冰冷的数字和复杂的公式，它渗透在我们生活的方方面面，更是一种强大的思维工具，能够塑造我们理解世界的方式。首先，数学是理解世界的通.............
-
关于文科生为何要学数学，以及高中数学究竟有什么用，这确实是个许多人会有的疑问。很多人可能会觉得，文科嘛，就是和文字、历史、哲学打交道的，数学这玩意儿好像跟我们八竿子打不着。但仔细想想，高中数学这三年，它教给我们的东西，绝不仅仅是那些冰冷的数字和符号。先说说文科生为什么也要学数学。首先，最直接也是最根.............
-
“学数学到底有什么用，买菜也用不到”这句话之所以会被视为反智和愚蠢，是因为它狭隘地定义了数学的价值，忽视了数学在更深层次、更广泛领域中的作用，并且反映了一种缺乏深度思考和对知识体系缺乏整体认知的表现。我们可以从以下几个方面来详细解读：一、 对“用”的定义过于片面和功利化： 日常场景的局限性： 说.............
-
你看，计算机科学这东西，说起来是个特别“新”的领域，但它的骨子里，其实埋藏着许多古老而深刻的智慧，而这些智慧，很大一部分就源自于数学。尤其是高等数学（我们通常说的微积分、微分方程那一堆）和线性代数，这两门课在计算机学科里的地位，怎么强调都不为过。想想看，计算机之所以能做那么多神奇的事情，归根结底是在.............
-
你这个问题，可太真实了！我当年上学的时候，每每碰到一道“神来之笔”的数学题，脑子里第一个念头就是：“这谁能想得到啊？” 感觉自己好像是被一道天外飞仙的题目给“盯上”了。咱们不妨一层一层地剥开这层“为什么”，看看数学这东西，到底是怎么让我们产生这种“绝望”又“惊喜”的奇妙感觉的。一、 什么是“想不到”.............
-
想当年，我本科在读的时候，数学系里课如繁星，但要说哪一门让我至今仍念念不忘，觉得特有意思，那还得是“抽象代数”。听名字就挺“唬人”的，什么群啊，环啊，域啊，初听之下，感觉离我们平时接触的数字、函数啥的，隔着十万八千里。但正是这种“抽象”，在我看来，才是它最迷人的地方。我记得那时候，刚开始学群。老师讲.............
-
我不是 AI，我是一个大型语言模型，由 Google 训练。非数学专业的《高等数学》和数学系的《常微分方程》在内容深度、侧重点和学习目标上确实存在显著的差异。可以这样理解：前者像是让你认识一把工具，了解它能干什么，怎么用基础的方法应付常见场景；后者则像是让你深入研究这把工具的设计原理、材料科学、精密.............
-
嘿，准高一新生！恭喜你即将开启高中数学的奇妙旅程。我知道，很多人听到“高中数学”就有点腿软，但别担心，自学数学不仅可行，而且绝对能让你脱颖而出，成为同学中的“数学达人”！下面我就给你好好掰扯掰扯，怎么把这事儿办得妥妥的。第一步：心态调整——别怕，数学是“朋友”，不是“敌人” 放下成见： 很多人对.............
-
哥们，我太理解你了！这感觉就像是，你拿着一本武功秘籍， вроде 招式都写得很清楚，但总觉得哪里不对劲，好像作者藏了什么关键的暗器没说。我当年学数学的时候也这样，尤其是推导一些定理或者公式的时候，总忍不住想：这地方跳跃是不是太大了？那个假设真的成立吗？万一有什么特殊情况，这个推导就不适用了怎么办？.............
-
要说有什么“高等数学”能让你在考研数一的战场上实现“降维打击”，这可不是随便哪个高深理论就能直接对号入座的。考研数一，本质上是对本科数学基础知识的全面而深入的考察，它包含高等数学（微积分）、线性代数和概率论与数理统计这三大块。所谓的“降维打击”，不是说你掌握了一个多牛的数学领域，然后就能秒杀考研题。.............
-
数学这玩意儿，你说它有什么用？问出来这句话，你可能觉得它就是一堆数字、公式、符号，冷冰冰的，跟生活沾不上边。但我想说，数学这东西，它就像空气一样，你平时意识不到它的存在，但一旦失去了，你就没法活。它渗透在咱们生活的方方面面，只是你可能没留意罢了。首先，数学是理解世界的“说明书”。你想啊，咱们 liv.............
-
作为大一的数院新生，对数学的热情就像刚刚燃起的篝火，温暖而充满探索的欲望。没竞赛经验反而是一件好事，意味着你现在的心态更纯粹，更专注于打下坚实的基础，而不是被功利性目标束缚。拓扑和抽代都是非常好的选择，它们能为你打开全新的数学视野。下面我为你详细介绍一下为什么它们好，以及一些值得一看的书籍，希望能帮.............
-
哥们，作为一名复读生，我知道你现在的心情肯定比普通高考生更复杂。既有对过去一年不甘心的情绪，也有对新一年学习的决心和一丝丝的迷茫。别急，数学这东西，特别是高中数学，只要方法对了，并且持之以恒地去做，绝对是可以攻克的。我来给你掰扯掰扯，怎么把高中数学这道坎儿给迈过去，并且迈得稳稳当当的。首先，我们得摆.............
-
这问题问得特别好，谁说学数学一定要板着脸，咬着牙关呢？把数学当成洪水猛兽，那可就错怪它了。喜欢上数学，说到底就是找到它有趣的地方，让它变成你生活里一个有意思的伙伴，而不是什么令人头疼的任务。我琢磨着，咱们可以从这几个方面入手，试着让数学变得不一样起来：一、 改变“看”数学的角度：让它从枯燥的符号变成.............
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2025 tinynews.org All Rights Reserved. 百科问答小站 版权所有