Una sugerencia es leer con anticipación algunas matemáticas discretas. Uno de los favoritos comunes es Matemática discreta y sus aplicaciones por K. Rosen (Matemática discreta y sus aplicaciones: Kenneth Rosen: 9780073383095: Amazon.com: Libros). Las matemáticas discretas son una buena mezcla de varios tipos de matemáticas que son útiles para una especialización en informática, por lo que se sugiere una exposición múltiple a la asignatura. Algunos temas del libro que son útiles son: teoría de números, teoría de grafos, relaciones de recurrencia, secuencias, probabilidad, conteo / combinatoria y funciones.
Como Sandra Shushangxuan Li mencionó, la teoría combinatoria y gráfica también sería beneficiosa. Las personas usan la combinatoria para analizar algoritmos en Ciencias de la Computación y para elaborar algoritmos eficientes. Un libro que sugiero es: Combinatorics for CS de SG Williamson (Combinatorics for Computer Science (Dover Books on Mathematics): S. Gill Williamson: 9780486420769: Amazon.com: Books).
Por supuesto, también puede aprender de conferencias en línea y notas de conferencias publicadas en línea desde Open CourseWare de MIT. Tienen un curso llamado “Matemáticas para Ciencias de la Computación”, que parece estar en tu callejón. Los materiales del curso se pueden encontrar aquí: Matemáticas para la informática. Como puede ver, cubren un montón de temas de teoría de grafos, teoría de números, probabilidad e inducción matemática.
- ¿Por qué hay tantos estudiantes con doble especialización ahora?
- ¿Cómo es SVNIT para ingeniería química?
- ¿Es cierto que un MIT de matemáticas / ciencias no tiene que tomar clases de inglés?
- ¿Berkeley EECS tiene una doble especialización en EE y CS?
- ¿Qué proporcionará mejores oportunidades para trabajos / pasantías como ingeniero de software: USC como estudiante de informática o UC Berkeley como estudiante de matemáticas aplicadas (con un menor en CS)?