摘要：
作为一相对较新的领域，离散数学有许多基本的未解问题。其中最有名的为P/NP问题——千禧年大奖难题之一。一般相信此问题的解答是否定的。 应用数学思考將抽象的数学工具运用在解答科学、工商业及其他领域上之现实问题。应用数学中的一重要领域为统计学，它利用机率论为其工具並允许对。...
作为一相对较新的领域，离散数学有许多基本的未解问题。其中最有名的为P/NP问题——千禧年大奖难题之一。一般相信此问题的解答是否定的。 应用数学思考將抽象的数学工具运用在解答科学、工商业及其他领域上之现实问题。应用数学中的一重要领域为统计学，它利用机率论为其工具並允许对。
在数学中，离散化关注连续模型和等式转化为离散形式的过程。离散化通常是处理对象使其易于数值计算机进行数值评估和处理的第一步。为适合计算机处理，额外还需要名为量化的过程。 欧拉离散 零阶保持 离散化也与离散数学有联系，同时也是粒度计算的一个重要部分。 为适合数值计算，离散化也关注连续差分方程到离散差分方程的转化过程。。
zai shu xue zhong ， li san hua guan zhu lian xu mo xing he deng shi zhuan hua wei li san xing shi de guo cheng 。 li san hua tong chang shi chu li dui xiang shi qi yi yu shu zhi ji suan ji jin xing shu zhi ping gu he chu li de di yi bu 。 wei shi he ji suan ji chu li ， e wai hai xu yao ming wei liang hua de guo cheng 。 ou la li san ling jie bao chi li san hua ye yu li san shu xue you lian xi ， tong shi ye shi li du ji suan de yi ge zhong yao bu fen 。 wei shi he shu zhi ji suan ， li san hua ye guan zhu lian xu cha fen fang cheng dao li san cha fen fang cheng de zhuan hua guo cheng 。 。
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数学的传统分支被分类到纯数学，主要研究其内在的逻辑性；而应用数学可以直接应用以解决现实问题。这种分类方法并不十分清晰，许多主题是按照纯数学发展的，但后来就发现了意想不到的应用。宽泛的分类方法，例如离散数学和计算数学，就是最近才出现的。 数学学科分类标准 趣味数学。
在数学中，离散时间傅里叶变换（DTFT，Discrete-time Fourier Transform）是傅里叶分析的一种形式，适用于连续函数的均匀间隔采样。离散时间是指对采样间隔通常以时间为单位的离散数据（样本）的变换。仅根据这些样本，它就可以产生原始连续函数的连续傅里叶变换的周期求和（英语：periodic。
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离散余弦变换（英语：discrete cosine transform, DCT）是与傅里叶变换相关的一种变换，类似于离散傅里叶变换，但是只使用实数。离散余弦变换相当于一个长度大概是它两倍的离散傅里叶变换，这个离散傅里叶变换是对一个实偶函数进行的（因为一个实偶函数的傅里叶变换仍然是一个实偶函数），。
离散信号是在连续信号上采样得到的信号。与连续信号的自变量是连续的不同，离散信号是一个序列，即其自变量是“离散”的。这个序列的每一个值都可以被看作是连续信号的一个采样。由于离散信号只是采样的序列，并不能从中获得采样率，因此采样率必须另外存储。以时间为自变量的离散信号为离散时间信号。 离散。
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离散（disCRETE）所组成的词，真正含意並非字面所翻译的「具体」，而是指该书讲述的数学实质上就是由连续数学与离散数学共同构成的。特別地，微积分在此书的讲解及习题常被用到。另外，concrete mathematics也意味著对於抽象数学（abstract mathematics）的补充。。
广义的组合数学（英语：Combinatorics）相当于离散数学，狭义的组合数学是组合计数、图论、代数结构、数理逻辑等的总称。但这只是不同学者在叫法上的区别。总之，组合数学是一门研究可数或离散对象的科学。随着计算机科学日益发展，组合数学的重要性也日渐凸显，因为计算机科学的核心内容是使用算法处理离散数据。。
mathematics）的早期，12世纪的数学家婆什迦罗第二给出了导数的例子，还使用过现在所知的罗尔定理。 历史上，数学分析起源于17世纪，伴随着牛顿和莱布尼兹发明微积分而产生的。在17、18世纪，数学分析的主题，如变分法，常微分方程和偏微分方程，傅立叶分析以及母函数基本上发展于应用工作中。微积分方法成功的运用了连续的方法近似了离散的问题。。
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数学与统计学中，若一个定量变量通常由测量获得，则可能是连续的；若通常由计数获得，则可能是离散的。若变量可以取两个特定的实值，且还可以取两者间所有实值（包括任意或无限接近的值），则变量在该区间内连续。若变量可以取一个值，而其两侧各有非无穷小的间隙，其中没有可取的值，则称其在此值附近是离散。
数学物理是数学和物理学的交叉领域，指应用特定的数学方法来研究物理学的某些部分。对应的数学方法也叫数学物理方法。数学和物理学的发展在历史上一直密不可分，许多数学理论是在物理问题的基础上发展起来的；很多数学方法和工具通常也只在物理学中找到实际应用。不过，也只是互相参考而已，没有所谓的一定。 数学物理有多个分支，大致对应特定历史时期。。
在拓扑学和相关数学领域中，离散空间指一种特别简单的拓扑空间或相似的结构，在其中点都在特定意义下是相互孤立的。 离散拓扑是可以在集合上给出的最精细的拓扑。离散拓扑中的每个子集都是开集，因此每个单子集也都是开集。 给定集合X: 在X上的离散拓扑是通过X的所有子集是开集（因此也是闭集）而定义的。如果X配备了它的离散拓扑，则X组成了离散拓扑空间；。
数学动力学中，离散时间与连续时间是对随时间变化的变量进行建模的两种可选框架。 离散时间将变量值看做是出现在不同的、独立的“时间点”上，或等同于在每个非零时间段内保持不变，即将时间看做离散变量。因此，从一个时间段移动到下一个时间段时，非时间变量从一个值跳到另一个值。这种框架下，每个相关变量在每个时间。
数学学科分类标准（英语：Mathematics Subject Classification、MSC）是由美国数学学会策划的建立在两个主要的引文数据库数学评论和数学文摘上的字母数字混合的分类方案。该标准被许多数学接收学术论文的期刊所采用。 数学学科分类标准采用分级的分类方案, 具有三个等级. 分类的第一级由一个两位数表示。
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数学模型（mathematical model）是使用数学来將一个系统简化后予以描述。数学模型广泛应用在自然科学（如物理学、化学、生物学、宇宙学）、工程学科（如计算机科学，人工智能）、以及社会科学（如经济学、心理学、社会学和政治科学）上。科学家和工程师用模型来解释一个系统，研究不同组成部分的影响，。
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离散范畴，一种唯一的態射是恒等態射的范畴。 离散数学，数学的几个分支的总称，专门研究一些没有连续概念的数学结构。 离散优化，应用数学和计算机科学中优化问题的一个分支。 离散机率分布，一种机率分布拥有可数的隨机变数。 离散讯号，是在连续信号上采样得到的信号。 离散空间，一种简单的拓朴空间。 离散。
离散几何与凸几何和计算几何有很大的重迭部分，与下列学科密切相关，如有限几何，组合优化，数字几何， 离散微分几何，几何图论，复曲面几何和组合拓扑。 尽管多面体和分割已经被像开普勒和柯西这样的大数学家等人研究了多年，现代离散几何却源于19世纪后期。早期的研究主题是：阿克塞尔·图厄研究的半群问题, 雷耶和斯坦尼茨研究的射影配置。
离散数学（英语：Discrete mathematics）是数学的几个分支的总称，研究基于离散空间而不是连续的数学结构。与连续变化的实数不同，离散数学的研究对象——例如整数、图和数学逻辑中的命题——不是连续变化的，而是拥有不等、分立的值。因此离散数学不包含微积分和分析等「连续数学」的内容。 离散。
离散优化是应用数学和计算机科学中优化问题的一个分支。 在此种数学规划中，变量被限制为离散变量，比如整数。与此相对的是连续优化。 离散优化存在两个主要的分支。 组合优化：指关于图，拟阵等数学结构的问题。 整数规划 此两分支也有着很紧密的关系，许多组合优化问题可以以整数规划来模拟，整数规划问题也可有对应的组合优化版本。。
运算数学是数学的一个分支，研究的内容包括设计和分析算法以及数学建模等，目的是为了在实际工程中利用快速稳定的算法得到精确值的近似值。在运算机科学高度发展的今天，其基础运算理论的发展使运算数学进入现代化阶段。 逼近论与函数逼近 非线性方程求解 矩阵及特征值理论 最优化及其算法 微分方程及其数值解 建立在上面基础之上的数学建模及其应用。
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