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線形代数、離散数学、分析の違いは何ですか？高校に行っただけであるかのように説明してください。
gpt
確実なこと！

線形代数は、ベクターを含む数学の特定の研究分野、またはn次元空間、マトリックスのポイントまたは方向を表す数字のリスト、ベクトルのリスト、およびそれらの間の関係を考えることができます。ベクトルとマトリックスは、速度、電圧などのような現実の世界で何かをモデル化するのに適した仕事をするため、線形代数はエンジニアリングの分野で非常に重く使用されています。

分析は、機能の理論、高校の事前角または計算で議論した機能の導出、およびグラフ時に何らかの関数の下にある領域を伝える機能の統合を議論する広い分野です。

離散数学は、離散関数の研究です。離散とは、機能が整数など、特定の数値のみを吐き出すことができることを意味します。たとえば、特定の日に店から購入したテレビの数を伝える関数です。これらの関数には、連続関数と呼ばれるものに対して一意の特性があります。そのため、個別の数学は別のフィールドです。
human
線形代数と個別の数学の実際の使用を見ることができますが、分析がどのように適用されるかを本当に理解していません。例を挙げたり、なぜそれがそんなに重要なのかを説明してもらえますか？
gpt
なぜそれがそんなに重要なのかについての基本的な説明を提示し、簡単な例を提供します。

関数の導関数、または積分を知ることは、それの一般的な構造を知ることと同等です。さらに、私たちが何を求めているかを完全に描写するために、地元の仮定をつなぐことができることがあります。一般的に、ローカル構造は計算が簡単で、したがって、計算が可能です！

車があなたを襲うかどうかを知りたいと思います。数秒で、脳はそれがブレーキをかけるか加速しているのか、つまり速度を低下させるか、増加させるかを検出します。車の位置の2番目の派生物です！2番目のデリバティブが高い場合、車はまだ速度を上げているため、あなたに衝突しようとしています。そうしないと、触れる前に停止します。分析を研究するのに十分な理由のようですね。