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離散数学は整数の集合に限定された数学の研究です。微積分や代数などの連続数学の分野の応用は多くの人に知られていますが、離散数学の応用は最初はあいまいです。しかし、それは多くの現実の科学分野、特にコンピュータサイエンスの基礎を形成しています。離散数学コースで学んだ基本的な技法は、いくつかの分野に適用できます。
暗号化
暗号化の分野は、コンピュータやその他の電子システム用のセキュリティ構造とパスワードを作成する方法の研究であり、完全に離散数学に基づいています。これは、コンピュータが情報を別々の、または小さく別々の部分に分けて送信するためです。離散数学の重要な部分である数字理論は、暗号技術者が数値パスワードを作成したり解読したりすることを可能にします。お金の量と機密情報が関係しているため、暗号学者はまず、安全なパスワードを提供し、暗号化方式を開発できることを示すために、数論における強力な知識ベースを持っている必要があります。
リレーショナルデータベース
リレーショナルデータベースは、従業員、顧客、またはリソースを追跡する必要があるほとんどすべての組織に参加しています。リレーショナルデータベースは、特定の情報の特性を結び付けます。例えば、顧客情報を含むデータベースでは、このデータベースの関係的側面により、コンピュータシステムは顧客の名前、住所、電話番号、および他の関連情報をどのように接続するかを知ることができる。これはすべて、離散数学の集合の概念から行われます。セットを使用すると、情報をグループ化して順番に配置できます。それぞれの情報とその部分に属するすべての特徴は離散しているので、その情報をデータベースにまとめるには別々の数学的方法が必要です。
物流
物流は、情報、商品、サービスの流れの組織の研究です。離散数学がなければ、ロジスティクスは存在しないでしょう。なぜなら、それはグラフとグラフ理論、すなわち離散数学のサブ領域を多用するからです。グラフ理論は複雑なロジスティック問題を節点と線からなるグラフに単純化することを可能にします。数学者は、グラフ理論の方法に従ってこれらのグラフを分析して、他のロジスティック問題を送信または解決するための最適なルートを決定できます。
アルゴリズム
アルゴリズムは、コンピュータが動作するための規則です。これらの規則は、離散数学の法則に従って作成されています。コンピュータプログラマーは離散数学を使って効率的なアルゴリズムを開発します。この開発には、アルゴリズムが完了するために必要なステップ数を決定するための離散数学の適用が含まれます。これはアルゴリズムの速度を意味します。アルゴリズムに離散数学を適用しているため、今日のコンピュータはこれまでよりも高速です。