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ゆー
で、具体が多数になると抽象が追いやられて、オッコトヌシが言ったみたいに、みんな小さく馬鹿になりつつある、になっていくんでしょうね。
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はすく
こんちは
臼井優
→ コンピュータサイエンスの根幹を成す密接な関係にあります。効率的なプログラムを書くためには、数学的な考え方が不可欠です。
主要な関連分野とトピックを整理しました。
1. アルゴリズム設計に不可欠な数学
計算量理論（オーダー記法）: アルゴリズムの実行速度やメモリ消費量を数学的に評価します。
離散数学: 集合論、論理演算、グラフ理論など、デジタルデータを扱う基礎となります。
数論: 暗号アルゴリズム（RSA暗号など）やハッシュ関数の設計に利用されます。
2. 数学的なアルゴリズムの代表例
素数判定・素因数分解: エラトステネスの篩など。
最大公約数: ユークリッドの互除法。
動的計画法 (DP): 数列の漸化式を解くプロセスに似ており、最適化問題に強みを発揮します。
行列演算: 3Dグラフィックスや機械学習の計算（線形代数）で必須です。
3. 学習に役立つリソース
アルゴリズムと数学の本（鉄緑会講師 著）: 初学者向けに、数学の知識がどうアルゴリズムに結びつくかを解説した名著です。
AtCoder（競技プログラミング）: 実際に数学的思考を駆使して問題を解く練習ができます。
「アルゴリズム図鑑」アプリ: 視覚的にアルゴリズムの動きを理解するのに役立ちます。
2026年現在のトレンド
現在は特にAI（機械学習・ディープラーニング）の発展により、統計学、確率論、微分積分をアルゴリズムに組み込む重要性が一層高まっています。
また、量子コンピューティングに向けた線形代数の再評価も進んでいます。
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