而涉及加密算法、数字签名、安全协议等又与计算机科学息息相关。
反过来，数学中的数论、群论、概率论等概念和算法为加密技术的设计和分析提供了基础。
如此，计算机科学中的安全性问题也依赖于数学的方法和工具，譬如说公钥密码学和哈希函数的设计。
计算机科学中的数据分析和机器学习方法依赖于数学的统计学和线性代数等分支。
这一分支需要数学提供了处理和分析大规模数据集的工具和技术，如概率模型、回归分析、最优化和矩阵计算等。
除了述内容之外，网络和图论方面的研究同样是既离不开计算机科学，也离不开数学……
如此一来，现代数学和计算机科学相互渗透、相互促进。
数学为计算机科学提供了理论基础、模型和工具，帮助解决了许多计算机科学中的关键问题。
同时，计算机科学的发展也推动了数学的应用和发展，通过计算机的高效运算和数据处理能力，加速了数学问题的求解和验证过程。
因此，现代数学和计算机科学的紧密联系使得它们成为彼此不可或缺的领域。
而在这种情况下，一个数学方面颇有建树的人在从事计算机方面的研究时也并不会逊色。
甚至于有许多杰出的学者既是数学家又是计算机科学家。
比如说DonaldKnuth，他就是数学家和计算机科学家，被誉为计算机科学的先驱之一。
他在算法分析和设计领域作出了重要贡献，并编写了经典的计算机科学著作《计算机程序设计艺术》（TheArtofComputerProgramming）。
LeslieValiant也是一位数学家和计算机科学家，尤其擅长于理论计算机科学和计算复杂性理论。
他的研究涉及机器学习、计算理论和生物计算等领域，他也是图灵奖的获得者。
姚_期智同样是数学家和计算机科学家，以在密码学和理论计算机科学方面的贡献而闻名。
除此之外，还有很多类似的例子。
拥有数学背景的研究者通常具备强大的抽象思维能力、逻辑推理能力和问题建模能力，这些都是在计算机科学领域中非常宝贵的技能。
事实，拥有数学背景的学生在准备深造研究时，其过往的数学背景往往被很多技术大牛所看重。
即便是考研跨考，本科是数学出身的人在寻求往理工类学科的学术之路方向更进一步的时候，也往往要比来自别的专业的跨考者更受欢迎。
一个数学背景的研究者在转为学习别的领域的时候虽然也注定要学习新的领域的具体知识和技术。
但是，由于数学和其余理工类学科有着相似的思维方式和方法论。
从理论讲，拥有数学背景的研究者通常能够更快地掌握这些技术，并有将数学的抽象思维与其它理工学科的实际问题相结合的潜质。
这也是为什么这些数学系出身的人在寻求别的跨行的时候往往要更受欢迎一些的原因。
一般来说，计算机专业的硕士和博士，其对应的研究方向可以是非常灵活的。
但也不外乎以下的一些方向：
人工智能和机器学习：研究如何构建智能系统、机器学习算法和模型来处理数据、自动决策、图像和语音识别等。
数据科学和大数据分析：研究如何从大规模数据集中提取有用的信息，利用统计学、数据挖掘和机器学习技术进行分析和预测。
计算机视觉和图形学：研究如何让计算机理解和处理图像和视频，包括目标检测、图像识别、计算机生成的图形等。
自然语言处理：研究如何让计算机理解和处理人类语言，包括机器翻译、文本分析、情感分析等。
计算机网络和分布式系统：研究如何设计和优化网络协议、分布式系统、云计算和物联网等。
数据库和信息检索：研究如何存储、组织和检索大量的数据，包括关系型数据库、NoSQL数据库、搜索引擎等。
软件工程和软件开发方法：研究如何有效地开发、测试和维护高质量的软件系统，包括软件架构、设计模式、敏捷开发等。
计算机安全和密码学：研究如何保护计算机系统和网络免受攻击，包括加密算法、网络安全协议、恶意软件检测等。
这里面的个别方向陆洲觉得他他也行。
具体来说，陆洲能够熟练地运用数学的方法来分析算法的时间复杂度和空间复杂度，从而优化算法的设计和实现。
另外对于利用数据模型来分析大规模数据集以发现隐藏在数据中的规律和趋势并提出相应的优化策略，这同样也是陆洲的强项。
此外陆洲对于部分和数学关联比较紧密的分布式项目也有比较深的了解。
总而言之，在数学拥有颇深造诣的陆洲在计算机方面同样也有着一定的优势。
只是这份优势相较于陆洲在数学方面的优势没有那么显著而已。
在这种情况下，陆洲未来的本科专业即便是选择时下大热的计算机系也不是不可以。
但还是那句话，对于数学陆洲明显要兴趣更浓。
这样一来，如果数学和计算机方面都遇到了难题要解决。
因为兴趣使然的缘故，面对数学方面的难题，陆洲明显要更有耐心和热情去探索。
在兴趣是最好的老师的情况下，即使是陆洲有一天脑海中的因重生而来的先知信心被消耗殆尽。
陆洲相信届时他同样能对数学倾注足够多的热情。
因此如果非要在数学和计算机之间二选一的话，陆洲依然是觉得数学专业是他最好的选择。
飞卢18周年品牌升级回馈读者！充100赠500VIP点券！
(活动时间：8月10日到8月20日)
本章已完 m.3qdu.com