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摘要：随着科学技术的发展，我国逐渐进入到大数据时代，并在各行各业中得到了广泛的应用。数学和应用数学是着重培养学生对于数学知识的实际应用能力，将数学和应用数学应用到大数据处理中，对于数学知识的实际应用和发挥以及提升数据的处理效率都有相当不错的效果，这也是体现数学与应用数学理论知识应用于实践的良好见证。本文从大数据的角度着手分析，探讨数学和应用数学在大数据中的应用。
关键词：数学与应用数学;大数据;信息化;应用
引言
数学与应用数学经过专家、学者的研究，不断取得突破性的进展。在这个大数据时代，数学与应用数学如何应用与发展是一个非常值得探讨的话题。作为一个不断发展的科目，数学与应用数学无论是从它的本质、方式、含义还是它对于社会的意义上来看，都不是静态的，它不同于我们所说的纯粹数学，二者没有明确的分水岭，数学与应用数学需要不断发展。
1数学与应用数学
根据教育部颁布《普通高等学校本科专业目录（1998年颁布）》，将原数学、应用数学、统计与概率（部分）、数学教育专业合并为数学与应用数学。在大数据时代背景下，无论是哪个行业发展、还是学科领域，数学与应用数学都与这些不同领域有着较为密切的关联，甚至扮演着较为重要的角色。例如微分方程、复变分析、数值方法等这些数学分支，不仅为人们生活提供了更多便利。伴随大数据时代发展与技术的不断升级优化，数学与应用数学的覆盖范围将会进一步扩大。
2大数据概念
大数据指的是不能在一定时间内用我们的常规软件对其进行抓取、管理和处理，在各色各样的数据中，快速地抓取到一些有较多价值的信息，适用于数据库、计算机云计算等一些常见的存储系统。随着计算机网络以及互联网技术的快速发展，对于社会的各个行业都起到了极大的促进作用，更是在多数行业中产生了大量的“生产数据”。
3数学与应用数学在大数据中的应用
3.1进行数学建模数据分析
数学建模大赛是每年举行的一个国家级的技能比赛，它是从各个高校中选出优秀的选手来参加的一个赛事。该建模大赛的举办对建模题目的选取具有一定的特殊性，当然在解决相关问题时，选手可以利用计算机数据当中的数据库，获取自己所需要的信息，或达成相应的目的。在输入涉及到数学与应用数学的相关数据之后，再对这些数据进行分类和汇总，将所有的数据整理出来，整个过程具有较大的难度以及复杂性。如果仅仅靠人力动笔计算，那么整个工作量会增加到几十倍甚至上百倍，而且这种工作方式还非常容易出错。利用计算机数据分析的方式，能够在一定程度上减轻数学建模的工作量和工作时间的数学问题。
3.2在网络技术中的应用
网络时代是信息技术的产物，所以数学与应用数学的信息化发展离不开网络信息技术。例如从网络结构角度上看，拓撲学为网络的发展提供了基础性支持。与此同时，伴随网络信息技术的不断升级与优化，网络的传输介质、网络流量、能耗等技术分支也在日益成熟，给人们的日常生活提供了更多的便利。但不容忽视的一个问题是，伴随网络用户的增加以及网络结构使用年限的叠加，越来越多的新型网络问题随之产生。所以为让这些问题得到有效解决，数学与应用数学学科中的相关原理与问题解决方式能够提供更多的支持与辅助。在实际应用过程中，专业技术人员可以利用数学与应用数学中的相关技术处理方法搭建出新的数学模型结构。例如利用拓扑算法为基础搭建无线传感器网络，这种网络可以利用网络节点信息与位置信息对整个网络的拓扑结构进行全面优化。伴随无线技术的出现与逐渐成熟，网络结构的优化与调整也将更加简单。
3.3在数据挖掘技术中的应用
通常状况下，大数据技术的发展中有很多信息与用户需求无关，因此，对数据进行有效的筛选，利用数据挖掘技术提取有效信息，消除无用、不相关和不完整的数据是十分必要的。此种方式能够大大减少无关数据对工作的干扰，从而在提高工作效率的同时提高工作的质量。数学与应用数学用于数据挖掘技术时涉及模糊数学、数据库、数理分析等多种方法，并且每项方法都能够充分发挥自身的作用，形成更具有针对性的数据挖掘，而随着信息量的持续扩大，数学与应用数学在数据挖掘技术中发挥的作用也越来越大。
3.4大数据在数学与应用数学课堂中的应用
大数据的出现引起了一系列的社会变革，从教育行业的角度进行分析，大数据可以同时对教和学进行改变。我们的主要研究方向是以大数据为基础，现有的教学课程模式得到明显的改变。例如，高校在开展一系列与大数据技术相关的课程进行研究时，对学生的实际需求进行了解，以学生的主要需求导向作为基础，增加更多和计算机大数据处理相关的课程。而学生可以根据自身的需求选择学校提供的不同课程，以兴趣作为主导，将数学知识和数据库相结合起来，用于解决现实生活当中的实际问题。这种教育方式可以让学校的教学效率大幅度提升，同时也可以培养出更多精通数据处理和数学与应用数学的复合型人才。除此之外，学校在开展日常的教学活动时，也可以以计算机技术作为基础，开展一系列的大数据分析操作，了解学生学习的相关历程，并以这些数据作为基础，帮助学生建立个性化的学习方案。
3.5在人工神经网络中的应用
近年来，人工智能大规模使用人工神经网络这种运算模型，人工神经网络成为使我国大数据水平进一步发展的重要工具。人工神经网络是从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象，建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络。如今，已经有数十种神经网络模型被应用在日常生活中。根据连接的拓扑结构，可以将人工神经网络分为反馈网络和前向网络两种，并衍生出各种分类算法和学习规则。研究神经网络的非线性动力学性质，主要采用动力学系统理论、非线性规划理论和统计理论，而统计学理论、非线性规划理论以及动力学等在数学与应用数学中经常被使用。由此可见，人工神经网络与数学与应用数学关系密切，其求解和证明依然属于数学与应用数学的范畴。
3.6数学与应用数学对数据加密的应用
在对数据进行加密处理时，整个过程主要是借助某种算法对原文件或数据进行处理，加密过后，数据将会成为一段不可读的代码，只有能够正确输入密钥的用户才可让加密数据成为可读代码显示出来，或是借助解密软件，将这串加密文件显示出来。尤其是在网络环境下，为了让部分特殊行业往来过程中产生的数据得到有效保护，如金融业、航空航天、军事等领域，这些数据在形成和传递的过程中都需要数据加密并通过身份认证的方式，确认想要读取数据或是使用数据的人员是否具备权限。而身份确认与加密技术都必须依靠数学与应用数学学科的相关知识与原理来完成。
结语
综上所述，数学与应用数学在大数据发展过程中不仅已经完完全全地融入其中，同时还可辅助解决更多的实际问题，让信息的处理效率逐步提升。而产业大数据也为数学与应用数学的技术优势与学科发展提供助力，甚至为其打造出了更加广阔的舞台，让数学与应用数学能够与人们的日常生活、社会的基础运作融合得更加紧密，并提供出更多科技方面的便利。因此，尤其是专家学者应注重采用综合考量的方式，对数学与应用数学与社会大数据发展进行更强大的融合，保证在技术研发过程中克服艰难险阻，让技术更好地造福于人类。
参考文献
[1]蔡皓宇.浅析数学与应用数学在大数据中的应用[J].数码设计，2017，6（10）：278-279.
[2]盖文卓.应用数学在信息化中的应用与发展[J].数学大世界，2018，（2）：38-39.
[3]徐恩立.浅析数学与应用数学在大数据中的应用[J].科技资讯，2019，（36）：248-250.
关键词：数学与应用数学;大数据;信息化;应用
引言
数学与应用数学经过专家、学者的研究，不断取得突破性的进展。在这个大数据时代，数学与应用数学如何应用与发展是一个非常值得探讨的话题。作为一个不断发展的科目，数学与应用数学无论是从它的本质、方式、含义还是它对于社会的意义上来看，都不是静态的，它不同于我们所说的纯粹数学，二者没有明确的分水岭，数学与应用数学需要不断发展。
1数学与应用数学
根据教育部颁布《普通高等学校本科专业目录（1998年颁布）》，将原数学、应用数学、统计与概率（部分）、数学教育专业合并为数学与应用数学。在大数据时代背景下，无论是哪个行业发展、还是学科领域，数学与应用数学都与这些不同领域有着较为密切的关联，甚至扮演着较为重要的角色。例如微分方程、复变分析、数值方法等这些数学分支，不仅为人们生活提供了更多便利。伴随大数据时代发展与技术的不断升级优化，数学与应用数学的覆盖范围将会进一步扩大。
2大数据概念
大数据指的是不能在一定时间内用我们的常规软件对其进行抓取、管理和处理，在各色各样的数据中，快速地抓取到一些有较多价值的信息，适用于数据库、计算机云计算等一些常见的存储系统。随着计算机网络以及互联网技术的快速发展，对于社会的各个行业都起到了极大的促进作用，更是在多数行业中产生了大量的“生产数据”。
3数学与应用数学在大数据中的应用
3.1进行数学建模数据分析
数学建模大赛是每年举行的一个国家级的技能比赛，它是从各个高校中选出优秀的选手来参加的一个赛事。该建模大赛的举办对建模题目的选取具有一定的特殊性，当然在解决相关问题时，选手可以利用计算机数据当中的数据库，获取自己所需要的信息，或达成相应的目的。在输入涉及到数学与应用数学的相关数据之后，再对这些数据进行分类和汇总，将所有的数据整理出来，整个过程具有较大的难度以及复杂性。如果仅仅靠人力动笔计算，那么整个工作量会增加到几十倍甚至上百倍，而且这种工作方式还非常容易出错。利用计算机数据分析的方式，能够在一定程度上减轻数学建模的工作量和工作时间的数学问题。
3.2在网络技术中的应用
网络时代是信息技术的产物，所以数学与应用数学的信息化发展离不开网络信息技术。例如从网络结构角度上看，拓撲学为网络的发展提供了基础性支持。与此同时，伴随网络信息技术的不断升级与优化，网络的传输介质、网络流量、能耗等技术分支也在日益成熟，给人们的日常生活提供了更多的便利。但不容忽视的一个问题是，伴随网络用户的增加以及网络结构使用年限的叠加，越来越多的新型网络问题随之产生。所以为让这些问题得到有效解决，数学与应用数学学科中的相关原理与问题解决方式能够提供更多的支持与辅助。在实际应用过程中，专业技术人员可以利用数学与应用数学中的相关技术处理方法搭建出新的数学模型结构。例如利用拓扑算法为基础搭建无线传感器网络，这种网络可以利用网络节点信息与位置信息对整个网络的拓扑结构进行全面优化。伴随无线技术的出现与逐渐成熟，网络结构的优化与调整也将更加简单。
3.3在数据挖掘技术中的应用
通常状况下，大数据技术的发展中有很多信息与用户需求无关，因此，对数据进行有效的筛选，利用数据挖掘技术提取有效信息，消除无用、不相关和不完整的数据是十分必要的。此种方式能够大大减少无关数据对工作的干扰，从而在提高工作效率的同时提高工作的质量。数学与应用数学用于数据挖掘技术时涉及模糊数学、数据库、数理分析等多种方法，并且每项方法都能够充分发挥自身的作用，形成更具有针对性的数据挖掘，而随着信息量的持续扩大，数学与应用数学在数据挖掘技术中发挥的作用也越来越大。
3.4大数据在数学与应用数学课堂中的应用
大数据的出现引起了一系列的社会变革，从教育行业的角度进行分析，大数据可以同时对教和学进行改变。我们的主要研究方向是以大数据为基础，现有的教学课程模式得到明显的改变。例如，高校在开展一系列与大数据技术相关的课程进行研究时，对学生的实际需求进行了解，以学生的主要需求导向作为基础，增加更多和计算机大数据处理相关的课程。而学生可以根据自身的需求选择学校提供的不同课程，以兴趣作为主导，将数学知识和数据库相结合起来，用于解决现实生活当中的实际问题。这种教育方式可以让学校的教学效率大幅度提升，同时也可以培养出更多精通数据处理和数学与应用数学的复合型人才。除此之外，学校在开展日常的教学活动时，也可以以计算机技术作为基础，开展一系列的大数据分析操作，了解学生学习的相关历程，并以这些数据作为基础，帮助学生建立个性化的学习方案。
3.5在人工神经网络中的应用
近年来，人工智能大规模使用人工神经网络这种运算模型，人工神经网络成为使我国大数据水平进一步发展的重要工具。人工神经网络是从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象，建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络。如今，已经有数十种神经网络模型被应用在日常生活中。根据连接的拓扑结构，可以将人工神经网络分为反馈网络和前向网络两种，并衍生出各种分类算法和学习规则。研究神经网络的非线性动力学性质，主要采用动力学系统理论、非线性规划理论和统计理论，而统计学理论、非线性规划理论以及动力学等在数学与应用数学中经常被使用。由此可见，人工神经网络与数学与应用数学关系密切，其求解和证明依然属于数学与应用数学的范畴。
3.6数学与应用数学对数据加密的应用
在对数据进行加密处理时，整个过程主要是借助某种算法对原文件或数据进行处理，加密过后，数据将会成为一段不可读的代码，只有能够正确输入密钥的用户才可让加密数据成为可读代码显示出来，或是借助解密软件，将这串加密文件显示出来。尤其是在网络环境下，为了让部分特殊行业往来过程中产生的数据得到有效保护，如金融业、航空航天、军事等领域，这些数据在形成和传递的过程中都需要数据加密并通过身份认证的方式，确认想要读取数据或是使用数据的人员是否具备权限。而身份确认与加密技术都必须依靠数学与应用数学学科的相关知识与原理来完成。
结语
综上所述，数学与应用数学在大数据发展过程中不仅已经完完全全地融入其中，同时还可辅助解决更多的实际问题，让信息的处理效率逐步提升。而产业大数据也为数学与应用数学的技术优势与学科发展提供助力，甚至为其打造出了更加广阔的舞台，让数学与应用数学能够与人们的日常生活、社会的基础运作融合得更加紧密，并提供出更多科技方面的便利。因此，尤其是专家学者应注重采用综合考量的方式，对数学与应用数学与社会大数据发展进行更强大的融合，保证在技术研发过程中克服艰难险阻，让技术更好地造福于人类。
参考文献
[1]蔡皓宇.浅析数学与应用数学在大数据中的应用[J].数码设计，2017，6（10）：278-279.
[2]盖文卓.应用数学在信息化中的应用与发展[J].数学大世界，2018，（2）：38-39.
[3]徐恩立.浅析数学与应用数学在大数据中的应用[J].科技资讯，2019，（36）：248-250.