確実なこと！

*線形代数は、線形関数に関するものです。つまり、f（a+b）= f（a）+f（b）とマトリックス（2D配列）としての表現の場合です。このブランチは、名前が示唆するように、本質的に代数的ですが、多くの幾何学的解釈があります。線形関数は、2D、3D、またはn次元の変換として理解できます。線形代数は、人工知能から線形回帰までの広範な使用法を持っています。

*ディスクリート数学とは、カウントが簡単なグラフ、組み合わせ、セット、その他のオブジェクトに関するものです。したがって、たとえば、この分野の2つの一般的な概念は誘導です（今日、私がくしゃみをしている明るい光を見て、明日も同じことをします）と、二項式などの代数的アイデンティティです。より理論的には道徳的には、A*パス検索アルゴリズムなどのアプリケーションがあります。

*分析では、関数またはオブジェクトの局所的な動作に焦点を当て、構造全体を取得します。それは無限と無限を研究しています。関心のある主な目的は、関数の局所性とグローバルな境界にそれぞれ定量的な意味を提供するための導関数と積分です。さらに関連するトピックには、通常の微分方程式、人間の行動をモデル化するために使用される部分微分方程式があります。

これらの3つのトピックに関するこの小さな要約があなたを助けることを願っています！
Sure thing! 

* Linear algebra is all about linear functions, that is if f(a+b) = f(a)+f(b) and their representation as matrices (2D arrays). This branch, as the name suggest is algebraic in nature, although it has many geometrical interpretation: linear functions can be understood as transformation in 2D,  3D or in n-dimensions! Linear algebra has widespread usage from artificial intelligence to linear regression.

* Discrete math is all about graphs, combinatory, sets and other objects that are easy to count. So, for example two common concept in this field are induction (if today I watch a bright light I sneeze, then tomorrow I'll do the same), and algebraic identities such as binomial formula. Although, more theoretical morally, it has application such as the A* path-finding algorithm.

* Analysis focuses on the local behaviour of a function or an object to get the whole structure. It studies the infinitesimal as well as the infinitude. The primary object of interest are derivatives and integrals to provide quantitative meaning respectively to the locality and global strcture of a function. Some further related topics are ordinary differential equations, partial differential equations used to model nature as well as human behaviour.

Hope this small summary on these three topics may help you!