Здравствуйте, siberia2, Вы писали:

S>>Все же более интересуют автоматизированные системы, нежели калькуляторы.
S>Калькулятор дифференциальные уравнения не считает

А продвинутые калькуляторы, типа Wolfram Alpha?

Здравствуйте, kov_serg, Вы писали:

S>>Для железячников таблица умножения нужна не для 10 цифр а для двух — не так сложно запомнить. Вся таблица из 4 строчек.
_>Если бы это было быстро то да. Но нет.

_>f(x)=x^2

_>f(a+b) — f(a-b) = 4*a*b

В очень слабом железе, может, так и делают. Но в современном, где нет причин экономить каждую тысячу вентилей, скорее используется что-то вроде Dadda multiplier.

_>https://www.maplesoft.com/products/maple/ -- тут вообще надо табличку "Содержит не доступные для обывателя знания", "Опасно для жизни, допускается только обученый персонал"



Ну, если процессор не сгорит от слишком толстой матрицы, то можно и ослабить ограничения

Здравствуйте, Shmj, Вы писали:

S>Если взять. финансовое ПО — то как минимум вся арифметика, иногда квадратные и пр. виды уравнений (сложное вычисление комиссии), прогрессии (вычисление прибыли). Ну т.е. по сути почти вся математика средней школы.

Еще фильтрация и корреляция, как оно есть в любых финансово-аналитических вещах.
Всё чаще туда же ИИ для замены или дополнения последних двух.


S>Если взять графическое ПО — тригонометрия, матрицы и т.д. (я там не силен, но там много).

Чистых графических пакетов почти и не существует уже — чаще они база для более прикладных пакетов.
Поэтому еще топология, поиски экстремумов, интерполяция/сопряжение, сопромат, графы, линейное программирование и нелинейные уравнения.


S>Сейчас появились нейросети — там очень много математики и с каждым днем все глубже и глубже развивается.

Очень мало, собсно, математики.
Зато много "подходов", т.е. как алгоритмов обучения, так и способов кодирования исходного сигнала и конечного.

Во многом это эмпирическая область на сегодня. ))