A. 拓撲學是什麼干什麼用的在計算機領域又有什麼功能
拓撲學(topology)是研究幾何圖形或空間在連續改變形狀後還能保持不變的一些性質的學科。它只考慮物體間的位置關系而不考慮它們的形狀和大小。在拓撲學里，重要的拓撲性質包括連通性與緊致性。
拓撲學的用途：體現在它與其他數學分支、其他學科的相互作用。拓撲學在泛函分析、實分析、群論、微分幾何、微分方程其他許多數學分支中都有廣泛的應用。
在計算機領域的功能：拓撲的特點是從表面現象抽象出其背後的數學結構。一個最簡單的例子是計算機中常用的圖論。拓撲學中有一條定理：任何一個群G都有一個圖，使得這個圖的基本群為G。還有就是你可以把圖看成胞腔復形的一維骨架，這樣的話代數拓撲的工具就可以使用了。
B. 離散數學在計算機中的應用
首先，離散數學主要包括四個方面邏輯學集合論，代數結構，圖論，直接用來解決一些實際的問題的，比較少，因為它是一門計算機專業的理論基礎課，解決實際問題，你看哪些方面的問題了，
下面我舉一些例子：
1數據結構，這是計算機專業的一門重量級課程，而離散數學里裡面的圖論，就是數據結構裡面圖和樹的理論基礎！！像一些經典的演算法，在數據結構里會學到，其實，它們在圖論里就被研究得很透！
2。關系資料庫，不用說，它的理論基礎----關系代數，就是離散數學的一個分支！！
3。在計算機網路原理裡面，有一些路由選擇演算法之類的，像最短路徑演算法等，都是離散數學里圖論的應用，都是一些經典的演算法！！
4。更深層次的，像人工智慧等學科，都是以離散數學做為理論基礎的，
所以，離散數學是計算機的一個理論基礎，
至於你在編程中解決的問題，那應該是數據結構和演算法的應用，因為這門課就是離散數學的理論，加上在計算機上的存儲以及操作實現的~~
C. 圖論在計算機中應用
沒明白你的意思，能否詳細些
D. 電子科技大學研究生課程圖論有什麼用
圖論應該是計算機學院或者數學學院開設的課程。圖論主要研究節點、連邊的關系，這個東西還是相當有用的，在數據結構、離散數學、復雜網路都會或多或少包含這個學科的知識。
具體一點來說，圖論的應用在網路數據挖掘、社交網路的應用很多，例如，我們可以用G=(V,E)表示一個社交網路，節點集V表示社交網路裡面的個體，邊集E表示個體之間的連邊，連邊反映個體之間是否有社交關系，這樣一個圖可以很直觀的反應某個社交網路的特徵，通過研究這個圖，你可以直到這個社交網路中，是不是有一些派系（社團），是不是有某些核心人物（節點），社交結構是不是健壯（魯棒性，舉個例子，刪掉一些連邊，可能會導致社交網路分片，這就是魯棒性差）。並且你可以通過圖論的迪傑斯特拉演算法、弗洛伊達演算法來求解網路的最短路徑，獲得這個最短路徑之後，你可以直到這個社交網路裡面人物A想要聯系人物B平均需要通過多少個中間人，著名的「六度人脈」就是這么一個簡單的研究。
再說一個例子，圖論裡面的AOV網甚至在土木工程當中都會有用到，他的拓撲排序思想會應用於土木工程中的工程開始時間先後排序上，例如，我得先打地基、先運板磚，才能去蓋房子，那麼前兩件事情就安排在蓋房子這件事情之前，這種關系在AOV網裡面就可以很好的解決。
圖論的最短路徑在計算機網路、數學建模等學科都會用的，已經成為基本演算法之一。
好好學圖論吧。推薦閱讀擴展書籍：《網路科學引論》，紐曼著。
復雜網路是圖論最成功的應用，也是大數據學科的一個重要方向，推薦學習。
E. 計算機系學生為什麼要學離散數學，離散數學在計算機中的應用有什麼
離散數學（Discrete mathematics）是研究離散量的結構及其相互關系的數學學科，是現代數學的一個重要分支。離散的含義是指不同的連接在一起的元素，主要是研究基於離散量的結構和相互間的關系，其對象一般是有限個或可數個元素。離散數學在各學科領域，特別在計算機科學與技術領域有著廣泛的應用，同時離散數學也是計算機專業的許多專業課程，如程序設計語言、數據結構、操作系統、編譯技術、人工智慧、資料庫、演算法設計與分析、理論計算機科學基礎等必不可少的先行課程。通過離散數學的學習，不但可以掌握處理離散結構的描述工具和方法，為後續課程的學習創造條件，而且可以提高抽象思維和嚴格的邏輯推理能力，為將來參與創新性的研究和開發工作打下堅實的基礎。
F. 離散數學/圖論應用在數學/CS以外學科的例子拜託各位大神
首先，離散數學包括四個邏輯集合論，代數結構，圖論，可以直接用來解決一些實際問題，比較小，因為它是一門基礎課程理論計算機科學來解決實際問題，你看什麼方面的問題，
讓我舉一些例子： 1的數據結構，這是一個重量級的專業計算機課程，離散數學！ ！像一些經典演算法的數據結構學習，其實他們是很深入的研究圖論中！
2，關系資料庫，不用說，它的理論基礎----關系代數是離散數學的一個分支！ ！
3。在內部計算機網路原理，有某種形式的路由演算法，如最短路徑演算法，是圖論離散數學的應用，都是一些經典演算法！ ！
4。更深，像人工智慧等學科，都基於離散數學為理論基礎，
所以，離散數學是計算機的理論基礎，
當你解決問題在編程中，並且該數據結構和演算法，應適用，因為這當然是離散數學理論，加上存儲和實現的計算機上操作的
G. 大學里的計算機網路需要用數學嗎
當然需要。高深的東西要用 傳統上，數學是以分析為中心的。數學系的同學要學習三四個學期的數學分析，然後是復
變，實變，泛函等等。實變和泛函被很多人認為是現代數學的入門。在物理，化學，工程
上應用的，也以分析為主。
隨著計算機科學的出現，一些以前不太受到重視的數學分支突然重要起來。人們發現，這
些分支處理的數學對象與傳統的分析有明顯的區別：分析研究的對象是連續的，因而微分
，積分成為基本的運算；而這些分支研究的對象是離散的，因而很少有機會進行此類的計
算。人們從而稱這些分支為「離散數學」。「離散數學」的名字越來越響亮，最後導致以
分析為中心的傳統數學分支被相對稱為「連續數學」。
離散數學經過幾十年發展，基本上穩定下來。一般認為，離散數學包含以下學科：
1) 集合論，數理邏輯與元數學。這是整個數學的基礎，也是計算機科學的基礎。
2) 圖論，演算法圖論；組合數學，組合演算法。計算機科學，尤其是理論計算機科學的核心是
演算法，而大量的演算法建立在圖和組合的基礎上。
3) 抽象代數。代數是無所不在的，本來在數學中就非常重要。在計算機科學中，人們驚訝
地發現代數竟然有如此之多的應用。
但是，理論計算機科學僅僅就是在數學的上面加上「離散」的帽子這么簡單嗎？一直到大
約十幾年前，終於有一位大師告訴我們：不是。
D.E.Knuth(他有多偉大，我想不用我廢話了)在Stanford開設了一門全新的課程Concrete
Mathematics。 Concrete這個詞在這里有兩層含義：
第一，針對abstract而言。Knuth認為，傳統數學研究的對象過於抽象，導致對具體的問題
關心不夠。他抱怨說，在研究中他需要的數學往往並不存在，所以他只能自己去創造一些
數學。為了直接面向應用的需要，他要提倡「具體」的數學。
在這里我做一點簡單的解釋。例如在集合論中，數學家關心的都是最根本的問題--公理系
統的各種性質之類。而一些具體集合的性質，各種常見集合，關系，映射都是什麼樣的，
數學家覺得並不重要。然而，在計算機科學中應用的，恰恰就是這些具體的東西。Knuth能
夠首先看到這一點，不愧為當世計算機第一人。
第二，Concrete是Continuous(連續)加上discrete(離散)。不管連續數學還是離散數學，
都是有用的數學！
前面主要是從數學角度來看的。從計算機角度來看，理論計算機科學目前主要的研究領域
包括：可計算性理論，演算法設計與復雜性分析，密碼學與信息安全，分布式計算理論，並
行計算理論，網路理論，生物信息計算，計算幾何學，程序語言理論等等。這些領域互相
交叉，而且新的課題在不斷提出，所以很難理出一個頭緒來。
下面隨便舉一些例子。
由於應用需求的推動，密碼學現在成為研究的熱點。密碼學建立在數論(尤其是計算數論)
，代數，資訊理論，概率論和隨機過程的基礎上，有時也用到圖論和組合學等。
很多人以為密碼學就是加密解密，而加密就是用一個函數把數據打亂。這就大錯特錯了。
現代密碼學至少包含以下層次的內容：
第一，密碼學的基礎。例如，分解一個大數真的很困難嗎？能否有一般的工具證明協議正
確？
第二，密碼學的基本課題。例如，比以前更好的單向函數，簽名協議等。
第三，密碼學的高級問題。例如，零知識證明的長度，秘密分享的方法。
第四，密碼學的新應用。例如，數字現金，叛徒追蹤等。
現代社會科學技術高速發展，數學學科的發展也已經到了非常抽象的地步，但是計算機所應用的數學依然是之前的經典東西，怎麼樣學好數學，通過計算機這個平台用好數學，將計算引入世界的每一個角落，無時無可得都在運算，用於提高人類的生活質量，這將是我們計算機學科從業人員的終極目的和追求
H. 離散數學在計算機編程的應用實例
首先，離散數學主要包括四個方面邏輯學集合論，代數結構，圖論，直接用來解決一些實際的問題的，比較少，因為它是一門計算機專業的理論基礎課，解決實際問題，你看哪些方面的問題了，
下面我舉一些例子：
1 數據結構，這是計算機專業的一門重量級課程，而離散數學里裡面的圖論，就是數據結構裡面圖和樹的理論基礎！！像一些經典的演算法，在數據結構里會學到，其實，它們在圖論里就被研究得很透！
2。關系資料庫，不用說，它的理論基礎----關系代數，就是離散數學的一個分支！！
3。在計算機網路原理裡面，有一些路由選擇演算法之類 的，像最短路徑演算法等，都是離散數學里圖論的應用，都是一些經典的演算法！！
4。更深層次的，像人工智慧等學科，都是以離散數學做為理論基礎的，
所以，離散數學是計算機的一個理論基礎，
至於你在編程中解決的問題，那應該是數據結構和演算法的應用，因為這門課就是離散數學的理論，加上在計算機上的存儲以及操作實現的~~
I. 學生為什麼要學離散數學，離散數學在計算機中的應用
離散數學裡面牽扯到很多東西
像是布爾代數，命題邏輯什麼的，一方面對底層實現比如組成原理有幫助，另一方面在人工智慧上面會有運用，當然還有很多別的地方，和邏輯相關多少會扯到一點。
近世代數什麼的，後面組合數學會有涉及（染色的方案數和置換群什麼的），還有數論（整除關系的格恩），這些玩意到演算法復雜度分析，和密碼學又會有用的。
像圖論什麼的，圖論的演算法本身就對解決很多實際問題很有用了。在後面來說，編譯中的很多優化分析都是圖論演算法，像數據流分析或者寄存器分配之類的。