Wie viel Mathematik wird in der Informatik benötigt?
Ich sehe es ähnlich wie Kai Hackemesser, aber würde es so formulieren: Im Bereich der Softwareentwicklung hat man in den meisten Fällen sehr wenig mit Mathematik zu tun (die meisten meiner Kollegen in dem Bereich brauchen typischerweise nicht viel mehr als die Grundrechnungsarten). Einfach, da sehr viel auf einem sehr abstrakten Level gearbeitet wird.
In der Informatik im Sinne der „Wissenschaft von der systematischen Darstellung, Speicherung, Verarbeitung und Übertragung von Informationen
, besonders der automatischen Verarbeitung mithilfe von Digitalrechnern
“. (Wikipedia) wird man schon mit recht viel Mathematik konfrontiert, wobei der Stil oft recht anders ist als beispielsweise im Bereich der Elektrotechnik.
Publikationen zu beispielsweise Signalverarbeitung sind oft reine Formelwüsten (viel Analysis, komplexe Zahlen etc.) und mal ein paar Plots.
Abgesehen von den großen Bereichen die mehr der mathematischen Logik zuzurechnen sind, wird in der Informatik sonst sehr gerne visualisiert und es gibt unzählige Arten von Diagrammen. Klassisches Beispiel ist sicher die Graphentheorie. Kaum ein Informatikbuch ohne einen Graphen zum traveling sales person problem. Allgemein finden sich Visualisierungen von Graphen in sehr vielen Bereichen - vom scene graph in der Computergraphik über das Problem der byzantinischen Generäle bei verteilten Systemen bis zu decision trees und Bayes-Netzen.
Etwas sehr schwammig wird es dann im Bereich der Datenstrukturen, die prinzipiell immer visuell dargestellt werden und eigentlich schon “Informatik” sind, aber schon auch der angewandten Mathematik zugerechnet werden können (zb Hashfunktionen, Kodierung, tree balancing…).
Noch ein wilderer Mix aus Statistik, Wahrscheinlichkeitstheorie, mathematischer Optimierung, Informatik, Signalverarbeitung etc. ist machine learning das auch zunehmend für “normale” Entwickler ein Thema wird.
Viel Mathematik kann auch aus dem jeweiligen Anwendungsgebiet rüberschwappen. Von Physik/Optik, Geometrie und lineare Algebra in Computergraphik und -vision bis zur Implementierung eines finanzmathematischen Modells.