导读
这里整理计算机科学、建模与学习中常用的数学语言。需要补齐证明、集合与函数基础时，可以从数学基础读起；关注逻辑和离散结构时，继续读离散数学；连续模型则需要微积分、线性代数和概率论。计算数学把这些知识与数值算法联系起来。
部分章节起源于 Math for Computer Science，目前正逐章整理为独立笔记。下面各领域都有自己的阅读路径，尚未完成的提纲会单独标出。
mathematics整理中
数学笔记
支撑学习与计算的数学工具与结构。
阅读路径
- 信息论
熵、信息、编码，以及描述通信和不确定性的数学语言。
1 篇计划中 - 微积分
极限、导数、积分，以及计算所需的连续数学基础。
8 篇计划中 - 抽象代数
代数结构，以及组织数学运算的抽象模式。
1 篇计划中 - 拓扑学
连续性、空间，以及在定性变形下保持不变的结构。
1 篇计划中 - 数学基础
证明、集合、函数、不等式、复数，以及计算机科学数学中反复使用的基本结构。
14 篇笔记 - 概率论和数理统计
概率、随机变量、分布、统计，以及计算和机器学习中经常使用的随机思想。
7 篇笔记 · 5 篇计划中 - 离散数学
逻辑、布尔代数、数论、关系与序，以及计算背后的离散结构。
6 篇笔记 · 1 篇计划中 - 线性代数
向量、矩阵、线性映射，以及计算中反复出现的代数结构。
14 篇笔记 - 范畴论
对象、态射，以及贯穿不同数学理论的复合结构。
1 篇计划中 - 计算数学
数值表示、逼近、算法，以及如何对数学对象进行计算。
13 篇笔记