Básicamente, la matemática se trata de manipular datos para ayudar a las personas a comprender mejor lo que significa, ser bueno en ello consiste en realizar manipulaciones más complejas sin introducir errores ocultos.
Las bases numéricas no son realmente aparentes en la escala de las matemáticas serias. Estás pensando en personas que prueban que las máquinas de estados finitos pueden funcionar lógicamente y resolver órdenes particulares de problemas en un orden de tiempo relacionado, lo que alentó fuertemente la financiación de máquinas de descifrado de códigos en la Segunda Guerra Mundial. Las matemáticas habían demostrado que ciertamente funcionarían, y cuánto tiempo tomaría cada problema, y cómo los datos deberían prepararse y analizarse mejor, y así sucesivamente.
Ciertamente no tendríamos mecánica cuántica (semiconductores) o relatividad (viajes espaciales y mecánica orbital precisa) u óptica adaptativa (telescopios grandes) o internet rápido (empaquetamiento y transformación de datos) o … nada. La meteorología tiene matemáticas increíblemente complejas que se utilizan para modelar el clima futuro en función de grandes cantidades de datos que se actualizan rápidamente.
Seguridad informática, metaanálisis de múltiples encuestas, análisis financiero, modelado de fluidos para la eficiencia del motor, estabilidad aerodinámica o resistencia reducida. Los gráficos por computadora han mejorado en gran medida porque muchas de las tareas que alguna vez se consideraron demasiado costosas desde el punto de vista informático tenían soluciones que producían excelentes aproximaciones con matemáticas muy simples.
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Hay matemática detrás de todo lo que se hace con una información, porque alguien demostró que ciertos tipos de datos pueden manipularse de ciertas maneras sin introducir ningún error (o más bien, cuantificando estrictamente cómo se acumulan los errores o se promedian estadísticamente, junto con el costo relativo de la manipulación )