1樓：青豆
科學可以，科學本身就是數學的思維方式下進行，演繹推理，自然要用到數學，1就是1，2就是2，含糊不得。而想使用數學工具必須要定量處理，搞清楚什麼是1,什麼是2。不過並非所有的學科必須要用數學才完善，哲學才是最最原本的動力。
2樓：GDPs
某個課題研究到一定階段，完成了表象觀察開始向原理深度進展，這時候數學是必不可少的，比如深度學習就是乙個非常好的例子，現在深度學習正在加速進入理論研究及應用階段，引入了大量的數學，包括概率、導數及線代矩陣等。
3樓：
數學是定量分析的基礎
定量分析是工業化的第一步
數學化程度不高的學科，應用起來每次都需要久經訓練的專業人才具體情況具體分析
數學化程度高的學科，專家建乙個能用的模型，模型就能保證輸出正確的結果，接著懟進機器用就是了
4樓：賣辣雞腿堡
數學的本質是尋找聯絡，聯絡的基礎是邏輯，基於邏輯的數學在乙個學科中把資訊點串起來之後，標誌著我們對這個學科的理解層次從集郵變成了操演。 被動變成主動。
注意，數學不僅是算術，運用數學不僅是定量化。數學的邊界是人類思維的邊界。
5樓：發小白啊啊啊
倒也不必如此推崇數學，數學只是學科發展過程中的一部分罷了。現實的複雜程度遠非僅用數學模型就能簡單描述了。
我覺得吧，數學在絕大多數學科的成型過程中應當是具有基礎地位的，因此是離不開的，但數學並不是出於決定性地位的東西。時至今日，我們在工程上的大多數實踐運用的都是經驗公式半經驗，這個過程數學也僅僅起到了描述性的作用，和自然語言沒太大差別。哪怕就是建模過程，很多用的也是經驗公式。
那經驗公式是什麼呢，實驗得到的曲線罷了。NS方程已經很久了，湍流問題依舊無法解決；薛丁格方程就擺在那裡，可你連二氧化碳分子都解不出來。那麼在解決問題的時候，我們還得去做實驗，無非這個實驗高階一點，描述方法多樣一點，可是這和古時人們得到的煉鐵工藝有區別嘛？
沒有，都是經驗的合理外推罷了。
真的，求求不要神話數學了，每個學科都有其特點。現實世界的脈動和隨機性真不是做做量化指標，在計算機上跑跑程式就能解決的，大家都有其解決問題的方式和手段，無非是數學工具相對好用罷了。
6樓：
我覺得任何學科，數學都會占有一點兒交叉的部分。
也就是任何學科跟數學都有交叉，只是範圍和具體理論與問題的不同。
其中，自然科學、資訊科技跟數學的交叉部分最大。
7樓：慎重勇者
這句話就不對，請問有完善的科學嗎?你給我舉個例子。數學是完善的嗎？如果是，你怎麼證明? 如果用不完善的論證完善，邏輯上有硬傷。
一種是算不出來，薛丁格方程就在那，計算材料實際應用中就是算不出來。一種是測不出來，引數都弄不出來的太多了，教育學，心理學，文科類太多沒法弄的了。還有就是想不到，天文學，海洋科學等。
大多數學科都有這些問題。
8樓：墨知
一種數學只有在成功地運用語言學時，才算達到了真正完善的地步。
如何用語言描述？
1、平面上到定點的距離等於定長的所有點組成的圖形2、到定點的距離等於定長的點的集合
一種數學，如果無法用語言描述時，還不完善。
語言學才是人類真正核心技術，在語言學面前科學、數學都是渣渣。
人類應當重視語言學，語言學決定了科學和數學的高度，現在很多數學領悟了很多數高深數學理論，但在當今的語言學水平下，他們根本無法用現在已知的語言文字描述出來。
9樓：youfuta
因為量化使標準更統一和明確，可重複性更高。而可重複性恰好是科學性的標準之一。
比如你覺得這邊資料比那邊更高，可是別人並不覺得，那怎麼互相說服呢，那就統一標準，用數學，準確來說是統計學，來量化兩邊資料的差異；或者你覺得兩個變數有關係，別人一看亂七八糟的什麼東西，那就要量化這個相關性來說服其他人
當然，有些東西相對來說是比較難量化的，但只要沒有量化，主觀的空間就太大了。個人的觀察具有偶然性和偏差性。越複雜的東西，未知的內容越多，面對黑箱，對內部機制的解釋性就有越大空間，似乎怎麼樣都說的通，通過量化來排除大部分主觀成分，對人類探索黑箱的效率有極大的提公升。
因此，現在數學和計算機在各領域科學中也越來越重要，但很多科學領域中的一些量化還是存在不少問題的，這是乙個不斷進步的過程。同時，量化只是一種相對較為客觀的研究手段，但並不一定接近真實，最終還是要回歸到事實現象，與現象相統一。
比如生物中的分類學，一開始的分類學家只是根據觀察，將生物分成不同的類別，但是這種分類每個人使用的性狀標準都不一樣，還會使用「較長」「較大」這種模糊的詞語。後來人們講這些性狀賦值，量化，聚類，模擬進化歷程，然後得到的進化關係跟原來分類的相差很大，但是性狀的選取和賦值仍然有很大的主觀空間。到了現在，人們普遍使用DNA或者蛋白質等生物序列資料進行計算，就是因為這種資料很少隨人們的主觀判斷而改變。
同時在性狀方面，人們也會傾向於用精確的儀器和計算模型量化長度和形狀，還會使用機器學習等手段找出並量化隱蔽的性狀跟性狀的權重。這都是不斷量化的進步過程。
但實際上，生物這門學科還是存在著不少主觀解釋或者說更傾向於觀察而非量化的成分，比如組學，往往通過資料分析挖掘出一些涉及某些功能的基因，根據基因的注釋，結合表型的改變，進行大篇幅的解釋。但實際上，相反的結果通過解釋有時也能得到同樣的結論，因為我們對生物體的了解太少，基因注釋的範圍很泛，能夠聯絡很多的表型，解釋的空間太大了。
另外，大量生物研究生，別說一定的數學基礎，很多連資料分析和基礎統計都沒摸會。還有一些傳統的學者，甚至拒絕接受量化的觀點。生物領域的數學元素其實還有很大的進步空間，也注定了這門學科在科學的道路上還處在剛上路的階段。
很多社會科學，其實也是同理。
10樓：asdf-quark
個人理解有三個層次的含義：
數學在體系化、邏輯化方面是完備的（從符號定義，基本假設，公理體系直到定理、命題、假設以及其應用），也是所有學科科學性的根基。對比一下，易經、中醫等完全沒有邏輯可言，這也是其科學性受到質疑的最根本的原因。
數學的思維方式、體系、方法，對於各個不同學科的科學起到了理論基礎的作用，物理是最典型的例子，經濟學、計算機、生物、各個不同的工程學科，甚至社會學等，尤其是近現代的發展都是以數學，或者其思維、方法為基礎。
數學工具，是不同科學，無論是創立還是發展的必備工具。科學要研究規律，要定量，要解決問題，都離不開數學工具的運用。
11樓：半仙
形式語言和自然語言的區別。自然語言是模糊不清的，形式語言有精確的語法和語義。當一門學科發展到一定的程度後，內容和概念逐漸清晰，就會開始使用形式語言進行更加精確的表達。
而數學這門學科，在某種意義上是形式語言的總括，所以說一種科學只有在成功運用數學時才到了完善的地步。
12樓：
據說這是馬克思的乙個觀點。至於他具體要表達什麼含義，後人多是猜測而已。不過，數學相比文字描述有其突出的優點，比如用數學語言表達出來的觀點會更簡潔、意思更明確、不容易產生歧義等。
所以，一門學科把可量化的規律或者定律（或者適用於僅用字母來表達的規律或者定律）用數學語言提練出來，會讓人感受到這些規律或者定律是非常清晰明確的，這或許就是所謂的「真正完善的地步」吧。
13樓：ji80
盲目拔高數學，沒有太大實際意義。
我作為地球上有人類以來在數學領域裡貢獻最大的人，也沒有任何人尊重我。反而有十多撥警察衝進家裡，要把我抓去坐牢。
14樓：
因為數學是目前人類歷史上最好的形式化和量化研究工具和一整套思維方式。不過當代計算機這樣的工具的大幅度進步，也變成了絕對離不開的技術。都非常重要
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